在4天的学术会议中，近200名科学家在共计50多场主论坛或分论坛进行了学术报告。这些科学家来自20多个国家和地区，人数最多的是美国、德国、中国，代表了蛋白质组学研究的高地。韩国作为本次会议的举办地，也是学术报告人数较多的国家。

图 报告人来自的国家和地区

虽然这些报告的内容涉及蛋白质组学的方方面面，但大部分汇报还是围绕以下十大热点领域：

热点一：单细胞蛋白质组学

单细胞技术为我们利用细胞分型来识别靶标和更好地理解疾病的机制提供了新的机会。继单细胞测序之后，单细胞蛋白质组学研究已成为新的趋势。本次会议中有两个以单细胞蛋白质组学为主题的分论坛，有十几场相关报告为我们介绍了单细胞蛋白质组学的最新技术进展和应用。

表1 单细胞蛋白质组学相关报告

在9月19日的全体会议上，Matthias Mann做了题为《Technological Advances in MS-based Proteomics Applied to Single Cell Type Analysis in Cancer Tissues》的报告。报告中Matthias Mann强调持续发展以及让蛋白质组学与生物和临床更相关是长期的任务，并介绍了他们团队的主要研究方向：单细胞蛋白质组学（质谱技术）；将质谱方法转化到生物医学研究（临床蛋白质组学）；信号转导和生物问题观察（翻译后修饰分析）；生物信息学和暗蛋白质组学（生物信息学）。然后介绍了他们团队目前的主要工作：用机器学习和深度学习赋能蛋白质组学技术；发展创新的质谱技术-单细胞深度可视化蛋白质组学（DVP）；临床案例：用DVP技术研究皮肤药物反应疾病，并找到对应的临床治疗方案。

图 Matthias Mann报告现场

热点二：空间蛋白质组学

临床组织通常是异质的，在原位空间水平上研究蛋白质的定位和表达，对于分析这种异质性，研究组织微环境，辅助精准医疗的诊断和预后具有重要价值。因此空间蛋白质组学近年逐渐受到关注。本次会议中有两个以空间蛋白质组学为主题的分论坛，有十场报告围绕空间蛋白质组学展开。

表2 空间蛋白质组学相关报告

热点三：互作蛋白质组学

蛋白质是典型的蛋白质复合物的一部分，在细胞内的特定位置起作用。许多疾病如癌症和痴呆都与蛋白质的错误定位和异常的蛋白质相互作用有关。本次大会中有近20场报告与互作蛋白质组学相关。

表3 互作蛋白质组学相关报告

在9月19日下午的全体会议上，Kathryn Lilley做了主题为《The Orchestration of Subcellur Processes through RNA and Proteins Interactions》的报告，该报告介绍了LOPIT（研究蛋白质组亚细胞谱）、OOPS（RNA结合蛋白质组学）、LoRNA（转录组的亚细胞谱）、pRoloc（计算工作流）四种经典技术方法用于三个方向的研究：1）RNA和蛋白相互作用；2）测定亚细胞的蛋白质组和转录组；3）捕捉到了RNA和蛋白的空间动态重定位。

图 Kathryn Lilley报告现场

热点四：大规模高通量蛋白质组学

大规模队列研究是疾病标志物发现的基础。质谱技术和样本前处理技术的发展使得大规模临床队列研究成为可能。本次会议中有近20场报告与大规模蛋白质组学研究相关。

表4 大规模高通量蛋白质组学研究相关报告

热点五：血浆蛋白质组学研究

血浆蛋白质组是人类蛋白质组中最复杂的一个类别，对疾病诊断和疗效监测具有重要意义。随着低丰度富集技术和高深度质谱检测技术的成熟，血浆蛋白质组学研究越来越广泛。本次会议中有近10场报告与血浆蛋白质组相关。

表5 血浆蛋白质组学研究相关报告

热点六：多组学研究

疾病的发生和发展受到不同维度复杂的调控，多组学整合研究是探索疾病机制的钥匙。特别是蛋白质基因组分析为许多疾病解析和标志物发现提供了有效的策略。本次大会中有十几场报告与多组学研究相关。

表6 多组学研究相关报告

热点七：人工智能（AI）

深度学习等人工智能（AI）技术已经实现了许多实际应用，并引起了广泛的关注。利用深度学习进行质谱数据处理，大规模队列数据分析等方面展现了巨大的潜力。本次会议中有两个以AI为主的分论坛--人工智能和质谱分析和AI与生物信息，有十几场报告围绕AI展开。

表7 人工智能相关报告

热点八：精准医学

蛋白质组学极大的促进了精准医学的发展，特别是在癌症中，精准医疗在治疗大多数癌症患者方面取得了广泛的成功。本次会议中有30多场报告与精准医学相关，涉及基于蛋白标志物的精准疾病分型、诊断，以及创新药物靶点发现的精准治疗等。

表8 精准医学相关报告

表8 精准医学相关报告

表8 精准医学相关报告

在9月18日的全体会议上，Yu-Ju Chen做了主题为《Evolution of Micro-to-nano Proteomics toward Precision Oncology》的报告。Yu-Ju Chen在报告中强调，蛋白基因组学能够给予给药的信号通路信息，蛋白质组学可以参与癌症早期检测和治疗、晚期药物反应监测以及复发和药物耐受分析。并介绍了蛋白质组学的技术发展：从微米到纳米级，如单细胞蛋白质组学芯片和微米级磷酸化芯片。最后Yu-Ju Chen介绍了他们的研究成果：通过10个细胞的蛋白质组学和蛋白质磷酸化修饰分析，为奥希替尼耐受的非小细胞肺癌病人，提供新的治疗方案。

图 Yu-Ju Chen报告现场

图 Yu-Ju Chen报告现场

热点九：癌症蛋白质组学

癌症仍然是人类健康的主要威胁之一。蛋白质组学是发现癌症生物标志物预测治疗效果的和药物靶点开发的一个有前途的领域。本次会议中有30多场报告与癌症研究相关，涉及癌症免疫机制、新治疗靶点、肿瘤分型和诊断、单细胞图谱等。

表9 癌症蛋白质组学相关报告

表9 癌症蛋白质组学相关报告

热点十：药物蛋白质组学

大多数药物作用于蛋白质，基于蛋白质组学的药物靶点发现和药物治疗效果评价是很多研究关注的方向。本次会议中有十几场多场报告与药物研究相关，涉及耐药机制、个体化治疗策略、药物-靶点-表型互作、药物靶点发现，治疗效果评价等。

表10 药物蛋白质组学相关报告返回搜狐，查看更多