夜雨聆风Nanomics｜2025 年蛋白质组学热度持续
临近2025年末，权威媒体GenomeWeb发布2025年蛋白组学行业进展，系统盘点了过去一年，蛋白组学在技术突破、商业进展、AI赋能的进展。
珞米整理出来，与大家分享。以下，Enjoy：
2025 年，蛋白组学正在经历一个明显的拐点。随着技术持续进步、新一代仪器不断推出，蛋白质组学正在从“能不能做”走向“能不能大规模、系统性地做”，并真正进入人群健康研究、药物研发和临床转化的核心舞台。
在这一过程中，蛋白组学+人工智能，正在共同重塑整个领域的研究。
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血浆蛋白组学性能提升，推动人群级研究落地
近年来，血浆蛋白组学在检测深度、通量和重复性方面持续提升，使其逐步具备参与大规模人群健康研究的技术基础。
最具代表性的事件之一，来自英国生物样本库（UK Biobank）。
2025 年初，UKB 宣布使用 Olink Explore HT 平台，对 60 万份血浆样本进行蛋白质检测，覆盖多达 5400 种蛋白。
其中不仅包括 50 万名参与者的基线样本，还包含 长达 15 年的纵向随访样本——这是迄今为止规模最大的血浆蛋白组学研究。
这标志着蛋白组学首次在真正意义上，进入几十万样本量级的人群研究体系。
类似的研究正在全球多点展开：
Illumina 启动基于 SomaScan 技术的 5 万样本试点
新加坡精准健康研究中心启动 10 万人群研究
再生元遗传学中心分析 20 万份临床样本
这些项目释放出一个非常清晰的信号：
蛋白组学，正在成为人群健康研究的“新一层读数”。
2
质谱蛋白组学重回核心：从深度工具走向规模工具
另外一个非常值得关注的趋势是：越来越多的人群规模蛋白组学研究，开始直接采用质谱蛋白组学技术。
这在过去并不常见，而如今成为现实。这主要得益于：
高通量质谱蛋白定量技术的成熟（如 Orbitrap Astral）
样本前处理与富集流程的标准化（如 Proteonano HT Assay）
DIA 等策略在覆盖深度与一致性上的提升
例如，德国马克斯·普朗克研究所近期公布的一项研究，使用质谱技术分析了 5 万名母婴队列的血浆蛋白质组，用于发现与母婴健康相关的生物标志物。
在亚洲，韩国多家研究机构也启动了 2 万样本规模的血浆蛋白质组项目，结合新一代 Orbitrap Astral 仪器与样本富集系统。
同时，质谱在 pQTL（蛋白数量性状位点）研究中的价值开始凸显。
相比传统亲和力平台，质谱在捕捉“被遗漏的蛋白变异信号”方面展现出独特优势，这对于药物靶点发现尤为关键。
位于波士顿的药企Sanofi全球研发中心采纳了 Nanomics Proteonano Platform，来开展大规模蛋白组学靶点和标志物发现。
一句话总结：质谱蛋白组学，正在从“深度工具”升级为“大规模数据产生工具”。
3
人群蛋白组学走向成熟，制药行业加速入场
人类蛋白质组组织（HUPO）人类血浆蛋白质组项目成员 Sara Ahadi 在文中这样评价：“群体蛋白组学已经成熟。”
她指出，过去蛋白组学研究多集中在小规模队列，而现在，样本量已经扩展至数万甚至数十万级别。更重要的是，制药行业正在成为这一趋势的重要推动力量。
与以健康人群为主的公共队列不同，制药企业正在构建以特定疾病为核心的蛋白组学样本库，并将蛋白质组数据与：
基因组学
电子病历
医学影像
等多维信息进行整合，用于靶点发现、生物标志物开发和患者分层。
4
蛋白质异构体与翻译后修饰研究持续升温
2025 年，蛋白组学的关注点也在发生微妙变化——研究不再止步于“这个蛋白在不在”，而是转向：
蛋白质异构体（proteoforms）
翻译后修饰（PTMs）
不同修饰状态在疾病中的功能差异
在神经退行性疾病等研究中，特定蛋白修饰形式（如 tau 蛋白修饰）已经被用于疾病检测和分型，进一步凸显了这一方向的临床意义。
位于费城的C2D Diagnostics，采用磁珠富集和高分辨质谱蛋白定量策略，实现对血液中阿兹海默症标志物的精准定量，包括 Aβ42/20、tau蛋白磷酸化修饰、GFAP、NfL等。在一系列大队列的验证中，其AD诊断能力超过了Simoa、电化学发光等技术平台。该产品获得了FDA认证，并且被卫材制药用于临床病人入库和分层，以加速其阿兹海默药物的临床进程。
在技术层面，除了质谱平台的持续演进，新兴靶向蛋白分析与蛋白质测序技术也在加速布局该领域。在 2024 年 HUPO 年会上，Nautilus Biotechnology 展示了其靶向蛋白分析平台在阿尔茨海默病模型中定量 750 种 tau 蛋白异构体的成果；Quantum-Si 则宣布其下一代蛋白质测序仪 Proteus 计划于 2026 年推出，目标是显著提升肽段分析通量和序列覆盖率。
整体来看，围绕蛋白质异构体与翻译后修饰的研究，正在成为连接基础生物学、质谱技术创新与临床转化应用的重要交汇点，也被视为蛋白组学迈向更深层次解析的关键一步。
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AI 正在成为蛋白组学的“基础动力”
2025年，人工智能在蛋白组学中的应用持续升温：既覆盖从头测序、翻译后修饰（PTM）鉴定等成熟场景，也开始推动基于蛋白质组学数据构建“虚拟细胞”等新方向。
2024 年 12 月，瑞典 SciLifeLab 与瑞典皇家理工学院（KTH）启动 Alpha Cell 计划，投入 3650 万美元，将 HPA（人类蛋白质图谱） 的蛋白组学数据与 AI 分析结合，生成细胞结构 三维模型，并追踪其在时间推移及不同扰动下的变化。
同年，HPA 还发布新的 蛋白—蛋白相互作用（PPI）资源，覆盖 超 15000 种蛋白质，其中包含约 23000 个 由 DeepMind AlphaFold 3 预测的互作结构。
在数据分析层面，研究者也开始用 大型语言模型（LLM） 以自然语言辅助蛋白组学分析。圭尔夫大学 Jennifer Geddes-McAlister 提到，LLM 让研究者可以直接询问如 t-SNE 与 PCA 如何选择、差异是什么等问题，降低门槛，也帮助学生理解分析逻辑而非“黑箱点按钮”。
此外，Anthropic 在 2024 年 10 月发布 生命科学版 Claude，虽尚未用于蛋白组学，但已支持通过对话式界面浏览部分 10x Genomics 数据集，提示“LLM + 生物数据交互”正在形成趋势。
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行业现实：挑战仍在，但方向已清晰
2025年，多家厂商推出新一代质谱仪和自动化平台，包括 Sciex、Thermo Fisher、Bruker 等。
同时，蛋白组学领域也出现重要并购交易，例如 Quanterix 收购空间蛋白组学公司 Akoya Biosciences。
与整个生命科学行业类似，蛋白组学公司同样受到关税政策和科研经费不确定性的影响。分析机构普遍预计，这些因素将推高成本并压缩利润空间。
但从长期来看，行业方向已经非常明确：
蛋白组学，尤其是质谱蛋白组学，正在从“研究工具”走向“核心数据基础设施”。
Nanomics
技术升级、AI 加持
2025 年的蛋白组学，正在完成一次关键跃迁：
从小规模走向大队列
从单一检测走向多维解析
从“测蛋白”走向“理解蛋白”
从实验室走向临床应用
在新一代质谱技术与 AI 的共同推动下，蛋白组学正在成为连接分子机制、疾病研究与临床转化的重要桥梁。
原文参考：
https://www.genomeweb.com/proteomics-protein-research/proteomics-expands-2025-tech-advances-ai-shape-field
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