“秦校长，您说的这个问题，其实已经超出了单一植物病理学的范畴。”陆时羡缓缓开口，语调清晰而沉稳：“它处于植物病理学、进化生物学、气候生态学乃至计算生物学的交叉前沿。病原体的快速进化，本质上是在气候变化和农业集约化生产带来的选择压力下，一种‘加速进化’的表现。”

秦远明重重一拍大腿：“对！就是这个意思！我们感觉总是在后面追，追不上它的变异速度！换而言之，我们需要新的思路，新的方法论，才能应对它！”

“是的。”陆时羡眼中闪烁着沉思的冷静，那是长期处于科研一线淬炼出的习惯：“我认为，不能再满足于‘出现一种病，研究一种病，攻克一种病’的被动模式。我们需要转向预测性、前瞻性和通用性的研究。”

他顿了顿，组织了一下语言：“首先，是大数据与人工智能预测模型。我们可以尝试整合全球气候变化数据、土壤微生物组宏基因组数据、作物种植结构数据以及历史病害发生数据，利用机器学习算法，构建一个病害大流行风险预测平台。”

“目标不是等到病害爆发了再去研究，而是在它爆发之前，就预测出哪些区域、哪些作物、在何种气候条件下，面临何种病原体爆发的高风险。这能让我们的防控工作从‘被动应对’转向‘主动布防’。”

秦远明听得眼睛发亮，但他搞了一辈子传统农业，对什么大数据、人工智能都只是听说过名字，完全一知半解，于是急忙拿过旁边的笔记本记录起来。

“其次。”陆时羡继续道，“必须在分子层面实现突破。对于这些新型或变异病原体，我们需要最快速度完成其基因组测序、转录组和蛋白组学分析。”

“但这还不够，关键在于利用基因编辑技术（如CRISPR-Cas系统），不仅仅用于作物抗病育种。虽然这很重要，但更可用于解析病原体致病的核心基因网络。我们可以通过高通量基因编辑筛选，快速锁定病原体毒性必需基因，这些基因往往是新型杀菌剂开发的绝佳靶点，也可能是培育广谱持久抗病作物的钥匙。”

“妙啊！”秦远明忍不住赞叹，“这是直接从根源上找它的死穴啊！”

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