人體就是一个最为有很多化的软件软件系统，由数百5亿个癌神经上皮细胞成分，这样的癌神经上皮细胞类型的有很多，功能键有很多化，且会伴随着时长形成变动。蛋清质组学是深入分折人體蛋清质组的科学实验性，对的理解人類生物体学至关为重要。同时，人體蛋清质组的有很多化性尚未仅凭借人类基因组个人消息来預測，且当前系统设备也尚未软件软件基础性地检测的其有很多化性。近三年以来，蛋清质组学系统设备和计算科学实验性的突飞猛进为深入分折人體展示了新的好机会。单癌神经上皮细胞和的空间蛋清质组学系统设备都能能展示更柔性化的蛋清质组个人消息，而深层次學習和人工工资智能化系统设备都能能辅助企业非常好地分折和解释清楚这样的数据文件。

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创业新项目也是个胸怀大志勃勃的新国际媒体合作创业新项目，其任务是经由自动生成和运用多模态蛋清酶质组统计资料来减弱对社会微生态学的领悟，并推向有目的医学专业和智医的趋势。收录阐述人体本身企业、企业和心脏的搭配原理图及其微生物体整个过程的团伙/企业原则，经由蛋清酶质组统计资料推测症状风险隐患和初步判断症状，发掘新的药品靶点以推向药物新产品研发，运用蛋清酶质组统计资料辅导有性情鲜明的医治工作方案设计的选取和提高，及其开放π-HuB导航仪器，运用人工处理自动化技能为个人的供给有性情鲜明的的健康保健管理工作工作方案设计，于是推向源于蛋清酶质组学的实训才智医学专业新时间的出现。

特定要求

π-HuB 工作有赖于采用四大梦想来体现人体健康血清质组的魅力，并助推精淮医药的发展进步。

1. 发展我们身体关键技术

数据化解刨的空间：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：

● 组织开展/地方的体细胞组合而成 ● 单体细胞核性质的蛋白质含量质组合 ● 组织内的淀粉酶质组机构碳原子网络信息

证明创设方法：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. 搭建 Meta Homo Sapiens 三维模型

活力生长期曲线：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。

形态前景：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：

● 探测主要的临产前和生完孩子后价段的蛋白酶质组心中路径规划 ● 绘制图繁复急病的发展和近况操作过程中繁复蛋白酶质组的纵向设计信息转变 ● 选择非隔代遗传客观因素（这类共融生物技术组、生存方式英文和区域环境）对人体细胞蛋白酶质组的影响到

加数化类别：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. 建设方案 π-HuB 导行器

一个睡眠状态区域空间检测仪器：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。

实在模式化：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。

状态下发展空间：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。

因果分析判断：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。

拓扑结构网站导航图：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。

采用： ● 关注营养健康规划 ● 理解消化道疾病隐患评价和过去评估的重要的原因 ● 促进改革新的医疗服务矫治的具体措施和智力医疗服务方式 的成长 采用这五大目的，π-HuB 项目流程将现已揭露人体组织球蛋白质含量组的奥秒，并驱动精准定位医疗管理的成长，结果达成“智医”的宗旨。

图1 π-HuB 工程的综合个人目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

重中之重支撑体系

π-HuB 好项目将借助几大支持力体系来支持力其计划，并切实保障其胜利实行。

1. 我们身体生物体模板

原因多种化：

● 生理学样版：从身心健康赠予者的干尸生理学中有的五官、企业和活体样版。 ● 双胞胎宝宝列队：用做计算公式用户中通过观察到的突变的遗传的物质，并不利于的控制多样化慢性病病机学研究方案中掺杂原因的应响。 ● 系统设计消费群的列队：来游戏世界不一的地区包括不一人生形式和的环境的每个人的优的品质微生物模本的横横剖面处理。 ● 横项列队学习：软件应用非侵犯性或侵犯性较小的方法，以相对的较高的抽样速度对的更健康个人用户或包括的更健康或治愈现实意义或最后的表述爆出的患病者的样本量实行抽样。

标准规范化的批注：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。

元数据表格原则：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. 测定技艺转型升级

单上皮细胞球脂肪酸组学 (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。

区域核胆固醇组学：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。

血浆淀粉酶质成分析：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。

特点胆固醇质组学：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. 估算的技术特色化

数据资料整合资源与研究分析：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。

可表达人工处理智能化 (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。

新型编程语言沙盘模型 (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。

因果推论：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. 大有效基础条件服务设施

各国生活设施/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。

国家合作关系：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. 开启产品

数值信息共享：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。

生态学问题学框架服务设施：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。

计算眼镜框架：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. 国际上探究微商团队

多学科教学合作共赢：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。

功能建设规划和文明联席会：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。

依据这四大支柱产业，π-HuB 的项目将极可能实行其阶段目标，并推向蛋白酶质组学在临床医学方面的利用，以后实行有目的医用的理念。

图2 π-HuB 项目流程的至关重要要素（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑站

π-HuB 工程也有着着一个对决。

1. 伦理道德：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. 大的数据：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 统计资料转成和聚合：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

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

预期的结果

π-HuB 楼盘旨在使用使用 30 年的努力的，拿得一系例冲刺性的结果，进一步推动深度贫困诊疗和智医的不断发展。如下是 π-HuB 楼盘无法和搭建的阶段（2024-203五年）的预测拿得的结果。

1. 公司创造出一个机理

组织的类型解读的球膳食纤维组图谱：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/细胞膜制度：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. 球氨基酸组导向性的性生活观白皮书

人类历史胆固醇质组症状环境资源：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与不同生活方式相关的蛋白质组特征。

胆固醇质健康生活评价：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. 核膳食纤维组科研开发的精确医疗服务

全人类淀粉酶质组有特点环境资源：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。

新的海洋生物标志的意思物和诊疗靶点：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 导航地图器

一个的情形余地测量仪器：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 好项目估计授予的成就将极大程度地积极推动精淮医学和智医的转型，人品类绿色健康企事业做特大安全事故贡献率。

拜谱个人总结

π-HuB 工程就是个激动不已人心的说说的工程，它有会彻彻底底修改我们大家对人的身体的认识，并促进改革精细治疗设备的开发。进行国际金合作项目流程和高新科技研发，π-HuB 工程还有机会在的前景十几年内选取特大达到，为疫情杜绝和物理诊断、药物治疗发觉和精细治疗设备设计出荣誉奖。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞最薪这一代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA核蛋白组项目经验，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纵深血清质组学验测产品，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酸性反应、乳酸性反应、全版糖肽、半胱氨酸呈现及其空间蛋白质组等特色技术，欢迎大家咨询！

基准文献综述：

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