蛋白质组学视野下的 DARTS：如何实现高通量靶标筛选

随着质谱技术的飞速发展，DARTS (药物亲和响应靶标稳定性) 技术已从最初的单条带鉴定演变为基于蛋白质组学的大规模、高通量靶点筛选平台。通过将 DARTS 的生物学过程与现代高分辨质谱联用，研究者可以在一次实验中对细胞内的全蛋白组进行扫描，从而精准锁定药物的作用中心。

DARTS 结合质谱鉴定（DARTS+MS）的实验流程体现了极高的科学性。 首先，将原型药物与细胞或组织裂解液共孵育，这一步骤无需任何化学修饰，完美保留了天然产物等活性分子的生物学功能。随后，利用摸索出的最适浓度蛋白酶进行有限酶解。关键的步骤在于，实验并非只针对肉眼可见的差异条带进行分析，而是采取“整胶打质谱”的策略。因为在大多数情况下，给药组与对照组在胶图上并无显著差异，但质谱能够敏锐捕捉到那些微弱的、由于药物结合带来的酶解抗性差异。

在数据分析维度，DARTS 技术引入了严格的统计学标准。鉴定出的蛋白通常根据 FC 值（Ratio）分为上调蛋白和下调蛋白。上调蛋白 (FC > 1.2) 代表蛋白与药物结合后耐受性增强，不易被酶解；下调蛋白 (FC < 0.833) 则代表结合后结构变得更加松散或敏感。这种基于蛋白质组定量的分析方法，比传统的条带观察更具说服力。此外，为了确保结果的高置信度，通常要求独有肽段（Unique peptide）≥ 2，且 FDR 参数处于 High 或 Medium 水平。

对于中药复方等复杂体系，这种高通量筛选优势尤为显著。复方中的多种组分可能同时作用于多个靶标，DARTS 可以在不破坏组分间协同作用的前提下，一次性检出几十到二百个潜在蛋白。通过后续的 GO 功能富集分析和 KEGG 通路分析，研究人员可以观察到这些潜在靶点是否集中在特定的生物学过程（BP）或信号通路上。例如，针对菌类样本的 DARTS 研究，即使在缺乏现成数据库的情况下，也可以通过序列比对手动构建数据库，从而揭示药物对微生物代谢的影响。

总之，蛋白质组学赋能下的 DARTS 技术，不仅解决了低丰度蛋白鉴定的难题，还通过三重复技术保障和组内 CV 值控制，极大地降低了实验误差。这种从全局视角审视药物-蛋白相互作用的能力，为解析天然产物多靶点效应和中药复方现代化研究提供了强大的技术底座。

达吉特DARTS技术服务文献：

[1]. Zhang W, Song Y, Li C, et al. Canagliflozin Alleviates Diabetic Glomerular Endothelial Injury via Melibiose in a Microbiota-Dependent Manner. Adv Sci (Weinh). Published online May 27, 2026. doi:10.1002/advs.202517222.（郑州大学第一附属医院）IF=14.1

[2]. Liang Y, Zhang YL, Cheng TY, et al. Senkyunolide H potentiates bone marrow-derived mesenchymal stem cells therapy for liver cirrhosis by targeting MAEA to enhance ERK-driven HGF secretion. Pharmacol Res. 2026;226:108160. doi:10.1016/j.phrs.2026.108160.（上海中医药大学）IF=10.5

[3]. Zhang S, Tang L, Pu Y, et al. Patchouli alcohol triggers autophagic cell death in non-small cell lung cancer cells through targeting GNAI1 to dissociate the GNAI1/ARRB1 complex. Int J Biol Sci. 2026;22(8):4004-4024. Published 2026 Mar 30. doi:10.7150/ijbs.125690.（中国上海市宝山区吴淞中心医院）IF=10

[4]. Yang X, Lin G, Chen Y, et al. Chlorquinaldol Alleviates Lung Fibrosis in Mice by Inhibiting Fibroblast Activation through Targeting Methionine Synthase Reductase. ACS Cent Sci. 2024;10(9):1789-1802. Published 2024 Aug 28. doi:10.1021/acscentsci.4c00798.（广州医科大学）IF=12.7