细胞对药物引起的新功能状态的适应是一个复杂的过程，通常涉及基因表达、信使RNA（mRNA）和/或蛋白质稳定化或降解的变化，这些变化可能持续数小时甚至数天 [10.1038/s41573-022-00409-3]。
L-1000 connectivity map project在转录角度分析药物扰动[10.1016/j.cell.2017.10.049]。此类研究已经扩展到蛋白质组水平[10.1038/s41587-022-01539-0][10.1038/s41589-020-0572-3][10.1038/s41467-019-13582-8] 。这些数据很有用，因为它们描述了药物处理的细胞终点（表型）背后的分子后果。
Proteomics for dose-response
虽然在药理学中，表型剂量-反应测量已经成为常态数十年。直到最近才开始研究药物剂量-反应的蛋白质组特征[10.1126/science.ade3925] [10.1016/j.celrep.2024.114272]。
强效药物通常在几分钟内与其细胞靶标结合，而某些药物具有特别慢的结合速率，有时可能需要几小时。
在蛋白质组范围内进行靶标解析的最成功方法之一是基于活性和亲和性的蛋白质组分析（activity- and affinity-based proteome profiling）。 两者都旨在直接测量药物与其靶标（s）的相互作用。 当以剂量依赖的方式进行时，它们还允许测定明显的相互作用常数[10.1126/science.aan4368][10.1038/nmeth.1373]。
生物物理或生化属性
其他方法测量药物引起的蛋白质其他生物物理或生化属性的变化，如
在高温下的溶解性^[10.1021/acs.jproteome.9b00500] [10.1126/science.1255784]^
在有机溶剂存在下的溶解性^[10.1021/acs.analchem.9b04531]^
对氧化剂的敏感性^[10.1038/nprot.2012.146]^
对部分酶解的易感性^[10.1073/pnas.0910040106]^
虽然这些方法很强大，但通常需要高水平的靶标参与才能导致可测量的效果。 此外，观察到的效果往往超出了靶标本身，从而使得区分直接和间接药物效应变得复杂。
PTMs
由于许多细胞途径受到可逆的翻译后修饰（PTMs）的调控，质谱也可以用来测量药物是否参与了靶标下游的途径。 这里的时间框架（time frame）通常也是在几分钟到几个小时的范围[10.1126/science.ade3925]。 发表的研究通常报告大量可观察到的PTM变化，作为应用任意且通常是高单剂量药物的结果，或者因为在治疗后许多小时收集了数据[10.1074/mcp.M900285-MCP200]。同样，解释这些数据可能很困难，因为数据中包含了直接和间接效应。
直到最近才证明，以剂量和时间依赖的方式测量药物对PTMs的影响是一种更强大的途径参与测量方法，因为它能够根据药物的效力对数据进行优先排序。[10.1126/science.ade3925]
Kuster团队系统评估了药物诱导的蛋白质组表达变化的剂量-反应特征[10.1038/s41587-024-02218-y]。
