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在聊到蛋白质组学与精准医学时，谢鹭教授这样说：“随着数据的积累，蛋白质组学在精准医疗方面的应用应该会日渐显现，优秀的临床应用范例也会越来越多。”

从基因组到转录组到蛋白质组，遗传信息的传递是呈现放大效应并逐渐影响和表征表型的。基因最后的功能执行者是蛋白质，蛋白质的差异表达、修饰、相互作用等让复杂的信号传递网络实现精准的调控、反馈和补足等，保证了不同细胞和器官的表型和功能。因此蛋白质组学理论上应该是精准医疗不可或缺的环节。

基于蛋白质组学发现的诊断或治疗干预的靶标分子往往可以参考直接已知药物应对，因为FDA批准的药物中大量是靶向蛋白质分子的。针对蛋白质分子开发诊断或治疗手段的方法也比较成熟。这样可以大大缩短从分子标记物到临床应用的时间。

由于数据产出的通量和复杂度，生物信息学在蛋白质组学研究中也是非常重要的。比如在质谱数据产出的上游阶段，需要计算蛋白质组工作者针对不同质谱仪的离子化特征、肽段骨架的解离特征、定量方法的标记特征、修饰状态等开发相应的蛋白质鉴定和定量软件；在蛋白质功能分析的下游阶段，需要生物信息学对蛋白质的结构、理化特性、修饰特征、相互作用和信号传递过程进行详细解读，才能更好地对其进行作用机制研究。

目前各阶段已经有比较成熟的软件工具，蛋白质组学数据分析可以直接使用，但在开发比较新型的蛋白质组学研究方法时，仍然需要“干、湿结合”，即实验人员与生信人员同步开发。

由于蛋白质组学数据在产出覆盖度和精度方面相对独立，蛋白质组学数据与其他组学数据的直接整合并不容易实现，硬性整合容易丧失蛋白质组学数据的优势，进行一些联合分析是可行的，比如比较蛋白质组层面的亚型分类与其他层次分类的分子特征；在信号通路的上下游上考察分子改变发生的组学数据层次，以此梳理调控改变的因果关系；针对不同层次的分子改变考察靶标针对性药物的易获取性等。

如果要实现蛋白质组学数据与基因组学数据的真正整合，则需要在蛋白质组学数据的产出阶段就考虑到针对基因组数据的哪类蛋白质产物，并采用相应的蛋白质种群富集、质谱鉴定技术及生物信息学分析方法。比如早期利用蛋白质基因组学策略进行基因组蛋白质编码事件的注释，以及近年利用蛋白质基因组学策略鉴定肿瘤突变的新抗原等，都是蛋白质组学与基因组学整合的应用范畴。

目前蛋白质组学转化面临的难题主要还是在技术瓶颈上。无论是基于质谱还是基于蛋白质芯片的蛋白质检测技术入门比较高，样本制备比较麻烦，操作要求高，而最关键的是各种检测的覆盖度还难以展示蛋白质组全貌，无论是在数量上还是种类上。另外蛋白质组学数据的解读也比较困难。

近年来得益于我国蛋白质组研究者、质谱工作者、相关企业的共同努力，蛋白质组在检测覆盖度、检测速度、生物信息学流程平台搭建上已经有了长足进步。

“令人欣喜的是，越来越多的三甲医院内，在放置测序仪的同时也开始放置质谱仪。”谢鹭教授说道：“这意味着蛋白质组学研究离临床已经很近”。而在近距离研究的前提下，必将大大提速研究成果向临床的转化，可以说蛋白质组研究者期盼了多年的临床应用时代已然是前所未有地接近了。