摘要：现如今，癌症等重要疾病的诊断标志物需要借助更精确的疾病轨迹预测模型，空间蛋白质组技术使得这样的精细化研究成为可能，因而越来越多的科研工作者更倾向于选择空间蛋白质组学技术，并用其探究癌症的致病机制及潜在治疗靶点。总之，空间蛋白质组学技术已广泛应用于癌症及精准医学
景杰生物 | 报道
现如今，癌症等重要疾病的诊断标志物需要借助更精确的疾病轨迹预测模型，空间蛋白质组技术使得这样的精细化研究成为可能，因而越来越多的科研工作者更倾向于选择空间蛋白质组学技术，并用其探究癌症的致病机制及潜在治疗靶点。总之，空间蛋白质组学技术已广泛应用于癌症及精准医学领域的研究。
2024年12月，Nature Methods发布特刊，将 “年度技术”的桂冠颁给了在揭示复杂组织的精细结构方面发挥关键作用、同时也在空间组学领域中发展势头强劲的空间蛋白质组学，并在当期杂志中专题报道了空间蛋白组学的“过去、现在和未来”。
研究首先回顾了免疫荧光到空间蛋白质组学的发展历程；其次，讨论了当前空间蛋白组学的图像处理和分析工作流程的明确定义及其缺乏系统性的问题。接着，文章重点讨论了空间蛋白组学对癌症研究的革命性影响，概述了其在解析肿瘤微环境、组织结构和肿瘤免疫中的独特优势，并展望了空间蛋白组学与人工智能结合在基础研究和个性化医疗中的潜在作用。
此外，文章介绍了深度视觉蛋白质组学（deep visual proteomics，DVP）技术的特点及其在探究蛋白质组复杂性中的优势，预测在单细胞分辨率获取整个蛋白组信息，甚至空间层面上检测翻译后修饰的广泛前景。最后，文章从多组学分析角度讨论了空间蛋白组学与其他组学数据结合分析的重大意义，展示了空间多组学当前面临的挑战和机遇。
值得一提的是，不止本年度，近年来高精度高分辨率的空间组学技术越来越受到科学界的青睐，正在成为生命科学研究的关键驱动力，并逐渐受到国际顶刊、权威期刊和重大项目的关注，例如：
2021年，空间组学被Nature Methods评为年度技术方法。2022年，它再次被Nature杂志列入值得关注的七大技术榜单[1-2]。2023年，空间组学入选世界经济论坛发布的《2023年十大新兴技术报告》[3]，同年，剑桥大学科学家在Science发表综述文章“The dawn of spatial omics”[5]，癌症空间组学计划（MOSAIC）的启动标志着空间组学研究的重要里程碑[4]。加之今年空间蛋白质组学被Nature Methods评为年度技术方法。以上均强调了空间组学（空间蛋白组）在生命科学研究中的重要性，也为我们深入理解生命奥秘提供了全新的视角和方法。
图 空间组学：高“颗粒度”分子水平探究，加速对生物学的理解
Nature Methods以特刊形式，全方位展现了空间蛋白质组学的发展脉络及其令人振奋的潜在前景。当下，空间蛋白质组学技术已然斩获诸多令人瞩目的成就，例如：国际蛋白质组学大拿Matthias Mann团队提出了深度视觉蛋白质组学（DVP）通过对全组织区域进行单细胞级别的显微切割、提取和质谱分析，生成单细胞级别的空间蛋白质图谱（Cell封面 | 空间蛋白组又一里程碑！Matthias Mann团队绘制器官的三维立体空间分子图谱）。今年，Mann团队利用该技术再登顶刊（Nature | Matthias Mann：空间蛋白组发现致命皮肤病新疗法），展示了高精度激光捕获显微切割技术 (LCM) 结合质谱分析（MS）在癌症治疗的应用潜力。
然而不可忽视的是，每一项现有技术均存在一定局限性。在样品制备环节，或是检测精度、深度以及范围方面，至今尚未有一种空间蛋白质组学方法堪称尽善尽美。其后续发展依然离不开科学家们持之以恒的深入探索与不懈努力。值得一提的是，空间蛋白组的临床转化正逐渐成为关键的研究方向，旨在将这些先进技术直接应用于患者，从而为临床实践带来实质性的益处。
作为国内推广空间蛋白组学最早的公司，景杰生物基于全流程高精密仪器，提供“一站式”空间蛋白组学全流程服务，可实现高精度、高深度、高重复性的空间蛋白组分析，已助力了多项高水平空间蛋白组学成果发表。如：Nat Genet｜首篇宫颈鳞癌整合空间组学分析揭示肿瘤免疫微环境景观、Nat Commun | 时空蛋白质组学揭示猕猴大脑发育图谱研究、Cell Discov | 上海交大范先群团队空间蛋白组揭示结膜黑色素瘤肿瘤微环境、Am J Transplant | 空间蛋白组学揭示BK多瘤病毒相关疾病发生机制。
同时结合全球首发的空间磷酸化，以及全息空间蛋白质组学，可实现组织微环境的全覆盖、高精度、高通量的蛋白质组空间检测，对于深入理解蛋白质的功能和调控机制，阐明生理或疾病过程中的关键步骤，从而在指导药物设计、疾病治疗等方面创造无限可能。
参考文献：
1.Marx V. et al. 2021. Method of the Year: spatially resolved transcriptomics. Nat Methods.
2. Michael Eisenstein. et al. 2022. Seven technologies to watch in 2022. Nature.
3. https://cn.weforum.org/
4. https://www.mosaic-research.com/
5. Bressan D. et al. 2023. The dawn of spatial omics. Science.
来源：景杰生物