Ученые из Калифорнийского университета в Дейвисе применили технологии искусственного интеллекта, чтобы расширить способности растений к обнаружению бактериальных угроз. Это открытие может привести к созданию новых методов защиты сельскохозяйственных культур, таких как томаты и картофель, от опасных заболеваний. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Plants.
Растения, как и животные, обладают иммунной системой. Одним из её элементов являются специальные рецепторы, позволяющие распознавать бактерии и активировать защитные механизмы. Один из таких рецепторов — FLS2 — способен улавливать флагеллин, белок, содержащийся в жгутиках бактерий. Однако со временем патогены изменяют структуру своих белков, чтобы избежать обнаружения.
«Растения и бактерии находятся в состоянии постоянной «гонки вооружений», и бактерии часто модифицируют аминокислоты флагеллина, чтобы уклониться от иммунного ответа», — объяснила профессор кафедры фитопатологии Гитта Коакер, ведущий автор исследования.
Чтобы дать растениям преимущество в этой борьбе, команда Коакер использовала AlphaFold — инструмент ИИ, способный предсказывать трёхмерную структуру белков. С его помощью учёные перепроектировали рецептор FLS2, повысив его чувствительность к различным формам флагеллина. Исследование основывалось на сравнении рецепторов, уже обладающих широкой распознающей способностью, с менее универсальными аналогами, что позволило выявить нужные аминокислотные изменения.
«Нам удалось «воскресить» рецептор, который ранее был выведен из строя патогеном, и тем самым вернуть растению способность к более точному иммунному отклику», — отметила Коакер.
По её словам, разработанный метод открывает путь к созданию устойчивых к болезням сортов сельскохозяйственных культур. Особое внимание учёные уделяют борьбе с бактерией Ralstonia solanacearum, вызывающей бактериальное увядание. Этот патоген способен поражать свыше 200 видов растений, включая основные продовольственные культуры.
В дальнейшем исследователи планируют использовать машинное обучение для прогнозирования перспективных рецепторов, а также уточнить, какие именно аминокислоты необходимо изменять для усиления иммунитета.
В работе также приняли участие Тяньжунь Ли, Эстебан Харкин Боланьос, Даниэль Стивенс, Хансюй Ша из UC Davis и Даниил Пригожин из Лоуренсской национальной лаборатории в Беркли. Проект получил поддержку от Национального института здравоохранения США и Министерства сельского хозяйства США.
