NBT評論｜在血漿蛋白質組學中，鑒定深度越深越好嗎？

近日，西湖大學醫學院郭天南團隊與德國馬克斯·普朗克生物化學研究所Matthias Mann團隊在Nature Biotechnology發表了題為：Deeper is not always better in plasma proteomics的評論文章，指出在血漿蛋白質組學中追求更深的蛋白質覆蓋度時，需警惕血細胞污染帶來的“虛假深度”，這種污染會虛增鑒定數量并干擾定量準確性。

文章強調，可靠的生物學發現必須建立在嚴格的樣本質量控制、匹配的統計功效與平臺適配的污染評估基礎之上。

在血漿蛋白質組學研究中，提高蛋白質鑒定數量被廣泛視為技術進步的重要方向。然而，來自西湖大學與德國馬克斯·普朗克生物化學研究所的研究團隊在一篇評論文章中指出，蛋白質組“深度”的提升需要結合樣本質量、定量可靠性以及統計設計綜合評估，其生物學意義并非總是隨鑒定數量增加而同步提升。

人的循環血漿中包含數千種蛋白質，但其中不到20種高豐度蛋白占據了超過99%的總蛋白質量，使得大量低豐度蛋白難以檢測。鑒定和定量這些低豐度循環蛋白是血漿蛋白質組學的重要目標，其價值依賴于兩個方面：一是測量是否真實反映無細胞污染的血漿（避免細胞成分污染），二是結果在重復實驗和不同隊列中的可重復性。

目前，質譜是開展血漿非靶向蛋白質組分析的主要方法。在未進行去除高豐度蛋白或分餾處理的情況下，通常可鑒定約300–500種蛋白；隨著數據非依賴性采集等技術的發展，這一數字已提升至約1000種。為進一步提高覆蓋度，研究人員采用了多種樣本前處理策略，如高豐度蛋白去除、高氯酸輔助沉淀中和法以及基于納米顆粒的富集方法。在部分研究中，基于納米顆粒的方法可實現3000至8000種蛋白的鑒定。

圖1 基于質譜的血漿蛋白質組學工作流程中檢測深度與血細胞污染的關系

然而，這類高鑒定數量對前處理過程較為敏感。殘留的血細胞，尤其是血小板，同時還包括紅細胞和外周血單個核細胞，可能引入額外蛋白，從而增加鑒定數量并影響定量精度。在比較不同工作流程時，未處理血漿對污染的敏感性最低，高氯酸輔助沉淀中和法居中，而基于磁珠或納米顆粒的策略對污染最為敏感。

研究進一步表明，血細胞污染可以系統性地影響蛋白質組數據。已有工作基于血細胞參考蛋白質組建立了紅細胞、血小板及凝血相關蛋白的污染標志物集合，每類包含約30種蛋白。當這些標志物應用于已發表的數據集中時，超過一半的數據集將至少一種污染相關蛋白報告為潛在疾病標志物。受控添加實驗也顯示，血小板或紅細胞污染可使蛋白鑒定數量從約3000增加至7000以上，同時降低干凈的血漿樣本與受污染的血漿樣本之間的定量一致性。

圖2 前處理變量導致的血漿污染及其補救策略

針對不同工作流程，污染標志物的適用性存在差異。例如，在納米顆粒富集體系中，部分既有標志物表現出不同甚至相反的變化趨勢。基于添加梯度實驗中呈線性響應的蛋白，研究者建立了針對該類流程優化的標志物組合，并開發了相應的軟件工具用于質量控制。這些結果表明，污染評估需要針對具體方法進行驗證。

除質譜外，高通量親和力平臺（如Olink和SomaScan）也已實現大規模蛋白定量。這些平臺的檢測范圍由試劑組合決定，通常可在大隊列中定量數千至上萬種蛋白。盡管其“深度”不隨樣本質量變化，但血細胞污染仍可通過改變樣本中蛋白的實際濃度而影響測量結果。例如，在英國生物銀行數據分析中，血小板壓積被識別為血漿蛋白變異的重要來源之一，對數百個蛋白的測量產生顯著影響。

此外，親和力平臺還可能受到蛋白質形態選擇性和溶血等因素的影響。不同探針對同一蛋白的識別差異可導致測量結果不一致，而溶血則會對部分蛋白信號產生系統性干擾。因此，這類平臺同樣需要在分析中納入污染相關指標和標志物。

這些影響主要來源于采血、處理和儲存等前處理環節，包括離心條件、血漿樣本分離、凍融以及不同抗凝劑采血管選擇等因素。研究顯示，即使在相同操作流程下，不同采血管也可能導致蛋白質組結果差異。因此，標準化樣本處理流程、記錄關鍵參數并控制變量，對于提高數據一致性具有重要作用。

在方法層面，研究建議在實驗流程中引入污染評估工具，對樣本進行標記或篩選，并在必要時進行部分校正。同時，應明確記錄樣本處理條件，如離心時間、溫度、抗凝劑類型及凍融次數等，以支持結果解釋和跨研究比較。

除樣本質量外，統計功效也是影響研究可靠性的關鍵因素。在蛋白質組維度不斷擴大的背景下，多重檢驗帶來的統計負擔顯著增加。如果隊列規模不足以匹配所測量蛋白數量，則更容易產生不可重復的關聯結果。相關研究表明，即使在隨機數據上應用標準分析流程，也可能得到表面上具有較高性能的分類模型。

因此，在設計蛋白質組學研究時，需要綜合考慮鑒定深度、預期效應大小和可接受的假發現率，并據此評估統計功效。只有在樣本規模與蛋白質組維度相匹配的情況下，相關分析結果才更具穩定性。

總體來看，血漿蛋白質組覆蓋度的提升需要在低污染水平和充分統計功效的前提下進行。對于基于質譜的研究，合理的樣本處理策略有助于擴展檢測范圍，同時降低細胞成分引入的風險。進一步的標準化流程、質量控制方法以及跨機構協作，將有助于提高結果的可重復性，并推動相關研究向臨床應用轉化。

西湖大學醫學院博士生高歡歡為文章第一作者，德國馬克斯·普朗克生物化學研究所博士生 Kathrin Korff 共同參與該文章。西湖大學醫學院長聘副教授郭天南為通訊作者，德國馬克斯·普朗克生物化學研究所所長 Matthias Mann 為共同通訊作者。

原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41587-026-03106-3

制版人：十一

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