Các nhà khoa học tại Đại học California, Davis, đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao khả năng nhận diện các mối đe dọa từ vi khuẩn của thực vật. Phát hiện đột phá này, được công bố trên tạp chí Nature Plants, mở ra những phương pháp mới đầy hứa hẹn để bảo vệ các loại cây trồng quan trọng như cà chua và khoai tây khỏi những dịch bệnh tàn phá.

Cũng giống như động vật, thực vật cũng sở hữu một hệ thống miễn dịch phức tạp. Một phần quan trọng trong cơ chế phòng thủ của chúng là các thụ thể miễn dịch, cho phép chúng phát hiện và tự vệ chống lại vi khuẩn gây hại. Một trong số đó là thụ thể FLS2, có chức năng nhận diện flagellin - một loại protein cấu tạo nên phần đuôi giúp vi khuẩn di chuyển được. Tuy nhiên, vi khuẩn rất tinh ranh và liên tục tiến hóa để né tránh khả năng phát hiện của thực vật.

Theo Gitta Coaker, giáo sư tại Khoa Bệnh học thực vật, tác giả chính của nghiên cứu: "Vi khuẩn đang trong một cuộc chạy đua vũ trang với vật chủ thực vật của chúng, và chúng có thể thay đổi các axit amin cơ bản trong flagellin để trốn tránh sự phát hiện này".

Để giúp thực vật bắt kịp với sự tiến hóa của vi khuẩn, nhóm nghiên cứu của Coaker đã kết hợp biến thể tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Cụ thể, họ sử dụng AlphaFold - một công cụ được phát triển để dự đoán cấu trúc 3D của protein - để tái kỹ thuật FLS2. Về cơ bản, điều này có nghĩa là họ đã nâng cấp hệ thống miễn dịch của thực vật, giúp chúng có khả năng phát hiện nhiều loại vi khuẩn xâm nhập hơn.

Nhóm nghiên cứu tập trung vào các thụ thể đã được biết là nhận biết nhiều vi khuẩn hơn, ngay cả khi chúng không được tìm thấy ở các loài cây trồng hữu ích. Bằng cách so sánh chúng với các thụ thể có phạm vi hẹp hơn, các nhà nghiên cứu đã có thể xác định những axit amin cần thay đổi.

Nhóm nghiên cứu đã tập trung vào những thụ thể có khả năng nhận diện nhiều loại vi khuẩn hơn, ngay cả khi chúng không có ở các loài cây trồng hữu ích. Bằng cách so sánh các thụ thể này với những thụ thể có phạm vi nhận diện hẹp hơn, các nhà khoa học đã thành công trong việc xác định những axit amin cần được thay đổi. "Chúng tôi đã hồi sinh một thụ thể từng bị 'đánh bại', một thụ thể mà mầm bệnh đã chiến thắng, và giờ đây, nó cho phép cây trồng có cơ hội chống lại sự lây nhiễm một cách có mục tiêu và chính xác hơn nhiều", giáo sư Coaker chia sẻ.

Coaker nhấn mạnh rằng nghiên cứu này đã mở ra cánh cửa cho việc phát triển khả năng kháng bệnh phổ rộng ở cây trồng thông qua thiết kế dự đoán, hứa hẹn một tương lai đầy triển vọng cho ngành nông nghiệp.

Một trong những mục tiêu chính của các nhà nghiên cứu là giải quyết mối đe dọa nghiêm trọng đối với cây trồng: Ralstonia solanacearum, vi khuẩn gây ra bệnh héo xanh. Một số chủng vi khuẩn trong đất có khả năng lây nhiễm hơn 200 loài thực vật, bao gồm các loại cây trồng chủ lực toàn cầu như cà chua và khoai tây, gây thiệt hại lớn cho nông nghiệp. Nhóm nghiên cứu đang phát triển các công cụ học máy để dự đoán chính xác những thụ thể miễn dịch nào cần được chỉnh sửa trong tương lai nhằm đạt hiệu quả cao nhất. Đồng thời, họ cũng nỗ lực thu hẹp số lượng axit amin cần thay đổi, tối ưu hóa quá trình can thiệp.

Cách tiếp cận đột phá này không chỉ dừng lại ở FLS2 mà còn có thể được áp dụng để tăng cường khả năng nhận diện của các thụ thể miễn dịch khác bằng một chiến lược tương tự, mở ra tiềm năng lớn trong việc cải thiện sức đề kháng của cây trồng trên diện rộng.  Các tác giả khác của nghiên cứu bao gồm Tianrun Li, Esteban Jarquin Bolaños, Danielle M. Stevens và Hanxu Sha từ Đại học California, Davis, cùng với Daniil M. Prigozhin từ Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley. Nghiên cứu được hỗ trợ bởi Viện Y tế Quốc gia và Viện Quốc gia về Thực phẩm và Nông nghiệp của Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ.

P.T.T (NASTIS), theo https://www.sciencedaily.com/releases/, 2025