畑の野菜も、実は私たちと同じように病原菌と戦うための「免疫システム」を持っています。しかし、賢い病原菌は姿を変えてその監視網をすり抜けてしまいます。もし、最新のAI技術で植物の免疫を「アップグレード」し、見えない敵を見破る力を与えられたら？カリフォルニア大学の研究者たちが、そんなSFのようなアイデアを現実のものとし、未来の食料安全保障への道を切り拓こうとしています。
カリフォルニア大学（UC）デービス校の科学者たちは、人工知能（AI）を用いて、植物がより広範囲の細菌の脅威を認識できるようにしました。この成果は、トマトやジャガイモなどの作物を壊滅的な病気から守るための新しい方法につながる可能性があります。この研究は2025年7月28日に学術誌「Nature Plants」に掲載されました。論文のタイトルは「Unlocking Expanded Flagellin Perception Through Rational Receptor Engineering（合理的な受容体工学によるフラジェリン認識能力の拡大）」です。
植物は動物と同様に免疫システムを持っています。その防御ツールの一部には、細菌を検知し防御する能力を与える免疫受容体が含まれます。その受容体の一つであるFLS2は、細菌が泳ぐために使用する小さな尾にあるタンパク質「フラジェリン」を植物が認識するのを助けます。しかし、細菌は狡猾で、検知を避けるために常に進化しています。「細菌は宿主である植物との間で軍拡競争を繰り広げており、フラジェリンの基となるアミノ酸を変化させて検知を回避することができます」と、責任著者であり植物病理学科の教授であるギッタ・コーカー博士（Gitta Coaker, PhD）は説明します。
植物がこの競争に遅れを取らないようにするため、コーカー博士のチームは自然界に存在する多様な受容体の情報と人工知能、特にタンパク質の三次元構造を予測するために開発されたツール「AlphaFold」を組み合わせて利用しました。そしてFLS2を再設計し、本質的にその免疫システムをアップグレードして、より多くの侵入者を捕らえることができるようにしたのです。
チームは、有用な作物種には見られないものの、より多くの細菌を認識することがすでに知られている受容体に注目しました。これらの受容体を、より認識範囲の狭い受容体と比較することで、研究者たちはどのアミノ酸を変更すべきかを特定することができました。
「私たちは、病原菌が勝利してしまった、いわば敗北した受容体を復活させ、植物がより的を絞った精密な方法で感染に抵抗する機会を得られるようにすることができました」とコーカー博士は述べています。
この研究の重要性
コーカー博士は、これが予測的設計を用いて作物に広域スペクトルの耐病性を開発する道を開くと述べています。
研究者たちのターゲットの一つは、主要な作物の脅威である青枯病の原因菌Ralstonia solanacearumです。この土壌伝染性の病原菌のいくつかの株は、トマトやジャガイモのような主要作物を含む200種以上の植物に感染する可能性があります。
今後の展望として、チームは将来的にどの免疫受容体を編集する価値があるかを予測するための機械学習ツールを開発しています。また、変更が必要なアミノ酸の数を絞り込むことにも取り組んでいます。
このアプローチは、同様の戦略を用いて他の免疫受容体の認識能力を高めるためにも利用できる可能性があります。
本研究の他の著者には、カリフォルニア大学デービス校のティアンラン・リー氏（Tianrun Li）、エステバン・ハーキン・ボラーニョス氏（Esteban Jarquin Bolaños）、ダニエル・M・スティーブンス氏（Danielle M. Stevens）、ハンシュ・シャ氏（Hanxu Sha）、そしてローレンス・バークレー国立研究所のダニール・M・プリゴジン氏（Daniil M. Prigozhin）が含まれます。
この研究は、米国国立衛生研究所および米国農務省の国立食品・農業研究所からの支援を受けて行われました。
写真：ギッタ・コーカー博士（Gitta Coaker, PhD）
