California.– Investigadores de la Universidad de California en Riverside desarrollaron un método basado en aprendizaje automático para identificar compuestos olorosos capaces de provocar rechazo en las abejas melíferas y reducir potencialmente su contacto con cultivos recién tratados con pesticidas.
El estudio, publicado en la revista eLife, combina modelos computacionales con experimentos de comportamiento en Apis mellifera y plantea una posible estrategia para proteger a los polinizadores durante los períodos de mayor riesgo de exposición a productos fitosanitarios.
Los investigadores parten de una premisa sencilla: determinados olores pueden modificar temporalmente el comportamiento de las abejas. Si esas señales consiguen mantenerlas alejadas de una superficie tratada durante un periodo determinado, podrían incorporarse en el futuro a sistemas de manejo destinados a reducir la exposición accidental a pesticidas.
Un modelo analizó más de 50 millones de compuestos
El trabajo fue dirigido por Anandasankar Ray, profesor de biología molecular, celular y de sistemas de la Universidad de California en Riverside, junto con investigadores del laboratorio de Boris Baer, profesor de entomología.
El equipo desarrolló un modelo de aprendizaje automático utilizando información sobre estructuras químicas y respuestas conductuales conocidas en las abejas. Posteriormente, incorporó nuevos resultados experimentales para mejorar la capacidad del sistema de identificar moléculas potencialmente repelentes.
El modelo permitió explorar un espacio químico de más de 50 millones de compuestos. De ese análisis surgieron más de 130 candidatos considerados prometedores para generar una respuesta de rechazo en las abejas.
Este enfoque permitió reducir considerablemente la cantidad de sustancias que debían pasar por pruebas experimentales, evitando tener que evaluar individualmente millones de moléculas.
Siete compuestos fueron probados en condiciones de campo
Los candidatos identificados mediante el modelo fueron sometidos a ensayos de comportamiento en laboratorio. Los resultados mostraron una correspondencia elevada entre las predicciones computacionales y las respuestas observadas en las abejas.
Posteriormente, los investigadores seleccionaron siete compuestos y los probaron con abejas que volaban y buscaban alimento libremente en condiciones de campo.
Los siete produjeron una respuesta repelente alrededor de los panales utilizados durante los experimentos. Según los investigadores, durante estas pruebas no observaron daños en las abejas.
Los resultados sugieren que determinadas señales químicas podrían utilizarse para modificar temporalmente el comportamiento de los insectos, aunque todavía es necesario realizar estudios adicionales antes de considerar una aplicación agrícola comercial.
Una posible herramienta para reducir la exposición a pesticidas
La propuesta consiste en estudiar si estos compuestos pueden combinarse con productos fitosanitarios para disminuir la probabilidad de que las abejas entren en contacto con las plantas durante los períodos de mayor exposición.
Sin embargo, los investigadores señalan que todavía deben analizar aspectos como la persistencia, volatilidad, eficacia en distintos cultivos, duración del efecto repelente y compatibilidad con las formulaciones agrícolas.
También será necesario determinar cómo interactúan estos olores con las señales naturales que atraen a las abejas hacia las flores y con otros estímulos presentes en los campos agrícolas.
La investigación aborda uno de los múltiples factores que pueden afectar a las colonias de abejas. Los pesticidas se suman a presiones como enfermedades, parásitos, disponibilidad de alimento y condiciones ambientales adversas.
La protección de las abejas también es una cuestión agrícola
Las abejas melíferas desempeñan un papel importante en la polinización de numerosos cultivos, aunque su contribución varía según la especie vegetal y las características del sistema productivo.
Por esa razón, cualquier estrategia destinada a reducir su exposición a pesticidas debe buscar un equilibrio entre la protección de los cultivos y la conservación de los servicios de polinización.
Los investigadores plantean que la tecnología desarrollada podría servir como una herramienta complementaria dentro de programas más amplios de manejo de polinizadores, pero no como sustituto de las medidas de seguridad y buenas prácticas agrícolas existentes.
El aprendizaje automático abre nuevas posibilidades
Uno de los principales aportes del estudio es demostrar que los modelos de aprendizaje automático pueden utilizarse para explorar grandes bibliotecas químicas y seleccionar moléculas con determinadas propiedades biológicas.
Los autores consideran que este enfoque podría aplicarse también al estudio de otros insectos y a la búsqueda de compuestos capaces de modificar comportamientos relacionados con el olfato.
Por ahora, el siguiente paso será determinar si los compuestos identificados pueden transformarse en herramientas prácticas que permitan reducir el contacto de las abejas con pesticidas sin afectar la polinización de los cultivos.
El estudio también señala posibles intereses comerciales en el desarrollo de esta tecnología. Ray es fundador y presidente de Sensorygen y Remote Epigenetics, y varios integrantes del equipo figuran como inventores en una solicitud de patente relacionada con los compuestos investigados.
Fuentes referenciales:
University of California, Riverside / Phys.org
eLife