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研究创建了一个包含超过400个免疫相关因子的文库，每个因子都用一个独特的DNA条形码标记。利用这个系统，他们能够同时测试数千种组合，并追踪哪些组合触发了向特定免疫细胞的转化。 为了将容易获取的细胞重编程为对抗各种疾病的特定免疫细胞，必须知道这种转化的"配方"。隆德大学的研究人员现已创建了一个包含重编程所需400种因子的文库，并已开始为每种免疫细胞寻找正确的组合——即配方。 我们的免疫系统由不同类型的细胞组成，它们各司其职，保护我们免受疾病侵害。通常，免疫系统非常擅长寻找并摧毁病毒、细菌和癌细胞。但与此同时，这些入侵者也可能发展出逃避免疫系统攻击的策略。 "免疫疗法是一类通过增强或调控免疫系统来帮助身体自我防御的治疗方法。在癌症方面，目前的方法包括例如CAR-T细胞疗法，即对患者自身的T细胞进行基因改造，使其能更好地寻找并杀死癌细胞。这是现代医学中最有前景的方法之一，"隆德大学博士后、该研究的第一作者Ilia Kurochkin说。 尽管取得了进展，但并非所有患者都对当前的治疗有反应。此外，尽管许多免疫细胞对免疫疗法很重要，但它们很稀有，并且难以从患者血液中提取。因此，能够将易于获取的细胞重编程为稀有免疫细胞，这对未来的免疫疗法前景广阔，为当前免疫疗法形式无反应的患者带来了希望。 "然而，进展一直有限，因为我们仍未完全了解控制细胞身份和功能的因子。要将一个更容易获取的细胞——例如皮肤细胞——转化为特定的免疫细胞，我们首先需要知道重编程需要哪些因子，并产生那种特定的细胞身份，"Kurochkin说。 开发重编程技术 因此，研究人员希望开发一种技术来识别重编程稀有免疫细胞群所需的因子。他们创建了一个包含超过400个免疫相关因子的文库，每个因子都用一个独特的DNA条形码标记。利用这个系统，他们能够同时测试数千种组合，并追踪哪些组合触发了向特定免疫细胞的转化。 "我们花了四年时间来开发这项筛选技术并完成文库的构建。这是随后创建免疫细胞重编程‘配方’的基础。根据你想要重编程的、可用于治疗多种疾病的细胞类型，你可以查阅‘配方书’以找到重编程的说明，"领导这项研究的隆德大学分子医学教授Filipe Pereira说。 研究人员已经开发了一个平台来系统地发现此类"配方"，并且已经确定了六种不同类型免疫细胞的配方。目标是继续寻找更多类型免疫细胞及其功能状态的重编程配方。 该方法还首次使得通过重编程生产以前无法获取的免疫细胞成为可能，例如对对抗癌细胞至关重要的自然杀伤细胞。未来，该团队的目标是将这项技术扩展到癌症以外，应用于涉及免疫系统的其他疾病。 "目标是为重编程我们所有的免疫细胞创建‘配方’，这可以加速开发针对癌症、自身免疫性疾病和组织修复的新治疗策略，这些策略可以根据每个人的免疫系统进行定制。下一步是验证利用免疫细胞重编程原理超越癌症治疗的理念，并在自身免疫性疾病模型中测试新的组合，"Pereira总结道。（生物谷Bioon.com） 参考文献： Ilia Kurochkin et al, A combinatorial transcription factor screening platform for immune cell reprogramming, Cell Systems (2026). DOI: 10.1016/j.cels.2025.101457.

GenomeWeb X Matthias Mann  Matthias Mann教授，蛋白质组学领域的奠基人与持续推动者。作为一名物理学家与生物化学家，他早在耶鲁大学John Fenn教授实验室攻读期间，便参与了电喷雾质谱技术的开发，为基于质谱的蛋白质组学奠定了基石。 此后，他始终活跃在科研与转化的前沿，不仅推动蛋白质组学从单一蛋白鉴定迈向单细胞与体细胞分析时代，还联合创办了Evosep等公司，致力于将尖端技术转化为稳定、高通量的标准化解决方案。 目前，Matthias Mann教授担任德国马克斯·普朗克生物化学研究所蛋白质组学与信号转导部门主任，并负责哥本哈根大学蛋白质研究中心的蛋白质组学项目，持续塑造着这一领域的未来。 近日，为纪念GenomeWeb成立25周年，平台访问了Matthias Mann 教授，回顾蛋白质组学过去四分之一世纪的发展历程。 作为电喷雾质谱技术开发的参与者和蛋白质组学领域的奠基人之一，Mann 教授在访谈中不仅回顾了蛋白质组学从“看见一个蛋白质”到“实现细胞分辨率蛋白质组”的跨越式发展，也展望了人工智能与临床蛋白质组学结合的未来方向。 字幕由AI生成  技术演进：指数级增长之路 1 从“看见一个蛋白”到“细胞分辨率的蛋白质组” “我认为是从简单系统向越来越复杂系统的持续发展，”Mann教授在回顾25年发展时总结道。“从最初只能看到大蛋白，到鉴定单一蛋白、蛋白混合物、蛋白复合物、细胞器，直到最终完成完整的真核生物蛋白质组——这花了大约15年。随后是持续的、近乎指数级的发展，如今我们已经能够实现在活体内、细胞分辨的蛋白质组分析。” 他特别强调了鸟枪法蛋白质组学的开创性意义：“25年前，鸟枪法的发展是一个重大突破。我们将所有蛋白质酶解成肽段，如今可以一次测量数十万条肽段，再将它们拼回蛋白质。这是我们工作的基础。”  质谱仪的能力提升：十万倍的飞跃 2 “质谱仪本身的能力，随时间推移提升了约10万倍，而且这一趋势没有放缓的迹象。”Mann教授指出，技术进步是全流程的：“从样品制备、高效液相色谱（HPLC）分离、生物信息学到质谱本身——整个技术链条的能力都在随时间全面提升。” 在这一背景下，Mann教授与Evosep团队共同推动的高通量、标准化液相分离解决方案，正是为了应对日益增长的通量与稳定性需求，让质谱仪的强大能力得以在规模化研究中稳定释放。 从最初识别单一蛋白质，到如今在5分钟内鉴定细胞系中约8000种蛋白质——相当于每天可完成500个样本蛋白质组分析，技术的百万倍提升让他直言“即使在最疯狂的梦里也未曾想象”。  正视挑战：在基因组学的“阴影”与临床的“漫漫长路” 与基因组学的对比：视角决定结论 “是的，毫无疑问，蛋白质组学曾处于其他组学技术，特别是基因组学的阴影之下。”Mann教授坦诚道。“基因组学有人类基因组计划的高光时刻，之后经历平台期，直到深度测序技术出现并持续推动整个领域。” 但他提供了关键的比较视角：“如果与经典生物化学技术相比，蛋白质组学的威力提升了百万倍，可谓极其成功。但如果与深度测序能在数百万个单细胞中所做的相比，蛋白质组学仍然落后。所以，这完全取决于你的参照系。” 临床转化的现实：技术狂飙，落地缓慢 “如果我们能在一次血浆蛋白质组检测中测量所有蛋白质，就能获得一项普适性的临床检验，这将彻底改变医学——因为三分之一的医学问题关乎诊断准确与否。”Mann教授描绘了蛋白质组学的临床梦想。 但他冷静指出：“这梦想多年仍未实现……技术是指数级进步的，但渗透到临床实践的速度，远比我们想象的要慢。” 他举了一个令人深思的例子：“如果你在2002年或2004年问人们，‘人类基因组已完成，展望25年后，它会对医学产生什么影响？’他们肯定会说‘癌症被攻克了，我们会拥有所有这些新药’——但这些都没有发生。临床医学并未因基因组学或转录组学而发生巨变。我们正在推进的临床蛋白质组学也是如此，其影响力远比我或其他人预期的要小得多。”  独特的领域：翻译后修饰（PTM） “蛋白质组学真正独一无二、无可替代的领域，是翻译后修饰。”Mann教授明确表示。“由于本质限制，深度测序方法无法直接检测PTM，而在质谱中，修饰非常容易被发现——肽段的质量与你预期的不同，这就能告诉我们修饰是什么、在哪个位置。” “现在，我们可以在极少的样本量上，规模化地分析数万个磷酸化位点。这是蛋白质组学带来的根本性突破。”  曾经的“不可能”，如今已成现实 “有一个领域我完全判断错了。”Mann教授笑着回忆，“就在大约五年前，有人问我‘你们什么时候能做单细胞蛋白质组学？’我的回答是：永远不可能。没有足够的材料。 但这显然已经实现了。现在人们已经能比较常规地从单个细胞中鉴定出约5000种蛋白质。” “技术不断向前迈进，我们可能在短期内高估它，但在长期却总是低估它。” 他总结了这个反复出现的主题。  未来十年：融合AI，走向临床与系统生物学 面对未来，Mann教授指出了几个明确的方向： 1、释放技术潜力，驶向临床与药物发现“我们需要将这种强大的技术能力‘带上路’，推向临床方向以及药物发现等领域。现在有太多事情可做。” 2. AI将从两个维度重塑蛋白质组学“首先，AI能让我们的数据采集和数据解释变得更好。其次，在系统生物学特别是蛋白质组学中，我们观察的是整个系统对某个扰动的响应——这与传统生物学聚焦于单一蛋白或通路的模式不同。我们的大脑难以应对这种复杂性，而AI可以在这里帮助我们。” 作为 Evosep 的联合创始人，Mann 教授始终为将蛋白质组学技术推向更高效、更稳定的新阶段而努力。Evosep Eno液相分离系统正是这一理念的产物——通过标准化、高通量、低上样量的解决方案，大幅提升蛋白质组学工作流程的稳定性与通量，为科研与临床转化提供可靠的技术支持。 纽辰生物始终致力于推进从样本制备到LC-MS分析的蛋白质组学全流程自动化、高通量进展，非常期待能与更多蛋白质组学研究人员及顶尖实验室携手，共同推动蛋白质组学技术的边界，让蛋白质组学更快、更准、更可及。 本文内容整理自GenomeWeb 25周年专访系列，访谈原文可访问链接查看：https://www.genomeweb.com/proteomics-protein-research/qa-matthias-mann-history-future-potential-proteomics 往期精彩推荐 Cell Systems | Matthias Mann团队单细胞深度视觉蛋白质组学突破：揭示移植结肠类器官的“体内真实”表型 bioRxiv | Mann团队、里尔大学多队列、跨物种尿液蛋白质组学研究，揭秘LRRK2突变帕金森病新型精准诊断标志物 Mol Cell Proteomics | Matthias Mann团队为血浆蛋白组学带来通量与深度的变革 Matthias Mann团队：Evosep+Stellar MS+15N标记蛋白技术，让靶向血浆蛋白质组学更快、更准、更灵敏！ Matthias Mann团队：Evosep Eno与 Sciex ZenoTOF 8600最新联用数据 Mann新作：Evosep One + Astral Zoom，可在10 ng样本中检测出超8000个磷酸化位点 关于纽辰 杭州纽辰生物科技有限公司现坐落在杭州良渚生命科技小镇，公司围绕蛋白研究从蛋白组学、标志物发现、标志物定量、靶点验证到递送材料的评价等技术领域，相关合作产品有Evosep、Newomics等。纽辰生物致力于推进多组学、大分子生物药研究，欢迎感兴趣的老师前来咨询。 商业合作：+86-18658818300                 +86-18657118655 关注我们 更多精彩

"近日，FDA 正式批准 Journavax（suzetrigine） 上市，这标志着一种 全新机制的非阿片类镇痛药物 诞生，也是过去二十年来首个获批用于急性疼痛治疗的 新分子实体（NME）。Journavax 通过独特的作用机制——电压门控钠离子通道 NaV1.8 阻断作用，实现镇痛效果；该批准基于强有力的临床数据，证实其在治疗成人中度至重度急性疼痛中的疗效与安全性。尽管这一突破令人振奋，但 疼痛治疗领域仍存在大量未满足的医学需求。例如，Vertex 公司近期针对腰痛的 II 期临床试验未能显示出相较安慰剂更显著的镇痛效果。目前，多家制药企业正在针对 NaV1.7、NaV1.8 及 NaV1.9 等钠离子通道展开药物研发，这些靶点被认为是未来镇痛药的重要方向。Vertex Pharmaceutical 长期依赖 人源细胞与组织的临床前研究 来筛选药物候选物，这也是其在囊性纤维化和疼痛治疗领域取得成功的重要基础。AnaBios 专注于 原代人体组织与细胞的分离与实验研究，为制药企业在临床前阶段提供 非临床人源数据（nonclinical human data）。在镇痛药物开发中，AnaBios 可直接在 人体腰段背根神经节（DRG）感觉神经元 上测试候选化合物，这些神经元负责将疼痛信号从脊髓传递至大脑，是疼痛通路的关键节点。为什么必须在人源感觉神经元上测试化合物？因为药物在不同物种中的效力和对神经元放电的影响可能存在显著差异。唯有在人类细胞中获得的数据，才能 准确预测临床反应，并为药物开发者和监管机构提供可靠依据。在研发过程中，理解化合物在“疼痛状态”下的作用至关重要。这可以通过 体外疼痛模型（in vitro pain states） 实现。下图展示了两种 NaV1.8 阻断剂（suzitrigine 与 LTGO-33）在体外炎症模型中对自发性神经活动的抑制效果。如果您的公司正在进行 离子通道靶点药物开发（ion channel-targeting programs），AnaBios 可为您提供关键的 人源转化数据（translational human data），帮助降低研发风险，加速临床推进。"