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基于质谱技术原理，用一个样本同时检测蛋白质、脂质和代谢物等多组学指标是已经比较成熟的实验室研究手段，但临床应用并不广泛。最大的障碍不是质谱灵敏度，而是样本前处理，其中，自动化水平提升成为破局关键，而磁珠法成为重要解决路径。

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引言：为什么我们要关心“多组学”？

基因组学和转录组学告诉我们“可能会发生什么”，但它们无法回答“当下正在发生什么”。一个基因突变不一定导致蛋白质功能改变，一段mRNA的高表达可能因蛋白质的翻译后修饰而被完全抑制。要真正理解疾病状态、指导个体化治疗，我们需要直接测量蛋白质、脂质和代谢物等物质。这就是“多组学”的价值，而质谱技术，正是同时测量这三类分子的最有力工具。


2026年3月，加拿大不列颠哥伦比亚大学的Arad和Foster在Expert Review of Proteomics上发表了一篇重要综述，题为《面向临床应用的大规模质谱组学》[1]。文章的核心判断是：质谱技术的发展推动临床研究从传统的DNA/RNA分析转向对蛋白质、脂质和代谢物的下游分析。

一、多组学：一个样本，多份报告

传统的质谱检测，通常一次只关注一类分子，如果要同时获取多类分子信息，就必须分别采集多管血液、进行不同的前处理，费时耗力。综述中重点介绍了一种样本前处理方法：甲基叔丁基醚（MTBE）提取法，可以分离蛋白质、脂质、（极性）代谢物。

一个样本同时产出蛋白质组、脂质组、代谢组三份“分子体检报告”。这不仅大幅提高了样本利用率，更重要的是，三组数据来自同一份生物材料，消除了不同采血管、不同处理时间带来的批次差异，使跨组学整合分析更加可靠，这正是多组学相比“分别检测”的核心优势。

二、自动化的必要性：手工前处理撑不起大规模临床研究

技术原理已经成熟，但为什么多组学还没有成为临床常规？综述给出的答案是：通量和重现性。多组学的工作流程极其复杂：从样本分装、添加内标、MTBE提取、分层收集、蛋白沉淀洗涤、酶解、肽段纯化，到脂质层复溶、代谢物层干燥……每一步都需要精准操作。如果全部手工完成，一个熟练技术员一天最多处理几十个样本，而且批间差异难以控制。因此，通量和重现性限制了其大规模应用，而自动化则是突破口。

综述列举了两个代表性进展：

Vu等人（2024） 使用双头PAL自动进样系统，从25微升EDTA血浆中自动提取蛋白质、脂质和代谢物，实现了样品制备的无人值守[2]。

Donati等人（2023） 采用双机器人系统：第一个机器人负责细胞培养和采样，第二个机器人负责样本制备，实现了从“活细胞”到“质谱样品”的全自动链条[3]。

这些研究证明：多组学自动化不仅是可能的，而且已经在小规模研究中得到验证。但要推广到日常临床检测，还需要更标准化、更集成化的解决方案。

三、从“可行性”到“常规化”：还有多远？

综述作者清醒地指出，多组学从实验室走向临床，仍面临三大障碍：

1.仪器通量：

质谱本质上是一个串行分析仪器，一次只能检测一个样本。虽然通过DIA、离子淌度、Astral分析器等新技术，通量已提升到每天数百样本，但相比生化分析仪的每小时数千测试，仍有差距。

2.数据复杂性：

多组学产生的是海量高维数据，需要复杂的生物信息学能力。综述特别强调：传统监督式方法（如t检验、ANOVA）会遗漏大量跨组学交互信息，推荐使用无监督整合模型（矩阵分解、网络分析、深度学习等）来挖掘真正的生物学信号。

3.前处理标准化：

这是目前公认的最大瓶颈。不同实验室使用的提取试剂、离心条件、酶解时间千差万别，导致结果难以横向比较。要实现多组学的临床落地，必须有统一、可追溯、易于自动化的前处理方案。

四、科华视角：磁珠法是通往多组学自动化的关键路径

Arad和Foster的综述文章[1]指出，样本前处理的自动化和标准化是多组学从实验室走向临床常规的最大瓶颈，并明确将磁珠辅助的样本制备方法列为突破自动化瓶颈的关键技术之一。磁珠法容易实现自动化、高通量、批间重现性也好，且能显著提示实验效率，并已在蛋白质组、代谢组和脂质组等多组学质谱检测中得到应用[1，4-6]。

该综述对磁珠法的认可，恰恰与科华生物在磁珠法自动化前处理领域的深耕高度契合。基于IVD领域的技术深耕，科华已自主开发了KHB Nova 9600/96/16系列磁珠法前处理产品，大幅提升质谱样本前处理自动化水平，并且全面契合2026 版质谱前处理专家共识[7]要求。

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五、未来展望：当多组学成为常规

多组学特别适用于那些“基因型-表型不匹配”的复杂疾病，比如，为什么两个携带相同基因的患者对同一靶向药物的反应截然不同？答案很可能藏在蛋白质和代谢物的层面。

未来质谱多组学筛查很有可能成为临床常规分子筛查：用一管血、一套自动化流程，同时获取蛋白质、脂质和代谢物的全景图谱，在疾病出现临床症状之前捕捉到分子层面的异常，从而实现真正的预防性、个体化医疗。这条路不会一蹴而就，但方向已经清晰，科华也将持续关注多组学质谱检测的前沿进展，并不断推出创新方案满足用户多样化需求。

版权说明：本文基于2026年公开发表的学术综述进行解读，旨在传递学术信息，不构成医疗建议。科华生物致力于推动临床检验方法的标准化与规范化。

参考文献
[1] Arad M, Foster LJ. Toward large-scale mass spectrometry-based omics for clinical applications[J]. Expert Review of Proteomics, 2026, 23(3): 63-77.
[2] Vu N, Maile TM, Gollapudi S, Gaun A, Seitzer P, O'Brien JJ, Hackett SR, Zavala-Solorio J, McAllister FE, Kolumann G, Keyser R, Bennett BD. Automated preparation of plasma lipids, metabolites, and proteins for LC/MS-based analysis of a high-fat diet in mice [J]. Journal of Lipid Research, 2024, 65(9): 100607.
[3] Donati S, Mattanovich M, Hjort P, Jacobsen SAB, Blomquist SD, Mangaard D, Gurdo N, Pastor FP, Maury J, Hanke R, Herrgard MJ, Wulff T, Jakocunas T, Nielsen LK, McCloskey D. An automated workflow for multi-omics screening of microbial model organisms[J]. npj Systems Biology and Applications, 2023, 9: 14.
[4] Gegner HM, Naake T, Aljakouch K, Dugourd A, Kliewer G, Müller T, Schilling D, Schneider MA, Kunze-Rohrbach N, Grünewald TGP, Hell R, Saez-Rodriguez J, Huber W, Poschet G, Krijgsveld J. A single-sample workflow for joint metabolomic and proteomic analysis of clinical specimens [J]. Clinical Proteomics, 2024, 21: 49.
[5] Muehlbauer LK, Jen A, Zhu Y, He Y, Shishkova E, Overmyer KA, Coon JJ. Rapid multi-omics sample preparation for mass spectrometry[J]. Analytical Chemistry, 2023, 95(2): 659-667.
[6] Arnst TF, Hemmer S, Fecher-Trost C, Wagmann L, Meyer MR. Optimizing multiomics sample preparation: comparative evaluation of extraction protocols for HepG2 cells[J]. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 2025, 418: 813-827.
[7] 中华医学会检验医学分会分子诊断学组, 中华医学会检验医学分会临床生物化学学组, 中国医师协会检验医师分会临床质谱检验学组, 等. 液相色谱-串联质谱自动化前处理设备与临床应用专家共识(2026版)[J]. 中华检验医学杂志, 2026, 49(6): 631-639.