Em um estudo recente, o Instituto Internacional de Pesquisa de Culturas para os Trópicos Semiáridos (ICRISAT), em parceria com colaboradores do Instituto Leibniz de Genética Vegetal e Pesquisa de Plantas Cultivadas (IPK), da Alemanha, e da Universidade de Queensland, na Austrália, propõe uma nova estrutura capaz de transformar o melhoramento de culturas ao integrar a pangenética orientada pela biologia com modelos de previsão baseados em inteligência artificial (IA).

   Publicado na revista “Molecular Plant”, o estudo apresenta uma estratégia inovadora para aproveitar modelos de previsão baseados em IA — que evoluem rapidamente — a fim de enfrentar as complexidades do melhoramento genético da próxima geração de culturas agrícolas.

   No melhoramento de culturas, a previsão genômica captura com eficácia padrões estatísticos e correlações associados a características complexas (por exemplo, produtividade de grãos por hectare), mas frequentemente ignora as relações biológicas subjacentes entre as características componentes que, coletivamente, determinam o desempenho da planta (por exemplo, os "trade-offs" e as interações entre produtividade, qualidade dos grãos e tolerância a estresses). Em contrapartida, abordagens baseadas na biologia funcional oferecem "insights" mecanísticos e causais sobre a regulação das características, mas muitas vezes são validadas em contextos genéticos e condições ambientais limitados.

   O estudo argumenta que a integração da genômica funcional, da diversidade de bancos de germoplasma e da IA ​​avançada pode acelerar o desenvolvimento de variedades de culturas resilientes ao clima, altamente produtivas, nutritivas e prontas para o mercado, adequadas aos desafios agrícolas futuros.

   "Essa estratégia apresenta uma visão transformadora para o melhoramento de culturas. Quando a previsão impulsionada por IA é integrada à genômica funcional e à vasta diversidade conservada em bancos de germoplasma, ela pode moldar a próxima era do melhoramento agrícola. No ICRISAT, estamos avançando com abordagens baseadas em IA em toda a cadeia de valor agroalimentar para desenvolver tecnologias e serviços preparados para o futuro da agricultura em zonas de sequeiro, contribuindo para a segurança alimentar global", afirmou o Dr. Himanshu Pathak, Diretor-Geral do ICRISAT.

   O melhoramento moderno de culturas tem progredido, em grande parte, ao longo de dois caminhos complementares, porém distintos: a genética molecular, que se concentra na compreensão dos mecanismos biológicos subjacentes às características, e a genética quantitativa, que enfatiza a previsão estatística utilizando dados genômicos e fenotípicos em larga escala. Embora ambas as abordagens tenham contribuído de forma independente para o melhoramento das culturas, os autores argumentam que sua integração oferece oportunidades sem precedentes para projetar ideótipos de culturas de próxima geração, adaptados a ambientes, sistemas de produção e demandas de mercado específicos.

   O Dr. Stanford Blade, Diretor-Geral Adjunto de Pesquisa e Inovação do ICRISAT, acrescentou: "Os programas de melhoramento do ICRISAT abrangem seis culturas e geram vastas quantidades de dados genômicos e fenômicos. Ao integrar a IA à biologia, conforme delineado neste roteiro, podemos transformar descobertas biológicas em soluções escaláveis ​​de melhoramento de culturas em um prazo muito mais curto."

   O artigo defende o conceito de pangenética, uma estrutura emergente que vai além da pangenômica ao vincular a variação genômica à biologia funcional das características. Essas características genômicas com embasamento biológico podem ser incorporadas a modelos de previsão impulsionados por IA — incluindo estruturas de *deep learning* — para aumentar a precisão das previsões, identificar linhagens de melhoramento superiores com maior eficiência e acelerar o ganho genético.

   "O ICRISAT continua a aprimorar seus programas de melhoramento para torná-los mais eficientes. Nossos protocolos de "Speed ​​Breeding" (melhoramento acelerado), desenvolvidos recentemente, são um exemplo disso. Isso representa mais uma direção promissora pela qual podemos fornecer variedades de culturas superiores aos agricultores com maior rapidez, precisão e eficiência, à medida que esses conceitos passam da teoria para a implementação prática", afirmou o Dr. Raman Babu, Diretor do Programa Global de Pesquisa em Melhoramento Acelerado de Culturas do ICRISAT.

   A concretização dessa visão transformadora exigirá uma colaboração interdisciplinar mais sólida entre as áreas de genômica, melhoramento genético, fisiologia, IA e ciência de dados, além de investimentos em plataformas de compartilhamento de dados, governança responsável de recursos genômicos e capacitação da próxima geração de pesquisadores.

   O Dr. Manish K. Pandey, Cientista Principal da área de Banco de Genes e Descoberta de Características (Trait Discovery) do ICRISAT, acrescentou: "O estudo posiciona a IA não apenas como uma ferramenta computacional, mas como uma estrutura unificadora capaz de conectar descobertas biológicas a decisões de melhoramento escaláveis, visando acelerar o melhoramento de culturas para um mundo desafiado pelas mudanças climáticas".

   "Já estamos avançando em componentes-chave dessa visão por meio de genômica em larga escala em bancos de genes, desenvolvimento de pangenomas, descoberta de características e pesquisas de melhoramento preditivo assistido por IA."

   O trabalho que resultou neste documento estratégico contou com o apoio do Departamento de Biotecnologia (DBT) do Governo da Índia; do Conselho Indiano de Pesquisa Agrícola (ICAR), por meio do programa de colaboração ICAR–ICRISAT; da Fundação Gates (EUA); do Crop Trust (Alemanha); do CGIAR Genebanks Accelerator; do Programa de Ciência do CGIAR sobre Melhoramento para o Futuro (Breeding for Tomorrow); e da iniciativa global VACS (Vision for Adapted Crops and Soils).