新加坡麻省理工学院研究与技术联盟 (SMART)颠覆性和可持续农业精准技术 (DiSTAP)跨学科研究小组 (IRG)的研究人员与淡马锡生命科学公司合作实验室 (TLL) 和麻省理工学院 (MIT) 开发了一种尖端纳米传感器，可以在应激反应的早期阶段实时监测水杨酸 (SA)。 SA 是一种重要的植物激素，对于生长、发育以及对病原体、温度、干旱、盐度、金属、紫外线和渗透胁迫的应激反应至关重要。研究人员还首创了一种将该传感器与其他传感器复用或组合的方法，以同时实时跟踪多种植物激素谱和化学信号。

这种对受压植物内部复杂交流的洞察对于培育能够抵御包括气候变化在内的各种压力的作物至关重要。传统的植物胁迫检测方法依赖于繁琐的实验室测试，耗时且对植物生长具有破坏性和破坏性，而叶绿素荧光和高光谱成像等新兴技术则侧重于修复措施有限且仅能发生的代谢变化。在最初的压力感知和信号传递之后。

最近发表在《自然通讯》杂志上的一篇题为“使用纳米传感器多路复用解码活植物中的早期应激信号波”的论文中，SMART 研究人员记录了他们在植物健康监测方面的双重突破。首先，开发了第一个纳米传感器，并在活的小白菜(俗称大白菜)中进行了植物内验证，该传感器专门检测SA，SA是调节植物应激反应和适应的关键植物激素。其次，研究人员还首创了一种将该传感器与其他传感器结合起来的方法，为在早期胁迫阶段同时实时跟踪多种植物化学信号和胁迫标记物铺平了道路，这反过来又可以实现早期诊断，并最终实现，提高植物的胁迫耐受性，减轻因环境胁迫造成的作物损失。

这项研究和技术建立在 SMART DiSTAP 与创新植物传感器的长期工作基础上，这些传感器基于 SMART DiSTAP 和麻省理工学院的 Strano 实验室首创的电晕相分子识别 (CoPhMoRe) 概念。其中包括 DiSTAP 于 2021 年在开发首款纳米传感器方面取得突破，以实现合成生长素植物激素的快速测试;随后，我们将在 2023 年实现另一项世界首创，推出有史以来第一个纳米传感器，旨在检测和区分赤霉素 (GA) ——一类对植物生长很重要的激素。 CoPhMoRe 概念的成功现已通过最新开发的高选择性植物纳米仿生传感器通过独特的设计、合成和测试过程得到进一步推进。

“这款 SA 传感器让我们深入了解活植物中的新信号语言。现在，农民可以实时了解影响作物的特定类型的压力和压力源，”通讯作者、DiSTAP 联合首席研究员、麻省理工学院化学工程 Carbon P. Dubbs 教授 Michael Strano 教授分享道。

TLL 研究官员、该论文的共同主要作者 Jolly Saju强调了监测植物中 SA 水平的重要性，他表示：“SA 水平的波动可以作为植物胁迫的早期指标。通过利用专为检测SA而设计的植物纳米仿生传感器的力量，农民现在可以在明显迹象出现之前主动测量植物的应激水平。这些宝贵的数据使农民具备先发制人干预和实施有针对性的措施以减轻作物损失所需的远见。”

为了展示多路传感器的强大功能，研究人员将 SA 传感器与另一个设计用于检测过氧化氢 (H2O2) 的传感器配对。然后，他们将小白菜等植物暴露于各种压力源下，包括光波动、极热、病原体攻击，甚至机械损伤(模仿昆虫叮咬对植物的物理损伤)。结果表明，每种类型的胁迫都会引发植物内独特的 SA 和 H2O2 生产响应模式。这一发现让人们更深入地了解植物如何沟通和对抗不同的胁迫，为开发具有增强恢复力的作物铺平了道路。最终，它有助于在面对气候变化等挑战时实现更安全的全球粮食供应。

SMART DiSTAP 首席研究科学家、该论文的共同主要作者 Mervin Chun-Yi Ang 博士表示：“这项突破性技术代表了植物胁迫检测和诊断方面的重大飞跃。” “通过传感器多路复用、全面的数据分析和计算建模来释放其全部潜力，我们设想未来农场诊断可以帮助农民优化作物健康和恢复力。这项技术可能会彻底改变城市农业，促进更安全和可持续的全球粮食供应。”

“在植物应激反应过程中，同时检测不同信号分子的激活和协调能力将真正增强我们对植物如何应对应激及其相关机制的理解。纳米传感器与物种无关，可用于研究任何经济作物，为提高植物在气候变化面前的应激适应能力提供了新方法，”通讯作者、TLL 高级首席研究员、DiSTAP 首席研究员 Rajani Sarojam 博士补充道。

SMART DiSTAP 目前正致力于多路复用各种传感器，以更全面地了解植物的压力情况。未来的行业应用包括将这种多路复用纳米传感器集成到一批作物中的特定植物中，通过监测环境变量、病原体和压力将这些植物变成整个作物批次的哨兵，并为农民提供作物健康状况的实时数据。

纳米传感器的设计和开发以及解码各种植物胁迫的数学模型的制定是由 SMART 和 MIT 完成的。 TLL 负责植物相关研究的设计、执行和分析，包括转基因植物中纳米传感器的验证。该研究由 SMART 开展，并得到 NRF 卓越研究与技术企业校园 (CREATE) 计划的支持。