Hasta hace poco, entender cómo «hablan» las plantas era una tarea reservada a la imaginación de los científicos más optimistas. Pero ahora, gracias a los avances en inteligencia artificial, ese misterio empieza a desvelarse. Un nuevo modelo llamado PlantRNA-FM ha conseguido interpretar estructuras genéticas ocultas en el ARN vegetal, abriendo un abanico de posibilidades para el futuro de la agricultura.
El ARN: mucho más que un primo del ADN
Todos hemos oído hablar del ADN, pero el ARN (ácido ribonucleico) también juega un papel vital en la vida de los seres vivos. Además de transportar la información genética, el ARN forma estructuras tridimensionales complejas que influyen directamente en cómo crecen las plantas o cómo responden al estrés del entorno, como una sequía o un ataque de plagas.
Lo fascinante es que esas estructuras no siguen un patrón fácilmente predecible. Lo que para nosotros puede parecer una cadena de letras sin sentido, para la planta es un código con instrucciones precisas. Comprender ese código ha sido una de las tareas más complejas para la biología vegetal… hasta ahora.
Una IA entrenada con más de mil especies vegetales
El modelo PlantRNA-FM nació de una colaboración entre el John Innes Centre y la Universidad de Exeter, y fue entrenado con una base de datos impresionante: más de 54.000 millones de secuencias ARN de 1.124 especies diferentes. Un volumen de información que ni el ojo más experto podría procesar por sí solo.
Inspirado en sistemas como ChatGPT, este modelo ha aprendido a leer la “gramática” del ARN: reconocer patrones, estructuras, repeticiones y comportamientos. En palabras del Dr. Haopeng Yu, investigador implicado en el proyecto, “aunque el ARN puede parecer caótico, la IA ha logrado identificar motivos recurrentes que tienen funciones biológicas clave”.
Por ejemplo, PlantRNA-FM fue capaz de detectar patrones relacionados con la traducción genética a proteínas, un proceso fundamental para el funcionamiento celular. Lo más impresionante es que muchos de estos descubrimientos fueron validados experimentalmente en laboratorio.
Plantas más resistentes, cosechas más eficientes
Más allá del logro académico, este avance tiene implicaciones concretas para el futuro de la agricultura. Si podemos entender cómo una planta regula su crecimiento o cómo activa sus defensas naturales, podríamos crear variedades más resistentes al cambio climático, o incluso ajustar su metabolismo para aumentar la productividad sin necesidad de fertilizantes agresivos.
Además, los investigadores ya han comenzado a extender esta tecnología a otros organismos como bacterias o invertebrados. El objetivo es construir una nueva generación de herramientas biotecnológicas capaces de leer y modificar códigos genéticos con una precisión sin precedentes.
Una colaboración global para transformar la biología
El equipo detrás de PlantRNA-FM no se detiene aquí. En colaboración con científicos de la Academia China de Ciencias y de otras universidades, ya trabajan en modelos aún más avanzados para decodificar tanto el ARN como el ADN. El profesor Yiliang Ding, uno de los líderes del proyecto, lo resume así: “Estamos solo al principio. El potencial de combinar IA y biología molecular es inmenso”.
Lo que comenzó como una investigación de laboratorio podría acabar transformando los cultivos del mañana, con plantas más adaptadas, sostenibles y productivas. Y todo gracias a un modelo que aprendió a leer el lenguaje silencioso de las plantas.
Una muestra más de que la inteligencia artificial, lejos de limitarse al mundo digital, puede convertirse en una aliada clave para la vida en la Tierra.
