未来发展趋势：空间组学在生物医学领域的崛起

在2024年，空间蛋白质组学被《Nature Methods》评选为年度技术，成为解密组织空间异质性的重要工具。通过直接测量组织中蛋白质的丰度分布，空间蛋白质组学能够有效弥补转录组数据推断基因表达分布的局限性。尽管基因组突变和转录组的变化常常是疾病的驱动因素，但实际上，蛋白质的调控则影响着几乎所有细胞功能。这一技术在肿瘤研究中展现出巨大的潜力。

组织样本作为生物医学研究和临床诊断的重要组成部分，其在标志物筛选、分子分型和预后研究中的应用越来越广泛。随着精准医学的发展，医学界亟需对人体组织结构进行更精准的解析，以提供更详细的疾病参考图谱。研究的范围也逐渐从整体组织的发展到空间分辨率、单细胞分辨率及亚细胞分辨率。近年来，空间蛋白质组学的重大进展为组织样本的精细研究提供了强有力的支持。

空间蛋白质组学的动态发展

作为一项前沿技术，空间蛋白质组学能够精准获取组织样本微小区域内的蛋白质定量信息。这种技术通过在空间维度上对蛋白质进行精确的定位与定量分析，深入解析肿瘤微环境的复杂构成，揭示肿瘤内部的异质性特征。这一过程不仅有助于构建高精度的组织器官图谱，还为药物靶点的发现提供了重要线索，从而为精准医学研究提供强大动能，推动医学研究向更为精准和深入的方向发展。

近期空间蛋白质组学的新进展

肝癌与肿瘤微环境

2025年1月28日，复旦大学樊嘉院士团队在期刊《Cell Discovery》中发表了一项研究，利用空间蛋白质组学解析肝细胞癌的微环境。研究揭示，成纤维细胞的异质性对肝细胞癌的预后具有相关影响，为HCC中CAFs（成纤维细胞）的空间生物学提供了新的见解。

药物引发的皮肤不良反应及其相关药靶的发现

2024年10月17日，Mattias Mann教授团队在《Nature》上发表了关于药物诱导皮肤反应的重大研究。该研究通过空间蛋白质组学分析药物反应患者皮肤中的细胞类型，揭示了JAK/STAT和干扰素信号通路在TEN中的关键角色。这项研究再次展示了空间蛋白质组学在从基础研究到临床应用之间的重要转化能力。

唾液腺腺泡细胞癌的异质性

在2022年8月，Matthias Mann教授团队的研究结合深度学习和空间蛋白质组学，揭示了唾液腺腺泡细胞癌的复杂异质性。此研究为后续的临床研究提供了重要的基础。

人皮肤图谱的构建

在2022年7月，青莲百奥与中国医学科学院北京协和医院合作，利用空间蛋白质组学构建了人皮肤图谱，发现ECM在基质微环境中对表皮细胞生长的调节作用，为后续的研究奠定了数据基础。

青莲百奥的综合解决方案

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