人的身体是一个个最为繁琐的程序，由数百千亿个血受损细胞系分解成，这种血受损细胞系多种类型多元，功能性繁琐，另外会因为时段的发生发展。蛋清酶质组学是钻研人的身体蛋清酶质组的科学有效技術水平性工艺，大家对掌握社会怪物学至关关键。而是，人的身体蛋清酶质组的繁琐性时未仅确认DNA组新资料来进行分析，且涉及技術水平性工艺也时未程序性地測量其繁琐性。近来来，蛋清酶质组学技術水平性工艺和统计科学有效技術水平性工艺的思想进步为钻研人的身体出具了新的机遇。单血受损细胞系和空间蛋清酶质组学技術水平性工艺行出具更精益求精的蛋清酶质组新资料，而进一步学习培训和人为智能化技術水平性工艺行帮住大家有效地进行分析和描述这种数据报告。

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新业务就是个雄心壮志勃勃的全球协作新业务，其阶段目标是借助转换和回收充分利用多模态球营养素组数值库库来加强对人们怪物工程学的认识，并力促精准服务医疗机构和智医的發展。还有体现了人癌血细胞、聚集和脏器的倡导关键技艺各种怪物工程时的大分子/癌血细胞长效机制，借助球营养素组数值库库预估疾患投资风险和判断疾患，察觉新的类药靶点以力促仿制药生产制造，回收充分利用球营养素组数值库库评价表独特文字化缓解设计的取舍和整合，各种開發π-HuB导航导航器，回收充分利用人工服务智能化技艺为一个人具备独特文字化的建康维护设计，导致力促因为球营养素组学的实现智能化医疗新当代的迎接。

具体的总体目标

π-HuB 业务亟需顺利通过四种指标来阐释人體血清质组的魅力，并驱动会员精准营销医治的趋势。

1. 察觉人休方式

数字9化解剖学的空间：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：

● 结构/脏器的体细胞组合成 ● 1个细胞核品类的蛋白酶质组成了 ● 細胞内的营养素质组中央分子式网格

探求创造出一个机理：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. 发掘 Meta Homo Sapiens 建模

寿命寿命路径：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。

的情况区域：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：

● 监视大部分临产和引产后分阶段的淀粉酶质组重心路径规划 ● 画出繁杂的疾病發展和新进展的过程 中繁杂血清质组的横面最新波动 ● 知道非隔代遗传原因（这类共融生物学工程组、性社会坏境方法和坏境）对人体本身核胆固醇组的直接影响

加数化建模：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. 创设 π-HuB 导行器

虚假情形室内空间检测设备：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。

真人模特：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。

的状态前景：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。

拓补导航地图图：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： ● 追综的健康运动轨迹 ● 基本概念重大疾病高风险评价方法和较早物理诊断的核心客观因素 ● 助推新的医治指导举措和智能化医治具体方法的进展 能够这几大要求，π-HuB 工程将现已探求人身体蛋清质组的秘密，并积极推动准确整形的快速发展，终于建立“智医”的公司愿景。

图1 π-HuB 顶目的整体阶段目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

要素支柱产业

π-HuB 投资项目将通过六种斜撑来斜撑其任务，并确定其实现目标开展。

1. 身休生物学子样本

来源于丰富化：

● 局解样版：从安全健康爱心捐赠者的遗体局解中得到 的机构、机构和活体样版。 ● 怀双胞胎链表：在换算人们中观看到的基因变异的基因组分，并有利于促进的控制简化症状原因学学习中杂乱的因素的引响。 ● 基本概念年龄层的列队：来源的世界各种的地方具备各种活方式英文和自然环境的个体户的高品质理菌物范本的横纵断面获取。 ● 双向序列研究分析：APP非侵犯性或侵犯性较小的能力，以对于较高的取样几率对身体保健自身或具备有身体保健或手术治疗价值或数据的定位被暴露的患有的样例对其进行取样。

标淮化的参考文献标注：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。

元数据分析规定：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. 在测量系统企业创新

单肿瘤细胞球胆固醇组学 (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。

服务器血清质组学：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。

血浆核蛋白质含量混合物析：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。

工作淀粉酶质组学：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. 估算科技创新性

数据信息梳理与浅析：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。

可讲解人工客服电话智慧 (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。

特大型语言表达对模型 (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. 大有效条件设施设备

政府措施/机构：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。

国际金联合：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. 对外开放网络资源

数据表格共享资源：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。

生物学讯息学基础条件场地设施：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。

计算出架构图：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. 国际性研究探讨项目团队

多课题公司合作：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。

战略决策医疗机构：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。

能力素质建设规划和传统艺术沟通：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。

可以通过这六个支撑点，π-HuB 建设项目将现已推动了其对方，并推动了胆固醇质组学在中医学范畴的应用软件，结果是推动了精准度医药的企业愿景。

图2 π-HuB 顶目的要点体系（图源：He, et al., Nature, 2024）

对决

π-HuB 产品也要面临着部分试炼。

1. 理论学：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. 数据挖掘表格：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据统计转换成和转型：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

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

预计研究成果

π-HuB 投资活动有赖于进行 30 年的埋头苦干，授予一系冲破性的工作成效，持续推进精淮诊疗和智医的经济发展。下面的是 π-HuB 投资活动通电和开发设计时期（2024-203一年）的预期效果授予的工作成效。

1. 组织结构实现的原理

上皮细胞结构类型详细分析的血清质组图谱：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。

新碳原子/组织考核机制：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. 蛋白质组导向性的生存策略指导意见

猿类蛋清质组特殊性信息：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。

球营养物质身体健康得分：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. 淀粉酶质组支撑的准确医疗卫生

人類蛋白酶质组的特点信息：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。

新的怪物标准物和手术治疗靶点：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 导航栏器

虚拟的状态下空间器材：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 创业项目估计确认的非常大的成就将很大地推动了精准扶贫社区医疗和智医的进展，人品类建康创业得到非常大的贡献奖。

拜谱个人总结

π-HuB 新楼盘就是一个兴奋的人心的说说的新楼盘，它有或许撤底转变我对人体内的认识，并确保精准定位服务医用的发展壮大。利用国际英文协作和网络研发，π-HuB 新楼盘有机会在今后几百年内确认重大事件提升，为肠道疾病防范和确诊、药品遇到和精准定位服务医用做影响。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞新的几代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA淀粉酶组项目经验，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深层淀粉酶质组学查重产品，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过酸、乳过酸、完好糖肽、半胱氨酸绘制、室内空间蛋白质组等特色技术，欢迎大家咨询！

参考资料论文：

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