IA revoluciona engenharia de plantas em luta contra mudanças climáticas

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Diante das preocupações crescentes com as mudanças climáticas, cientistas do Instituto Salk estão liderando uma abordagem inovadora para combater o aumento das temperaturas: a engenharia de plantas equipadas para combater os níveis de dióxido de carbono na atmosfera.

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Aproveitando a capacidade inata das plantas de absorver CO₂, os pesquisadores estão otimizando os sistemas radiculares para armazenar carbono por períodos prolongados, auxiliando assim na tarefa crítica de sequestro de carbono.

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No centro disso está a utilização de inteligência artificial (IA). Liderado pelo pesquisador do Salk, Talmo Pereira, a equipe desenvolveu o SLEAP — um sofisticado software de IA inicialmente projetado para rastrear o movimento de animais em ambientes de laboratório. Agora, Pereira e seu colega, o professor Wolfgang Busch, estão implantando o SLEAP para analisar e aprimorar os sistemas radiculares das plantas.

O que mostra o estudo

• Em um estudo recente publicado no Plant Phenomics, Busch e Pereira apresentaram um novo protocolo aproveitando as capacidades do SLEAP para examinar fenótipos radiculares de plantas.
• Esta abordagem permite a avaliação abrangente de características das raízes, como profundidade, largura e massa — tarefas anteriormente laboriosas que prejudicavam o progresso científico.
• Ao empregar o SLEAP, os pesquisadores compilaram o repositório mais extenso de fenótipos de sistemas radiculares de plantas até o momento.
• Além disso, essa metodologia impulsionada pela IA facilita a identificação de genes associados a características radiculares específicas, fornecendo insights inestimáveis sobre o desenvolvimento das plantas.
• Ao discernir determinantes genéticos de características desejáveis, como sistemas radiculares profundos e robustos, a equipe do Salk está pronta para engenhar plantas com capacidades aprimoradas de sequestro de carbono.

SLEAP e engenharia de plantas

O que distingue o SLEAP é sua integração de técnicas de visão computacional e aprendizado profundo, otimizando o processo de análise e minimizando erros humanos. Elizabeth Berrigan, analista de bioinformática no laboratório de Busch e primeira autora do estudo, destaca a eficiência e a acessibilidade proporcionadas pelo SLEAP, que aceleram significativamente as tarefas de anotação, treinamento e previsão sem comprometer a precisão.

O desenvolvimento de um conjunto de ferramentas suplementares, chamado sleap-roots, aprimora ainda mais a versatilidade do SLEAP, permitindo a análise de características do sistema radicular em diversas espécies de plantas. De culturas básicas como soja e arroz a organismos modelo como Arabidopsis thaliana, a eficácia do SLEAP transcende fronteiras botânicas, superando metodologias convencionais tanto em velocidade quanto em precisão.

Crucialmente, a integração contínua de dados fenotípicos e genotípicos permite que os pesquisadores identifiquem marcadores genéticos associados a características desejadas—um passo fundamental na busca por plantas capazes de capturar carbono. O Professor Busch enfatiza o impacto transformador do SLEAP em acelerar os esforços de pesquisa voltados para a mitigação das mudanças climáticas, destacando seu potencial para revolucionar as práticas de melhoramento de plantas.