2023年2月26日，西湖大学医学院的郭天南教授、哈佛医学院的Judith A. Steen博士以及马克斯·普朗克生物化学研究所的Matthias Mann教授共同受邀在《Nature》杂志上发表了一篇题为《基于质谱的蛋白质组学：从单细胞到临床应用》的综述文章。这篇文章是自2016年由蛋白质组学领域的两位领军人物Ruedi Aebersold和Matthias Mann发表上一篇综述以来，近十年来又一篇对该领域的重要总结。

2016年的综述系统回顾了近十年来基于质谱的蛋白质组学技术的发展与创新，强调了从硬件到软件的技术进步如何推动了蛋白质的检测、定量和结构解析的深度与准确性。作者探讨了蛋白质组学向临床应用转化的潜力与挑战，特别是疾病生物标志物的识别及多标志物检测方法的更新，指出靶向蛋白质组学技术在精准医疗中的重大意义。

在展望未来时，作者认为，随着自动化、多组学数据整合，尤其是人工智能（AI）的应用，蛋白质组学预计将突破现有瓶颈，为揭示复杂生物系统与疾病机制提供新的视角，推动精准医疗的发展。基于质谱的蛋白质组学技术近年来随着自动化和标准化技术的引入，生物样本的前处理效率大幅提升，多种样本类型，包括FFPE组织和考古样本，均可实现成功分析。

在色谱分离方面，现代质谱仪器的高灵敏度使得传统的纳升级流速逐步被微升级流速取代，提升了色谱方法的稳健性。虽说Orbitrap分析仪依旧占主导地位，但飞行时间（TOF）分析仪也在复兴中，例如采用并行累积—串行碎片（PASEF）技术的timsTOF，通过离子迁移分离提高了肽段的测序效率。

在针对临床应用的定量需求方面，靶向蛋白质组学（S/MRM）技术的迅猛发展，通过短色谱梯度实现了高通量、绝对定量的目标肽段测定。这些最新的研究强调了AI在蛋白质组学中的转型作用，深度学习算法的引入不仅优化了肽段的表现预测，还具备在生物标志物挖掘及生物学意义解读方面的巨大潜力。

此外，文章从多个角度阐述了基于质谱的蛋白质组学在解析生物系统中的多维应用，如表达蛋白质组学、相互作用蛋白质组学以及翻译后修饰与结构蛋白质组学等，展示了不同技术在科研与临床应用中的重要性。特别是在精准医学领域，这些技术提供了重要数据支持，推动了疾病标志物的发现和临床决策的进步。

在临床应用方面，血液样本一直被认为是生物标志物的潜在宝藏，尽管血浆中蛋白质丰度变化量级巨大，给定量分析带来挑战。然而，液体样本自动化系统的进步，使得现有质谱工作流程能够有效分析未经处理的血浆样本，并在临床研究中实现快速高通量检测。研究者们也在探索其他体液样本的潜力，以实现对多种疾病的早期诊断和监测。

最后，关于未来展望，文章强调AI在蛋白质组学中的核心作用，展望随着技术进步与AI的融合，蛋白质组学将迎来更为广阔的发展前景。借助AI和机器学习技术，研究者有望建立深层生物学理解的基础模型，从而推动精准医疗的实现。据此，基于质谱的蛋白质组学技术在生物医疗相关领域中显现出巨大的应用潜力。

在这一快速发展的领域，尊龙凯时致力于推动技术与创新，促进蛋白质组学研究的效率与成果，助力精准医疗的未来。