Un nuevo estudio realizado por el Servicio de Investigación Agrícola (ARS) del USDA y la Universidad Estatal de Iowa (ISU) revela que la inteligencia artificial generativa (IA) podría ayudar a acelerar la búsqueda de soluciones para reducir las emisiones intestinales de metano causadas por las vacas en la agricultura animal, que son alrededor del 33 gente. por ciento de la agricultura estadounidense y el 3 por ciento del total de emisiones de gases de efecto invernadero de Estados Unidos.
“Desarrollar soluciones para abordar las emisiones de metano de la agricultura animal es una prioridad crítica. Nuestros científicos continúan utilizando estrategias innovadoras y basadas en datos para ayudar al ganado a alcanzar objetivos de reducción de emisiones que protegerán el medio ambiente y promoverán un futuro más sostenible para la agricultura”, dijo ARS Administrador Simón Liu.
Una de estas soluciones innovadoras comienza en el estómago de la vaca, donde los microorganismos contribuyen a la fermentación intestinal y eructan metano como parte del proceso normal de digestión de la vaca. El equipo de científicos encontró un grupo de compuestos capaces de inhibir la producción de metano en el rumen, la mayor parte de los cuatro estómagos de la vaca, que podrían probarse para ayudar a reducir las emisiones de metano.
La comunidad científica ha identificado una molécula en particular, el bromoformo, que se encuentra naturalmente en las algas marinas, por exhibir propiedades beneficiosas para el ganado cuando se alimenta al ganado. Puede reducir la producción intestinal de metano entre un 80 y un 98 por ciento. Desafortunadamente, el bromoformo es un carcinógeno conocido, lo que limita su uso potencial en el ganado debido a preocupaciones sobre la seguridad alimentaria. Por lo tanto, los científicos continúan buscando moléculas con un potencial similar para inhibir el metano intestinal. Sin embargo, este tipo de investigación presenta el desafío de ser particularmente lento y costoso.
En respuesta a estos desafíos, un equipo de científicos de la Unidad de Investigación de Manejo de Nutrientes del Ganado mantenida por el ARS y el Departamento de Ingeniería Química y Biológica de ISU combinaron IA generativa con modelos computacionales a gran escala para comenzar a buscar moléculas como el bromoformo que pudieran hacer lo mismo sin la toxicidad. . .
“Estamos utilizando simulaciones moleculares avanzadas e inteligencia artificial para identificar nuevos inhibidores de metano basados en las propiedades de inhibidores previamente investigados (como el bromoformo), pero que son seguros, escalables y tienen un gran potencial para inhibir las emisiones de metano”, dijo el investigador Matthew Beck. quien completó la Investigación científica animal trabajando con ARS mientras estaba y ahora en el Departamento de Ciencias Animales de la Universidad Texas A&M. “La Universidad Estatal de Iowa está liderando el trabajo de simulación por computadora e inteligencia artificial, mientras que el ARS está liderando el camino en la identificación de compuestos y pruebas de su autenticidad utilizando una combinación de estudios in vitro (laboratorio) e in vivo (ganado vivo)”.
Para desarrollar grandes modelos computacionales se utilizaron bases de datos disponibles públicamente que contienen datos científicos recopilados de estudios previos del rumen bovino. La IA, junto con estos modelos, se utilizó para predecir el comportamiento de las moléculas e identificar aquellas que podrían probarse más a fondo en el laboratorio. Los resultados de las pruebas de laboratorio alimentan modelos informáticos para que la IA realice predicciones más precisas, creando un proceso de bucle de retroalimentación conocido como red neuronal gráfica.
“Nuestra red neuronal gráfica es un modelo de aprendizaje automático que aprende las propiedades de las moléculas, incluidos los detalles de los átomos y los enlaces químicos que contienen, lo que nos ayuda a estudiar cómo se comportan las moléculas mientras retiene información útil sobre sus propiedades”. dijo el profesor asistente de la ISU, Ratul Chowdhury, “estudiamos sus huellas bioquímicas que les ayudan a hacer su trabajo con éxito, a diferencia de las otras cincuenta mil moléculas que acechan en el rumen de la vaca. no detiene activamente la producción de metano”.
“Este estudio demostró con éxito que quince moléculas se agrupan muy cerca unas de otras en lo que llamamos el ‘espacio de inhibición de la metanogénesis funcional’, lo que significa que parecen poseer la misma resistencia intestinal al metano, similitud química y permeabilidad celular que el bromoformo”, añadió Chowdhury. . .
Los científicos creen que la IA puede desempeñar un papel importante en la comprensión de cómo las moléculas conocidas interactúan tanto con las proteínas como con las comunidades microbianas en el rumen y, así, descubrir nuevas moléculas e interacciones potencialmente clave dentro del microbioma del rumen. Estos modelos predictivos pueden resultar especialmente útiles para los nutricionistas animales.
“Actualmente existen otras estrategias prometedoras para reducir las emisiones de metano entérico, pero las soluciones disponibles son relativamente limitadas”, dijo el líder de investigación del USDA-ARS, Jacek Koziel. “Es por eso que combinar la IA con la investigación de laboratorio, a través del refinamiento iterativo, es una herramienta científica valiosa. La IA puede acelerar la investigación y acelerar algunas de estas vías que los nutricionistas animales, los investigadores y las empresas pueden tomar para acercarnos a un invernadero muy ambicioso. limitar las emisiones de gases y ayudar a mitigar el cambio climático”.
El estudio también presenta un desglose de los costos computacionales y financieros totales para realizar esta investigación por molécula. Este análisis se realizó para mostrar los costos potenciales y las pérdidas potenciales de este estudio. Este supuesto se puede utilizar para guiar las decisiones de inversión para este tipo de investigaciones realizadas íntegramente en el laboratorio.
Chowdhury, Beck y coautor del artículo publicado en Koziel frontera animalincluidos Nathan Frazier (ARS) y Logan Thompson (Universidad Estatal de Kansas). Mohammad Saqib Noor, un estudiante graduado de ISU, está trabajando con Chowdhury para desarrollar redes neuronales gráficas.
D Servicio de Investigación Agrícola La principal agencia de investigación científica interna del Departamento de Agricultura de EE. UU. Todos los días, ARS se enfoca en resolver problemas agrícolas que afectan a Estados Unidos. Cada dólar invertido en investigación agrícola estadounidense genera un impacto económico de 20 dólares.