隨著氣候變遷帶來愈來愈頻繁的高溫、乾旱與極端環境，農作物能否撐過這些壓力，將直接影響全球糧食安全。如今以色列科學家嘗試讓人工智慧（AI）加入這場抗戰。
以色列內蓋夫本．古里安大學（Ben-Gurion University of the Negev）研究團隊與美國加州大學研究人員合作，開發出一套以人工智慧與計算分析為基礎的方法，能辨識植物細胞如何因應氣候變遷及環境壓力。這項技術未來有望協助提升番茄及其他蔬菜作物對極端環境的適應能力，培育出更具韌性的農作物。研究成果已發表於《Communications Biology》期刊。
要了解植物如何撐過高溫、缺水或疾病，關鍵之一在於掌握細胞內部發生了什麼變化。研究團隊將焦點放在代謝路徑（metabolic pathways）之上。所謂代謝路徑，是由一連串化學反應組成的生物化學流程，細胞透過這些反應取得能量、製造物質，並維持生長、發育與繁殖。不同環境壓力下，植物會啟動不同的代謝路徑。例如，遭遇高溫、乾旱或病原體攻擊時，植物細胞可能改變特定代謝反應，以維持正常運作並提高存活機會。找出哪些代謝路徑在植物面臨環境壓力時被啟動，就等於找到植物用來「求生」的分子救難包。研究人員認為，掌握這些機制，將有助於了解植物如何適應環境，也可能為培育更耐逆境的作物品種提供新的方向。
這項研究的一大特色，是利用大量既有資料搭配演算方法，從龐大的生物資料中尋找過去沒有被發現的關係。研究團隊首先從公開資料庫蒐集已知的代謝路徑資料，接著建立番茄細胞中不同分子成分之間的交互作用網絡。
研究人員接著利用進階計算分析，尋找網絡中可能存在、但過去尚未被正式記錄的代謝關聯。他們從中預測出22條過去未被記錄的代謝路徑，並且挑選出4條路徑並且成功經由實驗驗證。這表示透過AI與計算方法分析既有生物資料，科學家未來將不必完全依賴傳統「一個實驗、一個實驗」的方式探索植物代謝，而能先從資料中找出值得驗證的新線索。
這項研究是研究團隊多年累積的成果。David Toubiana博士在Aaron Fait教授指導下完成博士學位後，先於內蓋夫本．古里安大學進行博士後研究，建立將代謝路徑轉化為網絡進行分析的方法；之後前往美國加州大學戴維斯分校，在Eduardo Blumwald教授指導下進行實驗驗證，並獲Nir Sade博士協助。這項跨國合作結合植物生物學、計算科學與生物資訊學，最終促成了此次研究成果。
Toubiana博士表示，這項研究方法最大的創新之一，在於研究人員不只是觀察植物細胞中某種物質「有多少」，而是進一步分析哪些生物路徑真正處於活躍狀態。這種差異相當重要。一種代謝物即使在細胞中的濃度很高，也不代表相關代謝路徑正在積極運作；反過來，有些關鍵路徑可能在環境壓力下被迅速啟動，即使其中某些物質的總量變化並不明顯。
研究團隊表示，這套方法已在不同作物中展現潛力。例如，在馬鈴薯的研究中，他們發現一條可能有助於提高塊莖韌性與抗逆境能力的代謝路徑。Toubiana博士指出，了解哪些代謝路徑能幫助植物存活，未來可能讓我們培育出更強壯、更具韌性的作物，甚至進一步提升作物的營養價值。
目前Toubiana博士目前擔任以色列農業研究組織（Agricultural Research Organization, ARO）Volcani Institute採收與食品科學研究所（Institute of Postharvest and Food Sciences）的研究科學家。
參與研究的內蓋夫本．古里安大學Stein電腦與資訊科學學院資深研究員Rami Puzis教授指出，傳統代謝路徑的發現過程往往相當複雜，而且耗時。於是他們希望開發的計算方法，減少實驗需求，大幅加速我們對於植物如何回應環境變化的理解。換句話說，AI並不是要取代植物學家的實驗，而是先從大量資料中找出最值得研究的線索，讓科學家能更有效率地把時間與資源投入真正關鍵的實驗。如果這套方法能進一步成熟，研究人員便能更快速地找出不同作物面對高溫、乾旱、鹽害或病害時所啟動的關鍵代謝機制。Puzis教授認為，這項研究有助於提升全球糧食安全。
全球暖化正在改變農業生產條件。極端高溫、長時間乾旱、異常降雨以及病蟲害變化，都可能降低農作物的產量與品質。面對這些挑戰，傳統育種需要花費多年時間篩選具有優良性狀的品種。如果能先利用AI與計算分析找出植物抵抗環境壓力背後的關鍵代謝路徑，便可能加速科學家尋找與驗證相關基因及性狀。
研究團隊強調，目前這套方法仍主要是一項研究與探索工具，未來還需要更多實驗確認這些新發現的代謝路徑，並釐清它們在不同環境及不同作物中的實際功能。這項研究建立新的研究框架：先讓電腦從龐大的生物資料中描繪出植物的「生存網絡」，再由科學家透過實驗驗證其中真正關鍵的環節。
這種AI與植物科學結合的方法，在未來有機會逐步擴展到更多重要農作物，協助科學家在氣候變遷日益加劇的時代，培育出更耐熱、更耐旱、更能抵抗疾病，同時兼顧營養與產量的新一代作物。
資料來源：
https://www.bgu.ac.il/en/news-and-articles/when-ai-meets-the-tomato/
