Un equipo de investigación internacional liderado por la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) ha descifrado los mecanismos de las plantas para adaptarse al cambio climático aplicando técnicas de Inteligencia Artificial (IA).
Según informa la universidad en un comunicado, se han usado técnicas avanzadas de ‘machine learning’ para identificar, “por primera vez”, los genes que permiten a las plantas responder simultáneamente a múltiples formas de estrés ambiental.
La investigación, publicada en la revista ‘Nature Communications’, demuestra un nuevo enfoque para analizar el estrés multifactorial a escala genómica y “abre la puerta al diseño de cultivos más resistentes al cambio climático”.
Se han analizado más de 500 transcriptomas --los conjuntos de todas las moléculas de ARN presentes en las células-- de la planta modelo Arabidopsis thaliana sometida a diferentes condiciones de estrés.
Este análisis ha permitido identificar un núcleo de genes del estrés, un conjunto de genes implicados en la tolerancia de las plantas a 10 condiciones ambientales adversas simultáneas, y el equipo ha encontrado el papel regulador del etileno, “que actúa como factor crítico en esta resiliencia”.
El etileno, una hormona vegetal presente en todas las etapas de desarrollo de las plantas, “coordina y modula la activación de los genes clave que sostienen esta capacidad de resiliencia”, y el equipo cree que estos hallazgos permitirán diseñar estrategias para nuevas variedades vegetales más adaptadas al cambio climático.