Para mantenerse al día con la creciente demanda de maíz, los mejoradores buscan optimizar el rendimiento anual en diversas condiciones de estrés, como la sequía o los suelos de baja fertilidad. Para esto, identifican el mérito genético de cada planta, para que puedan seleccionar las mejores y destinarlas al mejoramiento.
Para mejorar ese proceso, los investigadores del Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT) están buscando formas rentables de evaluar una mayor cantidad de plantas de maíz y recopilar datos más precisos relacionados con sus características clave. El fenotipado de las plantas analiza la interacción entre la composición genética de una planta y el medio ambiente, que produce ciertas características o rasgos. En el maíz, por ejemplo, esto puede manifestarse en los diferentes ángulos de las hojas o en la altura de las mazorcas.
Las innovaciones recientes en imágenes digitales y sensores ahorran dinero y tiempo en la recopilación de datos relacionados con la fenotipificación. Estas tecnologías, conocidas como plataformas de fenotipado de alto rendimiento, reemplazan las largas observaciones visuales en papel de las pruebas de cultivos.
Los autores de un estudio de revisión reciente sobre herramientas de fenotipado de alto rendimiento observan que obtener estimaciones precisas y baratas del valor genético es fundamental para el mejoramiento. Mainassara Zaman-Allah, especialista en fenotipado de estrés abiótico en el CIMMYT en Zimbabue y uno de los coautores del estudio, destaca la importancia de mejorar las herramientas existentes y desarrollar otras nuevas. “El fitomejoramiento es un campo en constante evolución en el que se utilizan nuevas herramientas y métodos para desarrollar nuevas variedades de manera más precisa y rápida, a veces con menos recursos financieros que antes”, dijo. “Todo esto sucede para mejorar la eficiencia en el mejoramiento, para abordar la necesidad de una ganancia genética más rápida y la reducción del costo del mejoramiento”.
“En el proyecto de Maíz Tolerante al Estrés para África (STMA por sus siglas en inglés) estamos trabajando en la implementación del uso de sensores basados en drones, entre otras innovaciones de mejoramiento, para reducir el tiempo y el costo de la fenotipificación, de modo que el desarrollo de variedades nuevas cueste menos”. dijo Zaman-Allah. “El uso de drones reduce el tiempo y el costo de la recopilación de datos de 25 a 75 % en comparación con los métodos convencionales, ya que permite recopilar datos sobre varios rasgos simultáneamente — por ejemplo, la senescencia del dosel y el conteo de plantas”, explicó.
Otra gran innovación desarrollada bajo este proyecto del CIMMYT es lo que Zaman-Allah llama el analizador de mazorcas. Esta aplicación de imágenes digitales de bajo costo permite recopilar datos de las características de la mazorca y el grano del maíz con una rapidez del 90 %. Esto implica mayor productividad y rigor, ya que se dedica más tiempo al análisis de datos en lugar de dedicarlo a la recopilación. Mediante el procesamiento digital de imágenes, el analizador de mazorcas proporciona datos simultáneos de más de ocho rasgos, incluidos el tamaño y número de mazorcas, y el tamaño y el peso de los granos.
Algunos sistemas nacionales de investigación agrícola y las ONG han adoptado esta herramienta de imágenes digitales para evaluar mejor los rendimientos de maíz en los campos de los agricultores. Por ejemplo, el CIMMYT y GOAL han utilizado esta herramienta para evaluar el alcance del impacto del gusano cogollero en el rendimiento de los cultivos de maíz en el oriente de Zimbabue.
Los científicos están explorando el uso de diferentes sensores para el fenotipado, como los dispositivos de imágenes digitales en rojo, verde y azul (RGB) o los dispositivos de detección de luz y rango (LIDAR por sus siglas en inglés). Las cámaras infrarrojas térmicas y espectrales podrían ayudar a progresar en la aceleración del proceso de mejoramiento del maíz.
Tales sensores pueden ayudar a recopilar numerosos datos proxy relacionados con rasgos fisiológicos importantes de la planta o del entorno de la planta, como su altura y arquitectura, la humedad del suelo y las características de las raíces. Estos datos pueden utilizarse para evaluar el potencial de rendimiento de los cultivos de maíz y la tolerancia al estrés.
Estas innovaciones en mejoramiento genético también están haciendo que la investigación sobre el maíz sea más sensible al cambio climático y a las plagas y enfermedades emergentes.