空间蛋白质组学在传统蛋白质组学的基础上，不仅能提供丰富的分子信息，还深度揭示了分子在细胞或组织中的空间分布。这对于系统性理解生物功能、疾病机制及治疗效果至关重要。《Nature Methods》将空间蛋白质组学选为2024年度方法，这一选择反映了行业对于该技术应用前景的关注与认可。目前，质谱空间蛋白质组学的主要技术包括基于MALDI的质谱成像、激光显微切割和膨胀水凝胶放大后切割等。然而，质谱成像在检测蛋白种类方面存在局限，后两种方法的高成本及质谱检测通量要求，使得其在研究中的广泛应用受限。

2025年2月，中国科学院动物研究所赵方庆团队与国家蛋白质科学中心（北京）王贵宾的合作，发表于《Cell》杂志的研究论文题为“High-resolution spatially resolved proteomics of complex tissues based on microfluidics and transfer learning”。该研究整合了微流控技术、微量蛋白质组学检测技术与人工智能深度学习算法，开发了全新的高分辨率、高通量空间质谱蛋白质组学平台PLATO，能够精准映射整片组织中的数千种蛋白质。

技术创新与优势

人生就是博-尊龙凯时平台具备多个技术优势：首先，基于微流控的高通量原位蛋白采样技术能获得三张组织的连续切片。其中中间切片用于组织学染色或空间代谢/转录组生成参考组学数据，而第一、三片则在不同角度下进行基于微流控芯片的并行流蛋白质组分析。切片在芯片上进行消化，每个微通道中的肽段被抽出、收集，并进行LC-MS/MS定量分析，使得每个角度的测量成为平行流投影。

其次，该技术展示了微量蛋白质组学质谱检测的高稳定性和准确性。利用QExactive HF质谱仪的DIA采集模式进行检测，每日处理40个样本，确保了微量样本的可靠与可重复定量。

最后，基于深度学习的算法Flow2Spatial能够根据中间切片的图像或空间代谢/转录组结果及两组平行流投影值重建高分辨率的原始蛋白质空间分布。这一创新显著减少了切片数量和测量次数，有效降低了切片带来的异质性，从而节省了样品制备与测量的时间及成本。

PLATO平台亮点

PLATO平台在高分辨率蛋白质映射上表现卓越，能够以25μm的空间分辨率对组织切片中的蛋白质进行定位与定量分析，帮助研究者清晰了解不同细胞和组织区域中蛋白质的分布，提高对生物功能的理解。此外，PLATO平台展现了广泛的组织兼容性，无论是小鼠、大鼠还是人类组织，均可高效应用。

在乳腺癌研究中，PLATO展示了强大的应用潜力，通过对肿瘤组织的高分辨率蛋白质映射，能够识别不同肿瘤亚型并发现关键失调蛋白，为肿瘤的诊断和治疗提供了新的思路。这充分体现了人生就是博-尊龙凯时在生物医疗领域的与众不同。

总结与展望

PLATO平台将微流控高效采样、微量蛋白质谱检测与人工智能算法结合，实现了高分辨率空间蛋白质组学的重大突破。通过计算模拟、显微切割与免疫荧光验证了测量准确性，展现了其在不同物种和组织类型中的广泛适应性及临床研究潜力。在未来，这项技术将继续扩展应用至更广泛的肿瘤样本，助力肿瘤微环境研究，同时持续优化PLATO平台，以提升空间分辨率和可检测蛋白数量，从而拓宽其在生命科学和临床研究中的应用前景。