Un nuevo estudio del Servicio de Investigación Agrícola (ARS) del USDA y la Universidad Estatal de Iowa (ISU) muestra que la inteligencia artificial (IA) creativa puede reducir las emisiones de metano causadas por las vacas en la agricultura animal y puede ayudar a acelerar la búsqueda de soluciones para reducir las emisiones. Representan alrededor del 33 por ciento de la agricultura estadounidense y el 3 por ciento de las emisiones totales de gases de efecto invernadero.
“Desarrollar soluciones para abordar las emisiones de metano de la agricultura animal es una prioridad absoluta. Nuestros científicos continúan utilizando estrategias innovadoras y basadas en datos para ayudar a los productores ganaderos a alcanzar objetivos de reducción de emisiones, lo que protegerá el medio ambiente y promoverá un futuro más sostenible para la agricultura”. Administrador del ARS, Simon Liu.
Una de estas soluciones innovadoras comienza en el estómago de la vaca, donde los microorganismos contribuyen a la fermentación intestinal y hacen que la vaca eructe metano como parte del proceso digestivo normal. El equipo de científicos encontró un grupo de moléculas compuestas capaces de inhibir la producción de metano en el rumen, la mayor de las cuatro partes del estómago de la vaca, que podrían probarse para reducir las emisiones de metano.
La comunidad científica ha identificado que una molécula en particular, el bromoformo, que se encuentra naturalmente en las algas marinas, exhibe propiedades que pueden reducir la producción de metano en un 80-98% cuando se alimenta al ganado. Desafortunadamente, se sabe que el bromoformo es carcinógeno, lo que limita su uso potencial en el ganado por razones de seguridad alimentaria. Por ello, los científicos continúan buscando moléculas con una capacidad similar para inhibir el metano entérico. 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 del ARS y el Departamento de Ingeniería Química y Biológica de ISU combinaron IA generativa con modelos computacionales a gran escala para buscar moléculas como el bromoformo que no sean tóxicas. lo mismo. .
“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 reducen las emisiones de metano”, dijo Matthew Beck. ” Los científicos que investigan animales que trabajaron con el ARS mientras se completaba el estudio ahora están en el Departamento de Zoología 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 utiliza una combinación de estudios in vitro (laboratorio) e in vivo (animales vivos) para identificar compuestos y probar su eficacia. Yo estoy por delante”.
Se utilizó una base de datos disponible públicamente en la que se utilizaron datos científicos recopilados de estudios previos sobre el rumen de las vacas para construir grandes modelos computacionales. La IA, junto con estos modelos, se utilizó para predecir el comportamiento e identificar moléculas que podrían probarse más a fondo en el laboratorio. Los resultados de las pruebas de laboratorio alimentan los modelos informáticos de la IA para realizar 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 sus enlaces químicos, al tiempo que conserva información útil sobre las propiedades de las moléculas que estudiamos. “Ayuda a comprender cómo podrían comportarse en el estómago de la vaca”, afirmó el profesor asistente de la ISU, Ratul Chaudhary. “Estudiamos su huella bioquímica para identificar qué hacen con éxito en comparación con las otras 50.000 moléculas que están presentes en el rumen de la vaca pero que activan la producción de metano. No te detengas”.
“Este estudio demostró con éxito que quince moléculas están muy cerca unas de otras en lo que llamamos el ‘espacio de inhibición de la metanogénesis funcional’, lo que significa que parecen tener la capacidad de inhibir el metano entérico, similitud química y la permeabilidad celular es similar a la de 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 la comunidad microbiana del rumen, descubriendo así nuevas moléculas e interacciones potencialmente clave dentro del microbioma del rumen. Este tipo de modelado predictivo puede resultar particularmente útil para los nutricionistas animales.
“Actualmente existen otras estrategias prometedoras para reducir las emisiones intragástricas de metano, pero las soluciones disponibles son relativamente limitadas”, dijo la líder de investigación del USDA-ARS, Jessica Kozel. “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 los muchos caminos que toman los nutricionistas animales, los investigadores y las empresas pueden acercarnos a un objetivo más ambicioso de limitar emisiones de gases de efecto invernadero y ayudar a mitigar el cambio climático”.
El estudio también presenta un desglose del costo computacional y financiero general para realizar esta investigación por molécula. Este análisis se realizó para estimar los costos potenciales y las pérdidas potenciales de esta investigación. Esta estimación se puede utilizar para orientar las decisiones de inversión para este tipo de investigación en el laboratorio.
Chowdhury, Beck y Kozel son coautores del artículo publicado en Fronteras animalesCon Nathan Frazier (ARS) y Logan Thompson (Universidad Estatal de Kansas). Muhammad Saqib Noor, un estudiante graduado de ISU, está trabajando con Chaudhry para desarrollar redes neuronales gráficas.
dio Servicio de Investigación Agrícola Es la principal agencia de investigación científica interna del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos. Todos los días, ARS se enfoca en soluciones a los problemas agrícolas que afectan a Estados Unidos. Cada dólar invertido en investigación agrícola estadounidense genera un impacto económico de 20 dólares.
