综述：蛋白质组学在生物标志物发现中的应用：揭示疾病特异性相互作用组和翻译后修饰网络

（编辑推荐）本综述系统阐述了蛋白质组学如何通过解析蛋白质相互作用（PPIs）和翻译后修饰（PTMs）的动态网络，推动癌症、神经退行性疾病等复杂疾病的生物标志物发现。重点整合了质谱（MS）、人工智能（AI）等前沿技术，为精准诊断提供新视角。

　　

Abstract

蛋白质组学突破了基因组学和转录组学的静态框架，通过动态解析蛋白质行为揭示疾病机制。核心关注点聚焦于蛋白质相互作用（PPIs）和翻译后修饰（PTMs）的协同调控——两者在癌症、阿尔茨海默病等疾病中显著失调。高分辨率技术如质谱（MS）和表面等离子共振（SPR）的应用，使得绘制疾病特异性相互作用组和PTM图谱成为可能。

技术驱动的发现

质谱技术（MSⁿ）与串联亲和纯化（TAP）的结合，实现了对低丰度修饰蛋白（如磷酸化_pSer）的高灵敏度检测。机器学习算法（如XGBoost）通过分析大规模PTM数据，成功预测了乳腺癌中异常乙酰化位点的功能影响。

病理网络的解码

PTM与PPI的交叉调控构成“信号开关”：例如，Tau蛋白的过度磷酸化通过破坏微管结合能力，直接促进神经纤维缠结形成。在类风湿性关节炎中，泛素化修饰的失调导致NF-κB通路持续激活，这一发现源自基于AI的蛋白质互作网络重构。

临床转化挑战

尽管技术进展显著，但生物标志物开发仍面临重复性（批间CV>15%）和多组学数据整合的瓶颈。标准化样本处理流程（如SOP_MS-001）和器官特异性PTM数据库的建立被强调为未来重点。

未来展望

系统蛋白质组学与单细胞测序的联用，有望揭示肿瘤微环境中PTM驱动的免疫逃逸机制。深度学习的迭代应用（如AlphaFold-PTM）或将破解目前未被注释的修饰位点功能，加速个性化诊疗方案的诞生。