近日在新聞上看到，香港首位載荷專家黎家盈與神舟二十三號乘組指令長朱楊柱、太空人張志遠在中國空間站執行任務期間，通過天地即時連線與港澳青少年互動，為他們帶來了一場生動有趣的太空科普課。小時候以為遙不可及的太空，頓時變得近在咫尺，太空站上還有一位港產女太空人在講課，這在幾年前是想都沒想過的事情。

正如筆者投資了多年的一家精準蛋白質組學公司，剛於8月宣布擴大與全球性的非營利醫學研究組織與聯盟Alzheimer's Disease Data Initiative（ADDI）及蓋茨創投（Gates Ventures）的戰略合作，應用其自主研發的超高靈敏度蛋白質免疫檢測平台對額外8.6萬份大規模血漿樣本進行多重蛋白質譜分析，預計在2027年前建立一個超過14萬份樣本的神經退化性疾病大型全球數據庫。目標是打破數據壁壘，推動阿爾茨海默病及相關失智症的研究，以加速尋找診斷、治療和治癒的方法，為一直致力攻克這個頑疾的科研及醫療界人員帶來了巨大希望。

蛋白質是執行生物體內幾乎所有功能的關鍵分子，人體有2.6萬個基因，按照一個基因可表達2至10種蛋白質計，人體約有20至30萬種蛋白質，各種不同的疾病本質上是蛋白質的疾病，是由蛋白質的結構、活性，蛋白質的數量、比例，蛋白質的運動等發生錯誤造成的。蛋白質組學（proteomics）是對蛋白質進行大規模研究的學科，對生物系統內全部蛋白質進行大規模鑒定與定量分析，是繼基因組學之後生命科學領域的下一個前沿陣地。

與相對穩定的基因組不同，蛋白質組具有高度動態性，其表達水準和修飾狀態，隨着生理病理狀態動態變化，是理解疾病發生發展、實現早期診斷和治療監測的核心靶標。通過直接測量蛋白質，研究人員能夠獲得僅靠DNA或RNA分析無法全面揭示的即時生物學資訊。臨床實踐中，阿爾茨海默病、早期癌症、亞臨床炎症等重大疾病的關鍵標誌物往往在疾病極早期以極微量形式存在於血液中。

然而，醫療界長期面臨一個根本性瓶頸：大量具有重要生物學和臨床意義的蛋白質在體液中含量極低，傳統方法常因靈敏度過低而錯過黃金干預期。好消息是這一技術壁壘正在被突破，由中國科學家羅宇齡博士於2018創立的Alamar Biosciences，正是一家專注於精準蛋白質組學的生物科技公司，其核心發展是憑藉自主研發的NULISA（核酸連接免疫夾心法）技術，突破超高靈敏度蛋白質檢測，並於今年4月成功登陸美國納斯達克市場，並獲以投資「破壞性創新」科技公司聞名的方舟投資創辦人Cathie Wood青睞。

精準醫療的一個重要前提是要有高靈敏的蛋白質組學分析技術，因為人體是一個成千上萬種蛋白質相互作用的、複雜的網絡，許多疾病是逐漸發展的，特別是一些疑難症、退化性疾病有複雜的病因、病理，常常不能用一個指標或幾個指標說明。需要測定幾十種、幾百種、幾千種蛋白質的數量、修飾和相互作用，直至發現病灶細胞出現的異常狀況，才能準確地診斷疾病，並找到精準的治療方法，這就需要蛋白質組學分析。

Alamar的專利技術突破了現有蛋白質組學工具的設計局限，以超高靈敏度、高特異性、靈活的多重蛋白檢測能力、寬動態檢測範圍及無縫自動化流程，實現了阿摩爾級的超靈敏檢測，比傳統技術高出1000至10000倍，單樣本5至10微升血液就能檢測200至500種蛋白標誌物，填補了此前未被其他蛋白檢測方法覆蓋的關鍵空白，讓人們更容易在傳統工具尚未能捕捉之前，就看清身體內正在發生的情況。

AI縮短分析時間至數分鐘

這是一項極具顛覆性的突破，因為更好的生物標誌物檢測能幫助研究人員和藥物開發者更早發現疾病、更準確追蹤治療反應，並隨時間建立更完善的診斷工具。以阿爾茨海默病為例，在全球人口老化下患者愈來愈多，高危人群龐大，長期面臨「確診晚、無早篩、難干預」的問題，傳統檢測方法易錯過黃金干預期。新技術出現意味着傳統上依賴昂貴且侵入性手段（PET顯像或腦脊液穿刺）的阿爾茨海默病診斷，正在被一種微創、高性價比的血液檢測方案所替代，使症狀出現前5至10年的風險分層和早期干預成為可能。

更讓人鼓舞的發展是，AI驅動的數據分析工具正將蛋白質組學工作流的分析時間從數天壓縮至數分鐘，不僅為精準診斷提供革命性工具，更能極大地賦能神經科學領域的藥物發現，助力科學家打開過去「不可能」的領域，針對過去無法成藥的靶點開發新藥，最終造福廣大患者。

（作者為創業投資者聯盟召集人）