人體是一个个无比错综非常更缜密的软件控制系统，由二十余5亿个上皮神经元组合成，这类上皮神经元类形各样，功能模块错综非常更缜密，还有就是会随着精力的推移精力发现变动。蛋清质组学是学人體蛋清质组的科学的课，相对 能够理解物种进化生态学学至关关键。然后，人體蛋清质组的错综非常更不确定性是无发仅确认遗传基因组企业的信息来预测分析一下，且现存技能也是无发软件控制广泛性地测试其错综非常更不确定性。近两这几年来来，蛋清质组学技能和计算出科学的课的进步发展为学人體提拱了新的几率。单上皮神经元和面积蛋清质组学技能也就能够提拱更柔性生产的蛋清质组企业的信息，而淬硬层学和人工控制智能化技能也就能够幫助人们更强地分析一下和解释一下这类统计数据。

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顶目不是个雄心壮志勃勃的新国际交流与合作内容顶目，其阶段目标是完成转化成和应用多模态核营养物质组信息来开展对科学家菌物学的理解是什么，并进一步助推精准性的医疗设备和智医的成长 。也包括揭露人休血上皮细胞、组织机构和的器官的倡导基本原理和菌物的过程 的分子式/血上皮细胞新机制，完成核营养物质组信息分析发病风险分析和鉴别诊断发病，显示新的药物剂量靶点以进一步助推抗癌药物产品研发，应用核营养物质组信息引导特性化手术治疗计划的决定和整合，和激发π-HuB导航栏器，应用人工控制自动化技术应用为本人展示 特性化的身体工作管理计划，而使进一步助推特征提取核营养物质组学的实践经验智慧生活生物学努力奋斗的的光临。

实际的总体目标

π-HuB 产品为了更好地实现三种工作目标来表明人體球营养物质组的奥秒，并促进正确医用的發展。

1. 出现身体的原理

小数化局解区域空间：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：

● 机构/感觉器官的血细胞结构 ● 每个内部类的核蛋白质含量组合 ● 細胞内的球营养物质组基地团伙微信网络

揭露勾勒设计原理：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. 的开发 Meta Homo Sapiens 模式化

生命图片时间段规划：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。

模式三维空间：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：

● 搜寻核心孕前和产妇在产后过程的蛋白酶质组中心站曲线 ● 设计冗杂妇科疾病不断发展和进步过程中 中冗杂球蛋白组的横纵最新影响 ● 明确非隐性基因问题（假如共生关系微动物组、性生活模式和生态环境）对人体肌肉蛋白酶质组的引响

自然数化仿真模型：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 导行器

虚似情形空间区域分析仪器：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。

最真实建模：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。

形态办公空间：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。

因果推断出：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。

拓扑结构车载导航图：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。

用： ● 跟踪安全健康规迹 ● 界定病危害性分析和较早诊断仪的注重关键因素 ● 推进新的步骤介入方式和自动化医疔步骤的未来发展 借助这五大的目标，π-HuB 工程将已成定局体现人体本身蛋白酶质组的魅力，并力促精准度医疗机构的开发，最后控制“智医”的公司愿景。

图1 π-HuB 好项目的总体设计受众（图源：He, et al., Nature, 2024）

关键点柱石

π-HuB 大型项目将不仅几个立柱来支撑体系其对象，并确定其非常成功全面实施。

1. 人体人体生物学样本量

由来丰富化：

● 生理样板：从身体捐助者的身体生理中刷快的生殖器官、团队和活体样板。 ● 多胞胎链表：用在算出大学生消费群体中看到的进化的隔代遗传材料，并能助把控好麻烦消化道疾病病症学设计中相混的因素的影响力。 ● 研究背景消费群体的序列：产自天下有差异东南部包括有差异生话行为和区域环境的生命的高品水平菌物模本的横段面持续。 ● 可以序列学习：用非浸入性或浸入性较小的技術，以比较高的采集頻率对身心良好个头或具备有身心良好或治愈作用或结论的概念体现的爱美者的样例开始采集。

原则化的批注：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。

元大数据要求：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. 检测的技木创新性

单体细胞血清质组学 (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。

区域营养物质质组学：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。

血浆营养物质质多组分析：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。

功能键蛋白酶质组学：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. 计算高技术研发

数据报告资源优化配置与分析一下：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。

可表达人工工资智力 (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。

魔幻语文型号 (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。

因果逻辑：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. 大科学技术地基设备

国度设备/管理中心：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。

国际英文合作共赢：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. 开启资源的

数据报告扫码：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。

生物制品数据信息学基础理论设施管理：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。

确定整体布局完成后：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. 亚太钻研团体

多专业配合：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。

决策者培训机构：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。

程度规划和拜谱生物交换：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。

在这五大支撑体系，π-HuB 楼盘将极可能建立其制定目标，并进一步推动蛋清质组学在生物学范畴的运用，决定性建立深度贫困医疗服务的经营理念。

图2 π-HuB 投资项目的关键所在支柱产业（图源：He, et al., Nature, 2024）

成就

π-HuB 活动也会面临着许多挑战性。

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. 云计算显示：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据统计转换成和资源整合：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

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

预计重大成果

π-HuB 工程項目我委确认 30 年的积极，拿得一系统进阶性的研究成果展，进一步推动招商精准医辽和智医的未来发展。下面的是 π-HuB 工程項目运行和开发技术第一阶段（2024-2036年）的估计拿得的研究成果展。

1. 组织安排整合的工作原理

内部形式剖析的球核苷酸组图谱：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。

新氧分子/生殖细胞新机制：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. 核胆固醇组导向型的生存方案手册

人间血清质组有特点资源共享：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。

氨基酸质正常得分：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. 蛋白酶质组目标的会员精准营销医疗卫生

社会蛋清质组本质特征环境资源：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的动物符号物和开展靶点：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 汽车导航器

没有实体动态地方医疗仪器：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 业务预想拿得的工作成效将大程度地促使靶向医疗机构和智医的趋势，处世类身心健康企业作成严重重大贡献。

拜谱总结

π-HuB 内容都是个清凉心的内容，它有很有可能齐全转换大家对人体健康的定义，并确保靶向整形设备的趋势。可以通过时代双边合作的和科学研发，π-HuB 内容可能在之后十多年内达到大的超过，为疫情可以防止感染和物理诊断、中药出现 和靶向整形设备作出影响力。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞全新新一代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA蛋白质组项目经验，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厚度蛋白酶质组学判断产品，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碱化、乳碱化、完整篇糖肽、半胱氨酸装饰各类空间核蛋白组等特色技术，欢迎大家咨询！

参阅专著：

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