2024《Nature Methods》年度方法：为何选择空间蛋白组学？
2024《Nature Methods》年度方法：为何选择空间蛋白组学？
2024年，空间蛋白组学被《Nature Methods》评选为年度方法，这一荣誉不仅体现了其在科学研究中的核心地位，更彰显了其对揭示生物复杂性的重要贡献。空间蛋白组学的独特之处在于，它以组织和细胞为研究对象，通过解析蛋白质的空间分布，帮助科学家构建组织微环境的多维图景。
空间蛋白组技术的发展历程与重要里程碑
空间蛋白组学的发展如同绘制一幅复杂的生命地图，每一步进展都为生物学研究提供了更清晰的视角和工具。
20世纪60年代：科学家Albert Coons等率先开发了免疫荧光技术，通过荧光抗体标记蛋白质，首次实现了蛋白分布的可视化。这一创新为研究者打开了组织空间研究的大门，尽管受限于标记数量和分辨率，但它奠定了基础。
1996年：激光显微切割（LCM）技术的开发使研究者能够从组织切片中精确分离单个细胞，为后续的质谱和基因组研究提供了更高质量的样本。
2001年：R. Caprioli团队提出的质谱成像（IMS）技术是空间蛋白组学的另一里程碑。通过将激光扫描与质谱分析结合，这一方法大幅提升了组织切片中蛋白分布的空间解析能力，显著提高了研究的精度和广度。
2015年：Garry Nolan团队推出了CODEX技术，这种多重循环标记方法使数十种甚至上百种蛋白的空间解析成为可能。同时，Michael Angelo等人开发的MIBI技术，通过离子束成像进一步扩展了癌症微环境的研究深度，为复杂组织的功能解析提供了强有力的支持。
2018年：单细胞空间转录组技术引入，为蛋白组学与转录组学整合提供了关键数据平台。
2020年：Matthias Mann团队创新性地结合激光显微切割与质谱分析，提出深度视觉蛋白组学（DVP）。这一技术突破了抗体的限制，实现了更广泛的蛋白组覆盖，并在大型项目如HuBMAP中展现了其非凡潜力。
研究技术路线：从样本采集到数据验证的革命
空间蛋白组学的研究不仅依赖于某一单一技术，而是通过多种技术的协同，形成了覆盖从样本准备到数据分析的完整流程。这些协作使研究者能够在不同维度上解读生命的复杂性。
常用空间蛋白组技术路线多参数对比
- 基于LCM的微区蛋白质组学研究路线
利用激光捕获显微切割技术对目标组织中的特定微区进行精准切割和分离。通过蛋白质提取、酶解和质谱检测，获得高纯度的蛋白质样本。结合数据库比对与统计分析工具，进行蛋白质定性与定量分析，并通过生物学验证手段（如免疫组化和Western blot）揭示蛋白质差异表达与细胞功能的关联。
- 基于IMS的空间分布定性与定量技术路线
通过质谱成像分析组织切片上的分子空间分布。研究者对组织表面进行基质喷涂处理，以提高离子化效率，并利用点阵扫描收集质谱数据。数据处理软件可将不同m/z特征离子的分布图重建为空间图谱，显示分子在组织结构中的定位。通过形态学染色对比和质谱验证，可揭示潜在的生物标志物及蛋白质分布特征。
- 基于Imaging Mass Cytometry (IMC)的空间蛋白质组学
通过金属标记抗体和质谱检测实现多重蛋白标记的空间定量分析。研究者将FFPE或冰冻组织切片与特异性金属标记抗体孵育后，使用激光逐点消融样本，释放金属离子信号。质谱仪（如ICP-MS）对这些信号进行检测，生成多蛋白标记的空间分布数据。随后，通过生物信息学工具进行降维、聚类与可视化分析，重建细胞和分子空间图谱，揭示组织中不同细胞亚群的空间分布及功能状态，为研究细胞间相互作用及组织微环境提供重要依据。
- 基于MIBI的空间蛋白质组学技术路线
采用金属标记抗体进行高通量多重成像分析。组织中的目标蛋白由带有金属标签的抗体标记，通过离子束打靶释放金属离子信号。质谱检测技术可重构蛋白质的空间分布，揭示复杂细胞群体之间的相互作用及组织微环境的异质性。结合降维与聚类分析工具，可深入解析蛋白表达模式及功能关系。
- 基于DSP的空间分析技术路线
通过带有条形码的抗体探针标记FFPE组织切片中的目标分子。研究者在显微镜下选择目标区域，并利用UV光解释放条形码序列。随后，通过高通量测序对条形码进行定量分析，生成目标分子在组织特定区域的表达谱。利用生物信息学工具整合空间位置信号与表型特征，深入探索空间异质性与分子功能通路的潜在联系。
通过这些技术的相辅相成，空间蛋白组学不仅在数据采集上取得了精度和深度的双重提升，也为生命科学研究带来了全新的视角与洞察力，开启了从采集到验证的高效研究新模式。
未来预测：技术与应用将如何进步与扩展？
回顾近几年的Nature Methods年度方法：
- 2020年：空间转录组学（Spatial Transcriptomics），开创了空间信息与基因表达整合的先河。
- 2021年：蛋白质结构预测（Protein Structure Prediction），以AlphaFold等技术为代表，解决了长期困扰生物学的结构预测难题。
- 2022年：长读长测序（Long-read Sequencing），通过提高基因组装的精确度和覆盖率，为复杂基因结构的解析和完整基因组测序奠定了基础。
- 2023年：发育建模方法（Developmental Modeling Methods），推动了器官发生与发育过程的动态模拟。
- 2024年：空间蛋白组学（Spatial Proteomics），通过高分辨率的空间信息解析蛋白质的动态分布。
这些技术以精准深入的数据解析、多模态整合及对科研实践的变革性影响而备受瞩目。解析能力的突破体现于空间信息的引入，例如，AlphaFold等工具解决了三维结构预测难题，将蛋白质结构的解析精度提升至新高度。通过揭示基因表达与蛋白分布的动态变化，这些技术为复杂生物系统的解读奠定了坚实基础。多模态整合则进一步扩展了研究视角。从空间转录组学与单细胞多组学的融合，到空间蛋白组学与代谢组学的联动，智能算法与机器学习将分散的数据重组为系统性的生物网络，推动了整体生物学的理解。此外，科研实践也因技术进步而迎来变革。实验流程的加速与研究效率的提升，让研究者能够在单细胞水平观测多维数据，解析细胞与微环境的复杂关系，从而让研究者从更多维度视角分析科研问题。
展望未来，Nature Method年度方法的评选带给了我们一些启示：往后科研技术发展的趋势可能倾向于对数据可信度和全面性的显著提升，以及对科研效率的颠覆性改善。解析深度将更注重动态监测，能够实时捕捉分子活动与调控网络，并结合精准算法解析复杂交互，为科学研究提供细致且动态的数据支持。此外，多模态信息的高效融合可能成为关注，未来技术需能够在不同生物学层面间实现无缝连接，例如从分子到细胞，从组织到个体的多尺度整合。低成本、广适用性将是另一个关键，因为其将决定技术能否真正普惠科研实践和临床应用。我们相信未来的优秀技术不仅将重新定义数据的使用方式，还将推动实验室从静态分析迈向动态预测与实时干预，为医学诊断、药物开发和健康管理提供全新解决方案。