以色列理工学院生物医学工程学院阿米特·梅勒教授实验室开发的一项技术标志着快速蛋白质组分析的重大进展，对基础研究和疾病诊断具有深远影响。2023年《自然》杂志一篇评论文章将单分子蛋白质测序列为七大重要新兴技术之首，并强调了梅勒教授研究小组在推动蛋白质测序系统商业化方面的关键贡献，为生物医学研究开辟革命性道路。
由于蛋白质是人体的基本构建模块，快速精准识别对理解人类健康和疾病至关重要。在发表于《自然·纳米技术》的论文中，梅勒教授报告了一项突破性进展，使这一愿景更接近现实。
梅勒教授与博士后研究员尼拉杰·索尼博士共同领导了此项研究。梅勒教授是以色列理工学院生物医学工程学院和生物学院的教员，也是拉塞尔·贝里纳米技术研究所成员。该研究与伊利诺伊大学和莱斯大学的科学家合作完成。
纳米孔技术工作原理
该技术应用梅勒教授的独特方法——利用先进纳米技术制造的合成纳米级孔洞来映射生物分子——以识别完整蛋白质的“指纹”。
现有方法已能检测通过纳米孔的蛋白质，但识别单个蛋白质需使用复杂分子马达减缓蛋白质运动，或为每种蛋白质设计特异性抗体，这些过程限制了灵敏度并增加了分析成本。
梅勒教授的技术通过黏滑机制精确控制蛋白质在纳米孔中的运动——在快速黏附与滑动间交替——从而简化蛋白质分析。当每个蛋白质穿过孔洞时，系统记录离子电流，生成该分子特有的电学“指纹”。
速度和准确性提升
机器学习模型随后解码这些电流信号，以比现有方法快几个数量级的速度识别蛋白质。每个蛋白质通过仅需零点几秒，实现近乎实时的识别。
鉴于单个人类细胞包含数百万蛋白质，该方法有望成为全面蛋白质组分析的突破性进展。
应用与未来方向
本研究聚焦于氨基酸半胱氨酸，它在细胞和人体中具有多种生理功能。由于约97%的人类蛋白质含有半胱氨酸或半胱氨酸残基，该方法适用于几乎整个蛋白质组。
此外，该技术不限于特定氨基酸，研究团队正致力于将其扩展到更多氨基酸，包括经历翻译后修饰的氨基酸。
新方法具有广泛的临床应用潜力，包括基于血液样本等简单测试的癌症诊断和个性化治疗。在科学层面，它有望推动蛋白质研究并扩大对多种蛋白质的适用性。
梅勒教授表示，长期愿景是开发集成式即时诊断平台，用于医院、实验室和临床研究中的快速蛋白质诊断。
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