回顾蛋白质组学的发展历程，本质上是一条研究对象不断复杂化的路径。

早期，质谱技术只能帮助研究者“看见”大分子蛋白；随后，技术进步使得单个蛋白、蛋白混合物、蛋白复合物乃至细胞器得以系统分析。大约 15 年后，人类首次实现了完整真核生物蛋白质组的解析。

此后，蛋白质组学进入指数级发展阶段。如今，研究者已经能够在体内实现细胞类型分辨率的蛋白质组分析，甚至迈向单细胞尺度。这一演进并非单点突破，而是样品制备、液相分离、质谱检测、生物信息学等整条技术链的协同进步。

在过去 25 年中，蛋白质组学最显著的变化来自于质谱及其配套流程的整体提升。

质谱仪本身的性能提升了约 10 万倍，且增长趋势并未放缓。同时，从样品前处理、高效液相色谱分离，到数据采集与计算分析，整个工作流程都在持续被重构和优化。

这一进步带来的直接结果是：
如今，研究者可以在 5 分钟内鉴定一个细胞系中约 8000 种蛋白质，单日完成数百个样本的蛋白质组分析。这在 20 年前几乎难以想象。

蛋白质组学，已经从“低通量、专家型技术”，逐步演变为一种具备规模化潜力的测量平台。

与基因组学相比，蛋白质组学长期显得“声量更小”。人类基因组计划和深度测序技术的成功，使基因组学在科研和临床层面获得了巨大关注。

但从另一个角度看，如果与传统生物化学方法相比，蛋白质组学的能力提升已达到百万倍量级。它并非发展缓慢，而是走在一条更复杂、工程化要求更高的道路上。

蛋白质组学不仅要“测得准”，还要同时解决样品复杂度高、动态范围大、定量稳定性要求极高等现实问题。这也决定了它的发展节奏与基因组学并不完全相同。

在所有应用场景中，临床蛋白质组学被认为是最具颠覆潜力、同时也最具挑战性的方向。

理想状态下，一次血浆蛋白质组检测即可整合现有多种生化与免疫检测指标，全面反映人体状态，从而显著提升诊断准确性。然而，这一愿景至今尚未真正实现。

原因并不在于“测不出来”，而在于临床医学对技术提出了远高于科研实验的要求：
稳定性、可重复性、可解释性、成本控制以及监管合规，缺一不可。

Mann 教授也坦言，即便是基因组学和转录组学，在过去 20 多年中对临床医学的实际改变，也远低于当年的乐观预期。蛋白质组学同样面临这一现实：技术进步是指数级的，但进入临床实践的速度是线性的。

在众多应用中，蛋白质组学拥有一个无法被其他组学取代的核心优势——翻译后修饰（PTM）。

基因测序无法直接检测蛋白质在功能层面的修饰状态，而质谱可以通过分子量变化精准定位修饰类型和位点。如今，研究者已能在极少量样本中，规模化分析数以万计的磷酸化位点。

这些修饰往往直接决定信号通路是否被激活、代谢状态如何变化，也是疾病发生和药物反应的关键分子基础。未来，基于 PTM 的蛋白质组学，可能比“蛋白总量检测”更早进入精准医学场景。

值得注意的是，即便是 Mann 教授本人，也曾低估技术的长期潜力。

在五年前，他曾认为单细胞蛋白质组学几乎不可能实现，因为单个细胞的蛋白质含量极低。但如今，研究者已能较为常规地从单个细胞中鉴定出约 5000 种蛋白质。

这再次印证了一个规律：
我们往往在短期内高估技术，在长期却低估它。

展望未来十年，蛋白质组学面临的关键任务并非继续单纯追求“更强的仪器”，而是如何将现有能力真正推向临床和药物发现。

其中，人工智能将从两个层面深度介入蛋白质组学：一方面，优化数据采集、处理与解释流程；另一方面，帮助研究者理解复杂系统对扰动的整体响应，突破传统生物学对单一蛋白或通路的依赖。

蛋白质组学与 AI 的结合，或将推动生命科学从“局部机制研究”走向真正的系统级理解。

回顾过去 25 年，蛋白质组学已经完成了一次深刻的技术跃迁；而展望未来，它真正的挑战不再是“能不能测”，而是：

这或许正是 Matthias Mann 所期待的——蛋白质组学的下一次关键跨越。