血浆蛋白质组深度挖掘：富集方法在覆盖深度与重复性方面的系统评估

本研究针对血浆蛋白质组分析中传统方法覆盖度不足的问题，系统评估了Proteograph、Mag-Net、ENRICHplus和离心法四种富集策略。通过比较4500余种蛋白的定量数据，发现不同方法特异性富集EV标志物（如CD81）、脂蛋白或细胞因子，并证实血小板蛋白不影响低丰度蛋白定量。该研究为临床蛋白质组学方法选择提供了重要基准，成果发表于《Journal of Proteomics》。

　　

血浆作为人体最复杂的生物样本之一，蕴藏着疾病诊断的关键信息，但其蛋白质组分析长期面临巨大挑战。常规方法仅能检测数百种蛋白质，而隐藏在血浆"噪声海洋"中的低丰度蛋白——包括细胞外囊泡(EV)携带的分子信号、血小板残留蛋白等——往往与疾病进程密切相关。近年来，虽然涌现出Proteograph、Mag-Net等新型富集技术宣称能突破检测极限，但学界对这些方法是否会造成蛋白类别偏好性富集、能否保持定量可靠性仍存疑虑。

为解决这一方法学难题，巴黎西岱大学的K. Roger团队在《Journal of Proteomics》发表重要研究。团队采用多维度评估策略，对比了Seer公司的Proteograph、ReSynBio的Mag-Net、PreOmics的ENRICHplus以及传统EV离心法四种技术路线。研究创新性地引入蛋白变异系数(CV)和点二列相关分析等统计学工具，首次系统揭示了不同方法在蛋白覆盖深度、类别偏好性和定量稳定性方面的特征图谱。

关键技术方法包括：1）采集50名健康志愿者血浆建立基准队列；2）使用超速离心分离EV组分；3）基于质谱的TMT标记定量技术；4）通过Gene Ontology分析蛋白功能类别；5）采用点二列相关评估血小板蛋白干扰程度。

Abstract部分研究结论

通过对比分析发现：EV离心法以~4500种蛋白的检出量居首，但特异性富集CD81等EV标志物；ENRICHplus主要捕获载脂蛋白；而Seer的Proteograph对细胞因子呈现独特富集效果。值得注意的是，虽然血小板蛋白强度与总检出量正相关，但并未影响低丰度蛋白的定量准确性。在重复性测试中，Proteograph展现出最优的批次稳定性。

Significance部分核心发现

该研究首次证实：1）不同富集策略会显著重塑血浆蛋白的强度分布格局；2）方法选择直接影响特定蛋白类别（如激素、脂蛋白）的检测灵敏度；3）基于纳米颗粒的Proteograph技术在重复性方面表现突出。这些发现为精准医学研究中的方法选择提供了实证依据，特别对肿瘤早筛、心血管疾病等依赖低丰度标志物的领域具有重要指导价值。

讨论部分强调，虽然新型富集技术极大拓展了血浆蛋白质组的可观测范围，但研究者需警惕方法引入的系统偏差。例如，专注于EV研究的项目应优先考虑离心法，而细胞因子相关研究则更适合选择Proteograph。该研究建立的评估框架为未来开发兼顾覆盖广度和定量准确性的新一代技术指明了方向。