《The Crop Journal》：Crop metabolic engineering towards enhanced resistance to pests and pathogens
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本综述聚焦作物病虫害抗性减弱问题，系统阐述了通过合成代谢工程增强植物特异性代谢物（PSM）防御功能的策略。研究团队整合化学/遗传学双路径筛选、共表达网络与mGWAS等基因发掘技术，结合启动子工程、酶活性优化及异源通路导入等工程手段，建立了从通路解析到抗性强化的全链条方案，为减少农药依赖的绿色农业提供新范式。
在漫长的农业驯化过程中，人类为了追求更高的产量和更佳的口感，往往无意中削弱了作物自身的防御能力。许多具有苦味或抗营养作用的植物特异性代谢物（PSM）在驯化过程中被逐渐淘汰，导致现代栽培作物对病虫害的抵抗力显著下降。这一现象在黄瓜、西瓜等瓜类作物中尤为明显，其中具有防御功能的葫芦素含量因人工选择而大幅降低。随着化学农药的过度使用带来的环境问题和病原体抗药性加剧，如何通过绿色、可持续的方式增强作物免疫力已成为现代农业面临的重大挑战。
合成生物学的快速发展为这一难题提供了全新解决方案。通过代谢工程手段重新设计或强化作物的防御代谢通路，使其能够高效合成抵御病虫害的天然产物，正成为农业生物技术领域的前沿方向。这种"绿色装甲"策略不仅能减少对化学农药的依赖，更有望培育出兼具高产量和高抗性的智能作物。发表在《The Crop Journal》的这篇综述系统梳理了作物防御性代谢工程的最新进展，从通路发掘、基因鉴定到工程化设计，为下一代作物育种提供了理论框架和技术路线。
研究人员通过整合多组学数据与合成生物学工具，建立了一套完整的代谢工程工作流程。在通路筛选阶段，采用化学导向（基于活性代谢物筛选）和遗传学导向（基于抗性表型基因定位）双轨策略；基因发掘环节运用加权基因共表达网络分析（WGCNA）、生物合成基因簇（BGC）扫描、代谢物全基因组关联分析（mGWAS）等计算方法；功能验证则结合异源重建（如本氏烟瞬时表达系统）、体外酶活测定和遗传改造（CRISPR、RNAi等技术）等多重证据；最终通过启动子工程、蛋白质工程、转运蛋白调控等合成生物学手段对通路进行精准优化。
筛选作物防御代谢通路
作物防御代谢工程的首要任务是确定目标代谢通路。研究总结了两种互补策略：化学导向方法通过代谢组学分析病虫害胁迫下的植物样本，结合活性导向分离鉴定防御化合物；遗传学导向方法则从抗性表型出发，通过全基因组关联分析（GWAS）或转录组关联分析（TWAS）定位关键基因。前者不依赖基因组数据，适用于任何植物物种；后者能直接关联基因功能与抗性表型，为工程化提供精准靶点。
鉴定候选生物合成基因
在通路解析方面，共表达分析和基因表达-代谢物关联成为核心工具。当通路完全未知时，可采用无偏的加权基因共表达网络分析（WGCNA）挖掘与目标代谢物积累模式一致的基因模块；当部分酶已知时，则以已知基因为"诱饵"筛选共表达基因。单细胞转录组和空间多组学技术突破了组织异质性限制，能解析细胞类型特异性的代谢通路，如长春花中单萜吲哚生物碱（MIA）合成途径被揭示分布在三种不同细胞类型中完成。此外，生物合成基因簇（BGC）扫描和代谢物全基因组关联分析（mGWAS）能直接从基因组变异中挖掘通路基因，其中mGWAS还能同时提供可用于工程化的天然等位基因变异。
验证候选生物合成基因
功能验证采用多层次证据整合策略。遗传层面通过CRISPR敲除、过表达等方法在原生作物中验证基因功能；生化层面通过体外酶活测定直接证实催化活性；系统层面则通过异源重建（如本氏烟瞬时表达系统）重构完整通路。本氏烟系统凭借其植物特有的细胞区室化、翻译后修饰能力，特别适合膜结合酶（如P450s）的功能验证，可通过多基因共浸润实现通路的"搭积木式"解析。
工程化作物代谢防御通路
代谢工程策略呈现多元化趋势：通过启动子工程或转录因子过表达提升基因转录水平；通过蛋白稳定性改造（如去降解域、分子伴侣共表达）增强酶蛋白积累；通过蛋白质理性设计改善酶动力学特性；利用支架蛋白促进酶复合物形成以提高催化效率；通过竞争通路抑制实现代谢流重定向；借助转运蛋白工程优化防御化合物空间分布；引入异源通路拓展化学防御多样性。值得注意的是，时空精准调控成为平衡抗性与生长的关键，如利用病原诱导型启动子实现"按需生产"，或通过组织特异性表达将防御化合物限定于非食用部位。
作物防御代谢工程的挑战
工程化抗性的持久性面临病原体适应性进化挑战，需要通过诱导型表达、多通路叠加等策略延缓抗性突破。生长-防御权衡是另一核心制约因素，解决方案包括开发感知免疫信号的生物传感器、构建反馈调节回路等动态调控策略。在应用层面，基因组编辑作物与转基因作物的监管政策存在显著差异，而公众接受度、知识产权等非技术因素同样影响技术落地。
代谢工程前景展望
人工智能（AI）正在重塑代谢工程研究范式：AlphaFold等蛋白结构预测工具助力"孤儿酶"功能注释；生成式AI实现从酶理性设计到合成通路设计的跨越；结合单细胞多组学和空间多组学技术，研究者能在细胞分辨率下解析代谢通路的空间组织规律。这些技术与合成生物学构建、CRISPR编辑技术融合，形成"设计-构建-测试-学习"（DBTL）的闭环优化体系，推动作物代谢工程从经验导向迈向理性设计。
该研究系统构建了作物防御代谢工程的理论框架和技术体系，首次全面整合了从通路发掘到田间应用的完整技术链条。通过多学科交叉融合，不仅为作物抗性育种提供了新工具，更开创了通过代谢重编程实现绿色植保的新范式。随着AI技术的深度介入和监管政策的逐步完善，代谢工程有望成为应对粮食安全挑战的核心技术支撑，推动农业向高效、环保、可持续的方向发展。
