DARkWIN. Proyecto para mejorar cultivos frente al cambio climático

La idea es identificar las variedades de plantas que mejor se adaptan a las condiciones climáticas extremas y luego utilizarlas como base para lograr cultivos más resistentes y productivos, capaces de soportar las condiciones climáticas adversas que se prevén en el futuro.

Sobre el proyecto DARkWIN

El proyecto bautizado con el acrónimo DARkWIN, propone rastrear las preferencias de los polinizadores para que sirvan de guía en la selección natural y mejora de plantas y tiene como objetivo abordar algunos de los mayores desafíos que enfrenta la agricultura en la actualidad, como el cambio climático y la pérdida de biodiversidad.

El proyecto se basa en el estudio de las preferencias de los polinizadores por determinadas plantas. Al conocer estas preferencias, los investigadores podrán seleccionar las plantas que sean más atractivas para los polinizadores y, por lo tanto, tengan una mayor tasa de polinización.

DARkWIN se basa en un dispositivo de geo-posicionamiento específicamente diseñado para abejorros (Bombus terrestris), que cuantificará la preferencia de los polinizadores en una población de mapeo de tomate bajo estrés combinado de agua y calor, para imitar un escenario de cambio climático.

Objetivos del Proyecto

• Desarrollar un nuevo dispositivo de geo-posicionamiento para detectar y cuantificar automáticamente las interacciones espacio-temporales secuenciales entre un gran número de plantas y los insectos polinizadores.
• Desarrollar la primera plataforma automatizada en todo el mundo basada en interacciones ecológicas «planta x insecto» para fenotipar los rasgos metabólicos florales de resistencia al cambio para una selección y cría completamente nueva asistida por polinizadores.
• Desarrollo de software de cría de plantas asistido por polinizadores, como base para una nueva técnica de cría de plantas (NPBT).
• Análisis del fenotipado de polinizador-flor en la predicción de la resistencia agronómica y la calidad del cultivo.
• Establecimiento de una base de datos única y sin precedentes de múltiples omics sobre el perfil nutricional, hormonal, metabolómico y transcriptómico y los QTL y genes candidatos.
• Modelado de las decisiones de forrajeo de los polinizadores en respuesta al medio ambiente y las redes de plantas x polinizadores.
• Desarrollar un conjunto sin precedentes de nuevos híbridos F1 de tomate basados en la selección impulsada por polinizadores de líneas parentales.

Beneficios del proyecto

La principal aplicación es asegurar el potencial de suministro mundial de alimentos y nutrientes en unas condiciones climáticas adversas, ya que el 75 % de los cultivos de alimentación humana dependen de los polinizadores, incluido el 84 % de las especies cultivadas en la UE, lo que genera el 31 % de los ingresos de la producción agrícola.

Al seleccionar las plantas más resistentes y con una mayor tasa de polinización, se mejora la calidad y cantidad de los cultivos, lo que se traduce en una mayor producción de alimentos.

La selección de plantas que son más atractivas para los polinizadores no solo puede mejorar la resistencia de los cultivos, sino que también puede ayudar a proteger y promover la diversidad biológica. Se espera que los resultados de este proyecto tengan un impacto positivo en la agricultura a nivel global.

Colaboradores y financiación del proyecto

El proyecto, que se desarrollará durante los próximos tres años y medio, está financiado por el programa Pathfinder de la European Innovation Council (Horizonte Europa).

El consorcio interdisciplinar cuenta con la participación de cinco centros de investigación: el CEBAS-CSIC, que coordina el proyecto; el Centro de Automática y Robótica (CAR, CSIC-UPM); la Estación Biológica de Doñana del CSIC (EBD-CSIC); el Centro de Biotecnología y Genómica de Plantas (CBGP, CSIC-UPM); y el Instituto Max Planck de Alemania, así como con tres empresas del sector agroalimentario entre las que se encuentra NOVAGRIC.

Más información del proyecto: darkwin.eu