英國《泰晤士報》2月21日文章，原題：植物學家成功破解植物那些不能言說的“痛” 生物學家找到破解植物求救信號的密鑰，有助於構建農作物的蟲害和疾病侵襲預警體系。瑞士巴塞爾的農業科研團隊運用機器學習技術，首次實現對植物電生理信號的破解。截至目前，科研人員所捕捉的最清晰的信號，就是植物的“好痛”。研究團隊負責人帕特里克·霍格稱：“這就是植物‘喊疼’的方式。”
一個世紀前，植物學家就發現植物能在機體內傳遞電信號，但這些信號始終是人類難以理解的無字天書。隨着AI技術發展，機器破譯和解析海量數據的能力打破這一壁壘。通過爲植株接上電信號監測設備，研究人員安科·布赫霍爾茨發現植物並不總是“沉默”。
在給植物接上“心電圖”設備後，團隊開展對照試驗，第一組番茄植株暴露在土壤微型線蟲環境中，第二組大豆植株被投放了椿蟲羣。通過持續監測植物電信號輸出，並導入軟件模型分析，科研團隊精準鎖定了植物遭受侵害時發出的電信號。由於常規手段很難及時察覺蟲害，這一信號可能會成爲至關重要的早期預警機制。
“線蟲蟄伏在土壤裏，肉眼無法觀測，”霍格說，“只有當作物產量銳減時，人們纔會察覺到它們的存在。”中南美洲常見的椿蟲，其傷害往往也要待作物遭侵襲一週後纔會顯現。作爲全球核心糧食作物之一，大豆佔植物性蛋白供應量近半數，但每年卻有21%的大豆植株因害蟲和疾病而損耗。布赫霍爾茨表示：“這項新技術有望促進更精準、更溫和的農藥迭代。”目前農場只能大量噴灑化學藥劑，通過地毯式轟炸策略徹底消滅害蟲，但這一方式太粗放且缺乏針對性，治標不治本。
當下，科學家只能判定植物是否處於應激狀態，無法甄別侵害的來源。但布赫霍爾茨已將解讀電生理信號差異、準確判定“殺手是誰”納入了下一步科研目標。如果能準確掌握作物遭受侵害的時間和病蟲種類，農民只需要“對症下藥”、施用專門藥劑，便能定向清除病蟲害。布赫霍爾茨表示：“我們計劃建立植物信號庫，使其成爲植物保護領域的實用工具。”既然“讀懂”了植物，科學家們正在全力回應它。（作者本·斯賓塞，華安譯）
