Uma equipa de investigadores da Universidade de Nova Iorque (NYU), nos Estados Unidos da América (EUA), está a recorrer à Inteligência Artificial (IA) para descobrir quais os genes que regulam, em conjunto, a eficiência do uso de azoto em plantas como o milho.
O objetivo passa por ajudar os agricultores a obter melhores colheitas, reduzindo ao mesmo tempo, o uso de fertilizantes e a poluição nos solos.
O estudo, publicado na revista The Plant Cell, foi liderado por Gloria Coruzzi, professora de biologia e genética na NYU, que explicou que o azoto é um dos principais componentes dos fertilizantes, no entanto, as culturas agrícolas absorvem, em média, apenas 55% do azoto aplicado nos campos.
De acordo com os investigadores, o restante infiltra-se nos solos, contamina águas subterrâneas e provoca proliferação de algas em rios, lagos e oceanos. Além disso, parte do azoto residual transforma-se em óxido nitroso, um gás com efeito de estufa 265 vezes mais potente do que o dióxido de carbono.
Segundo os cientistas, o milho é a cultura agrícola mais produzida nos EUA e requer grandes quantidades de azoto, mas a baixa eficiência no uso deste nutriente representa um desafio financeiro para os agricultores, sobretudo tendo em conta os custos crescentes dos fertilizantes, que são maioritariamente importados.
Para resolver este problema, os investigadores da NYU desenvolveram uma abordagem que cruza genética vegetal com aprendizagem automática (uma vertente da IA). O modelo utilizado permite detetar padrões em conjuntos de genes que, juntos, regulam a forma como as plantas absorvem e utilizam o azoto.
Com base em estudos anteriores realizados em culturas de milho e numa planta-modelo chamada Arabidopsis, os investigadores conseguiram identificar grupos de genes ativados ou desativados pelo mesmo fator de transcrição (uma proteína que regula a expressão genética). Estes grupos de genes foram validados experimentalmente em laboratório, permitindo confirmar o seu papel na eficiência do uso de azoto.
Dois fatores de transcrição no milho e um na Arabidopsis mostraram regular dezenas de genes diretamente relacionados com o uso eficiente de azoto. Quando estes grupos de genes foram integrados novamente nos modelos de IA, a capacidade de prever a eficiência do uso de azoto em variedades de milho cultivadas em campo aumentou significativamente.
Segundo Gloria Coruzzi, esta descoberta permitirá selecionar variedades mais eficientes na primeira fase de desenvolvimento das plantas, através de marcadores genéticos, sem necessidade de esperar pela maturação da planta no campo.
“Isto traduz-se numa poupança para os agricultores e numa redução dos efeitos nocivos da poluição por azoto nas águas e nas emissões de gases com efeito de estufa”, concluiu a investigadora.
O artigo foi publicado originalmente em Vida Rural.
