Un consorcio liderado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) recibirá hasta US$53 millones de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Salud de EE UU (ARPA-H) para desarrollar una nueva generación de herbicidas. El financiamiento fue anuanciado recientemente forma parte de STREAM (Systems for Tracking and Resilience in Efficient Agricultural-input Management), un programa de la agencia para hacer más eficiente y seguro el uso de insumos agrícolas.
La iniciativa responde a un problema que la agricultura conoce bien, y es que en EE UU se aplican cada año más de 450.000 toneladas de herbicidas. Son clave para evitar pérdidas por malezas y para sostener prácticas regenerativas como la siembra directa. Sin embargo, cada vez más especies de malezas resisten los principios activos más usados. A eso se suman la preocupación por la salud humana y un problema de suministro: el glifosato se fabrica con fósforo, que en buena parte se importa.
“Con herbicidas como el glifosato y la atrazina hay una verdadera crisis por las mutaciones de resistencia que vienen”, dijo Christopher Voigt, jefe del Departamento de Ingeniería Biológica del MIT e investigador principal del proyecto. “Si a eso se suman los problemas de seguridad nacional en la cadena de suministro de los precursores, podríamos quedarnos sin estos agroquímicos básicos”.
TRES EQUIPOS Y UN CICLO DE APRENDIZAJE
El proyecto se llama PLOW (‘Precision Learning for On-target Weed control’) y trabaja en tres frentes conectados entre sí.
El primer equipo desarrollará modelos de IA generativa que propongan moléculas químicas o ARN pequeño de interferencia (siRNA). Estas moléculas deberán bloquear las mismas enzimas que atacan los herbicidas actuales, como la EPSP sintasa, que es el blanco del glifosato. Los modelos no solo buscarán eficacia: también darán prioridad a candidatos de síntesis barata, con bajo riesgo de generar resistencia y seguros para las personas y los ecosistemas. Este equipo lo lideran Connor Coley y Regina Barzilay, del MIT, y Alexander Tropsha, de la Universidad de Carolina del Norte (UNC).
Los algoritmos generarán miles de millones de candidatos. Un segundo equipo los evaluará mediante cribado de alto rendimiento, bajo la dirección de Angela Koehler (MIT) y Jaime Cheah (Broad Institute). Los resultados volverán a los modelos para reentrenarlos, de modo que cada ronda afine la siguiente.
El tercer equipo llevará los mejores candidatos al invernadero. Lo integran Neal Stewart y Scott Lenaghan (Universidad de Tennessee), Patrick Tranel (Universidad de Illinois), Tim Willson (UNC) y Andee Wallace, fundadora de la startup Robigo. Según el cronograma, los primeros ensayos en invernadero con candidatos de ARN de interferencia (ARNi) deberían terminar al cierre del primer año.
EL COMPONENTE BIOLÓGICO
Además del diseño de nuevas moléculas, PLOW incluye el desarrollo de sistemas microbianos vivos para degradar agroquímicos antes de que alcancen los alimentos, el suelo o los cursos de agua. Para eso se trabajará con bacterias, hongos y herramientas basadas en ARN.
Así, el proyecto combina dos líneas que hasta ahora solían avanzar por separado: herbicidas diseñados para un blanco específico, con menor riesgo de resistencia, y soluciones biológicas para hacerse cargo de los residuos que estos productos dejan en el ambiente.
