肿瘤相关巨噬细胞的蛋白质组学分析

肿瘤相关巨噬细胞的蛋白质组学分析演讲人01引言：肿瘤微环境中的“双面使者”与蛋白质组学的独特价值02肿瘤相关巨噬细胞的生物学特征：从极化状态到功能异质性03挑战与未来方向：迈向精准医学的TAMs蛋白质组学研究04结论：蛋白质组学引领TAMs研究进入“精准时代”目录肿瘤相关巨噬细胞的蛋白质组学分析01引言：肿瘤微环境中的“双面使者”与蛋白质组学的独特价值引言：肿瘤微环境中的“双面使者”与蛋白质组学的独特价值肿瘤的发生、发展与转移并非孤立事件，而是肿瘤细胞与肿瘤微环境（TumorMicroenvironment,TME）相互作用的结果。在TME的复杂细胞网络中，肿瘤相关巨噬细胞（Tumor-AssociatedMacrophages,TAMs）是最丰富的免疫细胞群体之一，占比可高达50%以上。如同“双面使者”，TAMs在极化状态的影响下，既能发挥抗肿瘤免疫、清除肿瘤细胞的“守护者”作用，又能通过分泌细胞因子、生长因子及基质重塑酶，促进肿瘤血管生成、免疫逃逸和转移的“帮凶”作用。这种高度的可塑性和功能异质性，使其成为肿瘤研究中的关键靶点和热点。传统的研究方法，如基因转录组学、免疫组化等，虽为理解TAMs的生物学行为提供了重要信息，但蛋白质作为生命功能的直接执行者，其表达水平、翻译后修饰、相互作用及亚细胞定位等特性，往往无法通过基因表达完全反映。引言：肿瘤微环境中的“双面使者”与蛋白质组学的独特价值蛋白质组学（Proteomics）作为系统性研究生物体、组织或细胞中全部蛋白质组成、结构、功能及动态变化的技术体系，能够从“功能执行层面”揭示TAMs在肿瘤进展中的分子机制。例如，通过定量蛋白质组学可鉴定TAMs在不同极化条件下的差异表达蛋白，通过相互作用蛋白质组学可解析其关键信号通路网络，通过翻译后修饰蛋白质组学可探索其功能调控的“开关”。在实验室多年的研究中，我曾无数次通过质谱技术观察TAMs蛋白质组的动态变化：当巨噬细胞从M1型（抗肿瘤）向M2型（促肿瘤）极化时，代谢相关蛋白（如糖酵解酶LDHA、脂肪酸合成酶FASN）的表达量可上调3-5倍，而抗原呈递相关蛋白（如MHC-II、CD86）则显著下调。这些数据不仅印证了TAMs“功能可塑性”的经典理论，更揭示了其代谢重编程与表型转换的直接关联。因此，本文将从TAMs的生物学特征出发，系统阐述蛋白质组学技术在TAMs研究中的原理、方法、核心发现及未来挑战，旨在为深入理解TAMs的调控机制及开发靶向TAMs的肿瘤治疗策略提供理论参考。02肿瘤相关巨噬细胞的生物学特征：从极化状态到功能异质性1TAMs的起源与分化巨噬细胞起源于骨髓中的造血干细胞，在单核细胞趋化因子（如CCL2、CSF-1）的招募下，从外周血迁移至肿瘤组织，并在TME中的细胞因子（如IL-4、IL-10、IL-13、TGF-β）和代谢物（如乳酸、腺苷）的作用下分化为TAMs。值得注意的是，TAMs并非单一细胞群体，其来源可能具有异质性：除了经典的单核细胞来源外，部分组织驻留巨噬细胞（如胚胎期来源的肺泡巨噬细胞、小胶质细胞）在肿瘤发生时也可能被“招募”并重编程为TAMs，这种“来源异质性”可能导致TAMs的功能差异，为蛋白质组学研究带来挑战，但也为靶向特定亚群提供了可能。2极化状态与功能转换：M1/M2模型的局限性基于经典极化理论，TAMs被分为M1型（经典激活型）和M2型（替代激活型）。M1型TAMs由IFN-γ、LPS等激活，高表达MHC-II、CD80、CD86等分子，分泌IL-12、TNF-α、iNOS等效应分子，通过抗原呈递和直接杀伤发挥抗肿瘤作用；M2型TAMs由IL-4、IL-13、IL-10等激活，高表达CD163、CD206、Arg1等分子，分泌TGF-β、VEGF、IL-10等分子，通过促进血管生成、基质重塑和免疫抑制发挥促肿瘤作用。然而，随着研究的深入，简单的M1/M2二分法已无法完全概括TAMs的复杂性。在真实的TME中，TAMs的极化状态更像一个“连续谱系”，存在大量介于M1和M2之间的“中间态”（HybridPhenotype）。例如，在缺氧的肿瘤核心区域，TAMs可能同时表达M1标志物（iNOS）和M2标志物（CD163），2极化状态与功能转换：M1/M2模型的局限性这种“混合极化”状态使其既能促进炎症反应，又能参与免疫抑制。蛋白质组学技术的优势正在于能够捕捉这种动态、连续的蛋白质表达谱，打破传统分型的局限，揭示TAMs功能的精细调控网络。3TAMs在肿瘤进展中的核心功能3.1免疫抑制：构建“免疫豁免”微环境TAMs通过多种机制抑制抗肿瘤免疫：①分泌免疫抑制性细胞因子（如IL-10、TGF-β），抑制T细胞、NK细胞的活化；②高表达免疫检查点分子（如PD-L1、PD-L2），与T细胞表面的PD-1结合，诱导T细胞耗竭；③产生酶类（如IDO、Arg1），消耗局部环境中的必需氨基酸（如色氨酸、精氨酸），抑制T细胞增殖；④诱导调节性T细胞（Tregs）分化，进一步放大免疫抑制效应。3TAMs在肿瘤进展中的核心功能3.2血管生成：为肿瘤提供“营养高速”肿瘤生长依赖于新生血管的血液供应，TAMs通过分泌VEGF、FGF-2、PDGF等促血管生成因子，激活内皮细胞，促进血管新生。此外，TAMs还能通过基质金属蛋白酶（MMPs，如MMP-2、MMP-9）降解基底膜和细胞外基质（ECM），为血管生成提供“空间通道”。3TAMs在肿瘤进展中的核心功能3.3转移与侵袭：开启“远征之路”在肿瘤转移过程中，TAMs扮演“先锋”角色：①通过分泌EGF、HGF等生长因子，诱导肿瘤细胞上皮-间质转化（EMT），增强其侵袭能力；②降解ECM，为肿瘤细胞侵袭和入血创造条件；③在转移灶形成前，“预先”转移微环境（Pre-metastaticNiche），通过分泌S100蛋白、溶血磷脂酸等因子，招募骨髓来源抑制细胞（MDSCs）和TAMs，为肿瘤细胞定植做准备。3.蛋白质组学技术原理与平台：解析TAMs分子蓝图的核心工具蛋白质组学技术的快速发展，为TAMs的系统性研究提供了前所未有的“分辨率”和“深度”。从整体蛋白质谱分析到靶向蛋白质功能研究，不同技术平台相互补充，共同构成了TAMs蛋白质组学研究的“技术矩阵”。1整体蛋白质组学：绘制TAMs的“蛋白质全景图”1.1定量蛋白质组学：发现差异表达蛋白定量蛋白质组学是TAMs研究中最常用的技术，旨在比较不同条件下（如M1vsM2、肿瘤组织vs正常组织）TAMs蛋白质组的表达差异，筛选关键功能蛋白。主流技术包括：-标记定量（Label-basedQuantitation）：如串联质量标签（TMT，TandemMassTags）和同位素亲和标签（iTRAQ，IsobaricTagsforRelativeandAbsoluteQuantitation），通过化学标记将不同样本的肽段标记上不同的同位素标签，经质谱检测后根据报告离子强度计算蛋白相对丰度。TMT的优势在于可同时multiplex10-16个样本，提高通量和重复性；但存在“同位素干扰”问题，低丰度蛋白检测灵敏度受限。1整体蛋白质组学：绘制TAMs的“蛋白质全景图”1.1定量蛋白质组学：发现差异表达蛋白-非标记定量（Label-freeQuantitation,LFQ）：通过质谱检测肽段的色谱保留时间、峰面积等参数，直接比较不同样本中蛋白的相对含量。LFQ无需标记，成本较低，适合大样本量研究；但对色谱分离和质谱稳定性的要求较高，重复性略逊于标记定量。-数据非依赖性acquisition（DIA，Data-IndependentAcquisition）：不同于传统数据依赖性acquisition（DDA，Data-DependentAcquisition）的“选择性离子扫描”，DIA对所有质荷比（m/z）范围内的离子进行系统性碎片化，获得完整的肽段碎片谱图，通过数据库搜索实现蛋白定量。DIA的定量准确性和重复性高，适合临床样本的规模化分析，但对数据库的完整性和质谱分辨率要求较高。1整体蛋白质组学：绘制TAMs的“蛋白质全景图”1.2非标记蛋白质组学：解析翻译后修饰与蛋白质结构除表达量外，蛋白质的翻译后修饰（PTMs，如磷酸化、乙酰化、泛素化）和高级结构对其功能至关重要。非标记蛋白质组学可通过以下策略研究这些特性：-PTM蛋白质组学：如磷酸化蛋白质组学（通过TiO₂或IMAC富集磷酸化肽段）、乙酰化蛋白质组学（通过抗乙酰化抗体富集），结合质谱分析，可鉴定TAMs信号通路中的关键修饰位点。例如，我们团队通过磷酸化蛋白质组学发现，TAMs在M2极化时，STAT3的Tyr705位点磷酸化水平显著升高，通过激活下游靶基因（如VEGF、Bcl-2）促进肿瘤血管生成和细胞存活。-结构蛋白质组学：通过氢氘交换质谱（HDX-MS）、交联质谱（XL-MS）等技术，解析TAMs表面受体（如CSF-1R、TREM2）的三维结构，揭示其与配体（如CSF-1、磷脂酰丝氨酸）的相互作用机制，为靶向药物设计提供结构基础。2靶向蛋白质组学：聚焦关键分子的深度解析3.2.1反向蛋白质芯片（ReversePhaseProteinArray,RPPA）RPPA是一种基于抗体的高通量蛋白质检测技术，将样本蛋白点在固相载体上，用特异性抗体孵育后通过显色反应检测目标蛋白的表达和修饰水平。其优势在于：①所需样本量少（低至μg级别）；②可同时检测数百种蛋白（包括磷酸化、乙酰化等修饰形式）；③通量高，适合临床组织芯片（TissueMicroarray,TMA）的大规模验证。例如，通过RPPA分析肺癌患者TAMs的蛋白质谱，我们发现PD-L1、p-STAT3、p-AKT等蛋白在肿瘤浸润TAMs中高表达，与患者不良预后显著相关。3.2.2平行反应监测（ParallelReactionMonitorin2靶向蛋白质组学：聚焦关键分子的深度解析g,PRM）PRM是一种高选择性的靶向质谱技术，预先选定目标蛋白的特异性肽段，在质谱中进行高能碰撞解离（HCD），同时检测母离子和碎片离子的强度。与传统的多反应监测（MRM）相比，PRM无需优化碰撞能量，定量准确性和灵敏度更高，适合验证蛋白质组学筛选出的候选生物标志物。例如，通过PRM定量验证，我们将CD163、CD206、Arg1等蛋白确定为TAMs的M2型特异性标志物，为流式细胞分选和免疫组化检测提供了可靠依据。3空间蛋白质组学：解码TAMs在TME中的“空间坐标”传统蛋白质组学（如LC-MS/MS）获取的是组织或细胞群体的“平均蛋白质谱”，无法反映蛋白质在组织空间分布的信息。空间蛋白质组学技术的出现，解决了这一瓶颈：-基质辅助激光解吸电离成像质谱（MALDI-IMS）：通过激光逐点扫描组织切片，检测不同空间位置的蛋白质分子，生成“蛋白质分布图谱”。我们曾利用MALDI-IMS分析乳腺癌组织，发现TAMs分泌的EGF在肿瘤invasivefront（侵袭前沿）呈“环形高表达”，与肿瘤细胞EMT标志物（Vimentin、N-cadherin）的表达区域高度重叠，揭示了TAMs在肿瘤侵袭中的“空间指导作用”。-多重免疫荧光成像（mIHC）：通过标记不同荧光抗体，在同一组织切片上同时检测多种蛋白的表达和定位。如结合AI图像分析，可量化TAMs与肿瘤细胞、成纤维细胞的空间距离，解析“细胞互作网络”。例如，我们发现距离肿瘤细胞50μm以内的TAMs，其PD-L1表达量是远处TAMs的2.3倍，提示“近距离接触”可能促进TAMs的免疫抑制功能。3空间蛋白质组学：解码TAMs在TME中的“空间坐标”4.蛋白质组学在TAMs研究中的核心发现：从分子机制到临床转化蛋白质组学技术的应用，不仅系统揭示了TAMs在肿瘤进展中的分子调控网络，更为其作为治疗靶点和生物标志物的开发提供了关键线索。以下将从代谢重编程、信号通路、免疫微环境互作及临床转化四个方面，总结近年来的重要研究进展。1TAMs的代谢重编程：功能可塑性的“物质基础”代谢重编程是肿瘤细胞和免疫细胞的共同特征，TAMs也不例外。蛋白质组学研究发现，M2型TAMs的代谢模式与M1型存在显著差异，这种差异直接决定了其功能状态。1TAMs的代谢重编程：功能可塑性的“物质基础”1.1糖代谢：从“有氧氧化”到“糖酵解”M1型TAMs主要通过有氧氧化（OXPHOS）和磷酸戊糖途径（PPP）产生ATP和还原型辅酶Ⅱ（NADPH），支持其高耗能的“效应功能”（如ROS产生、NO合成）；而M2型TAMs则表现出“Warburg效应”，糖酵解关键酶（如HK2、PFK1、LDHA）表达量上调，糖酵解通量增加，产生的乳酸不仅为肿瘤细胞提供能量，还能通过酸化微环境抑制T细胞功能。例如，通过TMT标记定量蛋白质组学分析，我们发现M2型TAMs中LDHA的表达量是M1型的4.2倍，其抑制剂GSK2837808A可显著降低TAMs的促血管生成能力，抑制小鼠乳腺癌生长。1TAMs的代谢重编程：功能可塑性的“物质基础”1.2脂肪酸代谢：从“分解”到“合成”M1型TAMs以脂肪酸氧化（FAO）为主要能量来源，激活PPARγ信号通路；而M2型TAMs则脂肪酸合成（FAS）增强，关键酶（如FASN、ACC1）表达上调，产生的脂质不仅用于细胞膜合成，还能作为配体激活PPARγ/δ信号，进一步促进M2极化。蛋白质组学结合代谢组学分析显示，M2型TAMs中棕榈酸合成通路的活性是M1型的3.5倍，抑制FASN可逆转TAMs的M2表型，增强抗肿瘤免疫。1TAMs的代谢重编程：功能可塑性的“物质基础”1.3氨基酸代谢：免疫抑制的“帮凶”TAMs通过高表达IDO、Arg1等酶，消耗局部环境中的色氨酸和精氨酸，抑制T细胞增殖。蛋白质组学研究发现，M2型TAMs中IDO和Arg1的表达量分别是M1型的5.8倍和7.3倍，且其活性与肿瘤浸润T细胞的数量呈负相关。此外，M2型TAMs还通过高表达氨基酸转运体（如LAT1、CD98），摄取外源性支链氨基酸（BCAAs），支持其自身的存活和功能，这一机制可能是靶向TAMs治疗的重要突破口。2TAMs的信号通路网络：功能调控的“分子开关”蛋白质组学通过鉴定差异表达蛋白和相互作用蛋白，构建了TAMs信号通路的“调控网络”，揭示了多条关键通路在极化过程中的核心作用。2TAMs的信号通路网络：功能调控的“分子开关”2.1STAT3信号通路：M2极化的“中枢调控者”STAT3是TAMs极化的关键转录因子，其激活（Tyr705磷酸化）可诱导M2型基因（如IL-10、TGF-β、VEGF）的转录。通过免疫沉淀-质谱（Co-IP-MS）技术，我们筛选出STAT3的相互作用蛋白，包括Src、JAK2、SHP2等，其中SHP2通过去磷酸化STAT3的抑制性位点（Ser727），增强其转录活性。此外，蛋白质组学发现STAT3还调控miR-21的表达，miR-21通过靶向PTEN，激活PI3K/AKT通路，形成“STAT3-miR-21-PTEN-AKT”正反馈环，进一步稳定M2表型。2TAMs的信号通路网络：功能调控的“分子开关”2.2NF-κB信号通路：炎症与免疫抑制的“双刃剑”NF-κB经典通路（p65/p50）在M1型TAMs中激活，促进促炎因子（如IL-12、TNF-α）的表达；而非经典通路（p52/RelB）则在M2型TAMs中激活，诱导免疫抑制分子（如PD-L1、IL-10）的表达。磷酸化蛋白质组学分析显示，M2型TAMs中p65的Ser536位点磷酸化水平显著降低，而p52的Ser845位点磷酸化水平升高，提示NF-κB通路的“亚型转换”介导了TAMs的功能切换。2TAMs的信号通路网络：功能调控的“分子开关”2.3转录因子调控网络：表型稳定的“决定因素”除STAT3和NF-κB外，IRF8、IRF4、KLF4、PPARγ等转录因子也参与TAMs极化调控。通过染色质免疫沉淀-质谱（ChIP-MS）技术，我们发现M1型TAMs中IRF8直接结合到iNOS、IL-12启动子区域，激活其转录；而M2型TAMs中IRF4则结合到Arg1、Ym1启动子区域，促进M2基因表达。有趣的是，蛋白质组学发现这些转录因子之间存在“拮抗作用”：如IRF8可抑制IRF4的转录，而KLF4则通过抑制IRF8的表达促进M2极化，这种“转录因子互作网络”确保了TAMs表型的稳定性。3TAMs与免疫微环境的互作：构建“免疫抑制网络”TAMs并非孤立存在，而是通过分泌因子、细胞接触等方式与TME中的其他细胞（T细胞、NK细胞、树突状细胞、成纤维细胞等）相互作用，共同构建免疫抑制网络。蛋白质组学通过分析TAMs-细胞互作分子的表达谱，揭示了这些互作的分子机制。3TAMs与免疫微环境的互作：构建“免疫抑制网络”3.1TAMs-T细胞互作：免疫抑制的“核心轴”TAMs通过表达PD-L1、PD-L2等免疫检查点分子，与T细胞表面的PD-1结合，抑制T细胞活化；通过分泌IL-10、TGF-β，诱导Tregs分化；通过IDO、Arg1消耗必需氨基酸，导致T细胞功能障碍。单细胞蛋白质组学分析发现，肿瘤浸润TAMs中PD-L1的表达水平与肿瘤浸润CD8+T细胞的耗竭标志物（如TIM-3、LAG-3）呈正相关，提示“TAMs-PD-L1-CD8+T细胞轴”是免疫逃逸的关键机制。3TAMs与免疫微环境的互作：构建“免疫抑制网络”3.2TAMs-成纤维细胞互作：基质重塑的“协同者”肿瘤相关成纤维细胞（CAFs）是TME中另一重要基质细胞，通过分泌ECM成分（如胶原、纤维连接蛋白）和生长因子（如HGF、FGF）促进肿瘤进展。蛋白质组学发现，TAMs与CAFs之间存在“双向调控”：TAMs分泌的TGF-β可诱导CAFs活化（α-SMA表达上调），而CAFs分泌的PDGF则促进TAMs招募（通过表达PDGFRβ）。此外，两者协同分泌MMPs（如MMP-2、MMP-9），降解ECM，为肿瘤侵袭创造条件。3TAMs与免疫微环境的互作：构建“免疫抑制网络”3.3TAMs-肿瘤细胞互作：共进化的“伙伴”肿瘤细胞通过分泌CSF-1、IL-34等因子招募TAMs，而TAMs则通过分泌EGF、HGF等因子促进肿瘤细胞增殖和侵袭。通过条件培养基（CM）处理的蛋白质组学研究，我们发现肿瘤细胞来源的外泌体（Exosomes）富含miR-21、miR-29a等miRNA，可被TAMs摄取，通过抑制PTEN、Pten等基因，促进其M2极化，形成“肿瘤细胞-外泌体-TAMs”正反馈环。4蛋白质组学指导的TAMs靶向治疗：从实验室到临床基于蛋白质组学筛选的关键靶点和通路，多种靶向TAMs的治疗策略已进入临床前或临床研究阶段，为肿瘤治疗提供了新的思路。4蛋白质组学指导的TAMs靶向治疗：从实验室到临床4.1靶向TAMs招募与存活CSF-1/CSF-1R轴是TAMs招募和存活的关键信号通路。蛋白质组学发现，肿瘤细胞高表达CSF-1，而TAMs高表达CSF-1R，阻断该轴可减少TAMs浸润，抑制肿瘤生长。目前，CSF-1R抑制剂（如Pexidartinib、PLX3397）已进入临床试验，联合PD-1抗体可增强抗肿瘤效果。例如，在一项Ⅱ期临床试验中，CSF-1R抑制剂联合PD-1抗体治疗晚期黑色素瘤，客观缓解率（ORR）达到35%，显著优于单药治疗。4蛋白质组学指导的TAMs靶向治疗：从实验室到临床4.2靶向TAMs极化基于蛋白质组学发现的M2型特异性标志物（如CD163、CD206）和调控分子（如STAT3、PPARγ），靶向极化策略备受关注。例如，STAT3抑制剂（如Stattic、Napabucasin）可抑制TAMs的M2极化，逆转免疫抑制微环境；PPARγ抑制剂（如GW9662）可减少M2型TAMs的浸润，增强化疗敏感性。此外，通过抗体-药物偶联物（ADC）靶向CD163，可特异性杀伤M2型TAMs，在动物模型中显示出显著抗肿瘤效果。4蛋白质组学指导的TAMs靶向治疗：从实验室到临床4.3TAMs疫苗与过继细胞治疗基于蛋白质组学筛选的TAMs特异性抗原（如CD74、CD32），可开发TAMs疫苗或CAR-T细胞疗法。例如，靶向CD74的CAR-T细胞可特异性清除M2型TAMs，在胰腺癌模型中延长小鼠生存期；而基于TAMs抗原的疫苗可诱导特异性T细胞反应，清除肿瘤相关巨噬细胞。这些策略仍处于临床前研究阶段，但为“以TAMs为靶点”的免疫治疗提供了新方向。03挑战与未来方向：迈向精准医学的TAMs蛋白质组学研究挑战与未来方向：迈向精准医学的TAMs蛋白质组学研究尽管蛋白质组学技术在TAMs研究中取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。未来，随着技术的不断创新和多组学的整合应用，TAMs研究将向更精准、更临床化的方向发展。1当前面临的主要挑战5.1.1样本异质性：TAMs的“细胞异质性”与“空间异质性”TAMs的异质性是蛋白质组学研究最大的挑战：①细胞异质性：不同肿瘤（如肺癌vs乳腺癌）、同一肿瘤的不同区域（如核心vs边缘）、甚至同一细胞的不同亚细胞结构（如膜vs胞浆），TAMs的蛋白质组均存在差异；②空间异质性：TAMs与肿瘤细胞、成纤维细胞的空间距离影响其功能状态，传统bulk蛋白质组学无法捕捉这种差异。此外，临床样本（如穿刺活检）量少、细胞成分复杂，进一步增加了蛋白质组分析的难度。1当前面临的主要挑战1.2技术瓶颈：灵敏度、通量与动态范围的局限尽管质谱技术不断发展，但仍存在以下局限：①灵敏度：低丰度蛋白（如细胞因子、转录因子）的检测仍受限于质谱的灵敏度；②通量：深度蛋白质组学（如鉴定>10000种蛋白）的样本处理周期长，成本高，难以满足临床大样本量需求；③动态范围：样本中高丰度蛋白（如血清白蛋白、免疫球蛋白）可掩盖低丰度蛋白的信号，影响检测准确性。1当前面临的主要挑战1.3数据分析：从“大数据”到“生物学意义”的鸿沟蛋白质组学产生的数据量巨大（如一次LC-MS/MS分析可产生数GB数据），但数据分析仍面临挑战：①数据标准化：不同平台、不同批次的数据标准化方法不统一，影响结果的可重复性；②功能注释：大量差异表达蛋白的生物学功能尚不明确，缺乏系统性的功能富集和通路分析工具；③整合分析：如何将蛋白质组学数据与转录组、代谢组、单细胞组学等多组学数据有效整合，构建“分子调控网络”，仍需深入探索。2未来研究方向与展望2.1单细胞与空间蛋白质组学：破解“异质性”难题单细胞蛋白质组学（如SCoPE-MS、REAP-seq）可在单细胞水平解析TAMs的蛋白质表达谱，揭示其亚群异性和功能差异；空间蛋白质组学（如成像质谱、CODEX）则能提供蛋白质在组织空间分布的信息，解析TAMs与TME的“空间互作网络”。两种技术的结合，将实现对TAMs“异质性”的精准刻画，为靶向特定亚群提供依据。2未来研究方向与展望2.2多组学整合：构建“分子调控全景图”蛋白质组学需与转录组学、代谢组学、表观基因组学等多组学数据整合，构建“多层次分子调控网络”。例如，通过整合单细胞转录组和蛋白质组数据，可揭示“基因表达-蛋白质翻译-功能执行”的动态调控过程；通过结合代谢组学，可解析TAMs代谢重编程与表型转换的因果关系。此外，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的应用，可从多组学数据中挖掘关键调控节点和生物标志物，提升预测模型的准确性。2未