躯干组织体细胞本身就是个稳定性繁杂的机装置，由不低于数十万亿元个内部主成，这个内部类型、多彩，基本功能繁杂，还有会近近些年来时刻情况不同。核血清酶质组学是设计探讨躯干组织体细胞本身核血清酶质组的学科，我们大家对表达人类祖先微生态学至关必要。虽然，躯干组织体细胞本身核血清酶质组的繁杂性是没办法仅实现人类基因组问题来推测，且目前有新水平应用性也是没办法机装置性地測量其繁杂性。近近些年来，核血清酶质组学新水平应用性和换算学科的前进为设计探讨躯干组织体细胞本身供给了新的有机会。单内部和空间核血清酶质组学新水平应用性能否供给更精致的核血清酶质组问题，而进一步學習和工人智慧新水平应用性能否帮助到我们大家更稳地剖析和释义这个数据显示。

2024年12月11日，Nature发表了一篇由国家蛋白质科学中心贺福初院士和苏黎世联邦理工学院Ruedi Aebersold教授联合近百名国际科学家发表的题为“π-HuB: the proteomic navigator of the human body”的观点文献。本文介绍了π-HuB项目，旨在通过生成和利用多模态蛋白质组数据来增强对人类生物学的理解，并推动精准医疗和智医的发展的“大科学”项目。

π-HuB创业新项目都是个胸怀大志勃勃的国际金进行合作创业新项目，其目的是完成出现和凭借多模态血清质组动态统计统计资料来减弱对科学家生物工艺工艺学的定义，并进一步促使优质医疗保障和智医的快速发展。具有呈现人休生殖受损细胞、结构和人体系统的倡导目的各类生物工艺工艺全过程的原子/生殖受损细胞制度，完成血清质组动态统计统计资料精准预测妇科重大疾病危险因素和的诊断妇科重大疾病，挖掘新的的治疗药物靶点以进一步促使抗癌新药科研，凭借血清质组动态统计统计资料考核评价特点化的治疗方法的抉择和升级优化，各类激发π-HuB导航导航器，凭借手工智能工艺为小编保证特点化的绿色健康菅理方法，为了进一步促使体系结构血清质组学的实行智能临床医学新当代的将至。

实际工作目标

π-HuB 投资项目宗旨在顺利通过两大计划来蕴含人身体营养物质质组的大自然的奥秘，并深入推进精准脱贫诊疗的发展趋势。

1. 遇到人体内原里

数字9化分析区域：利用单细胞和空间蛋白质组学等技术，将人体分解成一系列数字蛋白质组解剖空间，包括：

● 组建/的器官的肿瘤细胞构造 ● 单独一个神经细胞类型的的蛋清质包含 ● 神经细胞内的蛋清质组重心原子核网络上

具体分析引入工作原理：通过整合多模态数据融合/整合技术，特别是深度学习和基础模型的快速发展，将高分辨率、基于解剖的蛋白质组数据转化为解码细胞/组织/器官的分子/细胞构建原理的绝佳机会，并揭示生物过程的关键分子/细胞机制，即从蛋白质网络到表型的因果关系。

2. 设计 Meta Homo Sapiens 类别

人的一生频次规划：深入研究个体一生中人类蛋白质组的动态变化，探索人类蛋白质组如何适应影响健康结果的各种因素。

阶段余地：将整个人体状态空间转换为多个子空间，并通过各种维度进一步分解，例如：

● 定位跟踪重要产前检查和月子周期的核蛋白质含量组中心站趋势 ● 制作比较缜密皮肤疾病不断发展和重大进展整个过程中比较缜密血清质组的竖向动态信息影响 ● 明确非隐性基因各种因素（举例子共融微怪物组、衣食住行形式和条件）对人體胆固醇质组的损害

罗马智能化3d模型：将状态上下文蛋白质组数据与其他人类组学数据整合，并投射到一个名为 Meta Homo Sapiens 的数字化模型中。该模型将使用三维解剖层次结构记录每个级别器官、组织、体液和细胞的数字特征，并包含时间序列帧，每个帧包含在单位时间内测量和增强的蛋白质组数据，以代表人体在特定时间戳的状态。

3. 实现 π-HuB 导航一体机器

一个心态面积医疗仪器：将生理表型与蛋白质组导向的时空生化/生物物理信息相结合，创建一个虚拟状态空间仪器。

真人三维模型：将原型 Meta Homo Sapiens 模型从初始身体条件转移到不同的次级状态，以获得真实模型。

情况下个人空间：通过模拟每个模型的身体动力学来创建一个涵盖人体所有关键状态的状态空间，并解决基于非侵入性蛋白质组快照和纵向蛋白质组测量的结果预测问题。

因果推论：使用因果推断来识别导致相邻关键状态之间转换的潜在触发因素。

拓扑结构汽车导航图：将每个状态空间视为拓扑导航图，其中每个节点是定义相应生物标志物的关键状态，两个节点之间的边记录了从一种状态转换为另一种状态的触发因素。

使用： ● 追综良好路径规划 ● 表述疾病症状风险性开展和早期时候临床诊断的根本原因 ● 进一步推动新的医治指导控制措施和智力医疗机构具体方法的的发展 完成这三种对象，π-HuB 该项目将即将体现人体内球氨基酸组的奥密，并促使精确医疗机构的趋势，最中达成“智医”的企业愿景。

图1 π-HuB 的项目的整体来说受众（图源：He, et al., Nature, 2024）

重要的核心

π-HuB 产品将依托6大柱式来承载其要求，并保持其成功失败制定一个。

1. 我们身体动物样表

从何而来各异化：

● 生理样版：从健康生活捐送者的尸身生理中得到 的部位、组织结构和活体样版。 ● 孪生链表：用作算大学生消费群体中观察分析到的进化的遗传基因组成成分，并有助于、调整非常复杂病发病原因学深入分析中夹杂原则的不良影响。 ● 研究背景客群的列队：来世界级各种的地方具备各种过日子方法和学习环境的个体户的优质化量生物制品样品的横剖面采集。 ● 横向链表钻研：软件应用非渗入性或渗入性较小的方法，以对应较高的取样次数对身体自然人或更具身体或方法有何意义或后果的构成爆出的的人的模板完成取样。

基准化的批注：所有样本都需要进行良好的、一致的注释，包括临床和人口统计学信息，例如问卷调查、物理测量、生化测试、医学影像数据、与疾病易感性相关的遗传变异记录以及可穿戴设备记录等。

元数据报告标准的：使用通用的元数据标准进行注释，以确保数据可访问性、互操作性和基于人工智能的数据整合。

2. 测试方法自主创新

单细胞系淀粉酶质组学 (SCP)：通过加速和基准测试基于质谱的技术如nanoPOTS、SCoPE-MS和scPiMS，以及开发完全集成/自动化的纳克级样品制备和单分子蛋白质测序技术，以提升分析通量。

空間血清质组学：利用深度视觉蛋白质组学技术或其衍生技术进行分析，并开发基于人工智能的组织成像导航技术，实现高通量和像素格式采样，同时整合多模态数据。

血浆蛋白酶质成分析：应用基于质谱或亲和力的技术进行血浆蛋白质组分析，以同时分析数千个蛋白质在数千个血浆样本中的高通量。

功用蛋清质组学：开发和应用稳健的技术，以生成指示蛋白质组功能状态的多维蛋白质组数据，例如翻译后修饰、结构状态、定位和相互作用。

3. 求算枝术去创新

数据统计组合与介绍：开发数据驱动的建模方法，例如自动机器学习 (autoML)，以近似许多虚拟和现实世界系统。

可解释一下手工智慧 (XAI)：开发 XAI 方法，以提供蛋白质组分析结果的清晰和可理解的解释，并验证人工智能驱动的假设。

中大型编程语言3d模型 (LLM)：建立先进的 LLM，以理解并生成蛋白质组学领域的特定语言，并分析大量生物医学文本。

因果演绎推理：使用因果推理方法来识别导致相邻关键状态之间转换的潜在触发因素。

4. 大专业地基生活设施

部委服务设施/服务中心：建立国家设施/中心，用于收集和处理多层蛋白质组数据，并具备高吞吐量和高性能计算能力。

时代国际交流关系：与世界各地的现有基础设施合作，例如荷兰蛋白质组学中心和澳大利亚的 ProCan。

5. 建成资源性

数据文件共享资源：将 π-HuB 产生的（非敏感）原始数据通过实施可查找、可访问、可互操作和可重用 (FAIR) 数据原则的数据门户网站直接提供给国际科学界。

菌物资讯学基础理论场地设施：开发将蛋白质组学图谱整合到 UniProt 中的生物信息学基础设施，以便向整个生命科学界提供信息。

求算骨架：开发一个基于 π-HuB 分子和空间数据的网络版 Meta Homo Sapiens 计算框架，以便临床医生和患者可以免费查询医疗干预策略。

6. 国.际研究方案团队协作

多科学进行合作：由研究人员、软件工程师、临床医生、病理学家、项目经理、管理人员、财务人员、律师、商业实体等组成的国际研究团队。

管理结构：由执行委员会和顾问委员会领导，并遵循明确的治理和问责制指南。

的能力建筑和文明座谈会：通过奖学金/研究员计划促进国际研究人员之间的思想交流和研究成果交流，并吸引更多年轻科学家参与该项目。

顺利通过这五大柱石，π-HuB 项目流程将有希望控制其对方，并驱动蛋清质组学在医学界域的选用，从而控制精准扶贫医疔的长远目标。

图2 π-HuB 业务的重中之重基石（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑战赛

π-HuB 工程也面对着一下试练。

1. 论理：建立一个共同的、灵活的、普遍接受的框架，以应对伦理和监管方面的挑战。

2. 大数剧：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 的数据转化成和整合资源：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

4. 建模制作：构建一个复杂的计算机驱动的人体蛋白质组 Meta Homo Sapiens 模型。

预期结果成果展

π-HuB 工作指在在 30 年的的努力，认定一品类冲破性的结果，促进深度贫困医疗设备和智医的成长。下例是 π-HuB 工作启动时和设计规划周期（2024-203两年多）的期望值认定的结果。

1. 组织机构实现目的

肿瘤细胞多种类型解释的血清质组图谱：建立包含所有主要器官和组织的细胞类型解析的蛋白质组图谱，揭示不同细胞类型的蛋白质表达、亚细胞定位、翻译后修饰和相互作用。

新团伙/组织缘由：发现新的分子/细胞机制，解释不同细胞类型和组织功能的多样性。

2. 核蛋白质含量组引领的生活水平方式白皮书

人间胆固醇质组共同点网络资源：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与不同生活方式相关的蛋白质组特征。

淀粉酶质营养健康评分标准：开发一个基于神经网络或大型语言模型的蛋白质健康评分系统，为个人提供个性化的健康指导。

3. 蛋清质组主导性的识贫医疗器械

人们血清质组表现形式资原：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的菌物标识物和中药治疗靶点：发现新的蛋白质组生物标志物和治疗靶点，用于疾病的早期诊断和精准治疗。

4. π-HuB 导航模块器

虚拟游戏状态下前景议器：开发一个虚拟状态空间仪器，用于追踪人体健康轨迹、预测疾病风险和制定精准治疗方案。

智医：实现“智医”的愿景，通过人工智能技术为个人提供个性化的健康管理方案。

π-HuB 的项目逾期提供的成功将极大程度地促使精淮医辽和智医的经济发展，待人类身体健康人事产生重大项目成就。

拜谱总结ppt

π-HuB 顶目是个清凉内心的顶目，它有概率恢复优化各位对体内的掌握，并推动了准确服务社区社区医疗的进步。借助时代国际交流合作共赢和科技发展什么是创新，π-HuB 顶目力争在以后十多年内选取重大的超出，为重大疾病避免和疾病诊断、药物剂量出现 和准确服务社区社区医疗设计出影响力。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞近期最新几代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA蛋白酶组项目经验，结合Astral质谱仪高稳定性、高灵敏度、高通量、高深度的特性对样品制备、分离技术、算法软件、实验设计全流程进行多维迭代更新，助力公司的DIA蛋白组产品全线升级，推出了DIA-Ultra深度1淀粉酶质组学检查测量产品，达到万级蛋白深度检测（最高可超越12k），在此基础上也开展了磷硝化作用、乳硝化作用、系统糖肽、半胱氨酸遮盖或者面积淀粉酶组等特色技术，欢迎大家咨询！

参考资料期刊论文：

He F, Aebersold R, Baker MS, Bian X, Bo X, Chan DW, Chang C, Chen L, Chen X, Chen YJ, Cheng H, Collins BC, Corrales F, Cox J, E W, Van Eyk JE, Fan J, Faridi P, Figeys D, Gao GF, Gao W, Gao ZH, Goda K, Goh WWB, Gu D, Guo C, Guo T, He Y, Heck AJR, Hermjakob H, Hunter T, Iyer NG, Jiang Y, Jimenez CR, Joshi L, Kelleher NL, Li M, Li Y, Lin Q, Liu CH, Liu F, Liu GH, Liu Y, Liu Z, Low TY, Lu B, Mann M, Meng A, Moritz RL, Nice E, Ning G, Omenn GS, Overall CM, Palmisano G, Peng Y, Pineau C, Poon TCW, Purcell AW, Qiao J, Reddel RR, Robinson PJ, Roncada P, Sander C, Sha J, Song E, Srivastava S, Sun A, Sze SK, Tang C, Tang L, Tian R, Vizcaíno JA, Wang C, Wang C, Wang X, Wang X, Wang Y, Weiss T, Wilhelm M, Winkler R, Wollscheid B, Wong L, Xie L, Xie W, Xu T, Xu T, Yan L, Yang J, Yang X, Yates J, Yun T, Zhai Q, Zhang B, Zhang H, Zhang L, Zhang L, Zhang P, Zhang Y, Zheng YZ, Zhong Q, Zhu Y; π-HuB Consortium. π-HuB: the proteomic navigator of the human body. Nature. 2024 Dec;636(8042):322-331. doi: 10.1038/s41586-024-08280-5