圖片作者：NotebookLM
如果你問植物生理學家：「哪個酵素最拖累光合作用？」
答案幾乎一定是Rubisco。它負責把 CO₂ 固定成有機碳，是卡爾文循環（Calvin cycle） 的第一步，也是整個光合作用的速率限制點。但偏偏它慢、效率差，還常常做錯反應，把 O₂ 當成 CO₂ 用，導致光呼吸作用的發生，白白浪費能量。
幾十年來，科學家一直想「改良」 Rubisco，但真正的困難其實不在於想法，而在於一個很現實的問題：
要怎麼確定，植物裡面看到的效果，真的來自你改好的 Rubisco？
為什麼測試改好的 Rubisco這麼難？
在教科書裡，Rubisco 看起來只是個酵素；
但在真實植物體內，它其實是由8 個大次單元（RbcL）+ 8 個小次單元（RbcS）組成的龐然大物。其中大次單元的基因位在葉綠體基因體中，小次單元的基因位在細胞核，有一整個基因家族。以菸草為例，小次單元rbcS 就有 11 個基因拷貝。
這會造成想要測試改好的 Rubisco的人三個麻煩：首先，很難把原生 Rubisco 全部移除；只要還有一個原生Rubisco，那麼放進去的Rubisco就會與舊的 Rubisco 混在一起組裝；這麼一來，即使引入一個「看起來比較快」的 Rubisco，也會被原本的版本掩蓋、稀釋。
所以過去很多研究即使在大腸桿菌中測到「更快的 Rubisco」，一放回去植物，結果就變得模糊、不可靠。
但是，因為Rubisco是植物的必需（essential）基因，所以不可能把Rubisco全部去掉：植物會死的！
不過，最近有個研究團隊做了一件很「逆天」的事：他們真的把植物的 Rubisco 給清空了！這是怎麼做到的？難道Rubisco不是必需基因嗎？？？
Rubisco當然是必須的，所以研究團隊用了一點小策略：
他們先讓菸草葉綠體表現藍綠菌的 Rubisco，這麼一來植物還可以活，只是需要的CO₂ 要比本來高一點。這就好像《乞丐王子》那個故事裡面的王子與乞丐交換了衣服，乞丐留在皇宮裡，因為長得跟王子一模一樣，沒有人發現有什麼問題。
接著，他們用基因編輯（CRISPR-Cas9）技術 把核基因體中的 11 個小次單元全部敲掉。
最後，經過多輪再生與定序，排除嵌合體與殘存拷貝，終於得到一個品系，研究團隊把它稱為「NOR-SeLS」。這個「NOR-SeLS」，是除了藍綠菌 Rubisco，植物體內沒有任何自己的 Rubisco的植物。
這等於在植物體內打造了一個「Rubisco 空白背景」。
接下來，當他們想測試任何一個rubisco，他們就可以利用葉綠體轉殖技術，直接用新的基因片段置換掉原本的藍綠菌 Rubisco。
創建了新系統，當然要測試啦！於是研究團隊找了一個透過祖先序列重建（ancestral reconstruction）推測出的 Rubisco來測試。
這個Rubisco來自茄科植物的共同祖先，大約生活在CO₂ 較高、氣候較溫暖的地質時期；而且，透過在大腸桿菌系統中的測試，已顯示出較快的催化速率。
於是他們把 Rubisco 的大次單元和小次單元，全部放進葉綠體基因體表現。
這樣一來，基因們的拷貝數一致、調控方式一致，也不再受核基因轉譯與運輸限制。
結果他們發現，這個祖先 Rubisco 在植物體內、能正常組裝成 L₈S₈、累積量和野生型差不多而且植物外觀看起來完全正常。
這證明了這個祖先 Rubisco 並不是「只在試管或細菌裡好用」。
接著，研究團隊就可以測試看看：這個Rubisco真的比較快嗎？
研究團隊進一步測量 Rubisco 的動力學參數，發現：
它的kcat（催化轉速）提高約 16–20%；
Kc（對 CO₂ 的親和力）沒有明顯變差。
也就是說：祖先 Rubisco 是「單純轉得比較快」，而不是用犧牲 CO₂ 專一性換來的。
這點很重要，因為它挑戰了我們常聽到的說法：
「Rubisco 的效率早就被演化卡死了，改一個就壞另一個。」
有趣的是，這個植物並沒有長得特別快。
這些轉基因植物在生長室裡產生的生物量大約等於野生種、光合作用速率也大約等於野生種。
作者認為：這意味著在穩定的狀態下（生長室裡），影響光合作用的原因可能不是單只有 Rubisco ，光反應、RuBP 再生或其他代謝步驟都可能對光合作用的速率產生限制。
或許祖先Rubisco的好處要在光照快速變化、高溫、乾旱等不理想田間條件下才會顯現。
這一點，目前還沒有答案。
不過，這個研究真正厲害的地方，是建立了一個可信的 in planta 測試平台。
未來任何人只要有新的 Rubisco 想法，都可以放進這個「乾淨背景」做一個公平比較，不再被原生 Rubisco 干擾。
參考文獻：
Chaudhari VR, Lin MT, Hines KM, Hanson MR. Rewinding evolution in planta: A Rubisco-null platform validates high-performance ancestral enzymes. Proc Natl Acad Sci U S A. 2026 Jan 20;123(3):e2523360123. doi: 10.1073/pnas.2523360123
