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Colaboração de pesquisa coloca safras resilientes ao clima à vista
Os professores do MIT, Dave Des Marais e Caroline Uhler, combinam biologia vegetal e aprendizado de máquina para identificar as raízes genéticas das respostas das plantas ao estresse ambiental.
Por Alison Gold - 18/09/2021


O Des Marais Lab no MIT usa a espécie de grama modelo Brachypodium distachyon para entender a interação planta-ambiente. Aqui, as plantas replicadas estão recebendo dois níveis diferentes de disponibilidade de água no solo para estudar as diferenças genéticas em resposta à secagem. Créditos: Foto: Gretchen Ertl

Qualquer dono de planta de casa sabe que mudanças na quantidade de água ou luz solar que uma planta recebe podem colocá-la sob enorme estresse. Uma planta morrendo traz certa decepção para qualquer pessoa com um polegar verde. 

Mas para os fazendeiros que ganham a vida cultivando plantas com sucesso e cujas plantações podem alimentar centenas ou milhares de pessoas, a devastação da flora decadente é muito maior. Como a mudança climática está prestes a causar padrões climáticos cada vez mais imprevisíveis em todo o mundo, as safras podem estar sujeitas a condições ambientais mais extremas, como secas, variações de temperatura, inundações e incêndios florestais. 

Cientistas do clima e pesquisadores de sistemas alimentares se preocupam com o estresse que a mudança climática pode causar nas safras e na segurança alimentar global. Em um ambicioso projeto interdisciplinar financiado pelo Laboratório de Sistemas Alimentares e Água Abdul Latif Jameel (J-WAFS), David Des Marais, professor assistente da Gale no Departamento de Engenharia Civil e Ambiental do MIT, e Caroline Uhler, professora associada no O Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação do MIT e o Instituto de Dados, Sistemas e Sociedade estão investigando como os genes das plantas se comunicam entre si sob estresse. Os resultados de suas pesquisas podem ser usados ​​para criar plantas mais resistentes às mudanças climáticas.

Colheitas com problemas

As respostas das plantas ao estresse ambiental são redes reguladoras de genes, ou GRNs, que orientam o desenvolvimento e o comportamento dos seres vivos. Um GRN pode ser composto por milhares de genes e proteínas que se comunicam entre si. Os GRNs ajudam uma célula, tecido ou organismo específico a responder às mudanças ambientais, sinalizando a certos genes para ativar ou desativar sua expressão.

Mesmo mudanças aparentemente menores ou de curto prazo nos padrões climáticos podem ter grandes efeitos sobre a produtividade das safras e a segurança alimentar. Um gatilho ambiental, como a falta de água durante uma fase crucial do desenvolvimento da planta, pode ativar ou desativar um gene e provavelmente afetará muitos outros no GRN. Por exemplo, sem água, um gene que permite a fotossíntese pode se desligar. Isso pode criar um efeito dominó, em que os genes que dependem daqueles que regulam a fotossíntese são silenciados e o ciclo continua. Como resultado, quando a fotossíntese é interrompida, a planta pode experimentar outros efeitos colaterais prejudiciais, como não ser mais capaz de se reproduzir ou se defender contra patógenos. A reação em cadeia pode até matar uma planta antes que ela tenha a chance de ser revivida por uma grande chuva.

Des Marais diz que gostaria que houvesse uma maneira de impedir que esses genes se desligassem completamente em tal situação. Para fazer isso, os cientistas precisariam entender melhor como exatamente as redes de genes respondem a diferentes gatilhos ambientais. Trazer luz a este processo molecular é exatamente o que ele pretende fazer neste esforço de pesquisa colaborativa.

Resolvendo problemas complexos entre disciplinas

Apesar de sua importância crucial, os GRNs são difíceis de estudar devido à sua complexidade e interconexão. Normalmente, para entender como um determinado gene está afetando outros, os biólogos devem silenciar um gene e ver como os outros na rede respondem. 

Durante anos, os cientistas aspiraram a um algoritmo que pudesse sintetizar a enorme quantidade de informações contidas nos GRNs para “identificar as relações regulatórias corretas entre os genes”, de acordo com um artigo de 2019 na Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology . 

“Um GRN pode ser visto como uma grande rede causal, e entender os efeitos que silenciar um gene tem sobre todos os outros genes requer a compreensão das relações causais entre os genes”, diz Uhler. “Esses são exatamente os tipos de algoritmos que meu grupo desenvolve.”

O projeto de Des Marais e Uhler visa desvendar essas redes de comunicação complexas e descobrir como produzir safras que sejam mais resistentes ao aumento de secas, inundações e padrões climáticos erráticos que as mudanças climáticas já estão causando em todo o mundo.

Além das mudanças climáticas, até 2050, o mundo exigirá 70% mais alimentos para alimentar uma população em expansão. “Os desafios dos sistemas alimentares não podem ser enfrentados individualmente em silos disciplinares ou temáticos”, disse Greg Sixt, gerente de pesquisa do J-WAFS para clima e sistemas alimentares. “Eles devem ser tratados em um contexto de sistemas que reflita a natureza interconectada do sistema alimentar.”

A formação de Des Marais é em biologia e a de Uhler em estatística. “O projeto de Dave com Caroline era essencialmente experimental”, diz Renee J. Robins, diretora executiva da J-WAFS. “Este tipo de pesquisa exploratória é exatamente para o que serve o programa de concessão inicial J-WAFS.”

Entrar nas redes regulatórias de genes

O trabalho de Des Marais e Uhler começa em um porão sem janelas no campus do MIT, onde 300 plantas Brachypodium distachyon geneticamente idênticas crescem em grandes câmaras com temperatura controlada. A planta, que contém mais de 30.000 genes, é um bom modelo para estudar importantes safras de cereais como trigo, cevada, milho e painço. Durante três semanas, todas as plantas recebem a mesma temperatura, umidade, luz e água. Em seguida, metade é lentamente retirada da água, simulando condições semelhantes às de seca.

Seis dias após o início da seca forçada, as plantas estão claramente sofrendo. O estudante de doutorado de Des Marais, Jie Yun, pega tecidos de 50 plantas hidratadas e 50 plantas secas, congela-os em nitrogênio líquido para interromper imediatamente a atividade metabólica, transforma-os em um pó fino e separa quimicamente o material genético. Os genes de todas as 100 amostras são sequenciados em um laboratório do outro lado da rua.

A equipe fica com uma planilha listando os 30.000 genes encontrados em cada uma das 100 plantas no momento em que foram congeladas e quantas cópias existiam. A estudante de PhD de Uhler, Anastasiya Belyaeva, insere a enorme planilha no programa de computador que ela desenvolveu e executa seu novo algoritmo. Em poucas horas, o grupo pode ver quais genes eram mais ativos em uma condição em relação a outra, como os genes se comunicavam e quais estavam causando mudanças em outras. 

A metodologia captura sutilezas importantes que podem permitir aos pesquisadores eventualmente alterar as vias dos genes e criar safras mais resistentes. “Quando você expõe uma planta ao estresse da seca, não é como se houvesse alguma resposta canônica”, diz Des Marais. “Há muitas coisas acontecendo. Está aumentando este processo fisiológico, este diminuiu, este não existia antes, e agora de repente está ligado. ” 

Além da pesquisa de Des Marais e Uhler, J-WAFS financiou projetos em alimentos e água de pesquisadores em 29 departamentos em todas as cinco escolas do MIT, bem como no MIT Schwarzman College of Computing. Os subsídios iniciais do J-WAFS normalmente financiam de sete a oito novos projetos a cada ano.

“As bolsas têm o objetivo de catalisar novas ideias, fornecendo o tipo de apoio [para os pesquisadores do MIT] para ultrapassar os limites e também trazendo professores que podem ter algumas ideias interessantes que ainda não aplicaram a questões de água ou alimentos, ”Robins diz. “É uma avenida para pesquisadores de todo o Instituto aplicarem suas ideias em água e alimentos.”

Alison Gold é aluna do Programa de Pós-Graduação em Redação Científica do MIT.

 

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