基于微流控技术和迁移学习的复杂组织高分辨率空间分辨蛋白质组学研究

该研究提出了一种名为PLATO（Parallel-flow Projection and Transfer Learning Across Omics data）的空间蛋白质组学技术框架，相较于现有的LCM-MS联用技术（如nanoPOTS、DVP和MASP等方法），PLATO通过创新的微流控并行采样结合迁移学习算法（Flow2Spatial），成功克服了传统方法在组织覆盖范围、通量和分辨率等方面的关键限制。该技术仅需约60次LC-MS/MS检测即可从小鼠小脑组织中鉴定约3000种蛋白质，实现了25 μm的高空间分辨率和全组织层面的蛋白质组测绘，同时显著降低了实验复杂度与成本。

尽管PLATO在空间蛋白质组成像领域取得了重要突破，但仍存在若干需要改进的方向：首先，当前25 μm的分辨率尚未达到单细胞水平，可通过开发更精密的微流控通道（如10 μm）或整合空间转录组数据进行算法优化；其次，需要更快速可靠的质谱检测系统以提升临床适用性；最后，现有技术尚未涵盖蛋白质翻译后修饰（PTMs）的分析，未来可通过在微流控工作流程中引入亲和捕获等富集步骤加以扩展。

总体而言，PLATO技术通过将微流控高通量采样与人工智能算法相结合，为理解生物组织中蛋白质的空间调控机制提供了强有力的工具，其简便的操作流程和优异的性能指标使其在基础研究和临床转化中都具有广阔的应用前景。