Des plantes plus résistantes grâce à l'IA : une nouvelle arme contre les maladies bactériennes

Des chercheurs de l'Université de Californie à Davis ont utilisé l'intelligence artificielle pour renforcer le système immunitaire interne des plantes et les aider à mieux repousser les agents pathogènes. Cette avancée, publiée dans la revue Nature Plants, pourrait offrir de nouvelles solutions pour protéger des cultures comme les tomates et les pommes de terre contre des maladies dévastatrices. Les plantes, tout comme les animaux, possèdent un système immunitaire. Elles utilisent des récepteurs immunitaires pour détecter les bactéries et se défendre contre elles. L'un de ces récepteurs, appelé FLS2, permet aux plantes de reconnaître une protéine appelée flagelline, présente dans les flagelles, ces appendices microscopiques que les bactéries utilisent pour se déplacer. Cependant, les bactéries évoluent constamment pour échapper à ces mécanismes de détection. « Les bactéries sont en guerre perpétuelle avec leurs hôtes végétaux, et elles peuvent modifier les acides aminés qui composent la flagelline pour échapper à la reconnaissance », explique Gitta Coaker, auteure principale de l'étude et professeure au département de pathologie végétale. Pour aider les plantes à s'adapter, l'équipe de Coaker a combiné des variations naturelles avec l'intelligence artificielle, notamment le logiciel AlphaFold, conçu pour prédire la structure en trois dimensions des protéines. Grâce à cet outil, ils ont réingénieré le récepteur FLS2, améliorant ainsi son système immunitaire pour détecter davantage de menaces. Les chercheurs se sont concentrés sur des récepteurs capables de reconnaître une plus grande variété de bactéries, même s'ils ne sont pas présents dans les espèces cultivées utiles. En les comparant à des récepteurs plus spécialisés, ils ont identifié quels acides aminés devaient être modifiés. « Nous avons réussi à réanimer un récepteur qui avait été vaincu par un pathogène, permettant à la plante de résister à l'infection de manière plus ciblée et précise », a déclaré Coaker. Cette méthode ouvre la voie à la conception de résistances aux maladies à large spectre dans les cultures, grâce à une approche prédictive. L'un des objectifs de l'équipe est de lutter contre Ralstonia solanacearum, une bactérie responsable de la flétrissure bactérienne. Certaines souches de ce pathogène, présent en sol, peuvent infecter plus de 200 espèces de plantes, dont des cultures essentielles comme la tomate et la pomme de terre. À l'avenir, l'équipe travaille à développer des outils d'apprentissage automatique pour identifier les récepteurs immunitaires à modifier. Elle cherche également à réduire le nombre d'acides aminés à changer. Cette approche pourrait être appliquée à d'autres récepteurs immunitaires pour renforcer leur capacité à détecter les menaces. Les autres auteurs de l'étude sont Tianrun Li, Esteban Jarquin Bolaños, Danielle M. Stevens et Hanxu Sha de l'Université de Californie à Davis, ainsi que Daniil M. Prigozhin du Laboratoire national Lawrence Berkeley.