麻省理工学院（MIT）将牵头一项最高达5300万美元的研究计划，利用生成式人工智能开发更安全除草剂，作为新一代除草剂替代品。资金来自美国高级卫生研究计划局（ARPA-H），属于其STREAM计划（农业投入品高效管理追踪与韧性系统）。该消息于2026年11月10日公布。
该项目名为PLOW（靶向杂草精准学习），首席研究员为MIT生物工程系主任克里斯托弗·沃伊特（Christopher Voigt）。参与方包括MIT与哈佛大学的布罗德研究所、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-香槟分校以及Robigo公司。
为何需要新型除草剂
这项研究的动机有两个方面：杂草正对草甘膦和阿特拉津等最常用除草剂产生抗药性，而接触这些产品可能增加患癌症以及代谢和内分泌疾病的风险。美国每年使用的除草剂超过10亿磅。
生成式AI的作用
生成式AI团队将开发能够预测分子的模型——化学化合物或小干扰RNA（siRNA）——这些分子可以阻断草甘膦和其他除草剂所针对的植物酶。模型预计将生成数十亿个候选分子，随后进行高通量筛选。该小组由MIT的康纳·科利（Connor Coley）和雷吉娜·巴尔齐莱（Regina Barzilay）以及北卡罗来纳大学的亚历山大·特罗普沙（Alexander Tropsha）领导。筛选工作由MIT的安吉拉·科勒（Angela Koehler）和布罗德研究所的贾梅·切亚（Jaime Cheah）负责。
温室测试与微生物助手
第三个团队将在温室中测试这些分子在真实农业条件下的表现，首批基于RNA干扰技术的候选分子的温室测试预计在项目第一年年底前完成。该项目还将开发活体微生物系统——经过改造的细菌和真菌——能够在农用化学品进入食物、土壤或水道之前将其降解。
据MIT介绍，这些更安全除草剂还有望减少美国对进口磷的依赖，磷是草甘膦的关键成分。AI模型还将针对低合成成本、低诱导抗药性风险以及对人类和环境的低危害进行优化。
图片来源：University of Western Australia（UWA）发表于《Developing and reinventing old herbicides》一文中的田间喷洒除草剂示意照片，该图片并非PLOW项目实景。
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