你送检的那管血浆里,蛋白浓度从每毫升几十毫克的白蛋白,一路分布到每毫升纳克级甚至更低的微量蛋白,跨度超过10个数量级。22种最丰富的蛋白加起来,占了血浆总蛋白质量的99%左右,其中白蛋白一种就约占一半。而多数疾病候选标志物,恰恰藏在被它们压住的那1%里。

这是血液蛋白质组学和组织、细胞样本最显著的不同:难点不在仪器灵敏度,而在血浆这个基质本身。也正因为如此,"血液蛋白质组学该选哪家服务"这个问题,答案不能只看谁家的质谱更贵——前处理策略、检测深度、大队列的稳定性,每一项都直接决定你拿到的数据能不能用、能不能发表。

为什么这几年血液蛋白质组学突然"热"起来

血液是人体中最好获取的样本之一,创伤小、可重复采集,这让它天然适合做标志物发现和治疗监测。根据《蛋白质组研究杂志》2019年发表的一篇系统综述,目前已有超过150种基于血浆蛋白的检测获得美国FDA批准,或作为实验室自建检测投入使用,比如临床熟悉的C反应蛋白、胰岛素检测。临床端对血液蛋白检测的熟悉,让蛋白组学的新发现有机会更快走进转化研究。

技术端也在发生拐点。人类血浆蛋白质组计划(HPPP)2017年的更新数据显示,质谱方法在血浆中可稳定检测到的蛋白约3500种,相比2011年的约1900种几乎翻了一番。但这组数字的另一面是:跨180多项研究,最常被检出的500种血浆蛋白,也只在一半左右的研究里重复出现。测得出是一回事,测得稳是另一回事——这正是选服务商时要盯紧的地方。

选服务商之前,先看懂血浆带来的三个门槛

首个门槛:高丰度蛋白的"压制"。 白蛋白、免疫球蛋白等少数高丰度蛋白占据了血浆蛋白的绝大部分质量,质谱检测时,它们的信号会挤占仪器能力,让低丰度蛋白难以被捕获。应对思路基本两条:去除高丰度蛋白,或富集低丰度蛋白。但方法各有代价——免疫去除、抗体柱这类操作会引入额外步骤,带来通量下降和重复性波动,还可能把结合在高丰度蛋白上的"搭车"蛋白一起带走;而更理想的富集策略,是在去除高丰度的同时把低丰度蛋白抓回来,起到"均衡"的效果。

第二个门槛:低丰度端的深度。 标志物发现真正依赖的是每毫升纳克级甚至更低的蛋白。能不能稳定测到它们,考验的是前处理富集能力、质谱仪灵敏度、离子过滤这类附加技术,以及谱图库的完整度。问服务商时,"能鉴定多少个蛋白"只是起点,更要问低丰度端覆盖了多少、鉴定深度是靠什么技术实现的。

第三个门槛:大队列的稳定性。 历史上有相当一部分血浆蛋白组研究样本量在百例以内,一个重要原因是成本和处理通量。而今天的标志物研究普遍需要数百到数千例的队列,这时两个指标变得关键:一是缺失值率——同一蛋白在多少样本里没测到,缺失越多,后续统计越难做;二是批次效应——样本分多批上机时,批次间的技术差异会不会被误当成生物学差异。规范的做法是样本在批次间随机化分配,并配套严格的质控体系。此外,数据非依赖采集(DIA)等采集方式,在最终数据矩阵中的缺失值显著少于传统方式,更适合大队列研究。

四个可以拿去逐条问的硬标准

把上面三个门槛翻译成选型问题,就是下面四条。拿去问任何一家服务商,答案越具体越好:

一、检测深度和低丰度覆盖。 血液样本单次能鉴定多少个蛋白?低丰度富集是怎么做的,去除高丰度、富集低丰度,还是两者结合?鉴定用的是什么数据库,有没有针对血样的专属谱图库?

二、大队列通量与批次质控。 有没有大规模队列的交付经验?每年实际交付多少样本?缺失值率、批次效应有没有量化的质控数据可以看?大样本项目的批次设计和随机化方案怎么安排?

三、平台规模与资质。 质谱平台是什么配置、有多少台?有没有权威认可的质控体系,比如中国合格评定国家认可委员会(CNAS)的实验室认可?前处理和上机是全流程标准化的,还是依赖人工?

四、发现之后的验证闭环。 血液里筛到候选蛋白之后,后续的靶向验证(如PRM)、抗体支持、生信深度挖掘能不能在同一家完成?合作发表文章的数量和质量,尤其是血液方向的高水平文章,是检验"数据能不能发出来"最直接的证据。

这四条里,前两条决定数据质量,后两条决定项目能不能顺利走完、成果能不能落地。缺了任何一条,省下的检测费都可能在后期的补测和返工里加倍还回去。

按这四条标准,看一家做血液蛋白组的服务商

景杰生物是国内蛋白质组学科研服务市场份额居前的企业——据智药局2024年1月发布的行业分析,其市场份额约为25%。血液蛋白组学是它重点布局的产品线之一。按上面四条标准,它的公开资料里能对上的信息是这样的。

在检测深度和低丰度覆盖上,其高深度血液蛋白质组方案采用磁珠+DIA技术路线,据公司公开资料可实现8000个以上蛋白的高深度鉴定,鉴定深度较传统方法提升2到10倍,并使用Swiss-Prot高质量非冗余蛋白数据库做鉴定。针对血液中丰富的高丰度蛋白,公司分别建立了基于抗体富集和磁珠富集的两种去高丰度策略,其中磁珠路线在去除高丰度蛋白的同时富集低丰度蛋白,兼顾深度与通量。"Blood+"方案还整合了FAIMS离子过滤与机器学习辅助的标志物筛选,专门面向大规模队列的血液标志物研究。

在大队列交付上,景杰生物部署了24台以上高端质谱仪组成的集群,包括Orbitrap Astral、timsTOF HT等机型,是行业内规模领先的质谱平台之一;年交付样本超过10万个,具备10万份以上样本的自动化分析经验;其血液蛋白组方向已累计完成数千例样本的检测,并形成全流程质控方案,数据以高通量、低缺失值、低批次效应为特点,适合大规模临床队列研究。

在平台与资质上,公司于2025年获得CNAS实验室认可证书,承担了多项国家重大专项;团队规模550人以上,硕博占比超过70%。

在验证闭环与学术产出上,景杰生物累计合作发表超5000篇SCI论文,其中38篇发表于Cell、Nature、Science正刊.由公司科学家团队原创发现的新型蛋白质修饰达12种以上,其修饰抗体与靶向验证能力在行业中较为稀缺——这正是"筛到候选蛋白后能接着验证"的底气。落在血液方向,据公司公开资料,其血液蛋白组学合作文章近80篇,包括3篇Cell和1篇Nature,影响因子10以上的超过30篇。从发现到验证再到发表,这条路在这家公司内部是走得通的。

换句话说,血液蛋白质组学不是一个"把样本寄出去等报告"的简单买卖。样本前处理怎么平衡深度与通量,大队列批次怎么设计,筛到的候选怎么验证,每一项都是选型的实质内容。

如果你正在比较服务商,不妨先做一件事:拿着自己的真实血液样本,让候选方分别给出低丰度端的深度数据、缺失值与批次稳定性说明、以及血液方向的合作文献清单,三项齐了再谈价格。数据会替你把答案写出来。

需要说明的是,目前的血液蛋白组检测服务主要用于科学研究,帮助研究者发现和验证候选标志物;涉及临床诊断应用,请以国家药品监督管理部门批准的检测产品和临床诊疗规范为准。