Cambios estructurales en la industria de las semillas

¿Cómo utilizamos la tecnología más avanzada para crear variedades de cultivos de alto valor añadido ahorrando tiempo y costes de I+D?

 

 

La industria de las semillas crea valor añadido lanzando nuevas variedades. Cada nueva variedad supone un gasto total de unos 136 millones de USD y, según el método de mejora, tarda entre ocho y diez años en desarrollarse. Como el coste de desarrollar una nueva variedad es alto, las empresas de semillas tienden a invertir en cultivos ampliamente cultivados y en sistemas agrícolas a gran escala, como el maíz en EE. UU. o la soja en Brasil. Sin embargo, una cartera de productos tan concentrada puede ser arriesgada. La prohibición del uso del glifosato, por ejemplo, afecta a las ventas de 145 variedades de maíz, 23 de soja, 22 de algodón y 15 de colza. Por tanto, la clave del éxito en la industria de las semillas es saber ofrecer precisamente aquellas nuevas variedades que responden a las necesidades de agricultores y consumidores.

 

Imaginemos que los agricultores piden sus semillas en línea igual que se pide un MacBook: color de pulpa de patata personalizado, ratio de ácidos grasos de la soja a medida, resistencia personalizada a plagas/enfermedades, etc. Los rasgos son ajustables según sus necesidades. Además, esto permite también predecir el rendimiento. En este escenario, la empresa de semillas elabora un plan de producción según los pedidos realizados: sin presión de inventario, sin desperdicio de recursos de investigación. Los consumidores pueden elegir sus alimentos comunicando sus necesidades a los agricultores.

 

¿Cómo pasamos del sistema actual a ese escenario futuro? Todo comienza con la herramienta de edición genética CRISPR/Cas. En pocas palabras, esta herramienta permite editar el genoma donde queramos usando dos componentes principales: CRISPR y Cas. Cas es la proteína que realiza el corte del ADN. CRISPR es la secuencia de ADN que guía a Cas hasta la ubicación deseada del genoma para el corte; fue utilizada inicialmente por las bacterias como sistema inmunitario y se descubrió por primera vez en el genoma de E. coli en 1987. Desde 2012, el sistema CRISPR/Cas ha demostrado que puede programarse para el corte dirigido de ADN y se ha aplicado en áreas como la terapia de enfermedades humanas, la mejora animal y también la mejora vegetal. Este sistema puede usarse para editar genes en tres pasos:

 

1. buscar el lugar correspondiente del genoma (secuencia de ADN) que se desea editar

2. cortar el ADN

3. eliminar o sustituir el ADN no deseado por el deseado.
 

La edición genética es como corregir errores en Microsoft Word: buscar una errata (encontrar un gen que editar), borrar la errata (cortar el ADN) y sustituirla por la palabra correcta (pegar el nuevo ADN).

 

Corteva está usando CRISPR/Cas como herramienta de mejora para una variedad de maíz, lo que acorta el ciclo de mejora de ocho a cinco años. Las ventajas e inconvenientes de CRISPR/Cas y de los transgénicos convencionales se muestran a continuación.

 

 

A diferencia de los métodos transgénicos convencionales, CRISPR/Cas requiere un orden preciso en la ubicación específica del genoma para realizar la edición genética. Esto exige más información sobre el genoma, y solo unos pocos cultivos han acumulado suficientes conocimientos para ello (por ejemplo, maíz, soja y arroz).

 

A corto plazo, las empresas de semillas pueden editar cultivos con funciones génicas conocidas, pero muchas funciones génicas aún se desconocen, como por ejemplo la tolerancia a la sequía.

 

Para acelerar la investigación de las funciones génicas en los cultivos, los científicos vegetales han estado usando tecnologías de vanguardia: drones para recoger imágenes, tecnología de la información para revelar nuevas redes reguladoras y aprendizaje profundo para entrenar ordenadores en fenotipado de alto rendimiento. La enorme cantidad de datos de entrada facilita el desarrollo de modelos para predecir el rendimiento. Junto con las últimas técnicas de secuenciación y buenos modelos predictivos, será factible predecir con precisión el rendimiento a partir de la secuencia genómica de un cultivo. Esto ahorrará enormes cantidades de tiempo y dinero en la mejora y reducirá los riesgos.

 

Tecnologías como los sensores y los drones permiten recoger más datos en un tiempo y espacio determinados, lo que implica más detalles útiles para comprender el comportamiento de los cultivos. Sin embargo, para extraer la información de cientos y miles de imágenes se necesitan investigadores en bioinformática. Estos expertos son difíciles de encontrar, pues los salarios suelen ser menos atractivos en el sector agrícola, lo que puede traducirse en una falta de personas disponibles para procesar las enormes cantidades de datos.

 

En conjunto, las claves para lograr la mejora personalizada son los datos (fenómicos y genómicos), el modelado y la edición genética. En primer lugar, con los datos fenómicos y genómicos establecemos las relaciones entre los genes y su función. En segundo lugar, mediante el modelado predecimos el comportamiento de un genotipo dado. Por último, con la edición genética puede crearse el genotipo deseado lo antes posible.

 

Conclusión
 

La mejora ha sido una tarea larga y costosa para las empresas de semillas, pero esto va a cambiar con las nuevas tecnologías. Hay tres tecnologías (edición genética, fenotipado y aprendizaje profundo) que pueden acortar el ciclo de mejora y reducir los costes. La edición genética permite modificar con precisión el genoma de un cultivo sin perder el fondo genético de alto rendimiento, ahorrando tiempo. El fenotipado con drones aumenta la eficiencia de la recogida de datos, mientras que el aprendizaje profundo aumenta la productividad del procesamiento de datos. Con la convergencia de la digitalización impulsada por las TIC en las prácticas agrícolas y con la biotecnología, la industria de las semillas pasará a una estrategia de mejora predictiva y orientada a las necesidades del cliente.