Ngày 24/7/2026, tạp chí Science đăng tải nghiên cứu của nhóm tác giả từ Viện Di truyền và Sinh học Phát triển, Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc, do nhà nghiên cứu Gao Caixia dẫn đầu. Nhóm đã lần đầu tiên đề xuất khái niệm 'miễn dịch thực vật tổng hợp có thể lập trình' và xây dựng nền tảng thiết kế thụ thể miễn dịch thực vật tổng hợp (SPIR), giúp tạo ra các 'lính gác' kháng bệnh chính xác cho cây trồng.

Thách thức với hệ miễn dịch tự nhiên của cây trồng

Thực vật sở hữu hệ miễn dịch bẩm sinh, với lực lượng chủ lực là các thụ thể miễn dịch gọi là NLR. Chúng hoạt động như 'lính gác': khi phát hiện protein đặc trưng của vi khuẩn hoặc virus, chúng lập tức kích hoạt phòng thủ. Tuy nhiên, số lượng 'lính gác' tự nhiên có hạn, trong khi mầm bệnh biến đổi nhanh chóng. Khi 'lính gác' không nhận diện được kẻ thù, khả năng kháng bệnh sẽ thất bại. Hơn nữa, cấu trúc mô-đun nhận diện của hầu hết thụ thể NLR rất phức tạp, khó can thiệp nhân tạo.

Giải pháp AI: Thiết kế 'lính gác' tổng hợp

Nhóm của Gao Caixia tập trung vào một loại thụ thể NLR đặc biệt, có bộ phận nhận diện nhỏ gọn hơn – miền mồi nhử tích hợp (integrated decoy domain). Miền này hoạt động độc lập và có thể gắn vào hệ miễn dịch để nhận diện kẻ thù mới. Đầu tiên, họ dùng AI để dự đoán cấu trúc ba chiều của protein gây bệnh. Sau đó, sử dụng công cụ có tên BindCraft, họ thiết kế từ đầu các 'protein liên kết' có khả năng bám chặt vào protein mầm bệnh. Cuối cùng, mô-đun nhận diện nhân tạo này được lắp vào khung thụ thể miễn dịch của cây lúa, tạo ra một 'lính gác miễn dịch tổng hợp' hoàn chỉnh.

Kết quả thử nghiệm và hiệu suất

Nhóm đã thử nghiệm đầu tiên với protein vỏ của virus Y khoai tây (Potato Virus Y). Trong số 48 thụ thể miễn dịch tổng hợp được thiết kế, có 11 thụ thể nhận diện chính xác protein vỏ của virus và kích hoạt phản ứng miễn dịch ở thực vật. Tiếp theo, họ thiết kế 391 thụ thể nhắm vào protein của nhiều loại virus thực vật quan trọng, cũng như vi khuẩn, nấm, oomycetes (nấm trứng). Kết quả, 71 thụ thể kích hoạt thành công báo động miễn dịch, đạt tỷ lệ thành công gần 20%. Nhà nghiên cứu Gao Caixia cho biết điều này chứng tỏ AI có thể thiết kế từ đầu các thụ thể miễn dịch thực vật thực sự hiệu quả.

Tối ưu hóa bằng hệ thống tiến hóa định hướng

Một số thiết kế ban đầu của AI chưa hoàn hảo, gặp vấn đề như hoạt tính miễn dịch thấp hoặc tự kích hoạt. Để khắc phục, nhóm đã áp dụng hệ thống tiến hóa định hướng in vivo (trong cơ thể sống) mà họ phát triển trước đó. Họ 'huấn luyện' và tối ưu hóa các thụ thể miễn dịch tổng hợp ngay trong tế bào thực vật, cải thiện đáng kể hoạt tính và giảm mức tự kích hoạt. Quá trình này hoàn thiện quy trình phát triển khép kín 'thiết kế – xây dựng – kiểm tra – tiến hóa'. Các nhà phản biện đánh giá nghiên cứu này là một bước tiến lớn trong lĩnh vực kỹ thuật miễn dịch thực vật, đặt nền tảng vững chắc cho việc phát triển khả năng kháng bệnh bền vững và phổ rộng ở cây trồng.

Ý nghĩa và triển vọng

Gao Caixia nhấn mạnh, công trình này đánh dấu sự chuyển đổi mô hình từ 'khai thác tự nhiên' sang 'thiết kế chính xác nhân tạo' các thụ thể miễn dịch thực vật, đưa nhân giống kháng bệnh từ 'tận dụng tự nhiên' sang 'tạo ra có định hướng' ở giai đoạn mới.

Ảnh: McNultyT / Pixabay