Artigo de pesquisadores da UFLA, publicado na Nature Microbiology, aponta o que ainda falta para transformar dados sobre microrganismos em previsões confiáveis
O solo abriga uma comunidade de bactérias, fungos e outros microrganismos que interagem com as plantas, o clima e as características do ambiente. Nas últimas décadas, a ciência avançou no estudo dessas comunidades, mas ainda é difícil transformar esses dados em informações úteis para o manejo da lavoura.
Uma pesquisa publicada na revista Nature Microbiology, por pesquisadores da Universidade Federal de Lavras (UFLA) e da Pennsylvania State University, propõe uma mudança na maneira de estudar o microbioma do solo, com pesquisas planejadas não apenas para explicar o que já aconteceu, mas também para investigar se os dados podem ajudar a prever respostas da lavoura no momento em que uma decisão precisa ser tomada.
Os pesquisadores explicam que muitos estudos sobre microbioma agrícola são observacionais, realizados em períodos relativamente curtos e voltados para descrever as condições encontradas no solo depois que os processos já ocorreram. Isso produz conhecimento importante, mas nem sempre no formato ou no momento necessário para orientar o manejo durante a safra. “Existe um abismo entre evidência e decisão na ciência do microbioma agrícola”, afirma o professor da UFLA Victor Satler Pylro, um dos autores do artigo.
Microrganismos e manejo
Uma das dificuldades para transformar essas informações em recomendações está na própria complexidade do solo. A presença de determinado microrganismo não significa, por si só, que a planta terá uma determinada resposta.
Os efeitos dependem da interação entre os microrganismos, a planta, o clima e as condições físicas e químicas do solo. O histórico de manejo também interfere. Por isso, uma característica observada em uma área pode não produzir o mesmo resultado em outra.
Por isso, identificar quais microrganismos estão presentes não basta. É preciso descobrir quais características biológicas estão relacionadas a determinados resultados e em quais condições essa relação se mantém.
A pesquisa passa a investigar se os dados do microbioma conseguem prever uma resposta da lavoura e em que condições essa previsão é confiável.
Como a pesquisa pode mudar
A proposta dos pesquisadores se apoia em quatro pontos. O primeiro é começar a pesquisa a partir de uma questão concreta de manejo.
O segundo é definir o momento da coleta de solo de acordo com o período em que a informação poderá ser útil. Uma amostra coletada no pré-plantio, por exemplo, pode ter uma função diferente de uma amostra coletada apenas depois da colheita.
O terceiro ponto é não analisar o microbioma isoladamente. Os dados sobre os microrganismos precisam ser relacionados às características químicas e físicas do solo e às condições climáticas da área.
O quarto é a validação. Uma previsão não pode ser considerada confiável apenas porque funciona em um experimento ou em uma determinada condição. Para chegar a uma ferramenta de decisão, os modelos precisam ser testados em diferentes locais, condições de cultivo e anos.
Gatilhos biológicos
Uma das possibilidades discutidas no artigo é o estabelecimento de “gatilhos biológicos”. A ideia é identificar limites capazes de indicar quando determinada função do solo está comprometida e, a partir disso, sinalizar que uma intervenção pode ser necessária.
Um exemplo seria avaliar, antes do plantio, indicadores relacionados à capacidade do solo de mineralizar nitrogênio ou à proporção entre microrganismos potencialmente patogênicos e benéficos. Se esses indicadores estivessem abaixo de um determinado limite, a informação poderia contribuir para uma decisão sobre o manejo, como o ajuste da quantidade de fertilizante ou a utilização de um tratamento biológico.
“Esses gatilhos ainda não são uma ferramenta pronta para o produtor. Os limites precisam ser definidos e validados em condições reais”, aponta Victor.
O artigo reúne exemplos da literatura que mostram que essa direção de pesquisa é possível. Um dos estudos citados pelos autores mostrou que indicadores do microbioma avaliados antes do plantio conseguiram prever a resposta do milho à aplicação de inoculantes com fungos micorrízicos. Outro estudo apontou que o histórico de rotação de culturas, ao longo de 12 a 14 anos, alterou a estrutura do microbioma e se relacionou ao rendimento futuro da soja.
Na UFLA, os pesquisadores também investigam diferentes variáveis biológicas e avaliam se a inclusão dessas informações melhora a capacidade de fazer previsões. O grupo também trabalha com modelos de inteligência artificial para verificar se essas ferramentas conseguem aprimorar as previsões produzidas a partir dos dados do solo.
Validação no campo
O trabalho não apresenta uma nova tecnologia de uso imediato nas propriedades. Trata-se de uma proposta para reorganizar a maneira como a pesquisa sobre microbioma é planejada e aplicada.
Os autores consideram que já é tecnicamente possível integrar dados do microbioma coletados antes do plantio a modelos preditivos com o uso de inteligência artificial. O desafio agora é verificar se essas previsões continuam funcionando diante da diversidade encontrada nas condições reais de produção.
Também será preciso demonstrar se uma previsão mais precisa realmente resulta em benefícios para quem produz, como maior eficiência no uso de insumos, ganhos econômicos ou maior estabilidade da produtividade.
Para isso, os próximos passos envolvem ampliar os testes de campo e acompanhar as intervenções por períodos mais longos. Os pesquisadores também já estão construindo uma infraestrutura digital capaz de reunir e processar informações físicas, químicas e genômicas do solo.
A proposta é fazer com que o estudo do microbioma responda também a perguntas de manejo. Para isso, ainda será necessário testar os modelos em diferentes condições e verificar se as previsões são úteis para decisões tomadas no campo.