空间蛋白质组学是生物医疗领域中的一项重要技术，能够在传统蛋白质组学的基础上，深入揭示分子在细胞或组织中的空间分布。这对于系统性理解生物功能、疾病机制及其治疗效果至关重要。随着《Nature Methods》选择空间蛋白质组学为2024年度方法，这也表明行业对这一技术的应用前景愈加关注和认可。

现有的质谱空间蛋白质组学技术包括基于MALDI的质谱成像、激光显微切割以及膨胀水凝胶放大后的切割等。然而，质谱成像在检测蛋白种类上存在局限性，而后两种方法的成本较高，对质谱检测通量的要求也较严，使得其在研究中的应用受到制约。

在2025年2月，中国科学院动物研究所的赵方庆团队联手国家蛋白质科学中心（北京）王贵宾，发表了题为“基于微流控技术和迁移学习的复杂组织高分辨率空间蛋白质组学”的研究论文。该研究创新性地结合了微流控技术、微量蛋白质组学检测技术与人工智能深度学习算法，推出了一种新的高分辨率、高通量的空间质谱蛋白质组学平台——PLATO。这一平台能够精确映射组织切片中的数千种蛋白质，有助于更深入的生物医学研究。

技术创新与优势

PLATO平台具备多个显著优势：

• 创新的高通量原位蛋白采样技术：利用微流控技术，采集不同组织切片，实现高效的平行流蛋白质组分析。
• 高稳定性和准确性的质谱检测：采用QExactive HF质谱仪的DIA采集模式，确保微量样本的可靠和可重复定量。
• 基于深度学习的空间重构算法：使用名为Flow2Spatial的算法，低效减少切片数量与测量次数，降低样品制备及测量时间和成本。

PLATO平台亮点

• 高分辨率蛋白质映射：能够以25微米的空间分辨率精确定位和定量组织切片中的蛋白质。
• 广泛的组织兼容性：支持小鼠、大鼠及人类组织的高效研究，具有强大的适应性。
• 在乳腺癌研究中的应用：PLATO在乳腺癌组织中实现高分辨率蛋白质映射，助力肿瘤亚型的识别和关键失调蛋白质的发现，为临床诊断和治疗开辟了新方向。

总结与展望

PLATO结合微流控技术、微量蛋白质组学检测和人工智能算法，实现了高分辨率空间蛋白质组学的突破。研究表明，基于QExactive HF平台在26分钟色谱梯度条件下，可以实现2500个蛋白质的精准鉴定，展示了其在微量样本解析复杂蛋白质组方面的卓越能力。

通过与尊龙凯时等品牌合作，PLATO技术未来有望进一步加速临床应用，为多种疾病的研究提供强有力的技术支持，推动生物医疗研究的持续进步。