Искусственный интеллект раскрыл скрытый молекулярный механизм, используемый патогенами, убивающими урожай, и это может навсегда изменить подход к борьбе с болезнями растений.
Поле битвы микроскопическое, но ставки не могут быть выше. Каждый год фитопатогены уничтожают мировые продовольственные культуры, обходясь в миллиарды и угрожая продовольственной безопасности. За этим разрушением стоит класс молекулярных диверсантов, известных как эффекторы - скрытые белки, используемые микробами для захвата растительных клеток изнутри. Но в новаторском исследовании, опубликованном в eLife, исследователи из Университета Лаваля в Квебеке, Канада, использовали искусственный интеллект, чтобы раскрыть, как работают эти эффекторы, и обнаружили удивительное сходство у совершенно разных видов, пишет Марк Зенкевич, старший редактор Seed World Canada, в статье опубликованной изданием.
Данная работа раскрывает глубокую молекулярную конвергенцию среди патогенов, ответственных за разрушительные заболевания пшеницы, кукурузы, капусты, картофеля и других сельхозкультур. И все это благодаря AlphaFold2, инструменту на базе искусственного интеллекта, который анализирует сворачивание белка - физический процесс, при котором линейная цепочка аминокислот сворачивается в определенную трехмерную форму, позволяя белку выполнять свою биологическую функцию. Этот процесс сворачивания имеет решающее значение для активности белка, поскольку его форма определяет его способность взаимодействовать с другими молекулами и выполнять свою предполагаемую роль в клетке.
Невидимая гонка вооружений
Эволюционная война между растениями и патогенами - это гонка вооружений на высокой скорости, где обнаружение означает гибель. Когда патоген вторгается, он выделяет эффекторы в клетки растения, чтобы подавить иммунные реакции и перепрограммировать метаболизм хозяина. В свою очередь, растения развивают рецепторы, чтобы распознавать и противостоять этим захватчикам.
Результат? Быстрая мутация, постоянная адаптация и головокружительное разнообразие эффекторных последовательностей, многие из которых невозможно обнаружить с помощью традиционной геномики. Но что, если эволюция не просто разворачивается в последовательностях генов - что, если настоящая история скрыта в формах?
«Эффекторные белки быстро мутируют, чтобы избежать распознавания, - говорит Перес-Лопес. - Но их функция все еще зависит от поддержания определенных трехмерных структур. Вот тут-то и появляется AlphaFold».
Анализируя секретомы - полный набор секретируемых белков - нескольких основных фитопатогенов, исследователи сгруппировали сотни эффекторов на основе структурного сходства. В результате появилась новая молекулярная таксономия, в которой форма имела большее значение, чем последовательность.
Среди самых поразительных открытий: огромный массив эффекторов, которые не были связаны последовательностью, но были структурно схожи. Несмотря на отсутствие генетического сходства, эти белки складывались в почти идентичные формы, что предполагает конвергентную эволюцию в направлении общих патогенных стратегий.
Вывод очевиден: различные патогены, поражающие совершенно разные культуры, могут использовать одни и те же структурные приемы для проникновения в клетки-хозяева.
Исследование выявило особенно интригующий тип эффектора, который появляется при нескольких основных заболеваниях растений. Он принимает складку, похожую на нуклеозидгидролазы - ферменты, которые управляют энергетическим метаболизмом - и он проявляется в патогенах грибов, оомицетов и простейших.
Другой класс, богатый анкириновыми повторами (модульными строительными блоками в белках), был значительно расширен у галлообразующих простейших (которые вызывают аномальный рост растительной ткани), что предполагает уникальную роль в манипулировании развитием хозяина с целью создания опухолевидных галлов.
«Это не просто случайные белки, - добавляет Лопес. - Это тщательно разработанные молекулярные инструменты, и некоторые из них являются общими для нескольких царств жизни».
До недавнего времени большинство структурных исследований были сосредоточены на патогенных грибах, которые имеют хорошо картированные геномы и четкие экономические последствия. Но простейшие, особенно облигатные биотрофы, такие как P. brassicae (возбудитель килы), оставались вне поля зрения. Эти микробы не могут быть культивированы в лаборатории, их трудно трансформировать генетически, и их секретомы заполнены неохарактеризованными белками. Это сделало их идеальными кандидатами для глубокого погружения под управлением ИИ.
И дело не только в формах. Новая функция Multimer AlphaFold2 может даже моделировать белок-белковые взаимодействия, показывая, как эффекторы могут связываться с растительными ферментами, такими как хитиназы и протеазы, потенциально блокируя ключевые иммунные реакции.
«AlphaFold не просто предсказывает структуры. Он позволяет нам выдвигать гипотезы о функциях, - говорит Лопес. - Это меняет правила игры».
По мере того, как климатические изменения усиливаются, а патогены распространяются на новые территории, сельскохозяйственные культуры становятся более уязвимыми, чем когда-либо. Но понимание структуры эффекторов открывает дверь к разработке устойчивости - проектированию сельскохозяйственных культур с иммунными рецепторами, точно настроенными на распознавание этих скрытных захватчиков. Это также намекает на новые способы создания диагностических средств, применения биологических контрмер или даже разработки малых молекул, которые нейтрализуют эффекторы до того, как они смогут причинить вред.
Раскрывая общую молекулярную логику, лежащую в основе болезней сельскохозяйственных культур, это исследование дает сельскому хозяйству то, чего у него давно не было, - преимущество.
«Думайте об этом как о расшифровке секретного языка врага. И теперь, когда мы знаем грамматику, мы можем, наконец, начать переписывать правила», - говорит Лопес.
Помимо Лопеса, в исследовательскую группу вошли постдок Сохам Мукхопадхай и кандидаты наук Мухаммад Асим Джавед и Цзясюй Ву.
Источник: Seed World Canada. Автор: Марк Зенкевич, старший редактор Seed World Canada.