Учёные улучшили иммунную систему растений с помощью ИИ для защиты от патогенов

Бактерия Ralstonia solanacearum в картофеле. Этот патоген разрушает сосудистую систему растений, вызывая увядание. Автор: Амилкар Санчес Перес

Исследователи из Калифорнийского университета в Дэвисе применили искусственный интеллект, чтобы помочь растениям распознавать более широкий спектр бактериальных угроз. Это открытие может привести к новым методам защиты сельскохозяйственных культур, таких как томаты и картофель, от разрушительных заболеваний. Исследование опубликовано в журнале Nature Plants.

Как и животные, растения обладают иммунной системой. Частью их защитного механизма являются иммунные рецепторы, которые позволяют обнаруживать бактерии и противостоять им. Один из таких рецепторов, FLS2, помогает растениям распознавать флагеллин — белок, содержащийся в жгутиках бактерий. Однако бактерии постоянно эволюционируют, чтобы избежать обнаружения.

«Бактерии ведут гонку вооружений со своими растительными хозяевами и могут изменять аминокислоты в составе флагеллина, чтобы избежать обнаружения», — пояснила ведущий автор исследования Гитта Коукер, профессор кафедры фитопатологии.

Чтобы помочь растениям не отставать, команда Коукер использовала естественные вариации в сочетании с искусственным интеллектом — в частности, инструментом AlphaFold, разработанным для предсказания трёхмерной структуры белков. Учёные модифицировали рецептор FLS2, фактически «апгрейднув» иммунную систему растений для обнаружения большего числа патогенов.

Исследователи сосредоточились на рецепторах, которые уже известны своей способностью распознавать больше бактерий, даже если они не встречаются у полезных сельскохозяйственных культур. Сравнивая их с более узкоспециализированными рецепторами, учёные смогли определить, какие аминокислоты необходимо изменить.

«Мы смогли „воскресить“ побеждённый рецептор, тот, с которым патоген уже справился, и дать растению шанс сопротивляться инфекции гораздо более целенаправленно и точно», — отметила Коукер.

По её словам, это открывает путь к разработке устойчивости сельскохозяйственных культур к широкому спектру заболеваний с помощью прогностического дизайна.

Одна из главных целей исследования — Ralstonia solanacearum, возбудитель бактериального увядания. Некоторые штаммы этого почвенного патогена могут заражать более 200 видов растений, включая такие важные культуры, как томаты и картофель.

В дальнейшем команда планирует разработать инструменты машинного обучения для прогнозирования, какие иммунные рецепторы стоит редактировать. Также учёные пытаются сократить количество аминокислот, требующих изменений.

Этот подход можно использовать для улучшения восприятия других иммунных рецепторов по аналогичной стратегии.

Среди соавторов исследования — Тяньрунь Ли, Эстебан Харкин Боланьос, Даниэль М. Стивенс и Ханьсюй Ша из UC Davis, а также Даниил М. Пригожин из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли.

Дополнительная информация: Tianrun Li et al, Unlocking expanded flagellin perception through rational receptor engineering, Nature Plants (2025). DOI: 10.1038/s41477-025-02049-y

Источник: UC Davis