Un nuevo avance en la protección de cultivos sin el uso de químicos ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de Queensland, Australia. Este innovador software, denominado dsRNAmax, permite diseñar ARN de doble hebra (dsRNA) que se dirige específicamente a especies de plagas y patógenos, evitando efectos secundarios en insectos beneficiosos y otros organismos no objetivo. La idea detrás de este software es ofrecer una alternativa eficaz y segura para el control de plagas agrícolas, en un contexto donde la sostenibilidad y la reducción de productos químicos son cada vez más relevantes.
El programa fue creado por el candidato a doctorado Stephen Fletcher y validado por el Dr. Chris Brosnan junto a su equipo, en colaboración con el equipo de nematología del Departamento de Industrias Primarias (DPI). El trabajo ha sido publicado en la revista NAR Genomics and Bioinformatics.
Fletcher ha explicado que el software permite diseñar un dsRNA personalizado para un organismo objetivo, con la ventaja de que se pueden añadir múltiples especies fuera del objetivo para ser excluidas. Esto representa un avance significativo en la biotecnología agrícola, ya que tradicionalmente, los métodos de control de plagas pueden afectar a otras especies del ecosistema.
Un enfoque innovador en la biotecnología agrícola
El Dr. Brosnan ha comentado que el mecanismo de interferencia de ARN (RNAi) ya está presente en la mayoría de las especies como un método natural para regular genes. La innovación de dsRNAmax radica en que permite utilizar este mecanismo para controlar patógenos y plagas mediante el diseño de dsRNA específicos que pueden dirigirse a genes seleccionados.
En sus estudios de validación, el equipo utilizó tres especies de nematodos, junto con una especie de nematodo no objetivo. El software demostró ser capaz de diseñar un único dsRNA que afectaba a las tres especies objetivo, sin causar impacto en el nematodo no objetivo. Este resultado es un indicador del potencial que tiene esta herramienta para ser utilizada en diversos cultivos y sistemas agrícolas.
El siguiente paso para el desarrollo de dsRNAmax es mejorar su eficacia, utilizando técnicas de aprendizaje automático para incrementar la efectividad del dsRNA entre un 5% y un 10%. Según Fletcher, esta mejora no solo aumentaría la efectividad del control de plagas, sino que también permitiría reducir la cantidad de dsRNA utilizado, lo que a su vez disminuiría los costos asociados a su aplicación.
La colaboración con el DPI ha sido esencial para la validación de este software. Sin ella, la investigación no habría podido alcanzar el nivel de rigor necesario para ser publicada. Este tipo de sinergia entre la academia y las instituciones gubernamentales es fundamental para el desarrollo de soluciones efectivas y sustentables en la agricultura moderna.
