Nâng cấp hệ miễn dịch thực vật bằng công cụ AI
LH, (ScienceDaily)
2025-09-16T15:09:44+07:00
2025-09-16T15:09:44+07:00
https://skhcn.dongnai.gov.vn/vi/news/khoa-hoc-va-cong-nghe-nuoc-ngoai/nang-cap-he-mien-dich-thuc-vat-bang-cong-cu-ai-414.html
https://skhcn.dongnai.gov.vn/uploads/skhcn/news/2025_09/image-20250904134745-1.png
Sở Khoa học và Công nghệ
https://skhcn.dongnai.gov.vn/uploads/skhcn/logo-skhcn-2025-01.png
Thứ năm - 17/07/2025 13:49
Khoa học đang chứng kiến một bước tiến ngoạn mục trong cuộc chiến chống lại các bệnh cây trồng nguy hiểm. Nay các nhà khoa học tại Đại học California, Davis của Mỹ đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cấp hệ miễn dịch của cây trồng, mở ra một kỷ nguyên mới cho khả năng phòng vệ của những loài cây lương thực quan trọng như cà chua và khoai tây trước các mối đe dọa từ vi khuẩn gây hại. Nghiên cứu đột phá này có thể cách mạng hóa cách chúng ta bảo vệ cây trồng, đảm bảo một tương lai nông nghiệp bền vững hơn bằng cách tạo ra các giống cây trồng có khả năng chống chịu tốt hơn.
Để giúp cây trồng bắt kịp tốc độ tiến hóa của vi khuẩn, nhóm của Giáo sư Coaker đã ứng dụng sự đa dạng tự nhiên kết hợp với AI, cụ thể là AlphaFold. AlphaFold là một công cụ mạnh mẽ được phát triển để dự đoán cấu trúc 3D của protein. Bằng cách này, các nhà nghiên cứu đã thiết kế lại thụ thể FLS2, về cơ bản là nâng cấp hệ miễn dịch của cây để nó có thể nhận diện nhiều kẻ xâm nhập hơn. Họ đã tập trung vào các thụ thể vốn đã có khả năng nhận diện nhiều loại vi khuẩn hơn, ngay cả khi chúng không được tìm thấy ở các loài cây trồng có giá trị. Bằng cách so sánh chúng với các thụ thể có phạm vi nhận diện hẹp hơn, các nhà khoa học đã xác định được những amino axít cần thay đổi, từ đó giúp cây trồng đối phó hiệu quả hơn với các mối đe dọa.
Giáo sư Coaker chia sẻ rằng họ đã có thể “hồi sinh một thụ thể bị mầm bệnh đánh bại và giúp cây trồng có cơ hội kháng bệnh một cách chính xác và có mục tiêu hơn nhiều”. Điều này mở ra cánh cửa cho việc phát triển khả năng kháng bệnh phổ rộng ở cây trồng bằng cách sử dụng thiết kế dự đoán, hứa hẹn giảm thiểu thiệt hại do dịch bệnh gây ra.
Một trong những mục tiêu nghiên cứu của nhóm là Ralstonia solanacearum, mầm bệnh gây bệnh héo rũ vi khuẩn, một mối đe dọa lớn đối với cây trồng. Một số chủng của mầm bệnh trong đất này có thể lây nhiễm hơn 200 loài thực vật, bao gồm các loài cây lương thực chủ lực như cà chua và khoai tây. Tiếp theo, nhóm nghiên cứu sẽ phát triển các công cụ học máy để dự đoán những thụ thể miễn dịch nào đáng để chỉnh sửa trong tương lai. Họ cũng đang cố gắng thu hẹp số lượng amino axít cần thay đổi, từ đó tối ưu hóa quá trình can thiệp. Phương pháp này cũng có thể dùng để tăng cường khả năng nhận biết của các thụ thể miễn dịch khác bằng chiến lược tương tự, mở rộng phạm vi ứng dụng của công nghệ này.
Tác giả: LH, (ScienceDaily)
