AI से पौधों के रोग-प्रतिरोधी रिसेप्टर बना रहे चीनी वैज्ञानिक

चीनी विज्ञान अकादमी के जेनेटिक्स एंड डेवलपमेंटल बायोलॉजी संस्थान और बायोटेक्नोलॉजी कंपनी Qi बायोडिज़ाइन के वैज्ञानिकों ने फसलों को नुकसान पहुंचाने वाली नई बीमारियों का तेज़ी से जवाब देने के लिए, पौधों के लिए कस्टम सिंथेटिक इम्यून रिसेप्टर डिज़ाइन करने वाला एक AI-निर्देशित प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया है। यह काम पिछले महीने पीयर-रिव्यूड पत्रिका साइंस में प्रकाशित हुआ। टीम के अनुसार, इन प्रोग्रामेबल रिसेप्टर्स को पौधों में डाला जा सकता है ताकि वे विशिष्ट बैक्टीरिया, वायरस और फफूंद द्वारा बनाए गए प्रोटीन को पहचान सकें, जिससे खतरे को बेअसर करने वाली प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया शुरू हो जाती है।

पौधों की प्रजनन योजनाओं में आमतौर पर ऐसे प्रतिरोधी जीन डाले जाते हैं जो रोगजनकों द्वारा छोड़े गए प्रोटीन को पहचानने वाले रिसेप्टर बनाते हैं; जब कोई रिसेप्टर अपने लक्ष्य से जुड़ता है, तो यह प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया को सक्रिय कर सकता है। टीम ने कहा, 'लेकिन यह प्रतिरोध अक्सर तेज़ी से बदलते रोगजनकों द्वारा जल्दी बेअसर कर दिया जाता है, खासकर आधुनिक कृषि प्रणालियों में जहां आनुवंशिक रूप से एक जैसी फसलें बड़े पैमाने पर मोनोकल्चर में उगाई जाती हैं।' पौधों के प्राकृतिक इम्यून रिसेप्टर्स की विविधता सीमित होने के कारण, नए रोगजनकों से निपटने के लिए नए रिसेप्टर खोजने में आमतौर पर सालों लग जाते हैं।

तेज़ी से कस्टम रिसेप्टर बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके ऐसे प्रोटीन डिज़ाइन किए जो रोगजनक प्रोटीन से जुड़ सकें, और फिर इन AI-डिज़ाइन किए गए बाइंडर प्रोटीन को एक प्राकृतिक चावल इम्यून रिसेप्टर में जोड़ा। टीम ने बताया, 'इन सिंथेटिक रिसेप्टरों ने 14 वायरस, दो बैक्टीरिया, एक फफूंद और एक ओओमाइसीट सहित विविध पौधों के रोगजनकों के प्रोटीन के खिलाफ पहचान और प्रतिरक्षा सक्रियता सफलतापूर्वक दिखाई,' और स्पष्ट किया कि ओओमाइसीट फफूंद जैसे सूक्ष्मजीव होते हैं जो विनाशकारी पौधों की बीमारियां पैदा कर सकते हैं। रिसेप्टर जिन रोगजनकों के खिलाफ काम करते हैं, उनमें से कुछ आलू और टमाटर जैसी महत्वपूर्ण फसलों को निशाना बनाते हैं।

टीम ने 391 सिंथेटिक रिसेप्टरों का परीक्षण किया और पाया कि लगभग 18% ने मज़बूत और विशिष्ट प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया दिखाई, लगभग 58% में अलग-अलग स्तर की ऑटोइम्यूनिटी दिखी, और करीब 24% ने अपने लक्ष्यों के खिलाफ कोई प्रतिरक्षा गतिविधि नहीं दिखाई। शोधपत्र के अनुसार, गतिविधि न होने की वजह पौधों में प्रोटीन का ठीक से न बनना, डिज़ाइन किए गए बाइंडर का लक्ष्य रोगजनक प्रोटीन से न जुड़ पाना, या प्रतिरक्षा सक्रिय करने के लिए ज़रूरी आकार-परिवर्तन न हो पाना हो सकती है।

चूंकि फसलों पर अक्सर एक साथ कई रोगजनकों का खतरा रहता है, इसलिए टीम ने कई सिंथेटिक रिसेप्टरों को एक साथ जोड़ने की रणनीति भी विकसित की, जिसे टीम ने 'फसलों में व्यापक-स्पेक्ट्रम और टिकाऊ रोग-प्रतिरोध डिज़ाइन करने के लिए एक स्केलेबल और मल्टीप्लेक्स्ड ढांचा' बताया। टीम ने स्वीकार किया कि कुछ रोगजनकों के लिए सिंथेटिक रिसेप्टर डिज़ाइन करना अभी भी चुनौतीपूर्ण है और कुल सफलता दर अभी भी कम है, लेकिन कहा कि नए प्राकृतिक रिसेप्टर ढांचे खोजने और AI-निर्देशित बाइंडर डिज़ाइन का विस्तार करने से यह प्रणाली बेहतर हो सकती है।