西湖大学团队绘制迄今最精最全人体蛋白质地图

背景

蛋白质是生命活动的主要承担者，绘制人体蛋白质图谱对于理解生命机制、疾病机理以及药物研发具有基础性意义。然而，受限于样本量、技术精度及覆盖范围，此前的人体蛋白质组学研究往往难以兼顾高分辨率与广覆盖。西湖大学郭天南教授团队联合多家科研单位，致力于突破这一瓶颈，通过收集大规模人体组织样本，旨在构建迄今最精细、最全面的人体蛋白质空间图谱，以填补现有研究的空白。

核心内容

该研究团队在《自然》（Nature）杂志上发表了最新成果，成功绘制出分辨率最高、覆盖范围最广的人体蛋白质组空间图谱。以下是研究的具体实施细节与数据成果：

• 样本规模与覆盖范围：团队收集了近 3000 份人体组织样本，涵盖了 58 种正常组织类型和 25 种癌症类型，确保了数据的广泛代表性。
• 技术突破：团队开发了一套微量样本蛋白质组分析方法体系。该方法仅需芝麻大小的组织样本即可完成标准化分析，显著提高了分析速度并降低了实验成本，解决了以往对样本量要求高、成本高昂的难题。
• 定量分析数据：研究对超过 1.3 万种蛋白质进行了定量分析，构建了包含 15,332 个蛋白质的数据库，并对其中 13,609 种蛋白质实现了精准定量。
• 癌症差异分析：借助该图谱，团队深入比较了 25 种癌症中肿瘤组织与癌旁组织的蛋白质表达差异。研究识别出 8,940 个差异表达蛋白，发现不同癌种的蛋白质变化幅度存在显著差异。其中，结肠癌、直肠癌和睾丸癌的蛋白质变化最为明显。
• 新发现：研究还发现了 2,879 个肿瘤特异蛋白，这些蛋白可能成为新的生物学标记或干预靶点。
• 数据开放：所有相关数据已通过公开数据库向全球科研界开放，促进了科学数据的共享与再利用。

关键要点

• 最高分辨率与最广覆盖：这是目前为止分辨率最高、覆盖范围最广的人体蛋白质组空间图谱。
• 微量样本分析技术：创新的微量样本分析方法使得仅需“芝麻大小”的组织即可进行标准化、高精度的蛋白质组学分析，大幅提升了效率并降低了成本。
• 海量数据支撑：构建了包含 15,332 个蛋白质的数据库，精准定量了 13,609 种蛋白质，数据基础雄厚。
• 癌症异质性揭示：明确了不同癌症类型在蛋白质表达上的显著差异，特别是结肠癌、直肠癌和睾丸癌表现出最剧烈的蛋白质变化。
• 肿瘤特异蛋白发现：新识别出 2,879 个肿瘤特异蛋白，为癌症生物学研究提供了新的线索。
• 全球数据共享：研究成果数据已公开，旨在推动全球范围内的合作研究与转化应用。

意义与影响

这项研究成果不仅在基础科学层面具有重要意义，在临床转化和药物研发领域也展现出巨大的应用潜力：

1. 推动精准药物研发：高精度的蛋白质图谱有助于研究人员更精准地筛选新药靶点，提高药物研发的针对性和成功率。
2. 助力“老药新用”：通过深入分析蛋白质表达差异，特别是发现肿瘤特异蛋白，有助于挖掘现有药物（“老药”）的新靶点和新用途，加速药物再利用进程。
3. 促进癌症机制研究：对不同癌种蛋白质变化幅度的量化分析，有助于深入理解癌症的发生发展机制，特别是对于蛋白质变化剧烈的癌种（如结肠癌、直肠癌等）提供了更深入的生物学视角。
4. 降低科研门槛：微量样本分析技术的建立，降低了蛋白质组学研究的样本获取难度和成本，使得更多小规模或珍贵样本的研究成为可能，有利于推动该领域的普及和发展。

总体而言，该成果为理解人体正常生理及病理状态下的蛋白质组学特征提供了前所未有的资源，有望成为生物医学研究的重要基础设施。