论文通讯作者高彩霞研究员表示，通过整合人工智能(AI)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，研究团队建立可编程的合成植物免疫受体(SPIR)设计平台，实现植物免疫受体的精准定制化设计，从而突破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全新技术路线。

　　她透露，未来，随着人工智能、蛋白质设计与植物体内定向进化等前沿技术的深度融合，植物合成免疫受体有望完全实现按需设计与迭代优化，为作物抗病改良提供通用的全新解决方案。

　　人工全新合成免疫受体

　　研究团队介绍说，培育和推广作物抗病品种是植物病害绿色防控的核心策略之一。长期以来，作物抗病育种主要依赖植物天然抗病基因的发掘与利用。然而，植物基因组编码的免疫受体数量有限，加之病原物持续进化变异，导致已有的作物抗病性不断被攻破。同时，发掘新型抗病基因和免疫受体的难度持续攀升，且过程耗时耗力。

　　因此，若能针对各类病原定制化设计免疫受体，即可摆脱天然抗病基因资源的桎梏，使植物快速获得对新发病害的抗病能力。不过，精准靶向设计植物免疫受体始终是相关领域亟待攻克的重大科学难题。

　　近年来，人工智能驱动的蛋白质从头设计取得一系列重要突破，使得针对特定靶蛋白设计高亲和力结合蛋白成为可能。本项研究首先利用专业人工智能大模型预测病原蛋白的三维结构，通过蛋白质结合剂设计工具完成结合蛋白的从头设计，并借助生物计算大模型工具预测筛选结合能力强和稳定性高的候选结合蛋白。

　　研究团队进一步以人工设计的结合蛋白替代天然整合诱饵结构域，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，由此建立一套标准化的合成植物免疫受体设计流程，整个设计过程无需依赖已有的抗病基因资源，仅基于病原蛋白的结构信息开展人工定向设计，实现植物免疫受体的可编程精准定制化创制。

　　从头创制植物免疫受体

　　在本项研究中，研究团队首先以马铃薯Y病毒衣壳蛋白为验证靶标，设计48个合成植物免疫受体，其中11个能够特异性识别马铃薯Y病毒衣壳蛋白并激活植物免疫反应。在此基础上，研究团队进一步针对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，完成相应合成植物免疫受体的设计。

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