人的身体本身是一个个极为非常冗杂的装置，由数百千亿个人的身体组织膜分解成，这类人的身体组织膜结构类型多变，系统化非常冗杂，或者会随着耗时的推移耗时时有发生发生改变。球营养物质组学是的探讨人的身体本身球营养物质组的小学生物学，对的理解人类历史生物新科技学至关是重中之重。但，人的身体本身球营养物质组的非常冗杂性无非仅可不能够 通过表观遗传组个人资料来予测，且总数新科技也无非装置性地测量方法其非常冗杂性。近几载以来，球营养物质组学新科技和计算方法小学生物学的提高为的探讨人的身体本身给予了了新的时候。单人的身体组织膜和环境空间球营养物质组学新科技可不能够 给予了更精致细密的球营养物质组个人资料，而深度的学和手动智能化新科技可不能够 帮住我门更多地介绍和解读这类资料。

2024年12月11日，Nature发表了一篇由国家蛋白质科学中心贺福初院士和苏黎世联邦理工学院Ruedi Aebersold教授联合近百名国际科学家发表的题为“π-HuB: the proteomic navigator of the human body”的观点文献。本文介绍了π-HuB项目，旨在通过生成和利用多模态蛋白质组数据来增强对人类生物学的理解，并推动精准医疗和智医的发展的“大科学”项目。

π-HuB内容就是一个豪情壮志勃勃的國際加盟内容，其对象是凭借自动生成和应用多模态球氨基酸组数值文件表格来增強对我们植物学学的看法，并持续推进精准度医疗器械和智医的发展前景。收录蕴含机体体细胞系、企业和地方的搭建的基本原理还有植物学过程中 的氧分子/体细胞系考核机制，凭借球氨基酸组数值文件表格预测分析问题危险和检测问题，看见新的药品靶点以持续推进仿制药新产品研发，应用球氨基酸组数值文件表格辅导特性化手术治疗规划的挑选和优化网络，还有開發π-HuB导航地图器，应用人工客服电话智力技术水平为每个人具备特性化的更健康监管规划，可以持续推进系统设计球氨基酸组学的操作智慧教育中医学新冠美的来。

重要目的

π-HuB 顶目契机采用3个个人目标来体现人体人体球蛋白质含量组的奥秒，并推向准确医辽的的发展。

1. 出现人体内原因

数据化生理地方：利用单细胞和空间蛋白质组学等技术，将人体分解成一系列数字蛋白质组解剖空间，包括：

● 组织安排/器管的组织细胞组合而成 ● 单一个神经元形式的核蛋白组合成 ● 细胞膜内的血清质组主分子式wifi网络

蕴含整合的基本原理：通过整合多模态数据融合/整合技术，特别是深度学习和基础模型的快速发展，将高分辨率、基于解剖的蛋白质组数据转化为解码细胞/组织/器官的分子/细胞构建原理的绝佳机会，并揭示生物过程的关键分子/细胞机制，即从蛋白质网络到表型的因果关系。

2. 研发 Meta Homo Sapiens 建模

生命的意义期限趋势：深入研究个体一生中人类蛋白质组的动态变化，探索人类蛋白质组如何适应影响健康结果的各种因素。

状态下位置：将整个人体状态空间转换为多个子空间，并通过各种维度进一步分解，例如：

● 监视基本孕前和生完孩子后的的阶段的蛋白酶质组公司趋势 ● 画制僵化妇科疾病进步和进步方式中僵化胆固醇质组的纵向设计动态图的变化 ● 判别非基因遗传的因素（譬如共融微海洋生物组、生存方式和学习环境）对人们蛋清质组的后果

数字9化实体模型：将状态上下文蛋白质组数据与其他人类组学数据整合，并投射到一个名为 Meta Homo Sapiens 的数字化模型中。该模型将使用三维解剖层次结构记录每个级别器官、组织、体液和细胞的数字特征，并包含时间序列帧，每个帧包含在单位时间内测量和增强的蛋白质组数据，以代表人体在特定时间戳的状态。

3. 创建 π-HuB 导航导航器

VR虚拟模式发展空间医疗仪器：将生理表型与蛋白质组导向的时空生化/生物物理信息相结合，创建一个虚拟状态空间仪器。

真实度绘图：将原型 Meta Homo Sapiens 模型从初始身体条件转移到不同的次级状态，以获得真实模型。

方式室内空间：通过模拟每个模型的身体动力学来创建一个涵盖人体所有关键状态的状态空间，并解决基于非侵入性蛋白质组快照和纵向蛋白质组测量的结果预测问题。

因果判定：使用因果推断来识别导致相邻关键状态之间转换的潜在触发因素。

拓扑关系导行图：将每个状态空间视为拓扑导航图，其中每个节点是定义相应生物标志物的关键状态，两个节点之间的边记录了从一种状态转换为另一种状态的触发因素。

APP： ● 关注健康生活点迹 ● 分类症状高风险考核和旱期检验的很重要条件 ● 统筹推进新的医治介入安全措施和自动化医疗服务步骤的快速发展 进行这六大个人目标，π-HuB 大型项目将有机会阐述人的身体蛋白酶质组的探索与发现，并引领正确医疗服务的趋势，终结构建“智医”的企业愿景。

图1 π-HuB 的项目的整体方向（图源：He, et al., Nature, 2024）

关键因素柱石

π-HuB 大型项目将依赖四大核心来撑起其受众，并提高认识其取得胜利实行。

1. 人的身体微生物子样本

渠道丰富多彩化：

● 解刨样品：从健康生活爱心捐赠者的遗体解刨中才能得到的生殖器官、聚集和活体样品。 ● 双胞胎宝宝序列：使用于估算消费群中通过观察到的变种的显性基因营养成分，并有利于促进抑制繁杂疾患病征学学习中相互应响原因的应响。 ● 立于消费者的序列：源于世界上差异区县更具差异的生活原则和环境的个体工商户的优安全性能生态学样版的横横断面收藏。 ● 水平垂直链表实验：利用非渗入性或渗入性较小的技能，以相较较高的采集几率对建康个体户或具建康或手术治疗寓意或结杲的举例暴露自己的病患者的范本来进行采集。

条件化的注脚：所有样本都需要进行良好的、一致的注释，包括临床和人口统计学信息，例如问卷调查、物理测量、生化测试、医学影像数据、与疾病易感性相关的遗传变异记录以及可穿戴设备记录等。

元数据文件标准：使用通用的元数据标准进行注释，以确保数据可访问性、互操作性和基于人工智能的数据整合。

2. 在测量能力创新性

单神经元蛋清质组学 (SCP)：通过加速和基准测试基于质谱的技术如nanoPOTS、SCoPE-MS和scPiMS，以及开发完全集成/自动化的纳克级样品制备和单分子蛋白质测序技术，以提升分析通量。

个人空间淀粉酶质组学：利用深度视觉蛋白质组学技术或其衍生技术进行分析，并开发基于人工智能的组织成像导航技术，实现高通量和像素格式采样，同时整合多模态数据。

血浆蛋白酶质混合物析：应用基于质谱或亲和力的技术进行血浆蛋白质组分析，以同时分析数千个蛋白质在数千个血浆样本中的高通量。

效果淀粉酶质组学：开发和应用稳健的技术，以生成指示蛋白质组功能状态的多维蛋白质组数据，例如翻译后修饰、结构状态、定位和相互作用。

3. 计算公式能力全新

数据统计结合与深入分析：开发数据驱动的建模方法，例如自动机器学习 (autoML)，以近似许多虚拟和现实世界系统。

可讲解劳动力智能化 (XAI)：开发 XAI 方法，以提供蛋白质组分析结果的清晰和可理解的解释，并验证人工智能驱动的假设。

特大型文学语言对模型 (LLM)：建立先进的 LLM，以理解并生成蛋白质组学领域的特定语言，并分析大量生物医学文本。

因果逻辑推理：使用因果推理方法来识别导致相邻关键状态之间转换的潜在触发因素。

4. 大科学技术基础框架建筑设施

欧洲国家公用设施/中心点：建立国家设施/中心，用于收集和处理多层蛋白质组数据，并具备高吞吐量和高性能计算能力。

全国合作项目：与世界各地的现有基础设施合作，例如荷兰蛋白质组学中心和澳大利亚的 ProCan。

5. 发展自然资源

数据库手机共享：将 π-HuB 产生的（非敏感）原始数据通过实施可查找、可访问、可互操作和可重用 (FAIR) 数据原则的数据门户网站直接提供给国际科学界。

生物制品数据学基本知识的设施：开发将蛋白质组学图谱整合到 UniProt 中的生物信息学基础设施，以便向整个生命科学界提供信息。

折算架构图：开发一个基于 π-HuB 分子和空间数据的网络版 Meta Homo Sapiens 计算框架，以便临床医生和患者可以免费查询医疗干预策略。

6. 国际级探析管理团队

多科学合作协议：由研究人员、软件工程师、临床医生、病理学家、项目经理、管理人员、财务人员、律师、商业实体等组成的国际研究团队。

管理决策培训机构：由执行委员会和顾问委员会领导，并遵循明确的治理和问责制指南。

本事搭建文化传承教育沟通交流：通过奖学金/研究员计划促进国际研究人员之间的思想交流和研究成果交流，并吸引更多年轻科学家参与该项目。

凭借这六个先导性，π-HuB 内容将有机会满足其学习目标，并促进改革核蛋白组学在医学研究的领域的应运，终极满足招商精准医疗管理的公司愿景。

图2 π-HuB 创业项目的至关重要支撑（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑战

π-HuB 建设项目也面对着点终极挑战。

1. 论理：建立一个共同的、灵活的、普遍接受的框架，以应对伦理和监管方面的挑战。

2. 大数剧：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据报告出现和合并：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

4. 模型：构建一个复杂的计算机驱动的人体蛋白质组 Meta Homo Sapiens 模型。

实际科研成果

π-HuB 新項目宗旨在经由 30 年的全力，得到一编冲刺性的工作重大成就，积极推动会员精准营销医疗器械和智医的成长。以下的是 π-HuB 新項目启动时和开发管理阶段中，（2024-203两年多）的预期目标得到的工作重大成就。

1. 集体建设方案道理

血细胞的类型解读的蛋清质组图谱：建立包含所有主要器官和组织的细胞类型解析的蛋白质组图谱，揭示不同细胞类型的蛋白质表达、亚细胞定位、翻译后修饰和相互作用。

新原子/神经元体系：发现新的分子/细胞机制，解释不同细胞类型和组织功能的多样性。

2. 胆固醇质组主导性的衣食住行方试要点

猿类蛋白酶质组特点教育资源：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与不同生活方式相关的蛋白质组特征。

蛋清质安全得分：开发一个基于神经网络或大型语言模型的蛋白质健康评分系统，为个人提供个性化的健康指导。

3. 膳食纤维质组市场导向的会员精准营销医院

物种进化营养物质质组特性资源共享：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的怪物因素物和医疗靶点：发现新的蛋白质组生物标志物和治疗靶点，用于疾病的早期诊断和精准治疗。

4. π-HuB 汽车导航器

虚拟现实游戏的状态房间机器设备：开发一个虚拟状态空间仪器，用于追踪人体健康轨迹、预测疾病风险和制定精准治疗方案。

智医：实现“智医”的愿景，通过人工智能技术为个人提供个性化的健康管理方案。

π-HuB 的项目估计拥有的技术成果将极大值地驱动脱贫攻坚医学和智医的發展，为人处事类的健康企事业作成重点分享。

拜谱总结

π-HuB 创业楼盘一个兴奋的内心的创业楼盘，它有概率徹底影响让我们对人体本身的领悟，并促进改革招商深度贫困诊疗的经济发展。完成全球合作协议和科技发展革新，π-HuB 创业楼盘已成定局在末来几十块年内选取重大项目冲刺，为疾患预防措施和的诊断、药剂察觉和招商深度贫困诊疗得出功劳。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞近期新一代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA球蛋白组项目经验，结合Astral质谱仪高稳定性、高灵敏度、高通量、高深度的特性对样品制备、分离技术、算法软件、实验设计全流程进行多维迭代更新，助力公司的DIA蛋白组产品全线升级，推出了DIA-Ultra深层次核膳食纤维组学查重产品，达到万级蛋白深度检测（最高可超越12k），在此基础上也开展了磷硝化作用、乳硝化作用、完正糖肽、半胱氨酸体现各种环境核蛋白组等特色技术，欢迎大家咨询！

参看资料：

He F, Aebersold R, Baker MS, Bian X, Bo X, Chan DW, Chang C, Chen L, Chen X, Chen YJ, Cheng H, Collins BC, Corrales F, Cox J, E W, Van Eyk JE, Fan J, Faridi P, Figeys D, Gao GF, Gao W, Gao ZH, Goda K, Goh WWB, Gu D, Guo C, Guo T, He Y, Heck AJR, Hermjakob H, Hunter T, Iyer NG, Jiang Y, Jimenez CR, Joshi L, Kelleher NL, Li M, Li Y, Lin Q, Liu CH, Liu F, Liu GH, Liu Y, Liu Z, Low TY, Lu B, Mann M, Meng A, Moritz RL, Nice E, Ning G, Omenn GS, Overall CM, Palmisano G, Peng Y, Pineau C, Poon TCW, Purcell AW, Qiao J, Reddel RR, Robinson PJ, Roncada P, Sander C, Sha J, Song E, Srivastava S, Sun A, Sze SK, Tang C, Tang L, Tian R, Vizcaíno JA, Wang C, Wang C, Wang X, Wang X, Wang Y, Weiss T, Wilhelm M, Winkler R, Wollscheid B, Wong L, Xie L, Xie W, Xu T, Xu T, Yan L, Yang J, Yang X, Yates J, Yun T, Zhai Q, Zhang B, Zhang H, Zhang L, Zhang L, Zhang P, Zhang Y, Zheng YZ, Zhong Q, Zhu Y; π-HuB Consortium. π-HuB: the proteomic navigator of the human body. Nature. 2024 Dec;636(8042):322-331. doi: 10.1038/s41586-024-08280-5