对组织中细胞的空间、高分辨率的分析将是未来几年生物学的主要前沿方向之一。空间组学（Spatial omics）作为《Nature》2022值得年度关注的七大榜单技术，被誉为“生命科学”的下一个风口。蛋白质是细胞功能的承担者，解析蛋白的时空特异性，是了解组织及疾病中微环境异质性、生命发生发展等特点的关键分子。2022年，科技部发布国家重点研发计划“生物大分子与微生物组”重点专项，明确了空间背景下的蛋白质组学技术对组织微环境研究的重要价值。

 图1、空间背景下的蛋白质组学研究

       传统针对大块组织（bulks）的蛋白质组学分析，在组织均质化过程中失去了空间分布与细胞类型信息，最终获得的质谱信号为组织或细胞裂解液中蛋白表达的平均水平。深度空间蛋白质组学技术，顾名思义，可以精细获得组织内不同细胞和功能区域的蛋白表达谱。通过将空间与细胞类型信息与蛋白质组数据联系起来，从而深入了解组织空间微环境并发现更精准的生物标志物和新的功能机制。

        与其他空间组学技术相比，空间转录组学通过高度多重荧光原位杂交(FISH) 或基于测序的方法来获取空间信息，并基于转录组信息推断蛋白质的表达状态。然而mRNAs 和它们的同源蛋白之间的翻译，是高度调节和非线性的，RNA 表达并不能直接预测蛋白质表达。转录本表达与蛋白质相比具有更高的随机性，与同源 mRNA 相比，蛋白质的变异系数要低得多（下图2）。因此通过直接测量空间维度蛋白质组数据，将更准确地反映特定的细胞功能和状态。

图2、转录组与蛋白质组的比较