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2024年12月，Nature Methods发布特刊，将空间蛋白质组学（spatial proteomics）评选为“年度技术”，充分彰显了这一技术在精准医学和生物科学研究中的革命性作用。空间蛋白质组学以其创新的技术手段，解析了细胞、组织和器官的空间蛋白质分布，为理解生物复杂性提供了全新视角，也为个性化医疗和癌症研究注入了强大动力。本期特刊回顾了空间蛋白质组学的技术进展和突破性应用，展望了未来的发展潜力，展示了这一领域如何推动生物医学研究和临床应用的革新。预计阅读时间：5分钟
空间蛋白质组学是一组涵盖多种技术的研究领域，能够分析组织切片中的蛋白质分布及其空间组织结构。包括循环免疫荧光（cycIF）、索引共检测（CODEX）、迭代漂白扩展多重性（IBEX）、多重离子束成像（MIBI）、成像质谱细胞术（IMC）等方法，这些技术生成的高分辨率多重图像，为揭示复杂组织和器官的精细结构提供了关键工具。
特别值得一提的是“深度视觉蛋白质组学”（DVP,
Deep Visual
Proteomics），这是一种结合质谱和激光显微切割技术的创新方法。DVP通过单细胞分辨率对复杂样本进行空间背景保留分析，突破了传统抗体依赖的技术限制，显著提升了蛋白质组覆盖范围，为探索复杂疾病和生物样本提供了前所未有的可能性。Nature于2024年10月发表了马克斯·普朗克生物化学研究所Matthias
Mann团队的最新研究，这项研究利用DVP技术对中毒性表皮坏死松解症（TEN）患者的皮肤样本进行了详细分析。
研究揭示了JAK/STAT信号通路在TEN发病中的关键作用，尤其是干扰素信号和STAT1的磷酸化激活。通过体外和体内模型验证，研究发现JAK抑制剂（如Tofacitinib、Baricitinib等）可以有效降低皮肤细胞的毒性，并显著加速上皮再生。这一成果不仅为这一致命性疾病提供了新的治疗策略，也展示了DVP在临床转化中的巨大潜力。
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空间蛋白质组学的崛起还得益于大型全球图谱项目的推动。人类生物分子图谱计划（HuBMAP）和人类肿瘤图谱网络（HTAN）等项目，不仅生成了高分辨率的蛋白质图谱，还开发了先进的数据处理、分析和可视化工具。这些努力使得空间蛋白质组学从“美丽的图片”转向更深层次的生物学发现，为疾病研究和个性化医疗铺平了道路。此外，专家们在评论中提到，未来需要通过技术改进和多组学整合推动空间蛋白质组学的发展。例如，苏黎世大学Bernd
Bodenmiller 强调了大型图谱在疾病研究和个性化治疗中的重要性；耶鲁大学Rong Fan提出通过整合空间转录组学、表观遗传学和蛋白质组学，进一步解析生物系统的复杂性。
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空间蛋白质组学被评为年度方法，标志着其技术能力和研究影响力的全面提升。未来发展方向包括：
技术改进：更高分辨率显微镜、更加高效的标记方法、更广的蛋白质覆盖范围。计算工具创新：开发更强大的算法和数据共享体系，支持大规模数据分析。临床转化：优化癌症治疗策略，指导个性化医疗，推动蛋白质组学从基础研究走向临床应用。特别是在癌症研究中，空间蛋白质组学已经展示了其潜力。不仅揭示了肿瘤组织的空间结构，还深入探索了免疫系统与肿瘤的相互作用，为制定个性化治疗策略提供了理论基础。空间蛋白质组学为科学家提供了理解生物系统的全新视角，其创新技术正在构建一幅关于生命复杂性的详细地图。从精准医学到多组学整合，这一领域的突破将持续推进，为解决生命科学难题提供强有力的技术支持。未来，随着全球合作的深化和新技术的不断引入，我们可以期待空间蛋白质组学释放更多潜力，造福科学与人类健康。作为功能蛋白质组学技术的创新者，嘉华药锐(DeepKinase)将空间蛋白质组学技术与临床实践紧密结合，以推动精准医疗的发展。
嘉华药锐SpatialInsight™高精度空间蛋白质组首先通过激光显微切割（LCM）获取目标样本（特定细胞亚型或功能区域）组织，随后经过极微量样品自动化制备流程和高分辨率Orbitrap Astral质谱检测，以获得目标样本的蛋白图谱。最后，通过生物信息学方法对空间信息和蛋白组学数据进行关联分析，从而揭示组织内部的空间结构和蛋白质组成之间的关系。
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通过这一技术，能够对复杂生物组织中的蛋白质进行高分辨率空间定位分析，从而揭示疾病发生和发展的关键机制，并为精准医疗提供深刻的洞察。
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