7 月 24 日消息，据央视新闻报道，中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞研究员团队在植物免疫工程领域取得重大突破，首次提出“可编程植物合成免疫”新理念。
该团队成功建立了可编程的合成植物免疫受体设计平台，实现了植物免疫受体的精准定制化设计。相关研究成果于今日凌晨在《科学》以“首次在线发布”形式发表。
植物病害每年造成数千亿美元的经济损失。传统作物抗病育种高度依赖对天然抗病基因的发掘与利用，但植物基因组编码的免疫受体数量有限，且病原物持续进化变异，导致已有抗病性不断被攻破。针对这一难题，研究团队整合了人工智能辅助蛋白质设计、模块化免疫受体工程和植物体内定向进化技术。
植物 NLR 免疫受体是植物免疫系统的核心组分，主要通过高度重复的富亮氨酸重复结构域来检测病原体，传统方法难以对其进行工程化改造。此次研究利用了一类通过紧凑型模块化集成诱饵结构域识别病原体的 NLR 受体，该结构域可被新设计的病原识别模块替换。
具体实施中，团队利用 AlphaFold 3 和 BindCraft 等 AI 辅助蛋白质工具，针对病原蛋白从头设计结合蛋白，并将其整合到水稻免疫受体 Pikm-1 中，构建形成全新的合成免疫受体。整个设计过程无需依赖已有抗病基因资源，仅基于病原蛋白的结构信息即可开展。团队以马铃薯 Y 病毒衣壳蛋白为验证靶标，设计 48 个合成受体，其中 11 个能特异性识别靶标并激活免疫反应。在此基础上，团队进一步针对 13 种重要植物病毒以及细菌、真菌、卵菌等多种病原物的蛋白完成了相应设计。
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%）能够特异识别对应病原蛋白并有效激活植物免疫反应，首次证明了 AI 辅助的蛋白质设计技术可实现植物免疫受体的从头创制。针对部分设计存在的免疫活性不足或自激活问题，团队利用其前期建立的植物体内定向进化系统（GRAPE）对受体进行了优化。经优化的合成免疫受体在转基因本氏烟草中展现出了对番茄褐色皱果病毒的有效抗性。
论文通讯作者高彩霞研究员表示，该研究突破了天然抗病基因资源的限制，为快速应对植物新发病害和病原物变异提供了全新技术路线。
她透露，未来随着 AI、蛋白质设计与体内定向进化等技术的深度融合，植物合成免疫受体有望完全实现按需设计与迭代优化。《科学》审稿人评价称，该成果为在作物中开发持久、广谱的抗病性奠定了坚实基础。
