Uma equipe de pesquisa do Instituto de Ciências de Cultivos da Academia Chinesa de Ciências Agrícolas desenvolveu o DeepWheat, uma ferramenta de IA de aprendizado profundo que pode acelerar significativamente o desenvolvimento de cultivos agrícolas. Os detalhes do estudo foram publicados recentemente na revista Genome Biology.
Liderado pelo cientista-chefe Lu Zefu, o modelo aborda o desafio particular do trigo — que tem genoma 40 vezes maior que o do arroz e cinco vezes o humano — através de estrutura dual, combinando dois modelos complementares. A ferramenta prevê com alta precisão como variações genéticas afetam a expressão genética em diferentes tecidos vegetais.
Segundo Lu, abordagens atuais de edição genômica ainda dependem muito de tentativa e erro, o que "exige muito trabalho, é feito às cegas e é, muitas vezes, imprevisível", e o DeepWheat representa uma alternativa mais eficiente, simulando todas as variantes genéticas possíveis para identificar as mudanças regulatórias mais promissoras antes da edição real. A ferramenta já demonstrou aplicabilidade bem-sucedida em culturas de arroz e milho.
"Ao permitir a reconstrução precisa de redes regulatórias, o DeepWheat poderia reduzir essas compensações e acelerar a combinação de características desejáveis", afirmou o cientista.