En la búsqueda por el desarrollo de una agricultura más sostenible, una nueva investigación proporciona un avance de gran interés dando las claves sobre cómo la inteligencia artificial y la genética pueden ayudar a cultivar maíz utilizando menos fertilizantes. Un grupo de expertos de la Universidad de Nueva York ha desarrollado una técnica innovadora, que combina el aprendizaje automático con la biología molecular con el objetivo de mejorar la eficiencia en el uso del nitrógeno en el maíz, uno de los cultivos destacados de Estados Unidos y uno de los pilares de la seguridad alimentaria a nivel mundial.
Se trata de una nueva generación de herramientas biotecnológicas diseñadas para reducir la dependencia de fertilizantes químicos nitrogenados, cuyo uso excesivo, además, de incrementar los costes de producción, provoca graves daños ambientales como es la contaminación del agua potable y la emisión de gases de efecto invernadero, siendo uno de ellos el óxido nitroso, con un impacto climático que es 265 veces mayor que el dióxido de carbono.
Los investigadores de la universidad han utilizado modelos de aprendizaje automático para identificar grupos de genes denominados regulones (activados o desactivados por una proteína denominada factor de transcripción, de ahí que se denominen interruptores genéticos), que trabajan en conjunto para regular el modo en el que las plantas absorben y utilizan el nitrógeno.
Utilizando técnicas de secuenciación del ARN y el uso de algoritmos de última generación, la investigación ha identificado genes que son clave para la eficiencia en el uso del nitrógeno, tanto en el maíz como en la Arabidopsis thaliana de la familia de las crucíferas. Lo más llamativo es el hecho de que estos genes tuvieron comportamientos conservados entre ambas especies, es decir, genes que actúan de forma similar en ambas especies a pesar de pertenecer a plantas muy diferentes. Esto ha permitido validar los resultados de forma cruzada y aumentar la precisión del modelo, demostrando que no son casualidad y tampoco exclusivos de una sola planta.
Los investigadores explican que los resultados permiten predecir qué variantes híbridas de maíz serán más eficientes en el uso de nitrógeno desde la etapa de plántula (tras su germinación), sin tener que esperar a observar los resultados en los campos. Esto supone un gran ahorro para los agricultores y un gran paso en la reducción del uso de fertilizantes.
Hay que decir que este avance no es el único en la carrera por una agricultura menos dependiente de los fertilizantes sintéticos, recordemos que en el año 2013, el profesor Edward Amartillar y su equipo de la Universidad de Nottingham presentaron la tecnología N-Fix, una solución biológica que no necesita de la modificación genética. Esta tecnología consistía en recubrir las semillas con una cepa especial de bacterias capaces de fijar el nitrógeno atmosférico dentro de las células de las plantas, algo similar a lo que ocurre en la caña de azúcar.
Estas bacterias establecían una simbiosis con el cultivo, permitiéndole obtener el nitrógeno directamente del aire, reduciendo hasta en un 60 % la necesidad de utilizar fertilizantes. A esto hay que añadir que esta tecnología, al no ser transgénica ni tóxica, se veía como una solución viable y respetuosa con el medio ambiente, capaz de mejorar la productividad de los cultivos sin aumentar la contaminación. La empresa Azotic Technologies, en colaboración con la Universidad de Nottingham, lideró el desarrollo y la comercialización de esta metodología, y la comparativa es que aunque ambos enfoques, el genético computacional y el microbiano simbiótico, parten de premisas distintas, comparten el objetivo común de reducir la huella ecológica del actual modelo de agricultura intensiva.
Ambos trabajos están separados en el tiempo, pero están unidos por una única visión y reflejan un cambio de paradigma en la agricultura, pasar de prácticas dependientes de los químicos intensivos a soluciones inteligentes y biológicas. Volviendo al estudio de la Universidad de Nueva York, el uso de la inteligencia artificial permite identificar aquellos genes que son clave, además de acelerar los procesos de selección para el mejoramiento genético tradicional o la aplicación de herramientas de edición génica de una forma muy precisa.
Es un gran desafío alimentar a una población mundial creciente sin destruir los ecosistemas, algo que exige introducir nuevas tecnologías y replantear el sistema alimentario, las herramientas agrícolas, etc. Reducir el uso de fertilizantes nitrogenados es algo posible y factible, sea con la ayuda de la inteligencia artificial que muestra los secretos del genoma del maíz, o con bacterias que trabajan en simbiosis con la planta, claros ejemplos de que el futuro de la agricultura sostenible está más cerca de lo que parece.
Podéis conocer todos los detalles de la investigación a través de este artículo publicado en la página de la Universidad de Nueva York, y de forma más extensa en este documento (Pdf) publicado en la revista científica The Plant Cell.
Fotos | Universidad de Nueva York
