布鲁克：以质谱技术破局蛋白质组学复杂性，引领精准医疗新方向

在生命科学研究中，蛋白质组学是连接基因信息与生命功能的关键桥梁。相较于静态的基因组，动态变化的蛋白质是细胞活性的核心执行者，也是精准医疗落地的 “核心密码”。随着质谱技术的迭代与AI的深度融合，蛋白质组学已从早期的定性鉴定，迈入单细胞解析、大规模生物标志物筛选、结构蛋白质组学的新阶段。

作为全球生命科学质谱领域的领军企业，布鲁克在该领域的技术布局与战略思考备受行业关注。在2025年10月12日第12届AOHUPO大会期间，分析测试百科网与布鲁克生物标志物与精准医疗业务副总裁、蛋白质组学业务全球负责人Daniel Hornburg博士展开交流，深入解读质谱技术如何破解蛋白质组学复杂性，以及布鲁克在精准医疗领域的实践与规划。

Daniel Hornburg博士在布鲁克质谱前沿蛋白质组学技术午餐会进行报告

质谱技术进化史：从 “化学工具” 到 “解析蛋白质宇宙” 的核心引擎

谈及质谱技术在蛋白质组学中的发展，Daniel Hornburg 博士首先回顾了其数十年的进化脉络：“质谱最初只是化学家研究少量孤立分子的分析工具，但随着技术成熟，我们逐步突破了‘解析复杂生物样本’的关键瓶颈。从研究细胞系统，到最终能捕捉蛋白质的动态变化。”

他强调，蛋白质组学的核心挑战在于 “复杂性”：人类约2万个基因，却能产生数百万种蛋白质变体，如翻译后修饰（如糖基化、磷酸化）的差异、细胞时空状态的变化，甚至每分钟都在改变蛋白质的组成，且每个细胞的蛋白质谱都独一无二。“这种复杂性曾让研究望而却步，但如今我们已能在一天内分析数百个样本、鉴定数千种蛋白质，这在10年前是不可想象的。”

这一突破的关键，在于质谱新技术的突破，比如布鲁克捕集离子淌度（TIMS）技术的创新应用。Daniel解释：“TIMS 能像‘分子筛’一样，精细分离进入质谱仪的复杂生物分子，让有生物学意义的分子与污染物有效区分。这不仅提升了分析速度，更让我们能深入到单细胞、细胞表面等更微观的层面。”

如今，质谱技术的应用场景已全面拓展：既能解析组织中的蛋白质全景，也能捕捉单细胞内的蛋白质差异；既能研究免疫系统对癌细胞的识别机制，也能筛选循环生物标志物、验证药物靶点。更重要的是，技术易用性的提升让 “非专家也能上手”—— 生物学家无需深入掌握质谱原理，只需简单操作就能获取高质量数据，这为蛋白质组学的普及奠定了基础。

破局当前挑战：布鲁克的四大技术支柱

然而在技术发展的同时，蛋白质组学仍面临许多挑战。Daniel表示：“核心挑战源于蛋白质组太复杂，尤其是在研究蛋白质变体方面。目前，新技术的出现使我们能够研究这些复杂的问题，但现有的技术还只能检测到成千上万种蛋白质变体，而实际上在特定生理条件下可能存在着数百万种不同的蛋白质变体。因此，在未来许多年中，我们仍然需要在这一领域进行大量的研发工作。”

Daniel还指出，仪器的稳定性对于蛋白质研究至关重要，尽管近几年已取得显著进步，但提升工作仍需持续推进。同时，提升技术易用性，让非专家也能通过简便操作开展蛋白质组学研究，已成为未来关键趋势。

对此，布鲁克构建了 “单细胞解析+离子淌度+AI驱动+新技术研发” 的四大技术支柱，Daniel展开了介绍。

单细胞蛋白质组学（SCP）：打开 “细胞异质性” 研究之门

“传统蛋白质组学分析的是细胞群体，会掩盖单个细胞的差异 —— 而这些差异往往是疾病早期、组织异质性的关键信号。”Daniel介绍，布鲁克几年前推出的SCP仪器，是行业首台 “够灵敏、能规模化开展单细胞蛋白质组学研究” 的设备，经过多次升级后，已能精准解析单细胞层面的蛋白质组信息。“通过 SCP，我们能看到组织中不同细胞的蛋白质表达差异，比如肿瘤微环境中免疫细胞与癌细胞的相互作用，这为理解疾病机制提供了全新视角。”

捕集离子淌度（TIMS）：保障数据质量的 “基石”

捕集离子淌度技术是布鲁克质谱的核心优势之一。Daniel指出：“TIMS的价值不仅是‘分离分子’，更在于它能提前去除干扰，确保进入后续分析的是‘有价值的生物分子’—— 这直接决定了数据的高质量与稳定性。” 对于大规模样本分析（如大队列研究）而言，稳定性是 “可重复性” 的前提，也是布鲁克持续优化的重点：“只有系统稳定，不同实验室、不同时间的数据才能可比，生物学结论才可信。”

AI驱动软件：让数据 “从海量到有效”

面对质谱生成的 “日级千万条数据”，AI成为关键的 “转化器”。布鲁克开发的AI软件主要聚焦两大方向：

· 系统健康监控：实时监测质谱仪的运行状态，提前预警潜在故障，确保数据质量始终处于峰值；

· 数据整合与可比：通过AI算法校正不同实验室、不同批次的数据偏差，同时挖掘数据中 “肉眼不可见的隐藏模式”—— 比如疾病组与健康组的蛋白质表达差异、药物作用后的动态变化趋势。“AI能帮我们突破传统统计方法的局限，更快找到生物标志物或药物靶点。”Daniel补充道。

新技术研发：向 “蛋白质变体全景图” 迈进

“当前技术能检测到的蛋白质变体，还不到生理条件下实际存在量的十分之一。”Daniel Hornburg博士坦言，布鲁克正持续投资研发“更深度解析生物分子”的技术：比如创新分子碎裂方法，能区分“仅差一个修饰位点”的蛋白质异构体；开发 PDMS（蛋白质多样性与修饰谱）映射技术，将蛋白质的修饰差异、结构变化系统图谱化。“这些技术的目标，是让我们能‘绘制出蛋白质变体的全景图’，真正理解细胞的核心生物学特性。”今年推出的timsOmni质谱仪正是上述努力的成果。

timsOmni质谱仪

精准医疗实践：从 “基础研究” 到 “临床转化” 的闭环

本次AOHUPO大会主题 “探索蛋白质宇宙：迈向新生物学和精准医学”，与布鲁克的技术布局高度契合。Daniel认为，蛋白质组学是精准医疗的 “核心纽带”：“精准医疗的本质是‘个体化’，而蛋白质是‘个体差异’的直接体现 —— 比如每个人的抗体库，都是免疫系统应对病原体的‘独特指纹’，解析这些抗体的结构与相互作用，就能理解免疫偏好，为疫苗、免疫治疗提供依据。”

在癌症研究中，这种 “纽带作用” 尤为明显。Daniel以癌症转移为例：“DNA突变是癌症的起点，但最终导致细胞逃避免疫、侵入其他组织的，是蛋白质组的变化。” 通过蛋白质组学与化学蛋白质组学的结合，布鲁克的技术能帮助研究人员：“找到‘让癌细胞转移的关键蛋白质’，再筛选针对这些靶点的药物。这是从‘机制研究’到‘药物研发’的闭环。”

他指出，布鲁克研发的技术覆盖了蛋白质组学研究的各个环节。这些技术不仅能够帮助科研人员深入探索细胞和人体内部的生命活动规律，还能用于验证新的研究策略，揭示其作用机理。在此基础上，团队得以持续推进新一代尖端药物和诊断技术的研发工作。

谈到AI与蛋白质组学的融合，Daniel表示，AI处理大数据的能力与质谱技术的数据生成能力相得益彰。他指出，AI在质谱数据分析中的应用由来已久，能够辅助将质谱数据模式映射回个体蛋白质和分子。同时，AI还能解读大型数据集，发现复杂生物分子变化的隐藏模式，预测健康轨迹，突破传统分析的局限。目前，布鲁克正携手中国团队，推进深度学习模型与质谱技术数据的融合，以加深对生物学的理解。Daniel表示：“我认为这是一个新兴领域，我们已经大量投资其中。”

他强调，布鲁克的技术并非 “为了创新而创新”：“我们造仪器、开发方法的唯一目的，是解决生物学问题。比如如何早期发现癌症、如何为患者匹配最合适的药物。这些技术正在推动精准医疗从‘概念’走向‘落地’。”

中国市场：从“参与者”到“引领者”的机遇

谈及中国与欧美在蛋白质组学、精准医疗领域的差异，Daniel与布鲁克中国区应用与战略市场高级经理刘先明均提到了中国的 “独特优势”：

刘先明指出：“中国的优势首先是‘样本资源’——许多在欧美罕见的疾病，在中国能形成大规模研究队列，这为大队列蛋白质组学研究提供了基础；其次是‘国家层面的大科学计划’，比如π-HuB人体蛋白质组导航国际大科学计划，是以蛋白质组学驱动精准医疗的‘顶层设计’，这种高层面支持在全球都少见。”

Daniel补充道，中国在“尖端基础设施建设、AI与多组学融合”方面的推进速度令他印象深刻：“中国不仅在‘跟着全球前沿’，更在某些领域‘引领方向’—— 比如将全球顶尖科学家聚集到中国主导的项目中，这种‘引领 + 协作’的模式，能更快推动精准医疗的突破。”

针对中国市场，布鲁克的支持策略核心是 “倾听与合作”。Daniel表示：“我们首先要做的，是理解中国科研人员的真实需求——比如大队列研究需要的‘高通量、高稳定性’，单细胞研究需要的‘高灵敏度’。然后通过高频互动，将这些需求转化为技术升级：比如为中国团队定制AI数据分析模型，优化样本前处理流程以适配本土样本特点。” 他强调：“仪器是‘工具’，只有真正解决中国科学家的问题，才能为精准医疗贡献价值。”

未来3-5年规划：聚焦 “易用、灵敏、AI深度融合”

展望未来，Daniel明确了布鲁克生命科学质谱的三大发展方向：

更易用：让“非专家也能玩转质谱”

“技术的普及度，决定了它的影响力。”Daniel 表示，布鲁克的目标是将质谱操作 “简化到点击按钮就能完成”：比如开发自动化样本前处理流程、可视化数据分析界面，让生物学家、临床研究人员 “无需懂质谱技术，只需专注自己的研究问题”。

更灵敏：向“细胞器、微量样本”进军

“我们知道，细胞内的细胞器（如线粒体、溶酶体）中，还隐藏着大量未被发现的蛋白质——它们可能是代谢疾病、神经退行性疾病的关键。”Daniel指出，布鲁克将持续提升仪器灵敏度，同时优化 “样本前处理” 环节：“只有能高效提取微量样本（如单细胞、外泌体）中的蛋白质，后续分析才有意义，这是我们接下来的重点之一。”

AI 深度融合：让质谱“更智能”

未来的AI应用，将从“被动处理数据”转向“主动指导实验”。Daniel举例：“比如在免疫肽组学研究中，AI 能提前判断‘哪些肽段是免疫系统关注的’，指导质谱仪‘只聚焦这些目标’—— 这能大幅提升分析效率，避免浪费时间在无关信号上。”布鲁克也将继续与中国团队（如西湖大学郭天南教授团队）合作，推进深度学习模型与质谱数据的融合，“让AI成为科研人员的‘智能助手’”。

结语

从解析单细胞蛋白质组，到绘制蛋白质变体全景图；从推动技术易用性，到助力中国引领国际大科学计划——布鲁克的质谱技术，正成为“探索蛋白质宇宙”的核心引擎。正如Daniel所说：“精准医疗的终极目标是‘拯救生命’，而我们的每一项技术突破，都是在为这个目标铺路。未来，我们希望通过更简单、更灵敏、更智能的工具，让蛋白质组学惠及更多研究、更多患者，真正实现‘从实验室到临床’的价值。”

采访合影：布鲁克 Daniel Hornburg博士（中）

布鲁克生命科学质谱大中华区高级销售经理 陈姝含（左）

布鲁克中国区应用与战略市场高级经理 刘先明（右）