Tomaten en aardappelen worden resistenter tegen bacteriën: hoe AI de plantenverdediging revolutioneert.

Bacteriën muteren echter voortdurend en modificeren hun flagelline om herkenning te ontwijken en zo de verdediging van de plant te omzeilen. Hier komt kunstmatige intelligentie (AI) om de hoek kijken: de onderzoekers gebruikten AlphaFold 3 om driedimensionale modellen te genereren van FLS2-receptoren in plantensoorten zoals de wilde wijnstok, de Chinese eik, de sterjasmijn en de sojaboon, die van nature in staat zijn flagellinevarianten te herkennen. Het AI-model identificeerde 13 aminozuren op het oppervlak van de receptor, essentieel voor het herkennen van de meest ongrijpbare bacteriële vormen.

Door deze plekken specifiek te modificeren met behulp van synthetische biologietechnieken, kon het team de FLS2-receptor herprogrammeren in planten die voorheen bepaalde ziekteverwekkers niet konden detecteren. Hierdoor konden ze een effectieve immuunreactie opzetten, zelfs in de aanwezigheid van voorheen 'onzichtbare' bacteriële varianten.

De resultaten, die zowel in het laboratorium als in de kas werden gevalideerd, lieten zien dat de gemodificeerde planten een versterkte immuunreactie ontwikkelen, die zelfs kan optreden bij aanwezigheid van bestaande infecties, zonder bijwerkingen op de plantengroei.

"We konden een verslagen receptor, een receptor waarop de bacterie had gewonnen, nieuw leven inblazen. Zo kreeg de plant een veel gerichtere en preciezere kans om de infectie te weerstaan", aldus Gitta Coaker, hoogleraar plantenpathologie en hoofdauteur van de studie.

Volgens de onderzoekers zou gerichte modificatie van immuunreceptoren een nieuwe strategie kunnen zijn om gewassen te versterken zonder gebruik te maken van invasieve transgene technieken. Momenteel is het primaire doel om planten resistenter te maken tegen bacteriën zoals Ralstonia solanacearum, die meer dan 200 plantensoorten kunnen infecteren en aanzienlijke verliezen in de landbouw kunnen veroorzaken.