프로테옴을 연구하는 학문과 기술을 총칭하여 프로테오믹스(proteomics)라 한다.
유전자 정보만으로는 생명현상을 모두 해석할 수 없으므로 실질적인 생명현상을 담당하는 단백질 수준에서의 이해를 도모하여야 한다는 것이 유전체 이후 시대(post-genome era)의 연구경향이다.

단백질은 다양한 수식화로 동일 유전자에서 번역된 단백질들이라 하더라도 기능이 각각 다를 수 있다.
또한 단일 단백질의 성질을 밝히는 것만으로는 복잡하게 얽혀 있는 생명현상을 이해하기 어려우므로, 특정 기능에 관련한 모든 단백질들을 전체적으로 이해하는 과정이 필요하다.

프로테옴 연구는 생명의료분야에서 미래에 필연적인 연구분야로서 대량의 단백질을 동시에 분석하는 기술이 필요하며, 프로테옴 연구는 곧 특정 질병의 맞춤진단과 치료(Bio)가 가능한 바이오마커를 발굴하는 기반 기술의 밑받침(Infra)에 해당한다.

기존의 알려진 단백질 연구에는 다량의 정제된 시료가 필요하게 되는데, 게놈에 의하여 발현되는 수많은 숫자의 단백질을 동시에 다량 정제하기란 쉽지 않다.
단백질의 구조는 복잡하여 DNA 증폭에 사용되는 PCR과 같은 기술이 단백질 중폭을 위해서는 개발되지 못했다. 결국 적은 양의 단백질을
민감하게 분석하는 기술이 기계화 · 자동화되어 컴퓨터 시스템과 연결된 편리한 단백질 분석 방법이 개발되게 되었다. (주)바이오인프라에서는 이차원전기영동, SELDI-TOF MS (Surface Enhanced Laser Desorptioin / Ionizationin-Time of Flight Mass Spectrometry), Luminex system 등을 적용하여 한번에 많은 단백질을 동시에 분석할 수 있는 기술을 갖고 있다. 그리고 각종 암(위암, 폐암, 대장암, 간암, 유방암, 전립선 암 등) 환자의 혈청 시료를 다수 보유하고 있으며 현재 이를 분석하여 프로테옴 데이터베이스를 축적하고 있다.
축적된 프로테옴 데이터베이스에서 암 스크리닝과 진단에 유용한 단백질 마커를 발굴하기 위해서는 다량의 데이터를 효율적으로 빨리 분석하는 기술이 필요한데 여기에 IT 기술을 접목하여 바이오인포매틱스(Bioinformatics)를 활용한 프로테옴 데이터 마이닝을 통해 마커 발굴과 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 개발 중에 있다.