2026 年 3 月 31 日，被稱為"諾貝爾獎風向標"的加拿大蓋爾德納國際獎揭曉：John R. Yates III、Ruedi Aebersold 與 Matthias Mann 三位蛋白質組學巨匠同獲殊榮，以表彰他們"在蛋白質定量測量、質譜技術與計算分析上的變革性創新"。
今天這篇推文，我們把鏡頭對準其中的 Matthias Mann（馬蒂亞斯·曼），重點講講他的研究版圖：三十多年里，他開辟了哪些研究方向、發表了哪些里程碑論文、給這個領域留下了什么。
他是德國馬克斯·普朗克生物化學研究所所長，公認的現代基于質譜的蛋白質組學奠基人之一。據馬普生化所官網，他是德國被引用次數最多的科學家：論文近千篇，總引用超過 38 萬次，h 指數 282。
如果這些數字太抽象，換個說法：過去三十年，質譜蛋白質組學最重要的技術——納米電噴霧、肽序列標簽、SILAC、MaxQuant——一半以上出自他的實驗室。你手上那份 MaxQuant 分析結果，就是他送給全世界科研工作者的禮物。
Matthias Mann（1959— ），德國馬普生化所所長、蛋白質組學與信號轉導部主任。圖片：Hannes R?st / Wikimedia Commons，CC BY-SA 3.0
1959 年 10 月 10 日，Mann 出生在德國下薩克森州的小鎮圖伊訥。他的第一站是哥廷根大學，學的是物理學和數學——和生物學、蛋白質毫無關系。
改變命運的一步發生在耶魯大學：1988 年他在這里拿到化學工程博士學位，導師是約翰·芬恩（John Fenn）。芬恩正是電噴霧電離（ESI）技術的發明人——正是它讓蛋白質這樣的"巨型分子"能被質譜儀"稱重"，芬恩也因此摘得 2002 年諾貝爾化學獎。
博士期間，Mann 做了兩件影響至今的事：一是深度參與電噴霧技術的發展，1989 年那篇宣告"質譜可以測大分子"的《科學》里程碑論文上，他是第二作者；二是發明了多電荷離子去卷積算法，把電噴霧產生的一串多電荷信號還原成蛋白質的真實質量——至今仍在質譜數據處理中發揮作用。
博士畢業后，他到丹麥歐登塞做博士后，開發出最早用"肽段質量"搜索序列數據庫鑒定蛋白質的引擎之一。物理學家看世界的眼光，從此和蛋白質科學牢牢綁在了一起。
進入細節之前，先把 Mann 三十多年的工作鋪成一張地圖。他的研究看似龐雜，其實是一條清晰的主線：先讓質譜"看得見"蛋白質（方法學），再讓它"數得清"（定量與軟件），然后"看得全"（組學全景），最后"用起來"（單細胞與臨床）。
研究方向 | 代表成果 | 時間 |
質譜方法學 | 納米電噴霧、肽序列標簽、FASP | 1989-2009 |
定量蛋白質組學 | SILAC、酵母全蛋白質組定量 | 2002-2008 |
計算蛋白質組學 | MaxQuant、Andromeda、Perseus | 2008 - 今 |
修飾與信號轉導 | 磷酸化動態圖譜、超深磷酸化組 | 2006-2014 |
互作與細胞器圖譜 | 人類互作組三維定量 | 2015 前后 |
單細胞與空間蛋白質組 | Deep Visual Proteomics | 2022 - 今 |
臨床蛋白質組學 | 血漿蛋白質組、藥物靶點映射 | 2016 - 今 |
開放科學 | 軟件免費、數據公開 | 貫穿始終 |
下面就沿這條主線逐一展開。文中提到的論文，文末附錄都給了原文鏈接。
1992 年，Mann 進入德國海德堡的歐洲分子生物學實驗室（EMBL）擔任課題組長，職業生涯最猛烈的爆發期從這里開始。1994 年，他和同事一口氣做出兩項奠基性工作：
肽序列標簽（peptide sequence tag）
：只需讀出肽段一小段特征序列加上兩側質量，就能得到獨一無二的"指紋"，再到數據庫比對認親。這是最早基于質譜碎片譜鑒定蛋白質的方法之一。有趣的是，當時實驗室還沒有自動讀譜軟件，研究者要用標著氨基酸質量的透明直尺，在譜圖上一格一格手工量——后來這套思路才發展成 PeptideSearch 搜索引擎。
納米電噴霧（nanoelectrospray）
：在導師芬恩的電噴霧基礎上，縮小噴霧針尖、降低流速，讓微量樣品也能高效離子化。效果有多夸張？1 微升樣品能持續噴霧 40 分鐘以上，而當時原廠的離子源只能撐一兩分鐘。飛摩爾級的靈敏度，讓"從膠上切下一個蛋白點就能測序"成為現實。
這些成果（連同銀染凝膠提取法，被后人稱為"三駕馬車"），把質譜從化學家的工具變成了生物學家離不開的利器——現代蛋白質組學的大門就此打開。
方法學這條線他一直沒放下。2009 年，實驗室在《自然·方法》發表 FASP 通用樣品制備法：裂解、消化、除雜在一個超濾管里完成，任何細胞和組織樣品都能標準化地變成可上機的肽段。這篇"實驗室手冊第一頁"式的論文，被引用了上萬次。
鑒定解決了"有沒有"，下一個問題是"有多少"。1998 年，Mann 回到歐登塞擔任南丹麥大學教授，把火力對準定量。
2002 年，團隊發表 SILAC（細胞培養中氨基酸穩定同位素標記）：給細胞喂"帶標簽"的氨基酸，讓不同條件下的蛋白質帶上"暗號"，一次實驗就能精確比較兩組蛋白質的豐度差異。方法優雅、精準、普適，直接開啟了定量蛋白質組學時代。
定量能力馬上轉化為生物學發現：
2004 年，團隊首次用 SILAC 給信號通路"拍電影"——EGF 刺激后，酪氨酸磷酸化網絡如何隨時間此起彼伏，第一次被定量地記錄下來；
2008 年，他們把 SILAC 用到極致：在《自然》完整比較了酵母單倍體與二倍體細胞中 4399 個基因編碼的蛋白質——這是人類第一次"看清"一個物種近乎全部蛋白質的定量圖譜。
2005 年，Mann 出任慕尼黑馬普生物化學研究所所長。硬件和方法有了，他開始補上最后一塊短板：把海量質譜原始數據變成可靠生物學結論的軟件。這條線上的四個名字，你多半都認識：
MaxQuant（2008）
：與 Jürgen Cox 在《自然·生物技術》發表，面向高分辨質譜的定量分析平臺，實現十億分之一（p.p.b.）級別的質量精度和全蛋白質組自動定量；
Andromeda（2011）
：配套的搜索引擎，性能媲美商業軟件 Mascot；
MaxLFQ（2014）
：免標記定量算法——不加同位素標簽，也能跨樣本精確比較蛋白豐度，如今是用得最多的定量方式之一；
Perseus（2016）
：下游統計與生物信息分析平臺，讓"從定量表到生物學結論"這一步也有了標準工具。
最難得的是：這套工具鏈對學術界完全免費。如今全球絕大多數蛋白質組學實驗室的質譜數據，都是用它們分析的。近年團隊又全面擁抱深度學習，推出 AlphaPept、alphaDIA 等新一代開源工具——"軟件帝國"仍在擴張。
方法、定量、軟件齊備之后，Mann 開始系統性"刷地圖"。這個階段的關鍵詞是深度和維度：
深度覆蓋
：2011 年，人類癌細胞系 HeLa 深度蛋白質組一次性鑒定 10255 個蛋白——第一次證明質譜可以逼近一個細胞系的"全部家底"；
修飾層面
：早在 2003 年，他就與 Jensen 在綜述中預言了修飾組學的爆發。2006 年《細胞》的海拉細胞全磷酸化動態圖譜，展示 EGF 信號通路如何在"修飾層面"被調控；2014 年的超深磷酸化組覆蓋數萬個磷酸化位點，揭示酪氨酸與絲/蘇氨酸信號截然不同的調控邏輯；組蛋白修飾圖譜也出自這一時期；
互作維度
：2015 年《細胞》，基于 GFP 標記細胞系庫的定量 IP-質譜，以"相互作用 + 化學計量 + 豐度"三個定量維度繪制人類蛋白質互作組；
再加上細胞器圖譜、從線蟲到人類的多物種蛋白質組……"看全蛋白質組"從口號變成了日常。
2016 年之后，Mann 把目光投向更前沿的戰場。
2022 年，團隊在《自然·生物技術》發表 Deep Visual Proteomics（DVP，深度視覺蛋白質組學）：先用 AI 圖像分析在組織切片上"認出"單個細胞，再用激光顯微切割精準取出，最后用超靈敏質譜測出這個細胞里數千種蛋白質的豐度——把"組織里每個細胞在干什么"變成一張看得見的蛋白質地圖。同年他們還在《分子細胞》發表配套綜述，系統闡述了單細胞分辨率空間蛋白質組學的技術路線。
這項技術已在黑色素瘤、唾液腺癌等臨床樣本上展示出"從一張切片找出治療靶點"的潛力。
蛋白質組學的終點站，在 Mann 看來是醫院。他在推動幾件面向臨床的事：
血漿蛋白質組學
：2016 年他們證明，1 微升指尖血即可定量數百種血漿蛋白，覆蓋 40 多個 FDA 批準的臨床生物標志物；此后團隊把血漿蛋白質組推向減重干預、脂肪肝等大規模臨床隊列，尋找無創生物標志物；
PELSA 藥物-靶點映射
：在高通量水平上為藥物研發提供"蛋白質組級"情報。
他的愿景樸素而宏大：讓蛋白質組學走進醫院，成為臨床決策的日常工具。
Mann 與中國緣分不淺。最值得一提的，是 2025 年 2 月 26 日發表于《自然》的十年綜述——他與西湖大學醫學院郭天南教授、哈佛醫學院 Judith A. Steen 聯合撰寫《Mass-spectrometry-based proteomics: from single cells to clinical applications》，系統回顧了近十年質譜蛋白質組學從樣品制備到儀器、從單細胞到臨床應用的全流程革新，并展望 AI 在精準醫學中的核心作用。這也是繼 2016 年他與 Ruedi Aebersold 的綜述之后，領域內又一篇里程碑式總結。
2025 年 10 月，他先后在香港科技大學（廣州）和深圳醫學科學院作主題報告，與國內同行面對面交流"人工智能與蛋白質組學"的最新進展。
2012 年是 Mann 的"大獎之年"：萊布尼茨獎（德國最高科研榮譽之一）、路易-讓泰醫學獎、科爾伯歐洲科學獎、恩斯特·先靈獎接連收入囊中；2023 年又獲奧托·瓦爾堡獎章。2007–2025 年，他還兼任哥本哈根大學諾和諾德基金會蛋白質研究中心蛋白質組學項目主任，把方法和人才輻射到北歐。他的實驗室還孵化出 PreOmics 與 Evosep 兩家公司，分別深耕樣品前處理與高通量色譜進樣。
而 2026 年，是真正的高光時刻：3 月，他與 Yates、Aebersold 同獲蓋爾德納國際獎（獎金 25 萬加元，頒獎禮將于 10 月 22 日在多倫多舉行）；一年前的 2025 年 4 月，他剛當選美國國家科學院院士。加上美國質譜學會 Biemann 獎章、丹麥國旗騎士勛章、兩所大學的榮譽博士……這份履歷放在任何學科都足夠耀眼。
Matthias Mann 三十年時間線：從 1959 年出生到 2026 年蓋爾德納獎，8 個關鍵節點。
從 1994 年 1 微升樣品噴 40 分鐘，到 2022 年單細胞分辨率的空間蛋白質圖譜，再到 2026 年站上蓋爾德納領獎臺——這個物理學出身的德國人，用三十年鋪出了一條完整的路：讓質譜看得見、數得清、看得全，最后用到病人身上。
如果你正在做蛋白質組學，下次打開 MaxQuant 的時候，不妨想起這位幕后英雄。
質譜方法學
Fenn JB, Mann M, et al. Electrospray ionization for mass spectrometry of large biomolecules. Science. 1989（電噴霧電離奠基之作，Mann 博士期間與導師合著，位列第二作者）
Mann M, Wilm M. Error-tolerant identification of peptides in sequence databases by peptide sequence tags. Anal Chem. 1994（肽序列標簽，"指紋"鑒定法誕生）
Wilm M, Mann M. Analytical properties of the nanoelectrospray ion source. Anal Chem. 1996（納米電噴霧離子源，靈敏度革命）
Wisniewski JR, Zougman A, Nagaraj N, Mann M. Universal sample preparation method for proteome analysis. Nat Methods. 2009（FASP 通用樣品制備）
定量蛋白質組學
Ong SE, et al. Stable isotope labeling by amino acids in cell culture, SILAC... Mol Cell Proteomics. 2002（SILAC 誕生，開啟定量時代）
Blagoev B, et al. Temporal analysis of phosphotyrosine-dependent signaling networks by quantitative proteomics. Nat Biotechnol. 2004（SILAC 首次揭示信號通路時間動態）
de Godoy LMF, et al. Comprehensive mass-spectrometry-based proteome quantification of haploid versus diploid yeast. Nature. 2008（全蛋白質組定量里程碑：酵母 4399 個基因）
計算蛋白質組學
Cox J, Mann M. MaxQuant enables high peptide identification rates... Nat Biotechnol. 2008（MaxQuant 奠基論文，領域標配軟件）
Cox J, et al. Andromeda: a peptide search engine integrated into the MaxQuant environment. J Proteome Res. 2011（Andromeda 搜索引擎）
Cox J, et al. Accurate proteome-wide label-free quantification by delayed normalization and maximal peptide ratio extraction, termed MaxLFQ. Mol Cell Proteomics. 2014（MaxLFQ 免標記定量算法）
Tyanova S, et al. The Perseus computational platform for comprehensive analysis of (prote)omics data. Nat Methods. 2016（Perseus 下游分析平臺）
修飾與深度蛋白質組
Olsen JV, et al. Global, in vivo, and site-specific phosphorylation dynamics in signaling networks. Cell. 2006（海拉細胞全磷酸化動態，EGF 信號通路）
Nagaraj N, et al. Deep proteome and transcriptome mapping of a human cancer cell line. Mol Syst Biol. 2011（HeLa 深度蛋白質組：10255 個蛋白）
Sharma K, et al. Ultradeep human phosphoproteome... Cell Rep. 2014（超深磷酸化組：Tyr 與 Ser/Thr 信號調控邏輯不同）
互作組學
Hein MY, et al. A human interactome in three quantitative dimensions organized by stoichiometries and abundances. Cell. 2015（人類互作組三維定量框架）
單細胞與臨床
Geyer PE, et al. Plasma Proteome Profiling to Assess Human Health and Disease. Cell Syst. 2016（1 微升指尖血血漿蛋白質組）
Mund A, et al. Deep Visual Proteomics defines single-cell identity and heterogeneity. Nat Biotechnol. 2022（DVP 技術奠基）
Mund A, Brunner AD, Mann M. Unbiased spatial proteomics with single-cell resolution in tissues. Mol Cell. 2022（單細胞分辨率空間蛋白質組學綜述）
領域綜述
Mann M, Jensen ON. Proteomic analysis of post-translational modifications. Nat Biotechnol. 2003（修飾組學經典綜述）
Aebersold R, Mann M. Mass-spectrometric exploration of proteome structure and function. Nature. 2016（與 Aebersold 合寫的十年綜述）
Guo T, Steen JA, Mann M. Mass-spectrometry-based proteomics: from single cells to clinical applications. Nature. 2025（與西湖大學郭天南合作的十年新綜述）
Canada Gairdner Awards. 2026 Canada Gairdner Award Winners. gairdner.org（2026 年 3 月 31 日公布）
Max Planck Institute of Biochemistry, Matthias Mann CV: https://www.biochem.mpg.de/mann/cv
人物肖像：Hannes R?st / Wikimedia Commons，CC BY-SA 3.0 協議
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