共享结构蓝图助力AI预测蚜虫蛋白质结构

2026年9月2日，发表于《美国国家科学院院刊》的一项突破性研究揭示了人工智能在解析快速进化生物大分子中的新潜力。由Stowers医学研究所David Stern博士与匹兹堡大学Angela Gronenborn博士领衔的团队，成功利用AlphaFold2系统预测了蚜虫体内名为BICYCLE的效应蛋白三维结构。这类蛋白是蚜虫注入植物体内以诱导形成虫瘴的关键分子，因其氨基酸序列在世代更迭中极速变异，传统数据库比对完全失效，导致AI初期预测屡屡失败。研究团队通过采集美国弗吉尼亚州、西弗吉尼亚州及日本等地的蚜虫样本进行基因组测序，为算法补充了关键的进化语境信息。结合进化数据后，AlphaFold2精准还原了晶体衍射实验所得结构。基于此方法，团队跨物种预测了约2400个BICYCLE蛋白结构，发现尽管表面化学性质呈现高度多样性，但所有蛋白均共享同一皂苷样折叠基础架构。这一结构保守而表面多变的特征，表明蚜虫正通过分子层面的协同进化，不断拓展调控植物细胞的机制并规避寄主免疫系统。该成果不仅验证了利用进化信息克服AI预测局限的新范式，也为探索免疫互作、宿主寄生虫关系及农业抗虫策略提供了全新工具。