Investigadores del CRAG (Centro de Investigación en Agrigenómica) dirigidos por la investigadora del IRTA María José Aranzana, acaban de desarrollar una innovadora herramienta basada en IA generativa que permite predecir morfologías complejas en plantas y frutos. La herramienta, denominada GenoDrawing, utiliza autocodificadores y enfoques deep learning para predecir, a partir de marcadores genéticos conocidos como polimorfismos de nucleótido único, que forma pueden tener frutos concretos. Con ello, se abren nuevas perspectivas para la mejora vegetal.
Nueva metodología
El estudio elaborado en el CRAG se ha publicado en la revista Plant Phenomics e introduce una nueva metodología que predice la morfología de una variedad de manzana concreta a partir de su información genética y generando imágenes que se asemejan mucho a la realidad. Los investigadores utilizaron un enfoque deep learning para entrenar el modelo GenoDrawing en un conjunto de datos de más de 10.000 imágenes de manzanas y su información genética (marcadores SNP), y luego probaron su eficacia en un conjunto de datos separado. Los resultados mostraron que GenoDrawing era capaz de predecir la forma de las manzanas y reproducirla en imágenes basándose únicamente en la información genética procedente de los marcadores SNP con un alto grado de precisión.
Ventajas
Las ventajas que presenta GenoDrawing, explican sus impulsores, son múltiples; ya que puede utilizarse para predecir un rasgo complejo captado a través de imágenes y, también, dispone de potencial de predecir otras características en estudios posteriores como, por ejemplo, el color del fruto, la morfología de la hoja o la arquitectura de la planta. Los métodos tradicionales de fenotipado de plantas, como por ejemplo la inspección visual, son lentos, caros y pueden no ofrecer resultados precisos. Además, con GenoDrawing, los investigadores pueden prever rápida y fácilmente los rasgos de las plantas basándose en su ADN sin necesidad de cultivarlas o sin esperar a que estas tengan frutos, lo que podría dar lugar a programas de mejora más eficientes y eficaces.
Los investigadores subrayan que la potencia de GenoDrawing reside en la utilización de la inteligencia artificial (IA): "Nuestro estudio demuestra que la IA puede utilizarse de nuevas formas para vincular la información visual y genética y predecir así rasgos complejos en las plantas", afirma Federico Jurado-Ruiz, primer autor del artículo publicado. La Dr. Aranzana confía en la potencia de la herramienta: "Creemos que esta herramienta podría tener una amplia gama de aplicaciones, no sólo en el cultivo de plantas y la agricultura, sino también en diferentes campos de la investigación científica y esperamos explorar su potencial en futuras investigaciones".