AlphaFold 推动了抗逆作物的工程化

日益严重的气候危机迫切需要创新的粮食安全解决方案，而密歇根州立大学的研究取得了重大突破。科学家们正在利用谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 来改良能够抵御极端高温的作物。这项研究针对一种关键的光合作用酶，为新一代 AlphaFold 抗逆作物的诞生铺平了道路，这对于一个变暖的世界至关重要。

全球变暖对农业的影响不容忽视，热浪和干旱正在缩减收成。除了可见的损害，高温还会干扰植物内部的分子机制，特别是光合作用中复杂的酶促舞蹈。密歇根州立大学的伯克利·沃克实验室专注于理解和减轻这种内部崩溃，特别是针对甘油酸激酶（GLYK），这是一种在光合作用中对碳循环至关重要的酶。

GLYK 面临的挑战在于其未知的三维结构，这是理解其热敏感性的前提。沃克的团队转向 AlphaFold，该系统不仅准确预测了植物中该酶的形状，还预测了来自火山温泉的耐热藻类中的形状。通过将这些预测整合到分子模拟中，研究人员观察到植物 GLYK 的三个灵活环在高温下不稳定并解开，这一关键见解是传统实验方法无法获得的。根据公告，“AlphaFold 使我们能够获取实验上无法获得的酶结构，并帮助我们识别出关键的修改部分。”

为更热的未来进行工程改造

凭借这种结构理解，沃克的实验室设计了混合 GLYK 酶。他们用耐热藻类的刚性对应物替换了不稳定的植物环。其中一种混合酶表现出显著的稳定性，能够在高达 65°C 的温度下保持功能。这种对 AlphaFold 预测能力的直接应用加速了真正的 AlphaFold 抗逆作物的开发。

这种方法代表了农业生物技术的重大飞跃。下一步是将这些工程化的酶在模型植物中进行测试，以确认它们在活体系统中的耐热性。如果成功，这种方法可以扩展到整个光合作用途径中其他温度敏感的酶，为适应气候变化提供全面的分子工具包。这不仅仅是关于一种酶；而是关于强化植物生长这一基本过程本身。

这对全球粮食生产的影响深远。AlphaFold 快速预测蛋白质结构的能力，即使是那些以前无法获得的结构，正在改变生物发现和工程的速度。这项研究展示了先进的人工智能如何从理论突破转向人类最紧迫挑战的切实解决方案，通过 AlphaFold 抗逆作物为未来几代人提供更安全的收成和稳定的食品供应。