¿Puede la inteligencia artificial cortar de raíz la enfermedad de los árboles?

Evidencia de enfermedad del olmo holandés (Ofiostoma ulmi(en el olmo americano)Olnus americana). Crédito de la foto: Joseph O’Brien, Servicio Forestal del USDA, Bugwood.org.

El comercio mundial, el turismo y otras formas de movimiento humano aceleran la propagación de patógenos de árboles y plantas entre continentes. La enfermedad del olmo holandés, que apareció por primera vez en Europa en 1910, se descubrió en Canadá sólo cuatro décadas después. Desde entonces, se han destruido miles de millones de fresnos en América del Norte y Europa.

El cambio climático agrava este problema. A medida que las sequías se vuelven más severas, los árboles se vuelven menos resistentes a las enfermedades, especialmente a las infecciones provenientes de regiones extranjeras contra las cuales no tienen inmunidad natural.

¿Qué pasaría si pudiéramos detectar enfermedades emergentes en puertos y fronteras antes de que tuvieran la posibilidad de propagarse?

Utilizando genómica y aprendizaje automático, investigadores de la Universidad de Columbia Británica pudieron lograr esto desarrollé un método Puede identificar patógenos de árboles conocidos, así como evaluar el daño potencial de un hongo nuevo, aún por nombrar, basándose únicamente en sus rasgos genéticos.

Este proceso se puede completar en menos de unas pocas horas, a diferencia de otras técnicas de análisis de muestras que pueden llevar días.

Los investigadores esperan validar este concepto mediante futuras pruebas de campo y están entusiasmados con su potencial. «Con esta herramienta predictiva, podemos ayudar a evitar que patógenos vegetales potencialmente invasivos causen brotes de enfermedades graves y daños ecológicos y económicos, tanto patógenos que conocemos como aquellos que aún no hemos encontrado», dice la autora del estudio Erika Dort, Ph.D. Candidato en la Facultad de Silvicultura de la Universidad de Columbia Británica.

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