Nature 人体空间蛋白质组图谱扩展到癌症样本，药物靶点毒性评估多了组织分布底图

学术圈重大事件 · 发布 2026-06-18T14:23:59+08:00 · 更新 2026-06-18T14:30:00+08:00

核心结论

Nature 6 月 17 日发表人体与癌症空间蛋白质组论文，研究把多组织蛋白丰度、组织特异性和肿瘤样本联系起来，识别出 1,717 个组织富集蛋白，并将 402 个组织富集蛋白映射到 2,598 个 DrugBank 药物。它为靶点选择、脱靶毒性和肿瘤标志物筛选提供了更细的空间参照，但目前仍是图谱和关联资源，临床解释需要结合疾病队列与功能实验。

Nature 论文 题为 Spatial distribution of the proteome in the human body and in cancers，6 月 17 日发布。研究关注的是蛋白质在人体组织和癌症中的空间分布，而不是仅凭转录组推断功能状态。论文显示，团队识别 1,717 个组织富集蛋白，其中 749 个曾在既有人类蛋白质组或转录组数据中被报告为相应组织富集，另有 480 个组织富集蛋白来自此前覆盖不足的 24 类组织。

这类图谱对基础研究和药物开发的价值在于，它把“一个蛋白是否在某组织中高表达”转化为可比较的空间证据。论文举例称，研究在耳蜗中确认 PANX3 为富集蛋白，并通过合成特异肽段验证其存在。更重要的是，团队将组织富集蛋白映射到 DrugBank 药物靶点，识别出 402 个蛋白对应 2,598 个药物，覆盖 34 类组织；肝脏含有最多组织富集药物靶点，这可能帮助解释药物性肝损伤风险为何频繁出现。

对癌症研究来说，空间蛋白质组不是替代基因组或病理切片，而是补上“蛋白实际在哪里、丰度如何、是否可能成为组织特异毒性来源”的层次。肿瘤标志物、抗体药、靶向药和诊断试剂开发都依赖蛋白层面的定位与丰度证据。若某个候选靶点在肿瘤中高表达、但在关键正常组织中也富集，药物窗口就需要重新评估。

后续影响主要在数据整合。蛋白组图谱若能与 Human Protein Atlas、DrugBank、临床不良反应数据库、单细胞空间组学和癌种队列打通，就会成为靶点优先级排序和毒性预警工具；但如果缺少疾病状态、年龄、性别、治疗史和组织处理批次等背景，单一丰度图谱也容易被过度解读。当前最稳妥的定位，是把它看作人类蛋白空间分布的基础设施更新。

信息来源

• Nature：人体与癌症空间蛋白质组论文

可信度说明

来源为 Nature 同行评议论文，论文页给出发布日期、DOI 和核心图表。条目采用论文公开摘要、正文和图表说明中的可核验数字；关于药物安全和临床转化的判断为基于图谱用途的延伸分析，不代表论文已完成临床验证。

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