人工智能与天然抗性相结合，对抗柑橘黄龙病

中国科学院微生物研究所叶健教授领导的团队首次发现了柑橘对柑橘黄龙病（HLB）的抗性机制。该研究详细介绍了利用人工智能（AI）开发抗菌肽作为一种有前景的治疗方法。

黄龙病由亚洲柑橘木虱传播的细菌“亚洲柑橘韧皮杆菌”（CLas）引发，已摧毁全球柑橘作物，造成每年数十亿美元的损失。该疾病影响亚洲、非洲、美洲和欧洲的50多个国家。

抗性途径的发现

研究人员确定了一个关键的抗性途径，涉及转录因子MYC2及其相互作用的E3连接酶PUB21。他们发现咖喱叶和四川花椒植物中存在PUB21的旁系同源物，这些同源物编码PUB21的显性负性形式（PUB21DN），从而抑制PUB21的活性。

这种抑制作用稳定了MYC2蛋白，增强了防御途径和抗菌代谢物的产生，从而赋予了对黄龙病的免疫力。经过基因工程改造以过度表达PUB21DN的转基因柑橘植物表现出对该疾病的增强抵抗力。

人工智能驱动的肽开发

该团队利用人工智能驱动的筛选技术，通过抑制PUB21的活性来稳定MYC2。这导致了抗蛋白水解肽（APP）的鉴定，其中包括APP3-14，该肽在田间试验中表现出高达80％的控制效率。

APP3-14有效地控制了引起黄龙病的病原体CLas，并破坏了疾病的传播。这一突破提供了双重好处：环保的生物农药和通过靶向蛋白稳定来对抗难以培养的病原体的策略。

潜在应用

除了黄龙病，该策略还可以解决由难以培养的病原体引起的其他植物病害，例如玉米锈菌和橄榄树快速衰退综合征（OQDS）。通过靶向病原体效应子并稳定宿主免疫蛋白，这项研究为各种作物中创新的抗病解决方案铺平了道路，为全球农业可持续性提供了新的希望。