重编程植物免疫密码：新型工程策略拓宽作物抗病之路

《Nature Biotechnology》：Rewriting the code of plant immunity

随着环境变化加剧病原体侵袭，作物病害威胁日益严峻。本文综述了如何利用AI预测工具和基因编辑技术，对植物免疫受体（PRRs/NLRs）进行精准工程改造，通过增强模式识别受体（PRRs）的广谱抗性、设计纳米抗体嵌合受体（Pikobodies）等创新策略，构建具有持续抗病能力的作物体系，为农业可持续发展提供新范式。

　　

在气候变化与病原体快速进化的双重压力下，全球农作物正面临日益严重的病害威胁。传统农药虽能短期控制病害，却带来环境污染和健康风险。植物自身拥有精密的免疫系统，通过细胞表面的模式识别受体（PRR）和细胞内的核苷酸结合富亮氨酸重复受体（NLR）构成双重防御网络。然而，天然免疫受体存在识别范围有限、易被病原体效应蛋白规避等瓶颈。如何通过工程化改造提升作物的内在免疫力，成为农业生物技术领域的关键挑战。

近期《Nature Biotechnology》发表的综述系统梳理了植物免疫工程领域的技术突破。研究者们摒弃了传统的随机诱变和跨物种基因转移策略，转而采用人工智能预测工具与精准基因编辑技术相结合的新范式。例如初创公司Resurrect Bio利用AI工具预测植物-病原体互作，旨在复活已失活的NLR受体；而通过工程化改造PRR受体（如RLP23的C端结构域），成功使番茄、水稻和杨树获得对真菌、细菌和卵菌的广谱抗性。

在技术方法层面，研究整合了285种被子植物基因组中超过13,000个免疫受体的生物信息学分析，结合蛋白质结构预测与合成生物学技术。团队通过机器学习模型优化受体修饰靶点，并利用基因编辑技术精准调控免疫信号通路。其中纳米抗体嵌合受体（Pikobodies）技术通过将Pik-1-Pik-2 NLR对的识别域替换为特定纳米抗体，实现了对细胞内病原体效应蛋白的可编程识别。

工程化免疫受体的新策略

通过定向进化与结构生物学指导的氨基酸突变，研究者扩展了NLR受体对效应蛋白的识别谱系。如对NLR结合域进行模块化替换，使受体能识别非天然配体。但跨物种NLR转移因快速进化差异难以奏效，促使研究转向基于天然受体骨架的精准改造。

PRR工程实现广谱抗病性

最新研究表明，针对细胞表面PRR受体的工程策略能引发更温和但持久的免疫反应。通过计算生物学设计PRR受体胞内信号域，使其在识别多种病原体相关分子模式（PAMP）时增强信号转导。工程化RLP23受体在单子叶和双子叶植物中均展示出对多种病原的抗性，且不易诱发病原体抗性进化。

纳米抗体嵌合受体的创新应用

Pikobodies技术代表受体工程的新方向。将特异性纳米抗体与NLR信号域融合，创建可编程的细胞内免疫受体。Ohmic Biosciences公司进一步开发直接抑制效应蛋白的工程蛋白，结合基因叠加（gene stacking）策略降低病原体逃逸风险。

免疫识别图谱的系统解析

通过对285种被子植物基因组的规模化分析，研究者绘制出免疫受体的识别图谱，发现多个作物中存在的未知受体变异体。机器学习模型通过训练海量蛋白互作数据，可预测病原体共进化路径，为动态调整工程策略提供依据。

该研究标志着植物免疫工程进入精准化、可编程的新阶段。通过整合计算生物学与合成生物学，不仅破解了天然免疫受体的进化限制，更构建出适应病原体快速演变的动态防御系统。虽然监管审批和田间试验仍是产业化瓶颈，但基于植物内在免疫机制的工程策略，为减少农药依赖、保障粮食安全提供了可持续解决方案。随着蛋白质组学数据和AI模型的持续优化，未来作物有望实现“主动免疫”的智能化设计。