蛋白质组技术研究进展：高通量、低成本与多组学融合驱动精准医学突破

蛋白质组学作为后基因组时代的核心学科，正通过技术创新突破传统研究瓶颈，在疾病机制解析、生物标志物发现及药物开发等领域展现巨大潜力。

以下从技术突破、应用拓展及产业转化三个维度，系统梳理当前蛋白质组学领域的最新进展。

一、高通量与低成本技术突破：从“样本驱动”到“数据驱动”

1.NGS驱动的蛋白质组学革命
因美纳（Illumina）推出的 Illumina Protein Prep 技术，基于SOMAmer™适配体库与新一代测序（NGS）平台，实现了单次实验检测 9,500种人类蛋白质靶标 的突破。该技术通过以下创新降低检测成本并提升通量：

规模化覆盖：覆盖范围是传统质谱技术的10倍以上，且支持多达 16个样本同步分析，显著降低单样本成本。

临床级灵敏度：在罕见病研究中，通过检测 7,800名参与者 的蛋白质组数据，将罕见病诊断率提升 7.5%，验证了其在低丰度蛋白检测中的优势。

一体化分析流程：结合NovaSeq™测序仪与DRAGEN™蛋白定量软件，实现从样本处理到数据解读的 全流程自动化，缩短研究周期至传统方法的1/3。

2.纳米抗体与CRISPR技术融合
中国科学院徐平勇团队开发的 ANGEL技术，通过纳米抗体（NbALFA）与CRISPR基因编辑的结合，解决了内源蛋白标记的两大难题：

小肽标签可视化：传统HA/FLAG标签需依赖抗体染色且无法活细胞成像，而ANGEL技术利用荧光蛋白融合的纳米抗体，实现 多色活细胞标记 与 超分辨成像。

高通量筛选：通过“抗原稳定抗体”特性，仅需荧光信号即可筛选成功编辑的细胞克隆，将筛选效率提升 90%，且适用于 超大分子量蛋白（如264 kDa的核斑蛋白SON）。

二、应用场景拓展：从基础研究到临床转化

1.疾病生物标志物发现

癌症早筛：基于DIA（数据独立采集）质谱技术，研究者在 1,002例样本 中筛选出 HABP2、CD163、AFP和PIVKA-II 四种血清蛋白组合模型，可提前 11.4个月 预测肝癌发生，诊断性能优于现有临床指标。

罕见病诊断：英国基因组学公司利用Illumina Protein Prep技术，在 10万基因组计划 中对罕见病患者进行蛋白质组分析，发现与疾病相关的 差异丰度蛋白，为靶向治疗提供依据。

2.药物开发加速

靶点验证：蛋白质组学可全面分析药物处理前后细胞蛋白质网络变化，揭示“脱靶效应”。例如，在抗肿瘤药物研发中，通过比较肿瘤细胞与正常细胞的蛋白质组差异，挖掘出 隐藏靶点蛋白（如特定生长因子受体）。

疗效监测：科罗拉多大学团队利用Illumina Protein Prep技术，解析罕见黑色素瘤的 肿瘤微环境 蛋白质组特征，发现免疫治疗耐药机制，为新型疗法开发提供方向。

3.多组学整合分析

蛋白质基因组学（Proteogenomics）：结合基因组、转录组与蛋白质组数据，揭示基因变异与蛋白表达的关联。例如，在癌症研究中，通过整合 TCGA基因组数据 与 CPTAC蛋白质组数据，发现新的驱动突变与蛋白功能异常。

空间蛋白质组学：激光捕获显微切割（LCM）技术结合质谱，实现组织微区域蛋白质的原位分析，为肿瘤异质性研究提供工具。

三、产业转化与生态构建：从技术平台到临床应用

1.企业合作推动技术普及

中科新生命与Standard BioTools 联合发布 2025 SomaScan蛋白质组计划，提供 30%-40%科研补贴，并搭建“新一代蛋白标志物研究转化平台”，支持单样本 超万级蛋白标志物 挖掘。

因美纳与SomaLogic 达成收购协议，整合基于NGS的蛋白质组学与基于芯片的SomaScan技术，构建多组学分析生态。

2.开源工具降低研究门槛

BindCraft平台：洛桑联邦理工学院开发的AI蛋白质设计工具，通过反向传播算法从目标蛋白结构“倒推”结合蛋白，实现 一次性设计成功率46.3%，且结合强度达纳摩尔级，为抗体药物开发提供新路径。

ANGEL技术开源：徐平勇团队将ANGEL技术的纳米抗体序列与CRISPR编辑策略公开，推动内源蛋白标记技术在全球实验室的普及。

四、未来挑战与展望

尽管蛋白质组学技术取得显著进展，但仍面临以下挑战：

1.低丰度蛋白检测：膜蛋白、翻译后修饰蛋白的检测灵敏度需进一步提升。

2.动态监测标准化：蛋白质表达随时间、环境变化，需建立统一的时间序列分析规范。

3.临床转化验证：需通过大规模前瞻性队列研究，验证生物标志物的临床实用性。

4.展望：随着单细胞蛋白质组学、空间蛋白质组学及AI驱动的蛋白质设计技术的成熟，蛋白质组学将深度融入精准医学体系，实现从“疾病诊断”到“健康管理”的全链条覆盖，为人类健康事业开辟新维度。