カリフォルニア大学デービス校の科学者らは、人工知能を利用して植物が細菌の脅威をより適切に認識し防御できるようにした。これはトマトやジャガイモなどの重要な作物を守ることができる有望な開発である。
カリフォルニア大学デービス校の研究者たちは、人工知能（AI）を活用して植物の免疫システムを強化し、より幅広い細菌の脅威を検知できるようにしました。この画期的な技術は、トマトやジャガイモなどの主要作物の衰弱性疾患に対する防御機構を大幅に強化する可能性があります。
研究、 公表 Nature Plants誌に掲載された論文は、AIを用いた革新的な植物免疫受容体の再設計に焦点を当てています。これらの受容体は植物免疫システムの重要な構成要素であり、植物が細菌の侵入者を識別し、対抗することを可能にします。
これらの受容体の一つであるFLS2は、細菌が移動に用いる尾部構造に含まれるタンパク質であるフラジェリンを認識する役割を担っています。しかし、細菌は検出を逃れるためにしばしば変異を起こし、植物の防御にとって常に脅威となっています。
「細菌は宿主となる植物と軍拡競争をしており、検出を逃れるためにフラジェリンの基本的なアミノ酸を変化させることができる」と、カリフォルニア大学デービス校植物病理学部の教授で筆頭著者のギッタ・コーカー氏はニュースリリースで述べた。
この課題を克服するため、コーカー氏のチームは、タンパク質の3D構造を予測するために設計された高度なAIツールであるAlphaFoldを採用しました。自然変異とAIの知見を活用することで、FLS2を再設計し、植物の免疫応答を効果的に強化することで、より多様な細菌の侵入者を認識し、対応できるようにしました。
研究者たちは、主要な作物種には元々存在していなかったものの、より多くの細菌株を検出することが知られている受容体を特に標的とした。これらの広域スペクトル受容体と狭域スペクトル受容体を比較することで、どのアミノ酸に改変が必要かを正確に特定した。
「私たちは、病原体が勝利した敗北した受容体を復活させ、植物がはるかに的を絞った正確な方法で感染に抵抗する機会を与えることができました」とコーカー氏は付け加えた。
この研究の意義は、予測設計による作物の広範囲の病害抵抗性の創出にまで及ぶ。焦点の一つは ラルストニアソラナセアラムは、細菌性萎凋病を引き起こす強力な土壌病原菌で、トマトやジャガイモなどの重要作物を含む 200 種以上の植物に被害を与えます。
今後、研究チームは機械学習ツールを改良し、どの免疫受容体が編集に最適かを予測し、改変が必要なアミノ酸の数を最小限に抑えることを目指しています。この革新的なアプローチは、植物の免疫システムを強化する方法に革命をもたらし、作物の収量を大幅に向上させ、世界の食料安全保障を向上させる可能性を秘めています。
この研究の著者には、コーカー氏のほか、カリフォルニア大学デービス校のティアンルン・リー氏、エステバン・ハルキン・ボラニョス氏、ダニエル・M・スティーブンス氏、ハンシュ・シャ氏、ローレンス・バークレー国立研究所のダニイル・M・プリゴジン氏も含まれている。
出典： カリフォルニア大学デービス校