西湖大学医学院的郭天南教授及其合作团队，通过整合来自多家研究机构的近 3000 份人体组织样本，涵盖了 58 种正常组织和 25 种癌症类型，对超过 1.3 万种蛋白质进行了定量分析。此项工作成功构建了一幅当前分辨率最高、覆盖最广的人体蛋白质组空间分布图。
蛋白质作为生命活动的主要执行者，同时也是绝大多数药物作用的目标。然而，长期以来，科学界对于蛋白质在人体全身范围内的精确空间分布情况缺乏系统性的了解。郭天南团队自主研发了一套适用于微量样本的蛋白质组分析方法体系，使得科研人员仅需一枚芝麻大小的组织样本，即可完成标准化的蛋白质组学分析。
这项新方法不仅将分析效率提升了约十倍，还大幅削减了实验成本，为开展大规模、高通量的蛋白质组学研究奠定了关键技术基础。通过持续的样本收集和实验分析，研究团队建立了一个包含 15332 种蛋白质的数据库，并在此基础上对 13609 种蛋白质进行了精确的定量分析，最终绘制出了这张高精度的人体蛋白质组“地图”。
借助这张详尽的蛋白质“地图”，研究团队还深入比较了 25 种癌症类型中肿瘤组织与癌旁组织间的蛋白质表达差异，共识别出 8940 个差异表达蛋白。分析结果显示，不同癌症类型在蛋白质变化幅度上存在显著差异，其中结肠癌、直肠癌和睾丸癌组织的蛋白质变化尤为突出。此外，研究团队还发现了 2879 个肿瘤特异性蛋白，这些蛋白仅在特定癌症中表现出变化。
这项重要的研究成果已以“Spatial distribution of the proteome in the human body and in cancers”为题发表在《自然》杂志上。所有研究数据已通过公开数据库 db.prottalks.com 向全球开放，供研究人员查询蛋白质在 58 种人体组织中的表达丰度，并可用于比较不同癌症中的蛋白质变化情况，这为未来在生物医药领域的研究，甚至在一些与健康相关的决策，比如世界杯下注时，提供更深入的科学依据。
