Dalla ISS il check-up genetico agli alberi

La salute delle foreste è direttamente connessa alla qualità dell'aria, alla disponibilità di acqua potabile e alla prevenzione di alluvioni e siccità: monitorarla è cruciale, ma farlo non è sempre facile. I metodi tradizionali, come il campionamento manuale, l'analisi genomica e il telerilevamento, sono lenti, costosi o poco precisi. Uno studio pubblicato su Nature: Communications Earth & Environment descrive una tecnica che unisce l'analisi della riflettanza spettrale, che misura quanta luce si riflette sulle foglie e a quale spettro di lunghezze d'onda, all'espressione genica della pianta, ovvero il modo in cui i geni si attivano o disattivano in risposta all'ambiente. «Collegando la riflettanza spettrale all'espressione genica, possiamo ottenere una misura in tempo reale della salute della foresta a livello genomico, che individua i primi segnali di declino e li ricollega ai cambiamenti reali che avvengono a livello cellulare» spiega Nathan Swenson, coordinatore della ricerca.. Luce e geni. Siamo già capaci di ottenere informazioni sulle piante tramite il telerilevamento, ma i dati non ci rivelano molto sulla loro salute. Per capire se esistesse un legame tra la riflettanza di una foglia e la sua espressione genica, gli autori hanno prelevato campioni di foglie di due specie comuni (acero da zucchero e acero rosso), misurandone la riflettanza prima di analizzarne l'espressione genica. I geni esaminati erano connessi alla risposta idrica, alla siccità, alla fotosintesi e alle interazioni con parassiti e patogeni.. Monitorate dallo Spazio. In più della metà dei geni analizzati, le foglie che esprimevano lo stesso gene riflettevano anche le stesse lunghezze d'onda di luce: i geni attivi lasciavano dunque una "firma luminosa" riconoscibile e rilevabile da remoto. «Potremmo monitorare intere foreste a livello genomico tramite sensori sulla ISS», commenta Swenson. Il passo successivo è combinare questi dati di riflettanza ed espressione genica con il lavoro di un modello di Intelligenza artificiale capace di identificare le specie arboree dalle immagini satellitari o aeree della chioma, per creare così una mappa forestale che riveli la salute di ogni albero e le aree che stanno soffrendo maggiormente. «L'obiettivo finale è usare i dati giusti per valutare rapidamente come gli alberi stanno reagendo agli stress, così da poter intervenire prima che la foresta raggiunga un punto di crisi», conclude Swenson..