解码生命图谱的蛋白质组学 | 高瓴 Insight
自上世纪九十年代以来，人类基因组计划的顺利完成，全面推动了人类对于遗传学、疾病机制、新药研发范式的理解，给人类世界带来颠覆性的变化。如果说人类基因组计划绘制了一部人类生命密码的“天书”，那么进一步而言，如何解读它，并推动其进一步应用？
生命现象之谜无法从基因序列中得到解答，需要从生命活动的执行者——蛋白质做进一步的解读。与基因组学不同的是，生命体内的蛋白质在合成之后，具有相对独立的修饰、转运和相互作用能力，以及对外界因素发生动态反应的能力。因此，要对生命复杂活动有全面深入认识，就需要在整体、动态、网络水平上对蛋白质进行研究。
蛋白质组学（proteome）这一概念最早于1994年由澳大利亚学者Williams和Wilkins提出，在大规模水平上研究蛋白质的特征，包括蛋白质的表达水平、翻译后的修饰、蛋白质与蛋白质相互作用等，由此获得蛋白质水平上关于疾病机理、细胞代谢等过程全面认识，组学技术在精准诊断、新药研发等领域均能发挥基础设施作用。
01. 蛋白质组学——下一代功能组学技术
1996年，澳大利亚建立了全球第一个蛋白质组研究中心；2001年，Science杂志将蛋白质组学列为六大科学研究热点之一，并认为蛋白质组学将成为21世纪最大的战略资源。随后，各国纷纷建立蛋白质组学研究中心。
在产业界，在各大药厂、生物科技企业也逐步推出各类蛋白质组学分析的落地产品。经历了超过20年发展，蛋白质组学技术体系不断完善，已经形成了商业化的、普遍应用的技术手段。近年来，蛋白质组研究技术已被应用到各种生命科学领域，涉及到各种重要的生物学现象，如信号转导、细胞分化、蛋白质折叠等。
应用领域层面，蛋白质组学有望为癌症早期发现、良恶性诊断、分型和个性化用药、疗效监测和预后判断等提供更精确、更可靠的信息，使精准医学更加精准。检测差异蛋白质表达以发现癌症生物标志物，已经成为研究肿瘤生物学不可或缺的工具。任何一种疾病在表现出可察觉的症状之前，就已经有一些蛋白质发生了变化，因此对各种疾病的关键蛋白和标记蛋白的深入研究，为最终找到疾病的病因、发病机制提供了客观依据，也是疾病临床分期分型的分子基础。
以胰腺癌为例，由于其恶性程度高且肿瘤微环境特殊，其发病前期非常隐匿，后期治疗也难以保证，全球范围内发病率和死亡率都呈现上升趋势。如何实现胰腺癌精准诊断与治疗成为全球科研难题。2019年，南方科技大学化学系终身教授田瑞军团队等，通过系统性地集成磷酸化蛋白质组学、分泌蛋白质组学和蛋白相互作用组学策略，对源于星状细胞的分泌因子和作用于癌细胞引起的胞内信号转导通路的变化进行了系统性解析，发现了介导胰腺癌细胞与星状细胞之间信号转导的关键因子白血病抑制因子（LIF），并充分验证了LIF作为胰腺癌治疗靶点和生物标志物的可行性。
从产品来看，蛋白质组学仪器以及配套试剂、技术服务等是蛋白质组学技术产品销售的主要形态。Allied Markets Research估计，预计到2024年蛋白质组学市场将增长至640亿美元。新思界产业研究中心则预计，2022-2027年，全球蛋白质组学市场将保持15%以上的年均复合增长率。Grand View Research则预测称，到2030年，全球蛋白质组学市场规模将达到705.6亿美元。市场刺激因素主要包括对精准医疗、个性医疗的需求增长，利用蛋白质组学质谱仪和生物芯片扩大管线等需求，以及与基因组学的联动研究。此外，许多制药公司都建立了蛋白质组学团队，基于其进行新药研发探索，进一步刺激产业扩张。
国际市场上，蛋白质组学市场目前的领军参与者有Olink、赛默飞、Seer、Complete Omics等。目前市值最高的是2016年创办于瑞典的Olink，其涵盖约3000种蛋白质的高质量、经过验证的蛋白质组学检测产品广泛应用于免疫学、肿瘤学、神经病学、心血管疾病和代谢性疾病的研究中。另一家上市公司Seer创办于2017年，总部位于美国加利福尼亚州，其核心技术为基于纳米颗粒的样品预处理技术，在预处理仪器、试剂盒与软件等层面形成商业化收入。在国内市场上，孵化于中科院、南方科技大学、西湖大学等科研院校的初创公司得到不断发展，企业数量呈不断增长趋势，并受到资本市场关注。
02. 蛋白质组学技术面临的挑战
某物种的基因组全序列已经破译，并不代表该物种的蛋白质组也已破译。由于可变剪辑及RNA编辑的存在，许多基因可以表达出多种不同的蛋白质。因此，蛋白质组的复杂度要比基因组的复杂度高得多。蛋白质组学技术的应用壁垒极高，也成为阻碍产业发展的关键因素之一。
近20年来，蛋白质组学领域的研究技术在不断地革新和提高，其中奠基性技术为高分辨质谱仪的迅速发展。质谱技术在生物大分子领域中的应用越来越广，包括定性和定量的高通量蛋白质分析，高通量的蛋白质翻译后修饰分析，鉴定蛋白质-蛋白质相互作用和调控网络，鉴定蛋白质和小分子的相互作用，生物标志物的鉴定和研究等。
近几年来，生物质谱技术进一步发展，其检测灵敏度和分辨率明显提高，扫描速度也有了显著提升，已经具备了高通量深度蛋白质组学研究的条件。2014年， Nature Methods将基于质谱的蛋白质组学技术列为10年内的自然科学研究领域重点方法之一。
进一步而言，当前行业痛点是高通量分析技术，以及对微量临床样本分析技术的提升。通过集成化方式进行样品前处理，是高通量、高灵敏度蛋白质组学分析的必要条件，领先生物科技公司通过发展集成化技术、全自动化仪器装置等，抓住产业机遇。
来源：西湖大学官网，郭天南教授
常规的蛋白质组学分析流程通常包括样品前处理、色谱分离、质谱检测和数据分析。
1. 样品前处理：样品前处理是整个蛋白质组学分析流程的关键步骤，传统样品前处理流程依赖于多步的手工操作，不仅耗时且不可避免地存在人为误差，成为限制蛋白质组学发展的瓶颈之一。集成化的样品前处理技术有利于提升蛋白质组学分析的整体性能和灵敏度。随着高通量样品前处理的不断智能化，开发“零人工”操作的全自动化样品前处理方法成为必然的发展趋势。
2. 色谱分离：色谱分离是液相色谱-质谱联用蛋白质组学分析中的关键环节，但目前的液相色谱-质谱联用技术存在液相分离速度难以匹配质谱采集速度、稳定性不够好等问题,限制了高通量蛋白质组学的进一步发展。因此，在保证较为理想的蛋白质组覆盖度前提下,缩短液相色谱分离时间并提高分离稳定性，以满足高通量数据采集的需求显得尤为重要。近年来,微升流速液相色谱(micro-flow LC)或高流速液相色谱(high-flow LC)因其色谱稳定性好、周转时间短等优点广泛应用在高通量蛋白质组学。通过配合使用先进的高灵敏度质谱仪,可以有效解决由于稀释效应导致的灵敏度下降问题。
3. 质谱检测：质谱仪是蛋白质组学的检测利器，质谱仪硬件和技术上的革新一直引领着蛋白质组学技术的高速发展。为了应对高通量蛋白质组学挑战，开发扫描速度快，灵敏度高的质谱仪是近年来质谱硬件发展的趋势。
4. 数据处理：随着样本制备、色谱分离和质谱技术的共同进步，产业也面临着如何对已获得的海量蛋白质组数据进行高效的数据分析难题。在计算机技术迅猛发展的今天,基于人工智能、深度神经网络、机器学习等大数据分析方法提高了蛋白质组学数据的分析效率。
面对复杂的大队列临床样本，高通量蛋白质组学仍面临如下挑战：
1. 如何实现高通量、全自动化的样本前处理和液相色谱-质谱联用分析的无缝对接，从而完成样品制备到数据采集的全流程自动化操作；
2. 由于临床样本的宽动态范围和高异质性，短梯度下蛋白质组深度覆盖分析仍需要提高，以期发现更多低丰度的功能生物标志物；
3. 蛋白质检测灵敏度和定量准确度需要进一步改善以显著区分噪声与低丰度蛋白质。
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