高深度血液蛋白质组学检测是一种基于质谱技术的高通量分析方法,旨在突破传统血液蛋白组学的限制,实现对血浆/血清中低丰度蛋白的高灵敏度、高覆盖度鉴定。通过结合纳米颗粒富集技术、高分辨率质谱(如Orbitrap Astral、10X Proteomics平台)及自动化前处理流程,该技术可鉴定3000-8000+种蛋白质,为疾病标志物发现、机制研究及精准医疗提供关键数据支持。
超高深度:鉴定血浆蛋白数达 6000-8000+(传统方法仅2000-3000),覆盖罕见疾病相关蛋白。
高灵敏度:可检测 pg/mL级低丰度蛋白(如脑脊液、尿液样本中的微量标志物)。
高通量与自动化:支持大队列样本(如万人队列)分析,全流程自动化降低人工误差。
数据可靠性:严格质控体系(如CV值<20%)、人工验证数据库(Swiss-Prot)确保结果可信度。
多物种兼容性: 适用于人、小鼠、大鼠、兔、牛等物种,满足跨物种研究需求。
高深度血液蛋白质组学 + PRM靶向验证
优势:从发现到验证闭环,确保标志物可靠性。
高深度血液蛋白质组学 + 代谢组学
优势:多组学整合揭示“蛋白-代谢”互作网络。
高深度血液蛋白质组学 + 单细胞测序
优势:解析组织微环境中蛋白表达异质性。
1、疾病标志物发现与验证
案例1:心血管疾病技术:SomaScan平台 + 大队列分析
成果:发现Ras-MAPK、TGF-β等通路失调与肥厚型心肌病(HCM)及心房颤动(AF)密切相关(JACC, 2025)。
案例2:癌症早筛技术:Olink PEA + PRM验证
成果:FBLN2、CSF1作为结直肠癌早期诊断标志物(Nat Rev Cardiol, 2024)。
2、神经退行性疾病机制研究
案例1:阿尔茨海默病(AD)技术:O-GlcNAc修饰组学 + 血浆蛋白组学
成果:发现O-GlcNAc修饰水平异常影响tau蛋白病理(Science Advances, 2024)。
案例2:帕金森病(PD)技术:LiP-MS分析脑脊液蛋白质构象变化
成果:76种结构变异蛋白显著提高PD诊断准确性(Nature Communications, 2025)。
3、药物研发与靶点确证
案例1:OGT抑制剂开发技术:靶向蛋白质组学(PRM) + 动物模型
成果:OGT抑制显著延缓肝癌和胰腺癌进展(Cancer Cell, 2025)。
案例2:小分子药物靶点发现技术:LiP-MS原位分析药物结合诱导的蛋白构象变化
成果:快速筛选SMYD3抑制剂(PNAS, 2025)。
4、精准医疗与个性化治疗
案例:液体活检技术:Olink PEA + 血浆标志物
成果:预测免疫治疗响应(PD-1/PD-L1动态监测,Clin Cancer Res, 2023)。
案例:心血管风险分型技术:多蛋白标志物组合(如12种蛋白模型)
成果:HCM患者心房颤动(AF)风险预测(JACC, 2025)。
5、农业与环境研究
案例:作物抗逆性技术:靶向蛋白质组学 + 关键酶定量
成果:优化冬小麦春化开花机制(Plant Physiology, 2024)。