Các nhà nghiên cứu đã phát triển công nghệ thiết kế theo lập trình các thụ thể miễn dịch tổng hợp ở cây trồng

Sản xuất cây trồng đang phải đối mặt với những mối đe dọa từ các tác nhân gây bệnh trên thực vật. Phương pháp chọn tạo giống kháng bệnh truyền thống phụ thuộc nhiều vào các gen kháng bệnh tự nhiên của thực vật, trong đó mã hóa các thụ thể miễn dịch có khả năng nhận diện và đáp ứng với những tác nhân gây bệnh nhất định. Tuy nhiên, các tác nhân gây bệnh có tốc độ tiến hóa nhanh thường xuyên vượt qua các cơ chế phòng vệ tự nhiên này, trong khi sự đa dạng hạn chế của các thụ thể miễn dịch vốn có trong tự nhiên gây khó khăn cho việc phát triển các giống cây trồng có khả năng kháng bệnh bền vững.

Mới đây, nhóm nghiên cứu do giáo sư GAO Caixia thuộc Viện Di truyền và Sinh học Phát triển (IGDB), Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc, dẫn đầu đã phát triển một nền tảng có khả năng lập trình nhằm thiết kế theo yêu cầu các thụ thể miễn dịch thực vật tổng hợp (SPIRs), có khả năng nhận diện các protein của nhiều tác nhân gây bệnh khác nhau trên cây trồng.

Sơ đồ minh họa quá trình phát triển các thụ thể miễn dịch thực vật tổng hợp (SPIRs). Nguồn: IGDB.

Nghiên cứu được công bố trực tuyến trên tạp chí Science vào ngày 23 tháng 7.

Các thụ thể miễn dịch là trọng tâm của nghiên cứu này - các thụ thể giàu lặp lại leucine liên kết nucleotide nội bào (NLR) - chủ yếu nhận diện tác nhân gây bệnh thông qua các vùng lặp lại giàu leucine có kích thước lớn và tính lặp lại cao, do đó rất khó để thiết kế và cải biến. Để khắc phục vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã khai thác một nhóm NLR đặc thù, có khả năng nhận diện tác nhân gây bệnh thông qua các vùng mồi nhử tích hợp (integrated decoy – ID) có cấu trúc nhỏ gọn và dạng mô-đun. Các vùng ID này có thể dễ dàng được thay thế bằng những mô-đun nhận diện tác nhân gây bệnh được thiết kế mới.

Sử dụng các công cụ thiết kế protein có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI), như AlphaFold 3 và BindCraft, các nhà nghiên cứu đã thiết kế các protein de novo có khả năng liên kết đặc hiệu với protein của tác nhân gây bệnh. Sau đó, các protein được thiết kế này được tích hợp vào thụ thể miễn dịch của cây lúa Pikm - 1 bằng cách thay thế vùng ID nội tại của thụ thể, qua đó tạo ra các thụ thể miễn dịch thực vật tổng hợp (SPIRs) với khả năng nhận diện được tùy biến theo tính đặc hiệu.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng quy trình này để thiết kế 391 thụ thể miễn dịch thực vật tổng hợp (SPIRs), hướng đến các protein của nhiều nhóm tác nhân gây bệnh trên cây trồng, bao gồm virus, vi khuẩn, nấm và nhóm nấm noãn. Trong số đó, 71 SPIRs (18,2%) có khả năng nhận diện đúng các protein đích dự kiến và kích hoạt đáp ứng miễn dịch, cho thấy phương pháp thiết kế protein de novo với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra các thụ thể miễn dịch thực vật có chức năng.

Tuy nhiên, nhiều thiết kế còn lại hoặc biểu hiện trạng thái tự hoạt hóa hoặc không hoạt động, cho thấy chỉ dựa vào thiết kế bằng AI là chưa đủ. Để tiếp tục nâng cao hiệu quả hoạt động của các thụ thể, các nhà nghiên cứu đã sử dụng phương pháp tiến hóa hướng đích trên cây trồng nhờ sự hỗ trợ của bản sao geminivirus (GRAPE), một nền tảng sàng lọc thông lượng cao mà nhóm nghiên cứu đã phát triển trước đó, nhằm tối ưu hóa các SPIRs mới được thiết kế. Quá trình tối ưu hóa này đã làm tăng đáng kể hoạt tính miễn dịch, đồng thời giảm hiện tượng tự hoạt hóa không mong muốn. Các cây Nicotiana benthamiana chuyển gen biểu hiện các SPIRs đã được tối ưu hóa cho thấy khả năng kháng hiệu quả đối với sự nhiễm virus gây bệnh đốm nâu xù xì cà chua (Tomato brown rugose fruit virus – ToBRFV), qua đó cho thấy tiềm năng của công nghệ này trong cải thiện giống cây trồng.

Khác với phương pháp chọn tạo giống kháng bệnh vốn phụ thuộc vào các gen kháng bệnh có sẵn trong tự nhiên, nền tảng SPIR cho phép thiết kế tùy biến các thụ thể miễn dịch có khả năng nhận diện những đích tác nhân gây bệnh hoàn toàn mới. Về nguyên tắc, các SPIR hướng đến các protein của những tác nhân gây bệnh mới nổi có thể được tạo ra chỉ trong vòng vài tuần, qua đó cung cấp một chiến lược nhanh chóng và linh hoạt để bảo vệ cây trồng trước các mối đe dọa bệnh hại không ngừng tiến hóa.

Nghiên cứu này thiết lập một nền tảng cho miễn dịch tổng hợp có khả năng lập trình ở thực vật, trong đó các thụ thể miễn dịch có thể được thiết kế, tối ưu hóa và triển khai theo nhu cầu. Miễn dịch tổng hợp có khả năng lập trình ở thực vật có thể trở thành một chiến lược tổng quát để phát triển các giống cây trồng kháng bệnh thế hệ mới, đồng thời góp phần củng cố an ninh lương thực toàn cầu.

Đỗ Thị Nhạn theo Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc.