基于非靶向蛋白质组学的人类致病病毒快速鉴定新方法vPro-MS的开发与应用

研究人员针对现有病毒诊断方法在非靶向检测中的局限性，开发了基于非靶向蛋白质组学的vPro-MS工作流程。该方法通过构建覆盖人类病毒组的肽段谱库（121,977条肽段），结合diaPASEF数据采集和vProlD评分算法，实现了每日60样本的高通量检测，特异性>99.9%，对SARS-CoV-2的检测灵敏度相当于qPCR Ct值27。该研究为大规模生物流体研究中病毒感染的发现提供了新工具。

　　

病毒感染的精准诊断一直是公共卫生领域的重大挑战。传统PCR和免疫检测虽具有高灵敏度，但仅能针对已知病毒进行靶向检测；而宏基因组测序（mNGS）虽能实现非靶向筛查，却面临灵敏度低、成本高和流程复杂等问题。更棘手的是，约10%的SARS-CoV-2感染者会发展为长期新冠（long COVID），但现有诊断技术难以提供足够的分子信息来预测这种风险。这些技术瓶颈促使科学家们寻找新的解决方案。

德国罗伯特科赫研究所（Robert Koch Institute）的Marica Grossegesse和Joerg Doellinger团队在《Nature Communications》发表了一项突破性研究。他们巧妙地将质谱技术应用于病毒诊断领域，开发出名为vPro-MS（Viral Protein Identification by Mass Spectrometry）的非靶向蛋白质组学工作流程。这项技术通过分析病毒结构蛋白的特征肽段，实现了对人类致病病毒的全面筛查，其性能指标已接近甚至超越现有金标准方法。

研究团队采用三个关键技术路线：首先基于UniProtKB中331种人类致病病毒的146万条蛋白序列，构建了包含12万条特征肽段的vPro肽段谱库；其次采用Evosep LC系统结合timsTOF HT质谱仪，建立24分钟/样本的diaPASEF（数据非依赖采集结合平行累积连续碎裂）检测方案；最后开发了vProlD评分算法，通过log₁₀[检测肽段数/预期随机匹配数]的数学模型，有效区分真实阳性与假阳性信号。

vPro-MS工作流程的设计

研究团队从病毒结构蛋白（囊膜、衣壳等）入手，通过GOCC（Gene Ontology Cellular Component）注释筛选出49,657条蛋白，经胰蛋白酶消化模拟和离子迁移率预测，最终获得覆盖331种病毒的肽段库。该设计使检测靶标集中在病毒颗粒中最丰富的蛋白质组分，显著提升检测灵敏度。

特异性验证

在221份包含17种病毒的临床样本（血浆、拭子、细胞培养物）测试中，vPro-MS展现出>99.9%的特异性。值得注意的是，在正痘病毒样本中出现近缘物种交叉反应（如猴痘病毒样本中检测到疫苗病毒肽段），但通过vProlD评分可准确区分真实感染物种。

灵敏度突破

针对SARS-CoV-2的检测限达到Ct值27（95%置信区间），与qPCR定量结果相关性R²=0.62。当使用合成肽段构建的优化谱库时，灵敏度进一步提升至Ct29.4，相当于将检测下限降低5倍。

技术优势分析

相比mNGS，vPro-MS具有三大独特优势：蛋白比核酸更稳定，适合复杂样本；不区分DNA/RNA病毒，统一工作流程；对序列变异的耐受性更强。例如，在检测新出现的正痘病毒分支Ib时，无需像qPCR那样因基因组探针区域缺失而重新设计检测方案。

这项研究的里程碑意义在于，首次证明非靶向蛋白质组学可成为病毒诊断的可靠工具。vPro-MS不仅填补了微生物学中MALDI-TOF（基质辅助激光解吸电离飞行时间）质谱在病毒检测领域的空白，其模块化设计更便于整合到大型队列研究中。未来通过联合合成肽段库构建和样本预处理优化，有望将灵敏度提升至感染阈值（Ct30）以下，为无症状感染筛查和long COVID预测开辟新途径。正如作者强调的，这项技术突破将使科学家能在分析患者血浆蛋白质组的同时，"顺带"发现既往未被诊断的病毒感染，实现真正的多组学整合分析。