Nuevas herramientas para mejorar árboles en menos tiempo

Durante años, mejorar genéticamente los árboles fue como correr una maratón a paso lento: requería décadas de observación paciente en el campo, seguimiento detallado y muchas inversiones. Cada avance implicaba esperar el crecimiento completo de distintas generaciones para evaluar características clave como el tamaño, la forma o la calidad de la madera.

Hoy, una nueva herramienta cambia las reglas del juego. Investigadores del INTA, junto con colegas de Brasil y Uruguay, lograron aplicar la selección genómica al mejoramiento forestal, permitiendo adelantar decisiones sin necesidad de esperar tantos años.

ADN como brújula

La selección genómica consiste en utilizar información del ADN para anticipar el desempeño futuro de un individuo. Este enfoque ya se aplica con éxito en cultivos y ganadería, y ahora comienza a implementarse con fuerza en el ámbito forestal. En el estudio, los científicos analizaron cuatro generaciones de Eucalyptus grandis, una especie clave para la industria forestal, y compararon sus predicciones genómicas con datos reales tomados en el campo.

El método emplea un conjunto de árboles de referencia con información tanto genética como fenotípica (características observables) para entrenar modelos predictivos. A partir de ahí, se pueden estimar los rasgos de nuevos ejemplares usando solo su secuencia genética, sin necesidad de plantarlos ni esperar su crecimiento completo.

Resultados prometedores

Según explicó Eduardo Cappa, investigador del Instituto de Recursos Biológicos del Centro de Investigación de Recursos Naturales del INTA y del Conicet, este enfoque permitió mejorar la precisión en la selección de características como la densidad de la madera y el rendimiento pulpable. Aunque algunos rasgos como el crecimiento en volumen siguen siendo más complejos de anticipar con exactitud, los resultados fueron alentadores.

Uno de los aspectos clave que destaca el trabajo es que la precisión de las predicciones mejora considerablemente cuando los modelos genómicos se entrenan con datos de parientes cercanos a los árboles candidatos a ser seleccionados. Esta estrategia puede marcar una diferencia sustancial en la eficiencia de los programas de mejoramiento forestal.

Tiempo y recursos bajo control

Tradicionalmente, cada avance en el mejoramiento forestal requería ciclos largos de evaluación de la descendencia en el campo. El nuevo enfoque no solo acorta estos tiempos, sino que también reduce significativamente los costos asociados. Según Cappa, esto abre la posibilidad de realizar selecciones más precisas y económicas, y sienta las bases para aplicar esta tecnología a gran escala.

En términos concretos, la posibilidad de evitar las extensas pruebas de campo representa un giro estratégico para el sector. Al reducir los tiempos de evaluación, se acelera la obtención de variedades mejor adaptadas a las necesidades productivas, industriales y ambientales.

A medida que la selección genómica se consolide como herramienta de uso corriente, se espera que la producción de madera y productos derivados gane en eficiencia y calidad. Esto representa un paso más hacia el desarrollo sustentable de los bosques cultivados, con una gestión más precisa de los recursos y una menor presión sobre los ecosistemas naturales.

Fuente: Inta