蛋白质组学的数据分析方法分析

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1、蛋白质组学的数据分析方法分析一、 蛋白质组学的数据分析方法根据数据采集方式的不同，可以将蛋白质组学的分析方法进一步细分为数据依赖性分析（DDA）、靶向蛋白质组分析（PRM）和非数据依赖性分析（DIA）。依托上述蛋白质组分析方法将产生丰富的原始质谱数据。生物信息学的核心任务是基于原始质谱数据进行蛋白质或蛋白质翻译后修饰的定性定量分析，找出其中能够解释生物现象或关联临床表型的关键分子信息。依据所分析项目的不同需求，可分为标准化生物信息分析与个性化数据挖掘等不同分析方法。标准化的生物学信息分析可以对队列样本所鉴定的蛋白质表达信号进行差异化分析和不同层次的功能富集分析，包括显著差异表达蛋白质集合在某些

2、功能组和通路上的富集信息。随着分子生物学以及计算机科学的快速交叉发展，标准化分析流程也可拓展至分子分型、蛋白质互作网络、疾病表型关联、修饰位点分析等细分算法。对于更加复杂的多组学数据或临床大队列项目，生物信息学分析可以根据数据挖掘的需要进行个性化建模，包括宏蛋白质组分析、糖基化蛋白质组分析与磷酸激酶分析、对蛋白质基因组学数据的一致性聚类分析（即分析出在不同的基因突变的情况下蛋白质组的差异表达）、基于药物临床试验数据的生存分析（即筛选可以区分不同生存或疾病发展曲线的关键蛋白标志物）等。更进一步，随着组学数据的不断积累与人工智能领域的快速发展，以机器学习（包含深度学习）为代表的先进算法也在蛋白质组

3、学数据分析中逐渐发挥出其应用优势。例如基于高通量高质量质谱谱图及肽段的氨基酸序列数据训练的神经网络，通过对提取的图谱的定性定量特征进行预测，可以提高搜索数据库的灵敏度和准确度。另外，依托人工智能中各类机器学习方法对多组学数据（基因、转录、蛋白、代谢及医学影像数据等）及对应表型数据（如生存期、药效、疾病状态等）的充分训练、验证与测试，针对多层次的信息或分子可以有效提取和筛选，最终将更有效率和准确地区分实验组与对照组或不同的子型人群，并鉴定其中关键生物标志物集合以实现精准医学的各项应用需求。二、 中国蛋白质组学行业产业链蛋白质组学是一门致力于研究生物体中在特定条件、特定时间所表达的全部蛋白质的表达

4、和功能全貌和图谱，分析细胞内动态变化的蛋白质成分、表达水平与修饰状态，了解其相互之间的作用与联系。蛋白质组学产业作为一门新兴行业，在我国发展起步晚，产业链发展不够成熟，仍处于产业发展的早期阶段。蛋白质组学技术服务的前端涉及复杂的生物样本处理过程，后期涉及质谱仪仪器性能的调谐、技术参数的优化与样本的质谱分析，以及蛋白质组生物信息学数据处理的深入挖掘。在蛋白质组学行业，欧美企业布局早，经过多年发展成熟后逐渐得到资本市场认可，已有包括Seer（Nasdaq:SEER）、Olink（Nasdaq:OLK）、Nautilius（Nasdaq:NAUT）、Quantum-Si（Nasdaq:QSI）以及S

5、omalogic（Nasdaq:SLGC）在内的多家生物科技公司从2020年开始陆续通过IPO或SPAC等方式登陆纳斯达克市场上市交易。与之相比，国内企业起步较晚，目前形成了以景杰生物、中科新生命等为代表专注于蛋白质组学的企业，以及以诺禾致源、华大基因等为代表的主营业务为基因组学业务同时提供蛋白质组学业务的大型成熟企业。随着生命科学与医学研究的发展以及相关技术的进步，蛋白质组学和抗体科研试剂的应用场景持续扩大，行业市场实现了快速的发展，未来预计还将进一步扩大。三、 蛋白质组学成为新药开发的催化剂生命活动的执行离不开生物大分子，包括核酸、蛋白质、糖、脂等。熟知的基因、新冠mRNA疫苗都属于核酸。

6、基因序列记录了遗传信息，可以一代代传承。而蛋白质则是生命活动的执行分子，通过忠实执行基因序列中的命令，参与了各个生命过程。蛋白质合成之后，上面的一些部位往往会被一些化学基团修饰，称之为蛋白质修饰，这种修饰往往会导致蛋白质稳定性、活性的改变。就如同中药材的炮制，中药还是原来的中药，炮制后的药效、毒性就会有改变，赋予中药更多的功能，加宽了其配伍的可能性。蛋白质的异常，包括其含量的变化，或者蛋白质修饰的变化往往会导致生理功能的变化，疾病甚至癌症的发生，而很多药物的开发的目标就是作用于这些异常的蛋白质或者蛋白质修饰。1994年，澳大利亚科学家MarcWilkins首次提出蛋白质组这一概念，蛋白质组（P

7、roteome）是指一个细胞或组织由整个基因组表达的全部蛋白质。蛋白质组学（Proteomics）是采用大规模、高通量、系统化的方法，从整体的角度分析细胞或组织内动态变化的蛋白质组成成分、表达水平和修饰状态及蛋白质之间的相互作用，目的在于揭示蛋白质功能与细胞生命活动规律的学科。蛋白质组研究对象涉及人体、动物、植物和微生物，可以为疾病标志物的筛选、疾病机制研究、植物抗逆机理研究、发育机制研究等方向提供技术手段，为精准医疗、药物靶点研究、药效分析等提供支持。四、 蛋白质组学概览（一）基因和基因组学现代生命科学研究的早期，研究人员多从组织水平、细胞水平研究生命现象和生物过程。这些研究多是基于观察而描

8、述生物学现象和过程，对生命现象的本质涉及较少。直到上世纪五十年代DNA双螺旋结构被发现，这一里程碑式的研究成果标志着生命科学研究正式迈进分子生物学时代。分子生物学是研究核酸、蛋白质等生物大分子的形态、功能、结构特征及其重要性、规律性的学科，是人类从分子水平揭开生命的奥秘，从被动适应自然界转向主动改造自然界的基础学科。作为分子生物学最重要的奠基性成果之一，中心法则揭示了以DNA序列为模板，历经转录、翻译最终实现蛋白质表达的全过程。在上述过程中，含有特定遗传信息的一段DNA序列是分子生物学研究的主要对象。在现代疾病研究领域，分子生物学最突出的成就是揭示某些疾病与特定基因的异常表达及基因突变密切相关

9、，奠定了疾病的分子生物学基础。早期的分子生物学研究往往聚焦于单个基因或蛋白质分子。随着研究的深入，人们逐渐认识到生命体是一个复杂的网络系统，仅研究单个生物大分子无法了解生命过程和疾病的发生机理，而只有系统性研究生物大分子才能更深入理解生命现象。因此，组学的概念应运而生，即对生物体某一类大分子进行集体表征和定量研究，探究系统层面上生命的奥秘。1986年提出的基因组学主要研究基因组的结构、功能、进化、表达特征以及对生物体的影响。随着基因测序技术的发展和人类基因组的解码，基因组学在过去二十年间积累了大量数据，推动了生命科学深入发展，并在疾病机理研究、疾病诊断、药物开发等方面催生了精准医学的概念和产业

10、化发展。（二）从基因组学到蛋白质组学经过美国、英国、法国、德国、日本和中国科学家的共同协作，1990年正式启动的人类基因组计划于2005年宣告完成，其宗旨在于测定组成人类染色体（指单倍体）中所包含的30亿个碱基对组成的核苷酸序列，从而绘制人类基因组图谱，并且辨识其载有的基因及其序列，达到破译人类遗传信息的最终目的。虽然基因组测序工作的完成使得人类对自身基因的理解到达新的高度，但是基因仅仅决定了生物具有某个性状的潜能，而生命体最终的性状是由环境和蛋白质的相互作用而体现。紧随人类基因组计划的完成，科学家又进一步提出了后基因组计划，即基因功能研究，而蛋白质组学研究是后基因组计划中的一个重要组成部分。

11、以二代基因测序为代表的分子生物学技术已鉴定多达数亿个人类遗传变异，上述信息虽然有助于科学界加深对生命过程、疾病病理的理解，但是上述遗传变异中的绝大部分并未在蛋白质层次上获得功能上的确认。因此，绝大多数的遗传信息和表型之间仍缺乏联系的桥梁，而这正是蛋白质组学所研究的领域。为解决上述问题，研究人员需要获得海量的蛋白质组数据，并对上述蛋白质组数据进行深入挖掘和验证，只有这样才能充分了解遗传变异和表型之间的关系，理解其生物学的意义。尽管蛋白质在生命过程中扮演了极为重要的角色，然而相比基因组的研究成熟度而言，蛋白质组目前的研究还不够深入，仍处于早期发展阶段。（三）蛋白质组学的发展概述蛋白质组的概念于19

12、94年被正式提出，指生物体或生物样本中所有基因表达的蛋白质及其存在方式。蛋白质组学是一门致力于研究生物体在特定条件、特定时间、特定空间内全部蛋白质的种类、表达、相互作用、修饰状态的学科。在1994年，澳大利亚科学家MarcWilkins便提出了蛋白质组这一概念。在2001年，国际人类蛋白质组组织正式宣告成立，进一步推动蛋白质组学研究领域的发展。然而在蛋白质组学概念提出后的初期阶段，受到研究手段以及硬件性能的限制，研究发展十分缓慢。随着软电离质谱技术以及高分辨率高通量质谱技术的诞生和运用，高通量蛋白质组学研究开始具备必要条件。因其检测具有高灵敏度、高分辨率和高通量的优点，质谱技术得到迅速发展并成

13、为蛋白质组学领域的核心技术，推动了人类蛋白质组计划的实施。近年来多个人类蛋白质组图谱相继发表，加深了人类对蛋白质组学的理解。新型蛋白质翻译后修饰类型的发现和确认目前只能依赖于基于生物质谱的蛋白质组分析方法。随着蛋白质翻译后修饰的大规模发现和检测分析技术的进一步发展，在组学水平纳入对蛋白质翻译后修饰的分析逐渐成为趋势。对于多种修饰类型的研究有助于加深对病理、药理的理解，为生物医药企业进行药物筛选和药效评估打下了良好基础。（四）蛋白质质谱仪及其分类蛋白质质谱分析是将样品中蛋白质进行离子化后，通过测定蛋白质的分子离子及碎片的质量数，确定样品的相对分子质量的方法。目标蛋白质分子经过不同电离方式带电后，

14、样品分子失去电子或被打碎，变为带正电荷的分子离子和碎片离子，按照质量（m）和电荷（z）的比值大小（即质荷比大小）依次排列并被记录下来，由此生成的谱图被称为质谱图。基于质谱图，研究者可以获得样本中蛋白质的组成、含量变化以及蛋白质序列等信息。作为分析蛋白质的核心仪器，蛋白质质谱仪的基本组成结构是相似的，都包括进样系统、离子源、质量分析器、检测器和真空系统，其中离子源、质量分析器和检测器是核心部分。通过将液相色谱和蛋白质质谱仪的进样系统进行串联，可以降低分析样本中蛋白质的复杂程度，极大提高蛋白质质谱仪的性能，使得混合物的蛋白质组分析成为可能，是目前进行蛋白质组学研究的主要方法。1、进样系统进样系统的

15、作用是把处于常压状态的样品传输到处于真空状态的离子源处，按照不同的样品导入方法可以分为直接进样法和间接进样法。蛋白质质谱分析普遍采用液相色谱-质谱联用分析技术，将色谱柱分离的组分导入质谱，可以使混合物的直接质谱分析成为可能，极大地拓宽了质谱仪的使用范围。液相色谱是一种针对成分复杂的混合物而开发的有效分离方法。利用不同物质的物理化学特性差异，选择合适的分离介质，将高度复杂的混合物分离成为若干个成分相对简单的组分，从而实现混合物中各物质的分离。以蛋白质组分析为例，待分析样本中通常可以提取到上万种总蛋白，经过酶的消化处理后得到小分子肽段种类超过数十万，需要先经过液相色谱被分离为数百个组分，大大降低了

16、样本的复杂程度，随后依次进入质谱仪进行分析。减少在单一时间点进入质谱的肽段数目，尽量避免共洗脱肽段对质谱解析的不利影响，从而实现在一个时间段内持续分析样本中的肽段，充分发挥质谱的分析能力，提高蛋白质的鉴定深度和数据可靠性。2、离子源离子源的主要功能是为样本离子化提供能量，通过物理化学方法使待检测物电离后形成具有不同质荷比的离子束。在质谱仪发展的早期阶段，离子源多采用高能量电子轰击而使样本带电，这种离子化方法因而被称之为硬电离。硬电离产生的带电离子往往具有较高的能量而不稳定，会进一步断裂并产生众多碎片，很容易破坏有机分子中的共价键，因此不太适合用于蛋白质分析。ESI（电喷雾电离）以及MALDI（

17、基质辅助激光脱附电离）等软电离方法的发明问世使质谱技术应用于生物大分子的高通量质谱分析成为可能，促进了质谱技术在生物学和临床医学研究中的应用和推广。许多科学家因为开发新型离子源而获得了诺贝尔奖，例如发明MALDI的岛津公司田中耕一和发明ESI的JohnBFenn共同获得2002年诺贝尔化学奖。ESI的工作原理：含有待分析物质的溶液进入电喷雾探头，通过高电压、高热的毛细管，随着溶剂蒸发，液滴不断雾化而最后生成带电离子。ESI离子源可以和液相色谱连用，适合同时鉴定数千蛋白质。MALDI的工作原理：将样品和显著吸收特定光谱的基质分子混合，经过脉冲激光束照射后，样品分子从样品板上脱附而电离。MALDI

18、离子源不适合分析蛋白混合物，但是适合较纯的样本，可以实现快速分析。3、质量分析器生物样品中蛋白质分子经离子源电离后进入质谱仪，并经电场加速后，形成高速离子束，进入质量分析器。质量分析器依照带电离子的质荷比而对其分离并记录各种离子的质量数和丰度，用于后续定性与定量分析。质量分析器有两个主要的技术参数：质量范围和分辨率。质量范围决定了能检测到的离子的范围；分辨率决定了质谱仪获得数据的精密度和对谱图有效解析的能力。目前蛋白质组学主流在蛋白质组分析时，多将上述质量分析器进行串联以发挥其各自的优点，从而达到协同增效的作用，主要包括以下两类：四极杆-轨道阱联用质谱仪，以赛默飞的Orbitrap系列质谱仪为

19、代表，常见型号包括OrbitrapID-XTribrid质谱仪、OrbitrapExploris480质谱仪以及OrbitrapEclipseTribrid质谱仪等。四极杆-飞行时间联用质谱仪，以布鲁克的tims-TOF系列质谱仪为代表，常见型号包括tims-TOFPro2质谱仪、tims-TOFHT质谱仪等。4、检测器经由质量分析器筛选后的目标离子最终到达检测器，检测器的作用是将得到的目标离子转化为电子，再将电子数量通过多个电极呈指数倍数放大，并将相关信息进行记录。质谱仪检测器的种类很多，不同类型的质量分析器会配备不同的检测器，常用的包括电子倍增器、光电倍增器、微通道板检测器等。5、数据处理

20、系统所有的质谱仪都需要一台计算机来配合使用：一是用于仪器的控制，二是作为数据的接收、存储和处理，将质荷比信息通过数据分析最终转化为对应蛋白质种类、含量变化等信息。（五）蛋白质组学的数据分析方法根据数据采集方式的不同，可以将蛋白质组学的分析方法进一步细分为数据依赖性分析（DDA）、靶向蛋白质组分析（PRM）和非数据依赖性分析（DIA）。依托上述蛋白质组分析方法将产生丰富的原始质谱数据。生物信息学的核心任务是基于原始质谱数据进行蛋白质或蛋白质翻译后修饰的定性定量分析，找出其中能够解释生物现象或关联临床表型的关键分子信息。依据所分析项目的不同需求，可分为标准化生物信息分析与个性化数据挖掘等不同分析方

21、法，具体：1）标准化的生物学信息分析标准化的生物学信息分析可以对队列样本所鉴定的蛋白质表达信号进行差异化分析和不同层次的功能富集分析，包括显著差异表达蛋白质集合在某些功能组和通路上的富集信息。随着分子生物学以及计算机科学的快速交叉发展，标准化分析流程也可拓展至分子分型、蛋白质互作网络、疾病表型关联、修饰位点分析等细分算法。2）个性化数据挖掘对于更加复杂的多组学数据或临床大队列项目，生物信息学分析可以根据数据挖掘的需要进行个性化建模，包括宏蛋白质组分析、糖基化蛋白质组分析与磷酸激酶分析、对蛋白质基因组学数据的一致性聚类分析（即分析出在不同的基因突变的情况下蛋白质组的差异表达）、基于药物临床试验数

22、据的生存分析（即筛选可以区分不同生存或疾病发展曲线的关键蛋白标志物）等。更进一步，随着组学数据的不断积累与人工智能领域的快速发展，以机器学习（包含深度学习）为代表的先进算法也在蛋白质组学数据分析中逐渐发挥出其应用优势。例如基于高通量高质量质谱谱图及肽段的氨基酸序列数据训练的神经网络，通过对提取的图谱的定性定量特征进行预测，可以提高搜索数据库的灵敏度和准确度。另外，依托人工智能中各类机器学习方法对多组学数据（基因、转录、蛋白、代谢及医学影像数据等）及对应表型数据（如生存期、药效、疾病状态等）的充分训练、验证与测试，针对多层次的信息或分子可以有效提取和筛选，最终将更有效率和准确地区分实验组与对照组

23、或不同的子型人群，并鉴定其中关键生物标志物集合以实现精准医学的各项应用需求。五、 行业未来发展趋势蛋白质组分析发现的新型组蛋白修饰，使得研究人员得以研究和阐释从细胞代谢到基因表达调控的新机制，成为表观遗传学未来研究重点。近年来人们逐渐意识到自身的免疫系统对于治疗癌症等复杂疾病的巨大潜力，也成功研发了包括PD-1抗体、CAR-T细胞疗法等以激活自身免疫系统为基础的创新疗法。然而免疫系统仍然有很多未知领域亟待探索，其中以探究不同免疫细胞亚型的功能最为关键。蛋白质组学可以对从血液或组织中分离富集的不同的免疫细胞亚型进行分析，找到在各种免疫细胞中被特异激活的信号通路，为后续确定其功能提供数据支持。越来

24、越多的研究证据表明，肠道中的微生物群不仅提供了人体必需的维生素，也参与维持人体稳态和免疫系统以及影响病人对特定药物的敏感度。由于肠道微生物菌群包含数量庞大的各类细菌，蛋白质组学中的分支宏蛋白质组学可以通过混合样本中的蛋白信息进行种属溯源，从而获得每个种属细菌中蛋白表达量的具体信息。研究人员通过比较不同个体或者相同个体不同生理状态下的宏蛋白质组，从而研究肠道菌群对于人体健康和疾病的影响。未来聚焦方向之四是通过单细胞蛋白质组学进一步理解生命过程。得益于微流控技术、无损样本处理和超高灵敏度质谱等技术发展，近年来以质谱为基础的单细胞蛋白质组学已实现在单个细胞水平鉴定超过1，000种蛋白的技术水平，在生

25、殖细胞发育、肿瘤异质性、肿瘤微环境和特殊形态细胞分析等领域发挥了重要的驱动作用。随着质谱灵敏度的进一步提升，单细胞蛋白质组学有望对构成组织的细胞进行精准分群、绘制每个细胞亚群的蛋白表达谱并深入理解细胞之间的相互作用以及病灶组织的形成机理。在后基因组学时代，精准医学发展的突破口之一是以蛋白质组学数据为基础，通过结合多组学数据实现多维度分析临床样本、全面理解疾病机理以及发现包括诊断标志物、药敏标志物、抗药标志物、预后标志物在内的满足不同临床需求的蛋白质生物标志物。精准医学的未来转型升级将给蛋白质组学企业，特别是兼具生物标志物鉴定和相应伴随诊断试剂开发的企业带来巨大的市场机遇。创新型药物涵盖两个重要

26、的内容，包括靶点的创新和作用机制的创新。转化医学是将基础医学研究和临床治疗连接起来的一种新的思维方式，通过对临床样本进行以蛋白质组学为核心的多组学分析，以期发现新靶点及全面认识疾病机理，从而开发创新型药物。利用蛋白质组学对大规模临床样本的蛋白组和修饰组进行深度挖掘，不仅可以在病灶组织中寻找到异常表达的蛋白质作为潜在的药物靶点，还可以通过比较病灶组织和正常组织之间蛋白质表达谱和修饰谱的区别，分析疾病发生机理。在此基础上，研究人员可以对药物作用机制进行更合理、有针对性的设计，如根据病灶组织中免疫相关蛋白质分子的指标设计药物，激活自身免疫系统；针对多靶点的药物组合，克服肿瘤异质性、减少抗药性发生的几

27、率等。以蛋白质组学为核心的转化医学在未来将会带来新的药物研发思路和模式，进一步提高创新药物研发的效率和成功率。六、 基于质谱的蛋白质组学的应用和前景（一）基于质谱的蛋白质组学蛋白质组学在21世纪取得了重要进展，包括质谱和X射线晶体学等成像方面新技术的出现，以及免疫检定试剂方面的生物化学方法创新，使得可以分离特定的蛋白进行进一步的研究。近些年高分辨率质谱（MassSpectrometry，MS）迅速发展，成为了蛋白质组学领域的核心技术。此外，质谱法是基于蛋白质和肽段科学分析进行生物标记物的发现的黄金标准。质谱仪是指一系列在行业中用于分子、化学和材料分析的仪器。质谱的检测使用基于同一个检测原理的一

28、系列仪器：即通过读取离子的质量电荷比来识别物质。这些质谱仪在设计、IP和功能上在不同细分市场上有很大的不同。质谱分析是一种测量离子质荷比（质量-电荷比，m/z）的分析方法，其基本原理是使样品中各组分在离子源中发生电离，生成不同荷质比的带电荷的离子，经加速电场的作用，形成离子束，进入质量分析器。在质量分析器中，再利用电场和磁场使发生相反的速度色散，将它们分别聚焦而得到质谱图，从而确定其质量。（二）基于质谱的蛋白组学的应用蛋白质是生理功能的执行者，蛋白质组学分析能够反映生命体在生理或病理情况下的变化。蛋白质组学的发展对体外诊断、筛选药物靶点、微生物、农业等各个方面有重要的意义。1、蛋白质组学在医学

29、中的应用精准医疗是通过基因组、蛋白质组等前沿技术，精确寻找疾病的原因和治疗的靶点，并对一种疾病的不同状态和过程进行精准诊断，最终实现对于特定疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防的效益。蛋白质组学在疾病生物标志物的筛查、疾病的诊断、靶点的识别、药物的选择等方面能够发挥重要的作用。2、蛋白质组学在微生物中的应用通过对同一致病菌不同菌株的蛋白质研究可以对菌株进行分类，蛋白质组的研究结果可以对基因组的研究结果起补充和修正作用。在整体水平上比较病原菌和非致病菌的蛋白质组分析，以及在各种环境下致病菌蛋白质组的变化，可以研究致病菌株的毒力因子。蛋白质组与免疫杂交的方法结合研究宿主对病原

30、菌的体液免疫和细胞免疫应答。通过细菌蛋白质组与宿主多克隆血清的杂交反应，发现新的抗原决定因子，可以应用于疫苗开发和诊断分析。对抗性菌株和敏感菌株进行蛋白质组分析，找到差异蛋白可以对细菌的耐药机制进行研究，为新药研究提供线索。分析对抗菌药物有不同反应的细菌的蛋白质组来寻找新的抗菌药物，筛选新的靶点。3、蛋白质组学在农业上的应用蛋白质组学在作物生长发育、药用植物研究、遗传育种、逆境胁迫、病虫害防治、兽医疾病诊断和治疗等方向发挥作用。植物蛋白质组学的研究有助于了解非生物胁迫的伤害机制、植物对非生物环境的适应机制、生物之间的相互作用机制、植物激素的调节作用等。例如，利用农作物发育过程中各器官、组织的变

31、化状态，可以进行农作物新物种的培育；经常处于恶劣环境的作物可以在环境胁迫下产生相应的抗体蛋白，利用蛋白质组学发现这些特定环境下的抗体蛋白，可以提高作物的抗逆性；作物生长过程中会与一些微生物相互作用，作物自身会产生某些特殊的蛋白应对，蛋白质组学的研究可以发现这些蛋白，帮助获得对抗病能力更强的品种。七、 临床蛋白质组学具备巨大发展空间临床蛋白质组学泛指所有以临床样本为分析对象的蛋白质组分析，其分支之一是在大队列人群中进行生物标志物的验证。蛋白质生物标志物一般是由发现性蛋白质组分析从相对少量的样本中鉴定而来，但后续验证工作是在几百甚至上千人样本的大队列分析中完成。以质谱为基础的靶向蛋白质组学在这类大

32、队列分析上具备通量、灵敏度和特异性的明显优势。基于在生物标志物验证中的独特优势，靶向蛋白质组学被顶级期刊自然方法评选为2012年年度方法。随着精准医学和转化医学的快速发展，越来越多新发现蛋白质生物标志物的验证工作，将为靶向蛋白质组分析带来巨大的市场需求。针对经过验证、通过审批后的生物标志物，靶向蛋白质组学能够迅速开发相应的临床诊断方法，通过检测病人样本，为医生进行诊断和用药提供数据支持。此外，生物标志物的临床检测的未来发展趋势之一是多通路检测，即在单次检测中包含多个生物标志物，达到全面了解病理状态的目的。与传统的免疫组化和酶联免疫吸附等临床检测方法相比，靶向蛋白质组分析可以在相同灵敏度的基础上

33、，发挥高特异性的优势，提高多通路检测的准确性。八、 行业市场驱动因素蛋白质组学在生命科学与医学研究和应用中的地位进一步凸显：随着人类等生物体全基因组序列测序的完成和测序技术的成熟，作为生命个体的设计蓝图的基因组中包含的信息已经得到了相对充分的挖掘。随之而来更深入的科学问题集中于相同的基因组为什么会表达出不同的蛋白质组，蛋白质组作为生命功能的最终执行者以何种机制完成生命个体复杂的生理过程以及何种原因导致了病理状态的发生和发展。在后基因组学时代，以蛋白质组学为核心的组学技术正成为生命科学和生物医学研究的核心驱动力之一。突破新药研发效率与成功率瓶颈的驱动：在当前业界主流的药物研发模式下，投入多、周期

34、长、效率低、成功率低是难以克服的行业痛点。很大一部分进入、期临床试验的药物分子无法顺利进入期临床试验；即使是进入期临床试验的药物分子，其、期临床试验结果仍无法对期临床试验结果进行有效预测。这些现象揭示出临床试验设计的缺陷，即缺乏特异性高、对药效有预测性质的生物标志物来挑选最适合的病人入组进行临床试验。帕博利珠单抗（pembrolizumab）的成功关键之一是利用病人肿瘤组织中的PD-L1的表达量作为入组临床试验的筛选标准。考虑到蛋白质与疾病发生发展的直接联系，利用蛋白质组学寻找药敏标志物、优化临床试验设计，使得提高药物研发成功率成为可能。有望解决精准医学发展的困境：基因组学时代的精准医学是以寻找驱动基因突变为基础的模式。但越来越多的证据表明，基因组学鉴定到的数量庞大的基因突中只有少数的突变被证明是驱动基因突变。而依据驱动基因突变成功研发的靶向治疗药物，在带有此突变基因的病人群体中的治疗有效率依然不高。单纯以基因突变进行疾病诊断的模式仍存在一定不足，间接导致了当前精准医学的发展困境。导致疾病发生的三个内在因素中，基因突变直接引起疾病发生的比例有限，而很大一部分致病因素是由蛋白质表达量异常及蛋白质修饰异常引起的。因此，为应对精准医学当前所面临的困境，突破口之一就是在蛋白质组与蛋白质修饰组的维度上深刻理解疾病的精准状态，并进一步用于精准诊断与生物标志物驱动的精准新药开发。