科学家利用人工智能技术升级了植物免疫系统，这项突破可能彻底改变番茄和马铃薯等作物抵御有害细菌的方式。通过改造识别细菌威胁的植物受体，研究人员正在提升植物的抗性，为培育更具韧性的未来作物做准备。
"细菌与宿主植物展开军备竞赛，它们能改变鞭毛蛋白的氨基酸组成以规避识别，"首席作者、植物病理学系教授吉塔·科克尔表示。
为使植物跟上进化步伐，科克尔团队利用自然变异结合人工智能技术——特别是能预测蛋白质三维结构的AlphaFold工具，对FLS2受体进行改造，实质上是升级其免疫系统以捕获更多入侵者。
研究团队聚焦于已知能识别更多细菌的受体（即便这些受体未见于重要作物品种）。通过对比识别范围较窄的受体，研究人员成功定位了需要修饰的氨基酸位点。
"我们复活了已被病原体击败的受体，使植物能以更精准的方式获得抗感染能力，"科克尔解释道。
研究意义
科克尔指出，这为通过预测设计培育广谱抗病作物开辟了新途径。
研究重点针对土传病原体青枯菌——该菌引发的细菌性萎蔫病可侵染200多种植物，包括番茄、马铃薯等主粮作物。
展望未来，团队正开发机器学习工具来预测值得编辑的免疫受体，同时致力于减少需要修饰的氨基酸数量。
该策略可推广应用于增强其他免疫受体的识别能力。
研究合作者包括加州大学戴维斯分校的李天润、埃斯特班·贾昆·博拉尼奥斯、丹妮尔·M·史蒂文斯、沙汉旭，以及劳伦斯伯克利国家实验室的丹尼尔·M·普里戈任。
本研究获美国国立卫生研究院与美国农业部国家食品农业研究所资助。