Inteligencia artificial para salvar los olivos

Un agresivo patógeno que aniquila los olivos podría causar pérdidas de miles de millones de euros en Italia en los próximos 50 años. La bacteria Xylella fastidiosa (llamada así por lo difícil que resulta cultivarla en el laboratorio) se detectó en el sur de ese país en 2013. En la Unión Europa está catalogada como «plaga de cuarentena» y los árboles infectados, algunos de ellos centenarios, deben talarse para frenar la propagación de la enfermedad, que afecta a lugares como la región italiana de Apulia.

«Estamos obligados a destruir las plantas infectadas por Xylella, pero los habitantes de Apulia se oponen», señala Valeria Scala, fitopatóloga del Consejo de Investigación Agrícola y Análisis de la Economía Agraria de Italia. Como científicos, prosigue, «estamos entre dos mundos». Por ello, Scala y sus colaboradores buscan formas de combatir Xylella sin cortar todos los árboles infectados. Por medio de un algoritmo de aprendizaje automático que examina los datos metabólicos de los árboles, tratan de averiguar cuáles son más vulnerables a la enfermedad y cómo seleccionar ejemplares para someterlos a tratamiento en vez de talarlos. El trabajo se detalla en Frontiers in Plant Science.

La Xylella genera ácidos grasos complejos llamados lípidos, que actúan como moléculas de señalización, y los árboles también producen sus propios lípidos en respuesta a la infección. Los investigadores recogieron muestras de ramas de 66 árboles y usaron su algoritmo para comparar los perfiles lipídicos y otros datos, como la variedad del árbol, si este estaba infectado o si había sido tratado con Dentamet, una mezcla metálica que alivia los síntomas, pero no los cura.

El equipo halló que la concentración de una cierta clase de lípidos era mayor en los árboles infectados. Y los olivos enfermos de una variedad autóctona de la castigada Apulia presentaban niveles más elevados de esos lípidos que los de otra variedad muy extendida y conocida por su resistencia. En ambos casos, el tratamiento con Dentamet redujo la concentración de lípidos de los individuos infectados.

Massimo Reverberi, fitopatólogo molecular de la Universidad La Sapienza de Roma y coautor del estudio, señala que las dos variedades de árboles se comportaron como personas que combaten la gripe con sistemas inmunitarios más o menos fuertes. «Nuestra hipótesis es que, en cierto sentido, se trata de algo «personal»», manifiesta. El desarrollo del algoritmo quizá permita a los investigadores diagnosticar la gravedad de la infección midiendo las concentraciones de lípidos. Las infecciones leves podrían tratarse con Dentamet y solo habría que sacrificar los ejemplares más afectados. Además, conocer cómo responden los árboles a la infección por Xylella también ayudará a buscar nuevos tratamientos y a identificar variedades de árboles más resistentes, añade Scala.

Francesco Paolo Fanizzi, químico de la Universidad de Salento ajeno al estudio, considera que es «un método prometedor que podría aliviar la difícil situación económica que sufre el sur de Apulia». Y subraya que «tenemos que coexistir con las bacterias».

Maddie Bender

Referencia: «Mass spectrometry-based targeted lipidomics and supervised machine learning algorithms in detecting disease, cultivar, and treatment biomarkers in Xylella fastidiosa subsp. pauca-infected olive trees». Valeria Scala et al. en Frontiers in Plant Science, vol. 13, art. 833245, 22 de abril de 2022. 

Fuente: Investigación y ciencia es

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