Agronegócio

CRISPR | Edição genética permite otimizar a fotossíntese e reforçar a captura de carbono nas plantas


Investigadores do Innovative Genomics Institute, nos EUA, desenvolveram uma plataforma inovadora baseada em células vegetais que permite ajustar com precisão a atividade de genes ligados à fotossíntese, abrindo caminho a culturas mais produtivas e capazes de capturar mais carbono da atmosfera.

✍️ Carla Amaro

Uma equipa de cientistas do Innovative Genomics Institute (IGI), no estado da Califórnia (EUA), apresentou uma nova estratégia para melhorar a eficiência da fotossíntese nas plantas, recorrendo à tecnologia CRISPR para regular a expressão genética com elevado grau de precisão. O trabalho foi publicado na revista Nature Biotechnology.

Ao contrário das abordagens tradicionais de edição genética, que frequentemente se concentram em “desligar” genes, esta nova metodologia permite ajustar finamente a quantidade de proteínas produzidas pelas plantas. Para isso, os investigadores focaram-se nas regiões reguladoras do ADN (responsáveis por controlar quando e em que quantidade um gene é ativado) em vez de alterarem diretamente as proteínas.

A plataforma desenvolvida utiliza células isoladas de folhas de sorgo para simular milhares de edições genéticas em genes associados à fotossíntese. Desta forma, foi possível identificar com precisão quais as alterações necessárias para aumentar ou diminuir a produção de proteínas essenciais, melhorando a capacidade das plantas para converter luz solar e dióxido de carbono em biomassa.

Este avanço representa um passo significativo na engenharia genética de culturas agrícolas, ao permitir um controlo muito mais rigoroso da expressão génica. Segundo os investigadores, a tecnologia poderá ser aplicada a várias espécies vegetais, contribuindo para aumentar a produtividade agrícola e, simultaneamente, reforçar a captura biológica de carbono, um aspeto crucial no combate às alterações climáticas.

Além disso, os dados gerados neste estudo deverão servir de base para treinar e aperfeiçoar modelos de aprendizagem automática aplicados à genómica vegetal, acelerando o desenvolvimento de novas variedades de culturas mais eficientes e adaptadas aos desafios ambientais atuais.

Leia o estudo na Nature Biotechnology.

O artigo foi publicado originalmente em CiB – Centro de Informação de Biotecnologia.



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