NatureCommunications：尿液蛋白质组学研究新突破——标准操作流程（SOP）与全流程质控（QC）体系助力多平台尿液蛋白质组学研究

2025年1月26日，北京航空航天大学医学科学与工程学院刘超团队和中国医学科学院基础医学研究所孙伟团队联合北京理工大学、北京师范大学、中国科学院动物研究所、北京儿童医院、北京协和医院、国家蛋白质科学中心（北京）、中国科学院大连化学物理研究所、北京大学、昌平实验室、深圳湾实验室、广州国家实验室、Thermo公司、Bruker公司、SCIEX公司等共19个实验室/课题组/公司的20个LC-MS平台，在Nature Communications上发表了题为“Standard operating procedure combined with comprehensive quality control system for multiple LC-MS platforms urinary proteomics”的研究成果。

图1 文章截图

研究背景

尿液作为人体排泄物之一，含有丰富的生物信息，尤其是蛋白质信息。尿液蛋白质组学研究有助于发现敏感且非侵入性的生物标志物，对于疾病的早期筛查、诊断及预后评估具有重要意义。目前尿液蛋白质组学研究缺乏标准化体系，不同实验室采用的尿液蛋白质组学分析流程和得到的鉴定深度差异较大，尿液生物标志物潜在价值尚未被充分挖掘，这些都限制了尿液蛋白质组学的广泛应用。

研究方法

为了解决上述问题，研究人员开展了一项涉及20个LC-MS平台的研究（图2）。研究开发了MSCohort质量控制（QC）体系，提取81个指标用于单针实验内和队列实验间数据质量评估和优化，并基于该QC体系建立了高通量尿液蛋白质组分析标准操作程序（SOP）。通过跨20个不同LC-MS平台的尿液蛋白质组学数据采集和标准混合物种数据集验证了该工作流程的稳健性、可重复性和定量准确性，最后将其应用于临床大队列结直肠癌尿液生物标志物的研究，发现了结直肠癌尿液生物标志物及其相关的生物学通路变化。

研究意义

这一研究成果为尿液蛋白质组学的大规模临床研究提供了有力支持。通过统一SOP和全流程QC体系的应用，不同LC-MS平台间的数据可重复性得到了显著提升，为尿液蛋白质组学在精准医学研究中的应用提供方法参考。

图2 研究整体框架图（来源： Nature Communications）

主要研究内容：

01 开发全面的蛋白质组学数据质量控制工具MSCohort

该研究全面总结和整合了现有的质控软件提取的指标，并加入了26个新的质控指标，最终形成了81个质控指标的集合，可以实现对蛋白质组学数据的全面和综合的指标提取和质控分析（图3）。该研究开发的MSCohort质量控制工具可以支持DDA和DIA实验的全流程评估和优化，以及DDA、DIA和PRM多个实验间的稳定性分析和异常数据的筛选，同时生成全面的数据质量分析报告，帮助用户快速评估实验数据质量和定位实验问题。

图3 MSCohort软件功能（来源： Nature Communications）

02优化和建立尿液蛋白质组学SOP

       为了满足大队列临床尿液蛋白质组学分析的需求，该研究优化和建立了高通量尿液蛋白质组学SOP。该SOP在样本处理、色谱、质谱步骤都优化和整合了最优策略，包括高通量样本处理方法、稳定高效的毛细管整体柱色谱体系、高灵敏度高通量的DIA采集方法，和全面系统的质量控制体系MSCohort进行实时数据质量评估（图4）。采用此SOP可以实现：（1）单日可处理近200个尿液样本，满足大规模分析的需求；（2）在30分钟的梯度内，单个尿液样本中能鉴定出超过3000个蛋白质组（无需去除高丰度蛋白质）；（3）实验稳定性好，相同肽段在7天内的保留时间偏差小于0.2分钟。该SOP在短梯度单次运行中提供了深度的尿液蛋白质组覆盖度，为大规模队列尿液生物标志物的研究奠定了良好基础。

图4 尿液蛋白质组学SOP的采用策略（来源： Nature Communications）

03 跨20个LC-MS平台尿液蛋白质组学数据分析和对比

该研究在全国19个单位的20个LC-MS平台进行了尿液蛋白质组采集和分析，涵盖了Orbitrap、timsTOF和ZenoTOF等主流蛋白质组质谱平台。其中10个实验室采用统一的SOP（U01-U10），另外10个实验室采用每个实验室各自常用的样本采集方法（M01-M10）。结果证明，当采用统一SOP后，不同LC-MS平台产生的数据在尿液QC样本中表现出更高的灵敏度和可重复性。不同平台间鉴定数目一致性和蛋白质定量的Pearson相关性显著提升（图5）。

图5 来自20个LC-MS平台的尿液蛋白质组学数据分析结果（来源： Nature Communications）

04 多平台蛋白质组定量和生物标志物检测性能验证

为了验证统一SOP条件下不同平台的蛋白质组定量和生物标志物检测性能，研究团队制备了混合物种标准数据集，其中Human、Yeast、E.coli在两组中的理论比例分别为1:1，1:2，4:1。结果证明，在统一SOP的条件下，3个LC-MS平台（Lumos，Exploris 480，timsTOF Pro 2）可以达到高度的鉴定一致性和定量准确性。其中Human蛋白质被认为是两组间表达无差异蛋白质，Yeast和E.coli蛋白质被认为是两组间表达有差异蛋白质。3个平台的差异蛋白质判别性能AUC在0.93-0.99，具有较高的准确度（图6）。

图6 来自3个LC-MS平台的混合物种数据集数据分析结果（来源： Nature Communications）

05应用于多平台结直肠癌尿液蛋白质组研究

为了验证以上尿液蛋白质组学SOP的泛化性能，研究团队应用该SOP在不同平台进行结直肠癌（Colorectal cancer，CRC）生物标志物研究。研究共包含80例CRC疾病样本和80例健康对照（Health control，HC）样本，分别在3个LC-MS平台（Lumos，Exploris 480，timsTOF Pro 2）采集。结果显示，在每个平台鉴定尿液蛋白质总数均超过6600，在三个平台鉴定尿液蛋白质总数目超过8000。三个平台鉴定结果具有较高的一致性，差异蛋白质Pearson相关性大于0.95，并显示出一致的疾病模式。最后，筛选了5个CRC生物标志物组合，在三个平台的AUC值分别为0.933，0.881，0.894，均具有较高的判别性能（图7）。

图7 来自3个LC-MS平台的结直肠癌队列数据分析结果（来源： Nature Communications）

综上所述，该研究开发了全面系统的蛋白质组学数据质量控制体系MSCohort和高通量尿液蛋白质组SOP，并验证了不同LC-MS平台产生的尿液蛋白质组数据表现出高灵敏度和高可重复性。为多中心、多平台、高通量、大队列样本的尿液蛋白质组分析提供了质量保障。该研究为2024年倡议的中国尿计划和世界尿计划（World Urine Project）研究奠定了坚实基础。

北京航空航天大学博士生刘响为论文第一作者，中国医学科学院基础医学研究所孙海丹副研究员和北京航空航天大学博士生侯鑫行为共同第一作者。

该研究课题受到了科技部重点研发计划、国家自然科学基金、中央高校基本科研业务费专项资金、北京市医学研究机构公益类改革发展试点项目、中国医学科学院医学创新基金、北京市自然科学基金-大兴创新联合基金的资助和支持，项目得到了中国生物医学信息中心，国家人口与健康科学数据共享平台的支持和帮助。

文章全文：

Liu X, Sun H, Hou X, et al. Standard operating procedure combined with comprehensive quality control system for multiple LC-MS platforms urinary proteomics. Nature communications, 2025, 16(1): 1051. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39865094/