齐禾生科联合创始人高彩霞在Nature发表综述文章展望“AI+BT”未来作物育种新范式

齐禾生科

2025/07/24

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苏州齐禾生科生物科技有限公司

随着全球人口持续增长、气候变化日益加剧以及耕地资源不断减少，如何保障粮食安全并实现农业的可持续发展已成为当今世界面临的重大挑战。2025年7月24日，由齐禾生科联合创始人，中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞研究员联合其他中外团队撰写的综述文章“Integrated biotechnological and AI innovations for crop improvement”在Nature杂志发表。该文章总结了多组学、基因组编辑、蛋白质设计和高通量表型与人工智能在作物遗传改良中的整合应用，并提出了一个由AI辅助的优异作物种质设计框架，为未来农业的可持续发展擘画了清晰的路线图。

文章首先阐述了现代组学技术是实现育种范式变革的基础。基因组学、代谢组学以及单细胞组学等研究方向的兴起，为我们提供了前所未有的能力去深入解析作物的遗传信息和生命活动规律，从而揭示更多可用于性状精准改良的新位点。与此同时，高通量表型鉴定技术（HTP）利用无人机、传感器和自动化平台，实现了对海量作物性状数据的快速、精准评估，从而高效地连接了基因型与表型，为筛选优良变异提供了关键支撑。

在此基础上，文章详细论述了实现作物改良的强大工具。以CRISPR为代表的基因组编辑技术，已能够实现对作物基因组开展高效、精准的定向修饰，其跨尺度、多维度的基因组设计能力将显著缩短育种周期，快速创造和聚合优良性状。不仅如此，AI驱动的蛋白质设计技术正在兴起，它能够从头创造出自然界中不存在的、具有特定功能的全新蛋白质。这为开发新型抗病蛋白、实时监测作物健康的生物传感器或降解环境污染物的特制酶提供了可能，从而赋予作物突破性的新功能。

该综述的核心亮点在于提出了一个“AI辅助作物设计”的整合模型。这一前瞻性框架旨在利用AI的强大能力，整合并分析来自基因组、表型、环境和管理措施的多模态大数据。在该模型中，育种家可以设定具体的改良目标，例如提升产量、增强抗逆性或改善营养品质，AI则通过深度学习与知识推理，生成一套最优化的、包含具体技术路径的综合性育种方案。这种模式将作物育种从依赖经验的传统方式，转变为数据驱动的精准设计过程。