En la actualidad, la producción agroindustrial enfrenta desafíos cada vez mayores debido a la propagación de enfermedades que afectan a la calidad y el rendimiento de los cultivos. Los patógenos como hongos, bacterias y virus pueden causar pérdidas significativas, lo que resalta la importancia de desarrollar y aplicar métodos de detección temprana. La identificación precisa, el tratamiento temprano y preciso y la eliminación de las enfermedades de las plantas son esenciales para la protección de los cultivos y el crecimiento saludable de los mismos. La identificación rápida de estos agentes patógenos permite una respuesta rápida, reduciendo el uso indiscriminado de pesticidas y minimizando el impacto ambiental, así como evitando en muchos casos pérdidas económicas muy cuantiosas en el sector agrícola.
Planta de tomate con síntomas de enfermedad (tizón tardío del tomate) producida por el hongo patógeno Phytophthora infestans. Fuente Pexels.
La detección y la identificación de patógenos responsables de infecciones en cultivos agroindustriales se realizan actualmente con métodos que, a menudo, no son eficaces para detectar infecciones en las etapas tempranas de las plantas. Estos métodos se clasifican generalmente en enfoques indirectos y directos, los cuales se presentan a continuación.
En los métodos tradicionales o convencionales, la identificación y la clasificación se realizaban mediante pruebas en laboratorios o mediante inspección visual por parte de los agricultores. Ahora, realizar las pruebas en laboratorios requiere mucho tiempo, mientras que la inspección visual requiere suficiente experiencia y conocimiento. Dentro de estos métodos tradicionales, los métodos indirectos, incluyen la detección visual de infecciones en plantas, semillas o frutos. Aunque estos métodos pueden identificar patógenos latentes y asintomáticos, son lentos con tiempos de incubación que a menudo alcanzan los 10–15 días, así como un coste elevado en recursos. Además, a menudo carecen de sensibilidad adecuada, especialmente cuando se detectan patógenos presentes en bajas frecuencias (es decir, menos del 1% de la muestra), y son aplicables principalmente sólo en etapas posteriores de la infección, cuando ya son visibles los síntomas. Estos métodos también son limitados cuando los patógenos no se expresan fenotípicamente en la planta, lo que significa que no son eficaces para detectar infecciones en etapas tempranas del crecimiento y desarrollo de la planta. Además, la dependencia de los síntomas visuales a menudo lleva a errores en las identificaciones, ya que los síntomas pueden superponerse entre varios patógenos.
Los métodos directos para la detección de patógenos incluyen principalmente técnicas serológicas (basadas en anticuerpos) y moleculares (basadas en ácidos nucleicos), aunque también se están desarrollando técnicas ópticas.
- 1) Las técnicas serológicas, como los ensayos de inmunoabsorción ligados a enzimas (ELISA), son caras porque requieren el desarrollo de anticuerpos específicos para cada patógeno, lo que resulta en algunos casos muy complicado y costoso. Además, estos anticuerpos suelen tener una alta tasa de falsos positivos y negativos debido a reacciones cruzadas y su unión a proteínas no específicas, o simplemente, dependiendo de la etapa de la infección, la proteína objetivo puede no expresarse, lo que lleva a falsos negativos. Estos métodos también son limitados por su incapacidad para detectar patógenos en etapas tempranas de infección y son menos eficaces para patógenos fúngicos, para los cuales los anticuerpos específicos de la especie a menudo no están disponibles. Actualmente también se están desarrollando biosensores que utilizan sustratos ligados a enzimas o nanopartículas que responden a la presencia de metabolitos específicos o productos secundarios producidos durante la infección.
- 2) Las técnicas moleculares, incluidas las basadas en la reacción en cadena de la polimerasa (PCR), también enfrentan desafíos. Requieren el desarrollo de cebadores específicos que apunten a genes únicos del patógeno. Sin embargo, dependiendo de la etapa de infección, al igual que los métodos serológicos, los genes a detectar pueden no expresarse, lo que lleva a falsos negativos. Por otro lado, muchos métodos moleculares requieren un conocimiento detallado del genoma y/o transcriptoma de referencia del patógeno, lo que a menudo no está disponible para especies fúngicas poco estudiadas. La expresión génica del patógeno puede variar dependiendo de la etapa de infección, lo que provoca detecciones erróneas si el gen objetivo no está activo. Por otro lado, la relativamente nueva PCR Digital tiene un rango dinámico de detección limitado. En general, estas técnicas tienen también la limitación del diseño de cebadores y sondas para PCR, lo que es particularmente complicado para especies fúngicas estrechamente relacionadas, donde las secuencias de genes objetivo pueden ser muy conservadas. Además, estas técnicas suelen requerir personal especializado y suelen estar limitadas a un pequeño número de patógenos.
- 3) En tercer lugar, las técnicas ópticas recientes y alternativas incluyen sistemas láser de biospeckle y sistemas de visión multiespectral. Estas técnicas se basan en la detección de cambios en la interferencia de la luz o las propiedades de la superficie de las plantas infectadas, pero ambas requieren una masa crítica de infección, lo que las hace menos efectivas para la detección temprana. El Sistema Luminex xMAP, basado en inmunoensayos con esferas magnéticas, también comparte desventajas similares a las técnicas serológicas convencionales, como falsos positivos/negativos y la necesidad de una carga patógena significativa. Métodos como la Hibridación in situ con fluorescencia (FISH) y la inmunofluorescencia (IF) están limitados por problemas como la autofluorescencia y la fotodegradación en muestras de plantas, lo que degrada la fiabilidad de los resultados. Además, las tecnologías de bioimagen, como la espectrometría de masas por imagen (MSI) y la espectroscopía Raman mejorada por superficie (SERS), podrían tener un cierto potencial para detectar compuestos específicos de la interacción planta-patógeno, aunque con frecuentes casos de resultados falsos negativos y positivos.
Para dar solución y superar muchos de estas problemáticas con innovaciones tecnológicas se está desarrollando el proyecto AGROGENDETEC. En dicho proyecto se contempla el desarrollo de un nuevo método basado en el uso de pequeñas RNAs no codificantes (sncRNAs), como un enfoque más sensible y específico para detectar infecciones en etapas tempranas. En dicho enfoque se contemplan los sncRNAs y su papel en la regulación de las interacciones planta-patógeno, mostrando patrones de expresión diferencial dependiendo tanto de la especie de planta como del patógeno específico. Esta “huella molecular” podría aprovecharse para la detección temprana e identificación de patógenos fúngicos mucho antes que los métodos actuales. En dicho proyecto se incluyen avances en secuenciación de nueva generación (NGS) y bioinformática avanzada, con el potencial de proporcionar métodos más precisos y de alto rendimiento para la detección de patógenos de forma temprana, de forma que, al analizar el material genético tanto de la planta como del patógeno, y que regula el proceso de interacción entre ambos, es posible identificar al patógeno incluso antes de que aparezcan los síntomas.
En conclusión, la detección temprana de patógenos vegetales es fundamental para prevenir brotes de enfermedades y minimizar las pérdidas de cultivos. Los métodos actuales para la detección e identificación de patógenos fúngicos en cultivos agroindustriales enfrentan múltiples desafíos, especialmente en lo que respecta a la detección temprana. Mientras que los métodos indirectos, como la inspección visual y la incubación, son lentos y propensos a errores de identificación, los métodos directos como las técnicas serológicas y moleculares también presentan desventajas significativas, como la necesidad de anticuerpos altamente específicos o datos genómicos que a menudo no están disponibles. Sin embargo, la investigación continua en herramientas moleculares, como los sncRNAs, los marcadores bioquímicos y las tecnologías de biosensores de nueva generación, promete proporcionar métodos más eficientes y confiables para la detección temprana de patógenos, lo que podría reducir significativamente las pérdidas económicas en la agricultura. Adicionalmente, las metodologías basadas en inteligencia artificial en las que actualmente se está trabajando, también van a tener un impacto importante en el análisis y detección de patógenos.
