种地最怕遇上新病害，传统办法是满世界找抗病基因，如同大海捞针。现在，中国科学家用人工智能（AI）把这一过程变成了“按需定制”。《科学》杂志24日在线发表中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞研究员团队的最新成果：他们首次提出“可编程植物合成免疫”新理念，建立了可编程的合成植物免疫受体（SPIR）设计平台，实现了植物抗病“哨兵”的精准定制化设计，农作物抗病从此有望摆脱对天然基因的依赖。
合成植物免疫受体（SPIR）的设计与验证
植物有一套天生的免疫系统，其主力是被称为NLR的免疫受体。它们像“哨兵”，一旦识别出病菌或病毒的特定蛋白，就会立刻拉响防御警报。问题是，天然“哨兵”数量有限，而病原体变异却很快，一旦“脸盲”，抗病性就会失效。更麻烦的是，大多数NLR受体的识别模块结构复杂，很难进行人工改造。
此次，高彩霞团队瞄准了一类特别的NLR受体，它们拥有更小巧的识别零件——整合诱饵结构域。它功能独立，装到免疫系统上，就能识别新敌人。
他们先用AI预测病原蛋白的三维结构，再通过一款名叫BindCraft的工具，从头设计出能紧紧结合病原蛋白的“结合蛋白”。然后，把这个人工设计的识别模块装进水稻的免疫受体骨架里，一个全新的“合成免疫哨兵”就组装完成了。
“我们先拿马铃薯Y病毒的衣壳蛋白作为靶标进行了初步尝试，设计的48个合成免疫受体里，有11个能准确识别该病毒的衣壳蛋白并激活植物免疫反应。接着，我们又针对多种重要植物病毒和细菌、真菌、卵菌等病原体的蛋白，设计了391个受体，其中71个成功拉响免疫警报，成功率接近两成。”高彩霞研究员说，这说明AI能从零设计出真正管用的植物免疫受体。
当然，部分AI设计的初始版本尚不完美，存在免疫活性不足或自激活等问题。为此，团队引入此前建立的植物体内定向进化系统，在植物细胞内对这些合成免疫受体进行高效“特训”与优化，显著提升了其活性，并降低了自激活水平，最终建立了完整的“设计—构建—测试—进化”全流程开发体系。
对此，审稿人评价，这项研究是植物免疫工程领域的一项重大进展，为在作物中开发持久、广谱的抗病性奠定了坚实基础。
高彩霞表示，这项工作实现了植物免疫受体从“天然挖掘发现”向“人工精准设计”的范式转变，推动植物抗病育种从“利用自然”迈向“定向创制”的新阶段。
（中国科学院遗传与发育生物学研究所供图）