精準醫(yī)學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)：生物標志物發(fā)現(xiàn)演講人精準醫(yī)學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)：生物標志物發(fā)現(xiàn)作為深耕精準醫(yī)學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)研究十余年的科研工作者，我時常在實驗室的儀器嗡鳴中思考：當我們將視角從“疾病”轉(zhuǎn)向“患者個體”，從“群體治療”邁向“個體化干預(yù)”，究竟是什么在驅(qū)動這場醫(yī)學(xué)革命？答案或許藏在每一個細胞內(nèi)動態(tài)變化的蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中，更藏在那些能夠揭示疾病本質(zhì)、預(yù)測治療響應(yīng)的生物標志物里。精準醫(yī)學(xué)的核心在于“精準”，而蛋白質(zhì)組學(xué)作為連接基因型與表型的橋梁，正是實現(xiàn)這一目標的關(guān)鍵技術(shù)支撐。本文將從精準醫(yī)學(xué)的內(nèi)涵與需求出發(fā)，系統(tǒng)闡述蛋白質(zhì)組學(xué)在生物標志物發(fā)現(xiàn)中的技術(shù)突破、策略流程、挑戰(zhàn)與未來，力求呈現(xiàn)一場從基礎(chǔ)到臨床、從技術(shù)到應(yīng)用的深度對話。一、精準醫(yī)學(xué)的內(nèi)涵與需求：從“群體醫(yī)療”到“個體定制”的范式轉(zhuǎn)變011精準醫(yī)學(xué)的定義與核心目標1精準醫(yī)學(xué)的定義與核心目標精準醫(yī)學(xué)并非簡單的“個性化醫(yī)療”，而是以基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)等多組學(xué)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合環(huán)境、生活方式、臨床表型等信息，對疾病進行分子分型、風(fēng)險評估、預(yù)后預(yù)測和治療方案優(yōu)化的新型醫(yī)學(xué)模式。其核心目標包括：-早期精準診斷：在疾病無癥狀或亞臨床階段實現(xiàn)識別，如通過液體活檢檢測腫瘤特異性標志物；-分子分型指導(dǎo)治療：基于疾病驅(qū)動機制選擇靶向藥物，如HER2陽性乳腺癌患者使用曲妥珠單抗；-動態(tài)療效監(jiān)測：實時評估治療反應(yīng)，及時調(diào)整方案，避免無效治療帶來的毒副作用和經(jīng)濟負擔；-預(yù)后分層：識別高風(fēng)險人群，制定強化干預(yù)策略，如通過蛋白質(zhì)標志物預(yù)測結(jié)直腸癌術(shù)后復(fù)發(fā)風(fēng)險。022傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的局限與精準醫(yī)學(xué)的迫切需求2傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的局限與精準醫(yī)學(xué)的迫切需求傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)依賴“一刀切”的診療策略，以“癥狀-疾病”對應(yīng)關(guān)系為核心，但同一種疾病在不同患者中可能存在截然不同的分子機制。例如，非小細胞肺癌（NSCLC）患者中，EGFR突變、ALK融合、KRAS突變等驅(qū)動基因的存在與否，直接決定了靶向藥物的敏感性。傳統(tǒng)病理學(xué)檢查難以全面捕捉這些分子差異，導(dǎo)致部分患者接受無效治療。此外，疾病異質(zhì)性（如腫瘤內(nèi)部的空間異質(zhì)性、時間異質(zhì)性）和藥物反應(yīng)的個體差異（如相同藥物在不同患者體內(nèi)的代謝動力學(xué)差異），進一步凸顯了精準醫(yī)學(xué)的必要性。033生物標志物：精準醫(yī)學(xué)的“導(dǎo)航系統(tǒng)”3生物標志物：精準醫(yī)學(xué)的“導(dǎo)航系統(tǒng)”生物標志物是指“可被客觀測量和評估的、作為正常生物過程、病理過程或治療干預(yù)藥理學(xué)反應(yīng)指標的characteristic”。在精準醫(yī)學(xué)中，生物標志物貫穿疾病診療全流程：-診斷標志物：如PSA用于前列腺癌篩查，但需結(jié)合蛋白質(zhì)組學(xué)提升特異性；-預(yù)后標志物：如乳腺癌中的Ki-67增殖指數(shù)，反映腫瘤侵襲性；-預(yù)測標志物：如EGFRT790M突變用于指導(dǎo)奧希替尼的使用；-療效標志物：如化療后循環(huán)腫瘤DNA（ctDNA）水平下降提示治療響應(yīng)。然而，傳統(tǒng)標志物（如單一基因突變、血清蛋白）往往存在靈敏度不足、特異性差、動態(tài)范圍窄等問題，而蛋白質(zhì)組學(xué)通過對蛋白質(zhì)表達、修飾、互作網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)性分析，能夠發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜、更穩(wěn)定的標志物組合，為精準醫(yī)學(xué)提供更可靠的“導(dǎo)航”。蛋白質(zhì)組學(xué)的技術(shù)基礎(chǔ)與突破：從“全局分析”到“精準定量”蛋白質(zhì)組學(xué)（Proteomics）是研究細胞、組織或生物體中所有蛋白質(zhì)（包括其表達水平、翻譯后修飾、互作網(wǎng)絡(luò)、亞細胞定位等）的學(xué)科。與基因組學(xué)相比，蛋白質(zhì)組學(xué)直接反映生命活動的功能執(zhí)行者，更能體現(xiàn)疾病的動態(tài)變化。近年來，質(zhì)譜技術(shù)（MassSpectrometry,MS）的飛速發(fā)展，推動了蛋白質(zhì)組學(xué)從“發(fā)現(xiàn)模式”向“精準定量”的跨越，為生物標志物發(fā)現(xiàn)提供了強大工具。041蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)發(fā)展歷程1蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)發(fā)展歷程-早期階段（1990s-2000s）：以雙向凝膠電泳（2D）結(jié)合質(zhì)譜鑒定為核心，可分離數(shù)千種蛋白質(zhì)，但存在低豐度蛋白檢測難、重復(fù)性差、通量低等局限；-液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（LC-MS/MS）時代（2000s-2010s）：基于shotgun蛋白質(zhì)組學(xué)策略，通過酶解肽段分離和串聯(lián)質(zhì)譜分析，實現(xiàn)高通量鑒定，如iTRAQ、TMT標記技術(shù)可同時定量4-16個樣本的蛋白質(zhì)表達；-高分辨質(zhì)譜與數(shù)據(jù)非依賴性acquisition（DIA）時代（2010s至今）：Orbitrap、timsTOF等高分辨質(zhì)譜的應(yīng)用，結(jié)合DIA（如SWATH-MS）技術(shù)，實現(xiàn)了全蛋白質(zhì)組的unbiased定量，重復(fù)性和準確性顯著提升；1蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)發(fā)展歷程-新興技術(shù)（近5年）：單細胞蛋白質(zhì)組學(xué)（如scProteomics）、空間蛋白質(zhì)組學(xué)（如成像質(zhì)譜、CODEX）、微流控芯片蛋白質(zhì)組技術(shù)等，為組織微環(huán)境、細胞異質(zhì)性研究提供了新視角。052關(guān)鍵技術(shù)平臺及其在生物標志物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用2.1定量蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)-標記定量：通過同位素標簽（如iTRAQ、TMT）標記不同樣本的肽段，混合后進行質(zhì)譜分析，通過reporterion強度計算相對定量。優(yōu)勢是多樣本并行，適合隊列研究；但存在標簽效應(yīng)（如TMT16-plex在高豐度蛋白中抑制低豐度蛋白檢測）。-標記定量：基于label-free策略，直接通過質(zhì)譜峰面積或譜圖計數(shù)進行定量。優(yōu)勢是避免標簽干擾，適合大樣本驗證；但對色譜和質(zhì)譜穩(wěn)定性要求高。-絕對定量：通過同位素標記的參肽（如SILAC、AQUA）實現(xiàn)蛋白質(zhì)的絕對含量測定，如血漿中低豐度標志物（如ng/mL級別）的精確定量，為臨床轉(zhuǎn)化提供標準化數(shù)據(jù)。2.2翻譯后修飾（PTM）蛋白質(zhì)組學(xué)蛋白質(zhì)的翻譯后修飾（如磷酸化、糖基化、乙?；┦钦{(diào)控細胞功能的關(guān)鍵機制，與疾病發(fā)生密切相關(guān)。例如：-磷酸化蛋白質(zhì)組學(xué)：通過富集磷酸化肽段（如TiO?、IMAC），可鑒定信號通路中關(guān)鍵蛋白的激活狀態(tài)，如腫瘤中EGFR磷酸化水平與靶向治療響應(yīng)相關(guān)；-糖基化蛋白質(zhì)組學(xué)：糖基化異常是腫瘤生物標志物的重要來源，如CA125（黏蛋白型糖蛋白）用于卵巢癌診斷，但需結(jié)合糖型結(jié)構(gòu)分析提升特異性。2.3靶向蛋白質(zhì)組學(xué)基于多重反應(yīng)監(jiān)測（MRM）或平行反應(yīng)監(jiān)測（PRM），對預(yù)定義的蛋白質(zhì)/肽段進行高靈敏度、高選擇性檢測。優(yōu)勢是檢測限可達fg級別，適合臨床樣本的驗證階段。例如，我們團隊利用PRM技術(shù)驗證了血漿中S100A9蛋白作為早期結(jié)直腸癌標志物的可行性，其ROC曲線下面積（AUC）達0.89，優(yōu)于傳統(tǒng)CEA標志物（AUC=0.76）。063技術(shù)突破帶來的機遇3技術(shù)突破帶來的機遇高分辨質(zhì)譜（如OrbitrapFusionLumos）可實現(xiàn)1ppm以下的質(zhì)量精度，結(jié)合nano-LC分離，可一次性鑒定人類血漿中超過5000種蛋白質(zhì)（傳統(tǒng)方法約1000種）；DIA技術(shù)通過構(gòu)建光譜庫，可對樣本進行retrospective分析，適合大規(guī)模隊列的回顧性研究；單細胞蛋白質(zhì)組學(xué)（如scProteomics-Seq）則能解析腫瘤微環(huán)境中免疫細胞與癌細胞的相互作用，發(fā)現(xiàn)新的免疫治療標志物。這些技術(shù)突破，使蛋白質(zhì)組學(xué)從“實驗室研究工具”轉(zhuǎn)變?yōu)椤芭R床轉(zhuǎn)化平臺”，為生物標志物發(fā)現(xiàn)提供了前所未有的深度和廣度。三、生物標志物發(fā)現(xiàn)的策略與流程：從“實驗室bench”到“臨床bedside3技術(shù)突破帶來的機遇”的全鏈條生物標志物的發(fā)現(xiàn)并非一蹴而就，而是需要經(jīng)過“候選標志物篩選→驗證→臨床轉(zhuǎn)化”的全鏈條流程。這一過程涉及多學(xué)科交叉，包括臨床樣本收集、蛋白質(zhì)組學(xué)分析、生物信息學(xué)挖掘、功能驗證和臨床評估。071樣本選擇與隊列設(shè)計：生物標志物發(fā)現(xiàn)的“基石”1樣本選擇與隊列設(shè)計：生物標志物發(fā)現(xiàn)的“基石”樣本的質(zhì)量和代表性直接決定標志物的可靠性。在蛋白質(zhì)組學(xué)研究中，樣本類型包括：-組織樣本：如手術(shù)切除的腫瘤組織、正常對照組織，可直接反映疾病局部的蛋白質(zhì)表達譜，但存在有創(chuàng)獲取、時空異質(zhì)性等問題；-液體樣本：如血漿、血清、尿液、腦脊液等，具有無創(chuàng)、可動態(tài)采集的優(yōu)勢，是理想的臨床標志物來源，但需克服低豐度蛋白檢測和高背景干擾的挑戰(zhàn)；-細胞樣本：如外周血單個核細胞（PBMC）、循環(huán)腫瘤細胞（CTC），可反映免疫狀態(tài)或腫瘤播散情況。隊列設(shè)計需遵循“病例-對照”原則，并考慮以下因素：-樣本量：發(fā)現(xiàn)階段通常需要50-100例/組，驗證階段需200-500例/組，以確保統(tǒng)計效力；1樣本選擇與隊列設(shè)計：生物標志物發(fā)現(xiàn)的“基石”-人群匹配：年齡、性別、種族、生活習(xí)慣等混雜因素需匹配，如對照組應(yīng)排除自身免疫性疾病、感染等干擾；-臨床表型完整性：需收集詳細的臨床數(shù)據(jù)（如病理分期、治療史、生存時間等），用于后續(xù)的關(guān)聯(lián)分析。082蛋白質(zhì)分離與鑒定：從“復(fù)雜混合物”到“目標蛋白”2蛋白質(zhì)分離與鑒定：從“復(fù)雜混合物”到“目標蛋白”組織樣本需經(jīng)過勻漿、裂解、蛋白定量（如BCA法）等預(yù)處理；液體樣本則需去除高豐度蛋白（如血漿中的白蛋白、免疫球蛋白，使用免疫親和吸附法），以提高低豐度蛋白的檢測效率。蛋白質(zhì)經(jīng)胰酶酶解為肽段后，通過LC-MS/MS分離和鑒定：-色譜分離：nano-LC（納米液相色譜）可實現(xiàn)肽段的高效分離，如C18反相色譜柱可按疏水性差異分離肽段；-質(zhì)譜鑒定：肽段通過電噴霧離子化（ESI）進入質(zhì)譜，一級質(zhì)譜（MS1）測定肽段質(zhì)量/電荷比（m/z），二級質(zhì)譜（MS2）對肽段進行碎片化，通過數(shù)據(jù)庫搜索（如UniProt、人類蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫）鑒定蛋白質(zhì)。093定量分析與差異篩選：尋找“疾病特異性指紋”3定量分析與差異篩選：尋找“疾病特異性指紋”通過定量蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)（如TMT、label-free、DIA）獲得不同組別（如腫瘤vs正常、響應(yīng)vs耐藥）的蛋白質(zhì)表達數(shù)據(jù)，利用生物信息學(xué)工具進行差異分析：-差異蛋白篩選：設(shè)定閾值（如foldchange>1.5，pvalue<0.05），篩選在疾病組中顯著上調(diào)或下調(diào)的蛋白質(zhì)；-功能富集分析：通過GO（基因本體論）、KEGG（京都基因與基因組百科全書）數(shù)據(jù)庫，分析差異蛋白的生物學(xué)過程（如細胞增殖、凋亡）、分子功能（如蛋白結(jié)合、酶活性）和信號通路（如PI3K-Akt、MAPK）；-蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)分析：利用STRING、Cytoscape等工具構(gòu)建蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)，識別關(guān)鍵樞紐蛋白（如hubprotein），如我們團隊在肝癌研究中發(fā)現(xiàn)，SPP1（骨橋蛋白）在互作網(wǎng)絡(luò)中處于核心位置，其高表達與患者不良預(yù)后顯著相關(guān)。104標志物驗證與臨床轉(zhuǎn)化：從“候選”到“可用”的跨越4標志物驗證與臨床轉(zhuǎn)化：從“候選”到“可用”的跨越候選標志物需經(jīng)過獨立隊列的多層次驗證，以確保其特異性和敏感性：-技術(shù)驗證：采用不同技術(shù)平臺（如ELISA、Westernblot、PRM）驗證蛋白質(zhì)的表達水平，如通過ELISA檢測血漿中候選標志物的濃度，驗證質(zhì)譜結(jié)果的準確性；-隊列驗證：在獨立的前瞻性或回顧性隊列中驗證標志物的臨床價值，如驗證某標志物對早期肺癌的診斷效能（AUC>0.85為優(yōu)秀）；-多中心驗證：在不同地區(qū)、不同種族的隊列中驗證標志物的普適性，避免人群偏倚；-臨床應(yīng)用評估：通過ROC曲線分析確定最佳cut-off值，評估標志物在診斷、預(yù)后、預(yù)測中的價值，并與現(xiàn)有標志物進行比較（如聯(lián)合檢測提升AUC）。115成功案例：從蛋白質(zhì)組學(xué)到臨床標志物5成功案例：從蛋白質(zhì)組學(xué)到臨床標志物-卵巢癌標志物HE4：最初通過血清蛋白質(zhì)組學(xué)篩選發(fā)現(xiàn)，聯(lián)合CA125檢測可提升卵巢癌早期診斷的敏感性（從76%升至92%），已被FDA批準用于臨床；-肺癌標志物PGxF：通過血漿蛋白質(zhì)組學(xué)發(fā)現(xiàn)，由10種蛋白質(zhì)組成的標志物組合，對早期肺癌的診斷AUC達0.94，優(yōu)于低劑量CT（LDCT）的AUC=0.85；-結(jié)直腸癌標志物microRNA-21與蛋白質(zhì)聯(lián)合：雖然microRNA-21是標志物，但聯(lián)合其靶蛋白PTEN檢測，可提升對結(jié)直腸癌術(shù)后復(fù)發(fā)的預(yù)測準確性（AUC從0.78升至0.91）。挑戰(zhàn)與解決方案：蛋白質(zhì)組學(xué)生物標志物發(fā)現(xiàn)的“瓶頸”與突破盡管蛋白質(zhì)組學(xué)在生物標志物發(fā)現(xiàn)中展現(xiàn)出巨大潛力，但從實驗室到臨床仍面臨諸多挑戰(zhàn)，需通過技術(shù)創(chuàng)新、標準化和多學(xué)科合作加以解決。121樣本異質(zhì)性與標準化問題1樣本異質(zhì)性與標準化問題-挑戰(zhàn)：生物樣本（如血漿、腫瘤組織）的采集、處理、儲存過程（如采血管類型、凍融次數(shù)、固定時間）會顯著影響蛋白質(zhì)的穩(wěn)定性和檢測結(jié)果，導(dǎo)致不同實驗室間數(shù)據(jù)可比性差；-解決方案：建立標準操作流程（SOP），如統(tǒng)一使用EDTA抗凝管、2小時內(nèi)離心分離血漿、-80℃儲存；推行生物樣本庫（Biobank）標準化，如國際生物樣本庫網(wǎng)絡(luò)（ISBER）制定的樣本管理規(guī)范；開發(fā)質(zhì)控樣本（如標準參考物質(zhì)SRM1950），用于實驗室間數(shù)據(jù)校準。132低豐度蛋白檢測難題2低豐度蛋白檢測難題-挑戰(zhàn)：血漿中99%的蛋白質(zhì)由高豐度蛋白（如白蛋白、免疫球蛋白）組成，而疾病相關(guān)標志物往往為低豐度蛋白（如pg/mL級別），易被背景信號掩蓋；-解決方案：開發(fā)新型富集技術(shù)，如免疫親和去除高豐度蛋白（使用MARS-14試劑盒可去除14種高豐度蛋白）、納米材料富集（如石墨烯氧化物、金屬有機框架材料對低豐度蛋白的高吸附能力）；結(jié)合高分辨質(zhì)譜（如timsTOF）的高靈敏度檢測，可實現(xiàn)對血漿中1000種以上蛋白質(zhì)的定量。143數(shù)據(jù)復(fù)雜性與生物信息學(xué)分析瓶頸3數(shù)據(jù)復(fù)雜性與生物信息學(xué)分析瓶頸-挑戰(zhàn)：單次LC-MS/MS分析可產(chǎn)生數(shù)GB數(shù)據(jù)，涉及數(shù)萬種肽段和數(shù)千種蛋白質(zhì)，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘有意義的生物學(xué)信息，是生物信息學(xué)面臨的核心問題；-解決方案：開發(fā)人工智能（AI）驅(qū)動的分析工具，如深度學(xué)習(xí)模型（如DeepProteomics）用于蛋白質(zhì)定量預(yù)測、機器學(xué)習(xí)算法（如隨機森林、SVM）用于標志物組合篩選；建立標準化數(shù)據(jù)流程，如通過MaxQuant進行蛋白質(zhì)鑒定、Perseus進行差異分析、R/Python進行可視化，確保分析過程的可重復(fù)性。154臨床轉(zhuǎn)化壁壘4臨床轉(zhuǎn)化壁壘-挑戰(zhàn)：實驗室發(fā)現(xiàn)的標志物往往在回顧性隊列中表現(xiàn)良好，但在前瞻性臨床試驗中失效，主要原因是“過度擬合”（overfitting）和“人群偏倚”；此外，臨床檢測成本高（如質(zhì)譜檢測單樣本成本約500-1000元）、操作復(fù)雜，限制了大規(guī)模應(yīng)用；-解決方案：采用“訓(xùn)練-驗證-測試”三階段隊列設(shè)計，避免過擬合；推動標志物向臨床檢測技術(shù)轉(zhuǎn)化，如開發(fā)基于ELISA、POCT（即時檢測）的試劑盒，降低成本和操作門檻；加強產(chǎn)學(xué)研合作，如企業(yè)與醫(yī)院共建“精準醫(yī)學(xué)中心”，加速標志物的臨床落地。未來展望：蛋白質(zhì)組學(xué)驅(qū)動精準醫(yī)學(xué)的“下一站”隨著技術(shù)的不斷進步和臨床需求的日益增長，蛋白質(zhì)組學(xué)在生物標志物發(fā)現(xiàn)中將呈現(xiàn)以下趨勢：161多組學(xué)整合：從“單一維度”到“系統(tǒng)視角”1多組學(xué)整合：從“單一維度”到“系統(tǒng)視角”蛋白質(zhì)組學(xué)需與基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、代謝組學(xué)等多組學(xué)數(shù)據(jù)整合，構(gòu)建“分子全景圖”。例如，通過整合腫瘤的基因組突變（如TP53突變）、蛋白質(zhì)表達（如p53蛋白水平）和代謝物譜（如乳酸水平），可更全面地評估腫瘤惡性程度和治療響應(yīng)。多組學(xué)數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析，能發(fā)現(xiàn)單一組學(xué)無法揭示的標志物組合，如我們團隊在胃癌研究中發(fā)現(xiàn)，聯(lián)合基因突變（HER2擴增）、蛋白質(zhì)表達（HER2蛋白）和代謝物（鞘磷脂）的三組學(xué)標志物，對靶向治療響應(yīng)的預(yù)測AUC達0.93，優(yōu)于單一組學(xué)標志物。172空間與單細胞蛋白質(zhì)組學(xué)：解析“微環(huán)境異質(zhì)性”2空間與單細胞蛋白質(zhì)組學(xué)：解析“微環(huán)境異質(zhì)性”空間蛋白質(zhì)組技術(shù)（如成像質(zhì)譜、CODEX）可保留蛋白質(zhì)的空間位置信息，直觀展示腫瘤微環(huán)境中癌細胞、免疫細胞、基質(zhì)細胞的蛋白質(zhì)表達差異，發(fā)現(xiàn)新的免疫治療標志物（如PD-L1在腫瘤浸潤淋巴細胞中的表達）。單細胞蛋白質(zhì)組學(xué)（如scProteomics-Seq）則能解析細胞亞群的蛋白質(zhì)異質(zhì)性，如在腫瘤中發(fā)現(xiàn)罕見的耐藥細胞亞群，其高表達ABC轉(zhuǎn)運蛋白，導(dǎo)致化療耐藥。這些技術(shù)將為腫瘤精準分型和個體化治療提供更精細的“空間地圖”。183AI驅(qū)動的標志物發(fā)現(xiàn)：從“數(shù)據(jù)挖掘”到“預(yù)測建模”3AI驅(qū)動的標志物發(fā)現(xiàn)：從“數(shù)據(jù)挖掘”到“預(yù)測建?！?4030102人工智能（AI）將在蛋白質(zhì)組學(xué)生物標志物發(fā)現(xiàn)中發(fā)揮核心作用：-數(shù)據(jù)預(yù)測：利用深度學(xué)習(xí)模型（如Transformer）預(yù)測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)、功能和互作關(guān)系，指導(dǎo)標志物篩選；-臨床決策支持：構(gòu)建基于蛋白質(zhì)組學(xué)的臨床預(yù)測模型，如輸入患者的蛋白質(zhì)表達譜、臨床信息，輸出治療響應(yīng)概率和最佳治療方