代谢组学+蛋白组学，这家CRO整合多组学数据，高精度、高通量捕获生物标志物

“基因组学和蛋白质组学告诉你什么可能会发生，而代谢组学则告诉你什么确实发生了。”

据Mordor Intelligence数据，全球代谢组学市场规模预计将从2023年的20.4亿美元增长到2028年的34.4亿美元，复合年增长率为11.02%。蛋白质组学市场规模预计将从2023年的254.6亿美元增长到2028年的381.5亿美元，复合年增长率为8.42%。

继基因组学和蛋白质组学后，代谢组学快速发展，其市场规模虽然与蛋白质组学相比尚存在差距，但从复合年增长率来看，前景可观。诸多公司不局限于单一组学思路，而是采用多组学联合思路进行整合分析。Panome Bio（以下简称“Panome”）就是这样一家——提供代谢组学和蛋白质组学等技术服务的公司。

Panome总部位于圣路易斯，成立于2022年。2023年3月，Panome完成了600万美元的增长融资。融资由Telegraph Hill Partners领投，Bio Generator Ventures参投，领投方的联合创始人Deval Lashkari、合伙人Rob Capone和Alex Herzick将加入Panome董事会。

对Panome的发展方向起关键作用的是公司创始人Gary J. Patti，Patti是圣路易斯华盛顿大学医学院的化学和遗传学教授，也是Michael and Tana Powell教授（该职位由华盛顿大学理事Michael“Mike”Powell和他的妻子Tana捐赠）。

Gary Patti（图源：Patti Lab官网）

Patti是代谢组学领域的顶尖研究人员，获诸多荣誉，Patti实验室也是代谢组学领域的佼佼者。Patti的研究重点是开发和应用基于质谱和核磁共振的代谢组学技术，通过开发黄金标准软件工具和商业基准工具包，推动了代谢组学领域的发展。他的突出贡献之一是开创了证明代谢组学数据中普遍存在高噪声的认证技术，这也是公司Next-Generation Metabolomics™（下一代代谢组学）平台的基础。

 Patti教授所获荣誉 动脉网制图

代谢组处于系统生物学的最下游，是最接近生物表型的组学。通过考察生物体系在某一特定时期内受到刺激或扰动前后所有小分子代谢物(分子量小于1500Da)的组成及含量变化，可以判断代谢物与病理变化的相关关系。

代谢组学的数据无疑对疾病诊断和药物研发的意义重大，但也十分复杂。在单个样本的原始数据中就可以检测到数以万计的信号，但这些信号中的绝大多数都是“噪音”。原始数据的获取固然重要，而减少数据集的噪声干扰，对数据进行分析和解读的过程也不可轻视，Panome还提供数据整合与分析服务。

 （图源：Panome官网）

Panome的Next-Generation Metabolomics™如何促进高通量生物标记物的发现？首先，平台通过多种互补的液相色谱-质谱（LC-MS）测定完成广泛的代谢物分析。其次，平台提取和识别原始数据中的代谢物信号。最后，平台对数据进行统一化处理，并应用统计和机器学习方法得到高质量和易解读的代谢组学数据，阐明与目标样本组关系最密切的代谢物。

Next-Generation Metabolomics™不只是与预定义的代谢物库进行比对，而是扫描原始数据，查找所有存在的代谢物信号，并将这些信号与全面的小分子数据库进行比对，从而提供客观的全面代谢视图以及具有针对性的数据分析。

 （图源：Panome官网）

具体而言，Next-Generation Metabolomics™的优势如下：

·增加纵向或历时性分析

使用非靶向代谢组学结合机器学习进行纵向或历时性测量，可以客观全面地了解代谢过程在时间维度的变化，有利于发现与疾病相关的代谢物生物标记物。

·样本范围大

将非靶向代谢组学应用于包含数千个样本的人群研究中，可以改善预后医学。同时，利用Panome的专有参考文献库（Next-Generation Metabolomics™的特异性功能）可以对其他检测方法进行补充。

·多种药物浓度条件下进行

在多种药物浓度下进行非靶向测定，能够识别有潜力靶向多种蛋白质的化学物质，有助于深入了解药物结合的亲和力，绘制药物靶标图。

·通路分析

利用定制的实验工作流程，找出与特定途径、生物功能或疾病过程相关的代谢物，可以深入了解样品的代谢动力学。

Next-Generation Metabolomics™的衍生平台还包括Next-Generation Lipidomics™（下一代脂质组学）、Next-Generation Metabolic Flux（下一代代谢通量分析）和定制panel（组合）的靶向代谢组学。

Next-Generation Lipidomics™可对每类脂质中的多种单个脂质进行分析，以评估样品中的脂肪酸组成，包括神经酰胺、甘油磷酸胆碱和木犀草素等，可以阐明用于诊断的脂质生物标记物以及评估治疗靶点等。

代谢通量分析是用计量矩阵模型表示拟稳态假设下胞内反应的一种定量分析方法，通过稳定同位素标记实验可以跟踪代谢物的转化途径。进行代谢组学检测后，通常会确定一组代谢物或生物标记物。一旦确定了一组代谢物，就可以进行靶向代谢组学筛选，设计定制panel。

（图源：Panome官网）

蛋白质组学应用于研究生物系统中蛋白质的结构、功能和表达模式，是了解蛋白质与疾病之间联系的重要工具。通过Panome的蛋白质组学平台，用蛋白质组学补充的代谢组学数据，可以更好地了解代谢途径。Panome Bio有两个非靶向蛋白质组学平台，一个平台是基于生物流体的，另一个是基于组织的。

基于生物流体的平台由Seer Proteograph™XT（基于纳米粒子对大规模蛋白进行可重复性定量分析，使无偏差高通量探寻生物标记物成为可能）与赛默飞世尔Orbitrap Astral质谱仪联用，通过高通量工作流程实现广泛的覆盖范围。更全面的蛋白质组视图，可以进行更稳健的多组学分析，进一步剖析未知肽变体。

平台对生物流体，如血浆、血清、尿液、脑脊液(CSF)或多种物种的条件培养基进行了优化，能够实现全面深入的蛋白质组分析。与传统方法相比，能捕获更多低丰度蛋白质（泛指蛋白质组中相对含量低，难于检测的蛋白质），检测范围更广的蛋白质变体，且可以应用于非小细胞肺癌(NSCLC)、阿尔茨海默病和大规模研究中。

 平台工作流程图（图源：Panome官网）

与生物流体相比，基于组织的蛋白质组学鉴定的优势在于可以兼容包括组织、细胞、生物流体等多种样品类型。同时，它可以靶向多种蛋白质，适合大规模蛋白质组分析，鉴别蛋白质的种类多（据Panome预计可鉴定多达3,000多种蛋白质）。而且所需样品量和重量小，仅为25µL和10mg。

 平台工作原理（图源：Panome官网）

除非靶向蛋白质组学外，Panome还布局靶向蛋白质组学，靶向蛋白质组学检测法可对复杂生物样本中的特定蛋白质组进行高精度的定量和定性测量。这种方法主要针对预选的蛋白质目标或panel，通常用于验证候选生物标记物、研究信号通路或以受控和靶向的方式监测与疾病相关的蛋白质变化。

Panome提供多重反应监测（MRM）质谱法，通过多重检测准确定量地测量蛋白质。这种方法使用成对的未标记和稳定同位素标记的内标来检测每一条肽，并按照CPTAC(临床蛋白质组肿瘤分析联盟)指南进行验证，获得具有特异性、可重复性和准确性的测定结果。

 （图源：Panome官网）

Panome预先定义的MRM图谱包括人血浆中的270种蛋白质或小鼠血浆中的375种蛋白质，其中包括与癌症、心血管疾病、炎症以及其他疾病和信号通路相关的蛋白质。靶向蛋白组合涵盖了癌症、神经退行性疾病、血液疾病、糖尿病和自身免疫性疾病等多种潜在的疾病生物标记物，可应用于多治疗领域，无疑推动了蛋白质组学下游产业链的发展。

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在“后基因组时代”，蛋白质组学和代谢组学的发展方兴未艾。国外企业布局较早，包括赛默飞、安捷伦、Metabolon、岛津制作所、布鲁克和Waters Corporation等。与之相比，国内起步较晚。但不断增长的需求使得新技术和思路层出不穷，蛋白质组学和代谢组学的应用领域和场景也不断拓展。

《“十四五”生物经济发展规划》将蛋白质组作为生物经济的重要领域之一，提出要发展蛋白质组学技术和检测技术，加快推进生物科技创新和产业化应用。代谢组学和蛋白质组学在药物研发和临床试验的精准医疗领域前景广阔，尚待释放的潜力不断维持着国内融资市场的活跃态势。