基于血液的蛋白质组学正接近一个转化拐点。在测量技术进步、分析能力快速扩展以及在研究和医疗社区中日益广泛的采用的推动下，对临床可操作生物标志物的需求日益增长。随着该领域从纯粹的大规模探索性研究向更知情、靶向、应用驱动的分析过渡，蛋白质组学数据的生成不再成为瓶颈。相反，核心挑战是将这些测量转化为稳健、可重复且具有临床意义的洞察。在本综述中，我们评估了最近的技术和方法学发展，评估了持续存在的分析前和解释性局限性，并概述了临床转化所需的关键步骤。我们重点关注三个深度相互关联的维度：当前测量平台的能力与限制、计算和机器学习方法在提取生物学和临床信号中的作用，以及大规模人群研究的兴起，后者为验证和泛化创造了新机会。最后，我们讨论了一个前瞻性的愿景，其中蛋白质组学在动态多层组学框架中发挥核心作用，与基因组学、时间谱分析和成像的整合可以加深我们对健康、疾病和治疗反应的理解。
