MIT 牵头团队获 ARPA-H 最高 5300 万美元资助，用生成式 AI 开发下一代除草剂

MIT News·2026-11-10 13:00· 3 小时前AI 评分55

MIT 牵头的团队获得资助，开发新一代现代除草剂替代方案

AI 导读

MIT 牵头的团队获得 ARPA-H STREAM 计划最高 5300 万美元资助，开发新一代除草剂替代方案，项目名为 PLOW。团队将用生成式 AI 模型预测可针对 EPSP synthase 等植物酶的分子或 siRNA，应对杂草抗药性问题，并优化合成成本、抗性风险和健康风险，预计第一年末完成首批 RNAi 候选的温室测试。

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MIT 研究人员将牵头一项最高 5300 万美元的研究工作，该资助由美国卫生高级研究计划局（ARPA-H）授予，属于其 STREAM（高效农业投入品管理系统追踪与韧性系统）计划的一部分，旨在开发新一代除草剂，帮助农民并保护人类健康。 

美国每年使用超过 10 亿磅除草剂。除草剂通过防止杂草造成重大作物损失来帮助农民，并支持保护土壤的再生农业实践，但一些杂草正在对最常见的除草剂产生抗性。 

接触除草剂可能增加癌症、代谢和内分泌紊乱以及其他不良健康结果的风险。农场工人可能因频繁使用除草剂而接触这些化学品，但许多美国居民也通过食物和饮用水接触到少量此类化学品。 

MIT 牵头的研究团队将开发新的生成式人工智能工具，帮助他们发现更有效且在设计时考虑人类健康的除草剂替代品。此类替代品还可能有助于减少美国对进口磷的依赖，磷是主要除草剂草甘膦的关键成分。

“对于草甘膦和莠去津这类除草剂，确实存在一场危机，因为抗性突变正在出现，”MIT 生物工程系主任 Christopher Voigt 说。“如果你把抗性突变与除草剂前体供应链的国家安全问题结合起来，我们可能会发现自己失去这些核心农用化学品，而它们对于美国目前实现的高作物产量和经济价格绝对必不可少。”

Voigt 是该项目的首席研究员，项目名为“精准学习实现靶向杂草控制”（PLOW）。团队预计还将包括来自 Broad Institute of MIT and Harvard、北卡罗来纳大学教堂山分校、田纳西大学诺克斯维尔分校、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和 Robigo 的研究人员。

研究人员分为三个团队，将处理项目的不同方面，与 STREAM 技术领域相对应。生成式 AI 小组将开发模型，预测能够干扰草甘膦和其他除草剂所靶向的相同植物酶的分子——无论是化合物还是小干扰 RNA（siRNA）。

草甘膦通过干扰一种名为 EPSP synthase 的酶来杀死杂草，植物需要这种酶来产生几种关键氨基酸。经过多年除草剂使用，一些杂草已开始获得基因突变，使它们对这些除草剂产生抗性，这降低了除草剂的效果，并对作物产量构成重大威胁。

“由于抗性突变不断出现，确实需要新型除草剂，”Voigt说。“人们还担心除草剂可能对环境和人类造成影响，因此找到制造除草剂的替代方法很重要，而除草剂作为一大类分子对农业确实至关重要。”

这个由MIT领导的团队计划设计生成式AI模型，使其能够预测有助于防止抗性产生的分子。这些模型还将针对其他特性进行优化，例如合成成本低、诱导抗性的风险低，以及伤害人类或造成生态破坏的风险低。 

开发这些AI模型的团队由MIT化学工程Warren K. Lewis副教授Connor Coley、MIT工程学院AI与健康杰出教授Regina Barzilay，以及UNC Eshelman药学院K.H. Lee杰出教授Alexander Tropsha领导。

这些模型预计将生成数十亿个可能的候选分子，随后将由第二个研究团队进行测试。这个高通量筛选团队将由MIT生物工程Charles W. and Jennifer C. Johnson教授Angela Koehler，以及Broad Institute治疗开发中心科学外联与协作筛选副主任Jaime Cheah领导。

“这些文库将被筛选，既用于识别那些命中靶标的分子，也用于随后将所有筛选数据反馈给计算方法，以便改进它，”Voigt说。

一旦候选分子库被缩小范围，第三个团队的研究人员将开始温室研究，以评估每种分子在不同农业条件下的表现。该团队将由UTK农业合成生物学中心联合主任Neal Stewart和Scott Lenaghan；伊利诺伊大学作物科学Tom and Peggy Ainsworth教授Patrick Tranel；UNC Eshelman药学院Harold Kohn杰出教授Tim Willson；以及Robigo首席执行官兼创始人、20届博士Andee Wallace领导。 

首批RNAi候选分子的首次温室测试预计将在该项目第一年年底前完成。

作为该项目的一部分，研究团队还将开发活性微生物系统，使其在农用化学品进入食物、土壤或水道之前将其降解。工程化细菌、真菌和srRNA将把化学品和制剂成分转化为生物质，提供一种可扩展的策略，以减少环境和人类暴露。

这项研究由美国卫生高级研究计划局（ARPA-H）资助，协议编号为 140D042690030。本文所表达的观点和结论仅代表作者本人，不应被解释为代表美国政府的官方政策（无论是明示还是暗示）。

来源：MIT News · news.mit.edu