植物病害对全球农业生产及粮食安全构成严峻挑战，每年造成数千亿美元的损失，如何有效应对此问题备受关注。
植物免疫工程取得重大突破
中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞团队近期在国际上率先提出了“可编程植物合成免疫”的创新理念。这一突破标志着植物免疫受体的研究从依赖“天然挖掘发现”转变为“人工精准设计”，将植物抗病育种推向了“定向创制”的新阶段，而非仅仅“利用自然”。
这项在植物免疫工程领域具有里程碑意义的研究成果，已于北京时间7月24日凌晨在国际顶级学术期刊《科学》上在线发表。审稿人普遍认为，该研究为开发作物持久、广谱的抗病性奠定了坚实基础。
资料图片显示，高彩霞研究员正在进行学术演讲。中新社记者孙自法拍摄。
论文的通讯作者高彩霞研究员介绍，通过融合人工智能(AI)辅助的蛋白质设计技术、模块化免疫受体工程以及植物体内定向进化技术，研究团队成功构建了一个可编程的合成植物免疫受体(SPIR)设计平台。该平台能够实现植物免疫受体的精准定制化设计，从而克服了天然抗病基因资源的局限性，为快速应对植物新发病害和病原物变异提供了全新的技术路径。
她进一步指出，未来，随着人工智能、蛋白质设计与植物体内定向进化等前沿技术的深度结合，植物合成免疫受体有望实现按需设计和迭代优化，为作物抗病改良提供通用的解决方案。
全新人工合成免疫受体的诞生
研究团队强调，培育和推广作物的抗病品种是绿色防控植物病害的关键策略之一。长期以来，作物抗病育种主要依赖于发掘和利用植物自身的天然抗病基因。然而，植物基因组中编码的免疫受体数量有限，且病原物不断进化变异，导致现有作物的抗病性常常被突破。同时，发掘新型抗病基因和免疫受体的难度日益增加，过程也极为耗时耗力。
因此，如果能够针对不同病原体定制化地设计免疫受体，就能摆脱对天然抗病基因资源的依赖，使植物迅速获得抵抗新发病害的能力。然而，精准靶向设计植物免疫受体一直是该领域面临的重大科学难题。
近年来，人工智能驱动的蛋白质从头设计技术取得了显著进展，使得设计能够与特定靶蛋白高亲和力结合的蛋白成为可能。本研究首先利用专业人工智能大模型预测病原蛋白的三维结构，然后通过蛋白质结合剂设计工具从头设计结合蛋白，并借助生物计算大模型工具筛选出结合能力强且稳定性高的候选结合蛋白。
研究团队随后将人工设计的结合蛋白引入水稻免疫受体Pikm-1，取代了天然的整合诱饵结构域，构建出全新的合成免疫受体。由此，建立了一套标准化的合成植物免疫受体设计流程。整个设计过程无需依赖已有的抗病基因资源，仅依据病原蛋白的结构信息进行人工定向设计，实现了植物免疫受体的可编程精准定制化创制。
从零开始创制植物免疫受体
在本项研究中，研究团队以马铃薯Y病毒衣壳蛋白为初步验证靶标，设计了48个合成植物免疫受体，其中11个成功实现了对马铃薯Y病毒衣壳蛋白的特异性识别，并激活了植物的免疫反应。在此基础上，研究团队进一步针对13种重要的植物病毒，以及细菌、真菌、卵菌等多种病原物的蛋白，完成了相应合成植物免疫受体的设计。
示意图展示了合成植物免疫受体(SPIR)的设计与验证过程。由中国科学院遗传与发育生物学研究所提供。
研究团队共设计并测试了391个合成植物免疫受体，其中71个（成功率18.2%）能够特异性识别对应的病原蛋白并有效激活植物免疫反应。这首次证明了人工智能辅助的蛋白质设计技术可以实现植物免疫受体的从头创制。
针对部分人工智能辅助设计出的合成植物免疫受体存在免疫活性不足或自激活（在无病原体存在时也产生免疫反应）的问题，研究团队进一步优化了合成植物免疫受体平台。通过将其与团队先前建立的植物体内定向进化系统相结合，显著增强了合成植物免疫受体对病原蛋白的免疫活性，并有效降低了其自激活水平。最终，建立了一套完整的植物合成免疫受体“设计-构建-测试-进化”开发流程。
进一步的研究表明，不同合成植物免疫受体之间展现出高度的识别特异性和正交性，并且可以通过基因叠加策略同时识别多种病原蛋白。实验也证实，表达合成植物免疫受体的转基因植物能够有效抵御相应病毒的侵染，显示出合成植物免疫受体技术在作物抗病遗传改良方面的巨大应用潜力。
高彩霞研究员指出，与传统的抗病育种依赖挖掘和利用天然抗病基因不同，合成植物免疫受体平台首次实现了植物免疫受体的定制化设计，赋予了植物识别自然界中全新病原靶标蛋白的能力。依托该平台，可以在数周内针对各类病原蛋白快速设计出相应的人工合成植物免疫受体，为高效应对新发、突发病害及病原物变异提供了全新的技术途径。