西湖大学团队绘制人体蛋白质组空间图谱 覆盖近3000份样本与1.3万种蛋白质

西湖大学医学院郭天南教授团队联合多家科研单位，成功收集近3000份人体组织样本，完成迄今覆盖范围最广、分辨率最高的人体蛋白质组空间图谱绘制。相关成果已于日前在国际期刊《自然》发表。

样本构成与数据规模

该研究共采集近3000份人体组织样本，涵盖58种正常组织类型与25种癌症类型。通过对超过1.3万种蛋白质进行定量分析，研究团队构建出反映蛋白质在人体不同空间位置分布的整体图谱。

关键数据：近3000份样本、58种正常组织、25种癌症、1.3万种蛋白质

技术意义与学术发表

该图谱是目前分辨率最高、覆盖范围最广的人体蛋白质组空间参考图谱。研究团队通过定量分析手段，为每种蛋白质在各组织中的相对丰度提供了系统数据。

科研视角：蛋白质组空间图谱的内涵

“空间图谱”指的是在解剖学和组织学位置上标注蛋白质的表达量与分布规律。该图谱展示了不同组织类型中蛋白质的差异分布，有助于在分子层面理解正常生理与疾病状态下的蛋白变化机制。

郭天南团队绘制人体蛋白质组“高精地图” 覆盖超1.5万个蛋白质

近期，郭天南团队成功构建包含15332个蛋白质的数据库，绘制出人体蛋白质组“高精地图”，并对13609种蛋白质进行精准定量分析。目前，这项研究的所有数据已通过公开数据库向全球开放。

蛋白质靶点不明制约抗癌药研发

蛋白质是绝大多数药物的直接作用靶点。所谓蛋白质靶点，是指药物在体内发生作用时结合的具体蛋白分子。长期以来，科学界对蛋白质在人体全身范围内的空间分布缺乏系统性认知。

“蛋白质靶点分布不明，导致许多抗癌创新药在临床试验中，因出现意料之外的副作用而研发失败。”郭天南介绍。

微量样本分析法提速十倍、降低成本

传统蛋白质组学研究对样本要求高、检测速度慢、成本昂贵，极大限制了大规模研究。郭天南团队开发出的微量样本蛋白质组分析方法体系，仅需芝麻大小的组织样本，便可完成标准化蛋白质组学分析，不仅将分析速度提高了约十倍，还显著降低了实验成本。

识别近9000个差异表达蛋白与2879个肿瘤特异蛋白

借助这张蛋白质“地图”，研究团队比较了25种癌症中肿瘤组织与癌旁组织的蛋白质表达差异，共识别出8940个差异表达蛋白，其中结肠癌、直肠癌和睾丸癌组织的蛋白质变化最为明显；此外还发现了2879个肿瘤特异蛋白，它们只在某些特定癌症中出现变化。

药物研发有望从“黑箱摸索”转向“导航”模式

“这项研究成果有望推动药物研发从过去‘在黑箱里摸索’，逐渐转向‘看着地图导航’。”郭天南说。

该数据库的开放，为全球科研人员提供了新的工具，有助于减少因靶点不明导致的临床试验失败风险，加速创新药物的开发进程。