該研究提出了一種名為PLATO（Parallel-flow Projection and Transfer Learning Across Omics data）的空間蛋白質組學技術框架，相較于現有的LCM-MS聯用技術（如nanoPOTS、DVP和MASP等方法），PLATO通過創新的微流控并行采樣結合遷移學習算法（Flow2Spatial），成功克服了傳統方法在組織覆蓋范圍、通量和分辨率等方面的關鍵限制。該技術僅需約60次LC-MS/MS檢測即可從小鼠小腦組織中鑒定約3000種蛋白質，實現了25 μm的高空間分辨率和全組織層面的蛋白質組測繪，同時顯著降低了實驗復雜度與成本。

盡管PLATO在空間蛋白質組成像領域取得了重要突破，但仍存在若干需要改進的方向：首先，當前25 μm的分辨率尚未達到單細胞水平，可通過開發更精密的微流控通道（如10 μm）或整合空間轉錄組數據進行算法優化；其次，需要更快速可靠的質譜檢測系統以提升臨床適用性；最后，現有技術尚未涵蓋蛋白質翻譯后修飾（PTMs）的分析，未來可通過在微流控工作流程中引入親和捕獲等富集步驟加以擴展。

總體而言，PLATO技術通過將微流控高通量采樣與人工智能算法相結合，為理解生物組織中蛋白質的空間調控機制提供了強有力的工具，其簡便的操作流程和優異的性能指標使其在基礎研究和臨床轉化中都具有廣闊的應用前景。