高分辨率空間質(zhì)譜蛋白質(zhì)組學(xué)平臺PLATO的技術(shù)優(yōu)勢與應(yīng)用
空間蛋白質(zhì)組學(xué)
空間蛋白質(zhì)組學(xué)能夠在傳統(tǒng)蛋白質(zhì)組學(xué)提供豐富分子信息的基礎(chǔ)上，進一步揭示分子在細胞或組織中的空間分布，對于系統(tǒng)性地理解生物功能、疾病機制和治療效果至關(guān)重要�！禢ature Methods》選擇空間蛋白質(zhì)組學(xué)作為2024年度方法[1]，也反映了行業(yè)對這項技術(shù)應(yīng)用前景的關(guān)注和認可。現(xiàn)有質(zhì)譜空間蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)主要包括基于MALDI的質(zhì)譜成像、激光顯微切割和膨脹水凝膠放大后切割等。其中，質(zhì)譜成像可檢測蛋白種類有限，后兩種方法的成本和質(zhì)譜檢測通量要求高，使得其在研究中的廣泛應(yīng)用受限。
2025年2月，中國科學(xué)院動物研究所趙方慶團隊聯(lián)合國家蛋白質(zhì)科學(xué)中心（北京）王貴賓在Cell雜志上發(fā)表了題為“High-resolution spatially resolved proteomics of complex tissues based on microfluidics and transfer learning”的研究論文[2]，該研究整合微流控技術(shù)、微量蛋白質(zhì)組學(xué)檢測技術(shù)和人工智能深度學(xué)習(xí)算法，開發(fā)出一種全新的高分辨率和高通量空間質(zhì)譜蛋白質(zhì)組學(xué)平臺PLATO，能夠?qū)崿F(xiàn)對整個組織切片中數(shù)千種蛋白質(zhì)的精確映射。
01技術(shù)創(chuàng)新與優(yōu)勢
1.1 基于微流控的創(chuàng)新性高通量原位蛋白采樣技術(shù)
獲得3張組織的連續(xù)切片，中間切片用于組織學(xué)染色或空間代謝/轉(zhuǎn)錄組學(xué)生成參考組學(xué)數(shù)據(jù)，而第一、三片則在不同角度下進行基于微流控芯片的平行流蛋白質(zhì)組分析。切片在芯片上進行消化，每個微通道中的肽段被抽出、收集，并進行LC-MS/MS定量分析。每個角度的測量稱為平行流投影。
1.2 高穩(wěn)定性和準確性的微量蛋白質(zhì)組學(xué)質(zhì)譜檢測
高定量準確性、高通量和高穩(wěn)定性的微量蛋白質(zhì)組學(xué)檢測是支持空間蛋白質(zhì)表達圖譜重構(gòu)的基礎(chǔ)條件。本研究利用Q Exactive HF質(zhì)譜儀DIA采集模式進行檢測，以每日40個樣本的高通量實現(xiàn)了微量樣本的可靠和可重復(fù)定量。
獲得3張組織的連續(xù)切片，中間切片用于組織學(xué)染色或空間代謝/轉(zhuǎn)錄組學(xué)生成參考組學(xué)數(shù)據(jù)，而第一、三片則在不同角度下進行基于微流控芯片的平行流蛋白質(zhì)組分析。切片在芯片上進行消化，每個微通道中的肽段被抽出、收集，并進行LC-MS/MS定量分析。每個角度的測量稱為平行流投影。
1.2 高穩(wěn)定性和準確性的微量蛋白質(zhì)組學(xué)質(zhì)譜檢測
高定量準確性、高通量和高穩(wěn)定性的微量蛋白質(zhì)組學(xué)檢測是支持空間蛋白質(zhì)表達圖譜重構(gòu)的基礎(chǔ)條件。本研究利用Q Exactive HF質(zhì)譜儀DIA采集模式進行檢測，以每日40個樣本的高通量實現(xiàn)了微量樣本的可靠和可重復(fù)定量。
1.3 基于深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新型空間重構(gòu)算法
本研究開發(fā)了一種基于遷移學(xué)習(xí)的算法Flow2Spatial，可根據(jù)中間切片的圖像或空間代謝/轉(zhuǎn)錄組結(jié)果，和兩組平行流投影值重建出高分辨率的原始蛋白質(zhì)空間分布。通過采用這種策略，可顯著減少切片數(shù)量和測量次數(shù)，降低連續(xù)切片引入的異質(zhì)性，節(jié)省樣品制備和測量的時間和成本。
02PLATO平臺亮點
PLATO平臺能夠以極高的空間分辨率（25 μm）對組織切片中的蛋白質(zhì)進行定位和定量分析。這意味著研究人員可以清晰地看到蛋白質(zhì)在不同細胞和組織區(qū)域中的分布情況，從而更好地理解其生物功能。
2.2 廣泛的組織兼容性
無論是小鼠、大鼠還是人類組織，PLATO都能完美兼容。其強大的適應(yīng)能力使得研究人員能夠在各種生物樣本中進行高效的蛋白質(zhì)組學(xué)研究。
2.3 乳腺癌研究中的應(yīng)用
在乳腺癌研究中，PLATO展示了其強大的應(yīng)用潛力。通過對乳腺癌組織的高分辨率蛋白質(zhì)映射，PLATO能夠識別出不同的腫瘤亞型，并發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵的失調(diào)蛋白質(zhì)，為腫瘤的診斷和治療提供了新的思路。
03總結(jié)與展望
中國科學(xué)院動物研究所博士后胡倍瑜、博士后何睿喬、博士研究生龐琨及國家蛋白質(zhì)科學(xué)中心（北京）王貴賓為該研究的共同第一作者，中國科學(xué)院動物研究所趙方慶研究員和冀培豐副研究員為該研究的通訊作者。
專家訪談
趙方慶 研究員
中國科學(xué)院動物研究所
Q1如何解決微流控芯片上樣本量少導(dǎo)致蛋白檢測數(shù)目不足的問題？
答：這是一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)，微量蛋白質(zhì)的檢測一直是難點，尤其是在微流控芯片體系下，樣本損失是一個不可忽視的問題。為此，我們與國家蛋白質(zhì)科學(xué)中心的專家緊密合作，針對樣本制備流程進行了系統(tǒng)優(yōu)化。具體而言，我們改進了消化液體系，調(diào)整了酶解時間，優(yōu)化了色譜梯度，并對質(zhì)譜檢測條件進行了細致調(diào)整。這些優(yōu)化措施顯著提高了蛋白質(zhì)的檢測靈敏度和覆蓋度，有效解決了樣本量少導(dǎo)致的檢測不足問題。Q2Flow2Spatial算法在重建蛋白質(zhì)表達模式時，如何處理不同切片之間的異質(zhì)性？
答：這個問題需要從實驗和計算兩個層面來解決。實驗方面，我們采用了一種質(zhì)譜兼容的包埋劑，以盡可能保持組織切片的原始狀態(tài)，同時避免包埋劑對質(zhì)譜信號的抑制影響。計算方面，我們評估了多種圖像配準算法，并最終選擇了一款在實際應(yīng)用中表現(xiàn)最優(yōu)的算法。通過實驗和計算的雙重優(yōu)化，我們有效降低了切片間的異質(zhì)性，提高了Flow2Spatial算法在蛋白表達模式重建中的準確性和穩(wěn)定性。Q3PLATO平臺在實際臨床應(yīng)用中的前景如何？是否有計劃將該技術(shù)應(yīng)用于其它類型的組織或疾病研究中？未來是否有進一步改進或擴展該平臺的計劃？
答：這個問題非常重要。PLATO平臺能夠在全組織切片水平精準解析蛋白質(zhì)的空間分布，為探索疾病的發(fā)生發(fā)展機制提供了全新的工具。未來，我們計劃進一步拓展該技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，例如用于不同類型的腫瘤樣本，構(gòu)建更完整的空間蛋白組圖譜，助力腫瘤微環(huán)境研究。同時，我們也在持續(xù)優(yōu)化PLATO平臺，包括提升空間分辨率、增加可檢測蛋白數(shù)量，并進一步增強其與其他組學(xué)技術(shù)的兼容性，以拓寬其在生命科學(xué)和臨床研究中的應(yīng)用前景。專家簡介
趙方慶，中國科學(xué)院動物研究所研究員、全國重點實驗室主任、國家杰出青年基金獲得者。
現(xiàn)任中國生物信息學(xué)會基因組信息學(xué)專委會主任、中國微生物學(xué)會微生物組專委會副主任、中國生物工程學(xué)會計算生物學(xué)與生物信息學(xué)專委會副主任、Briefings in Bioinformatics、Science Bulletin、Science China Life Sciences、Genomics, Proteomics & Bioinformatics等期刊副主編或編委。主要致力于建立數(shù)據(jù)與智能驅(qū)動的前沿組學(xué)技術(shù)，探索人體微生物與非編碼RNA的結(jié)構(gòu)組成與變化規(guī)律，以期解析它們與健康和疾病的關(guān)系。近年來，在Cell、Nature Biotechnology、Nature Methods、Nature Genetics、Nature Cell Biology、Nature Computational Science等刊物上發(fā)表通訊作者論文100余篇，其中十余篇入選ESI高被引論文。榮獲“中國科學(xué)院優(yōu)秀共產(chǎn)黨員”、“中央和國家機關(guān)四好黨員”，7次獲得“中國科學(xué)院優(yōu)秀導(dǎo)師獎”，3次獲得“中國科學(xué)院大學(xué)領(lǐng)雁獎?wù)?rdquo;， “中國科學(xué)院李佩教師奉獻獎”和“中國科學(xué)院朱李月華優(yōu)秀教師獎”等。
參考文獻：
[1] Method of the Year 2024: spatial proteomics. Nat Methods 21, 2195-2196 (2024).
[2] High-resolution spatially resolved proteomics of complex tissues based on microfluidics and transfer learning. Cell 188, 734-748 (2025).
[3] Enhanced sensitivity and scalability with a Chip-Tip workflow enables deep single-cell proteomics. Nat Methods (2025).
現(xiàn)任中國生物信息學(xué)會基因組信息學(xué)專委會主任、中國微生物學(xué)會微生物組專委會副主任、中國生物工程學(xué)會計算生物學(xué)與生物信息學(xué)專委會副主任、Briefings in Bioinformatics、Science Bulletin、Science China Life Sciences、Genomics, Proteomics & Bioinformatics等期刊副主編或編委。主要致力于建立數(shù)據(jù)與智能驅(qū)動的前沿組學(xué)技術(shù)，探索人體微生物與非編碼RNA的結(jié)構(gòu)組成與變化規(guī)律，以期解析它們與健康和疾病的關(guān)系。近年來，在Cell、Nature Biotechnology、Nature Methods、Nature Genetics、Nature Cell Biology、Nature Computational Science等刊物上發(fā)表通訊作者論文100余篇，其中十余篇入選ESI高被引論文。榮獲“中國科學(xué)院優(yōu)秀共產(chǎn)黨員”、“中央和國家機關(guān)四好黨員”，7次獲得“中國科學(xué)院優(yōu)秀導(dǎo)師獎”，3次獲得“中國科學(xué)院大學(xué)領(lǐng)雁獎?wù)?rdquo;， “中國科學(xué)院李佩教師奉獻獎”和“中國科學(xué)院朱李月華優(yōu)秀教師獎”等。
參考文獻：
[1] Method of the Year 2024: spatial proteomics. Nat Methods 21, 2195-2196 (2024).
[2] High-resolution spatially resolved proteomics of complex tissues based on microfluidics and transfer learning. Cell 188, 734-748 (2025).
[3] Enhanced sensitivity and scalability with a Chip-Tip workflow enables deep single-cell proteomics. Nat Methods (2025).
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