Учёные представили комплексный подход «ИИ + биотехнологии» для развития устойчивого земледелия

Учёные предложили интегрированную систему, сочетающую биотехнологии и искусственный интеллект (ИИ), чтобы революционизировать селекцию сельскохозяйственных культур. Это важный шаг к обеспечению глобальной продовольственной безопасности и развитию устойчивого сельского хозяйства.

Обзор, опубликованный в Nature 24 июля, подготовлен под руководством профессора Гао Цайся из Института генетики и биологии развития Китайской академии наук и профессора Ли Готяня из Хуачжунского сельскохозяйственного университета, с участием других соавторов, включая международных коллег.

Проблема и решение

Перед лицом растущего населения, усиления изменения климата и сокращения пахотных земель обеспечение продовольственной безопасности стало одной из самых острых мировых проблем. В обзоре исследуется интеграция мульти-омиксных технологий, редактирования генома, дизайна белков и высокопроизводительного фенотипирования (HTP) в рамках концепции «ИИ + BT» (биотехнологии) для генетического улучшения культур.

Ключевые технологии

• Омиксные технологии и HTP: Геномика, метаболомика и одноклеточные омиксные технологии дают беспрецедентное понимание генетических механизмов, определяющих признаки растений. HTP-технологии (дроны, сенсоры, автоматизация) позволяют быстро и точно оценивать фенотип, связывая его с генотипом.
• Редактирование генома CRISPR: Позволяет проводить эффективные и точные модификации генома, значительно сокращая циклы селекции и позволяя быстро создавать и комбинировать желаемые признаки.
• Дизайн белков на основе ИИ: Эта трансформационная технология позволяет создавать de novo функциональные белки, не существующие в природе. Это открывает путь к разработке новых белков для устойчивости к болезням, биосенсоров для мониторинга состояния растений и ферментов для очистки окружающей среды.

Интегрированная модель будущего

Особое внимание в обзоре уделено предложению по созданию модели «ИИ-ассистированного дизайна культур». В этой модели ИИ анализирует мультимодальные большие данные (геномные, фенотипические, экологические, агрономические). Селекционеры задают конкретные цели (повышение урожайности, устойчивости к стрессам, питательной ценности), а ИИ с помощью глубокого обучения и логического вывода генерирует оптимизированные, технически выполнимые стратегии селекции. Это знаменует переход от селекции, основанной на опыте, к прецизионному дизайну.

Вызовы и перспективы

Для обучения надёжных моделей ИИ необходимы высококачественные стандартизированные данные, а новые технологии должны соответствовать правилам биобезопасности. Авторы отмечают, что глобальные регуляторные рамки для редактированных культур эволюционируют в сторону более научных и упрощённых подходов, что открывает путь для их широкого внедрения.