La detección temprana de la disminución de la salud forestal es crucial para la intervención y el tratamiento oportunos de la flora afectada por sequías y enfermedades, especialmente en áreas propensas a incendios forestales. Sin embargo, obtener una medida confiable de la salud de todo el ecosistema antes de que sea demasiado tarde sigue siendo un desafío constante para los ecólogos forestales.
El muestreo tradicional es demasiado laborioso para estudios de todo el bosque, mientras que la genómica moderna, aunque capaz de identificar genes activos, sigue siendo demasiado costosa para su aplicación a gran escala. El teledetección ofrece una solución de alta resolución desde el aire, pero los paradigmas limitados actuales para el análisis de datos significan que las imágenes obtenidas no revelan suficiente información lo suficientemente pronto.
Un nuevo estudio de investigadores de la Universidad de Notre Dame, publicado en Nature: Communications Earth & Environment, revela una imagen más completa de la salud forestal. Financiado por la NASA, la investigación demuestra que la reflectancia espectral –una medición obtenida a partir de imágenes satelitales– se corresponde con la expresión de genes específicos.
La reflectancia es la cantidad de luz que se refleja en el material de las hojas, y en qué longitudes de onda específicas, en el rango visible e infrarrojo cercano. Calculada como la relación entre la luz reflejada y la luz incidente y medida con sensores especiales, los datos de reflectancia revelan una firma única específica de la composición y condición de la hoja.
“Esto tiene el potencial de revolucionar el monitoreo de la salud forestal”, afirmó Nathan Swenson, Director de Gillen del Centro de Investigación Ambiental de la Universidad de Notre Dame (UNDERC) y líder del estudio. “Al conectar la reflectancia con la expresión génica, podemos obtener una medida en tiempo real de la salud forestal a nivel genómico que detecta los primeros indicadores de la disminución de la salud forestal y los relaciona con los cambios reales que ocurren a nivel celular.”
Si bien la reflectancia es un fuerte indicador de las propiedades físicas y químicas de las hojas, la utilidad de conocer estas características es limitada sin la capacidad de determinar su origen molecular.
“Ahora tenemos la capacidad de sobrevolar un bosque entero y documentar rápidamente las características del dosel de cada árbol, pero lo que realmente podemos decir sobre la condición de un árbol en particular sigue siendo bastante simple”, explicó Swenson, profesor del Departamento de Ciencias Biológicas. “Así que, queríamos ir más allá, preguntándonos: ¿Existe una relación significativa entre la reflectancia de una hoja y su expresión génica?”
En resumen, la respuesta es sí.
Swenson, con la ayuda de estudiantes de posgrado e investigadores postdoctorales, recolectó muestras de hojas de dos especies de árboles comunes –arce azucarero y arce rojo– en el sitio de campo UNDERC de la Universidad en el norte de Wisconsin y la Península Superior de Michigan.
En el momento de la recolección, se midió y registró la reflectancia de la superficie de cada hoja, antes de que la muestra fuera preservada y procesada para el análisis de la expresión génica. Este análisis se centró en genes relacionados con la respuesta al agua, la sequía, la fotosíntesis y las interacciones planta-plaga o planta-patógeno. Los datos de reflectancia también se procesaron para determinar las longitudes de onda de la luz reflejada o absorbida por una hoja en particular.
Para más de la mitad de los genes analizados, los investigadores encontraron una fuerte correlación con longitudes de onda de reflectancia específicas. Esto significa que, en la mayoría de los árboles encuestados, aquellos cuyas hojas expresaban un determinado gen reflejaban o absorbían las mismas longitudes de onda de luz “características” que otras hojas que expresaban el mismo gen.
“Lo hemos hecho aquí a pequeña escala, pero el potencial para predecir la expresión de cientos o miles de genes ecológicamente importantes a partir de la reflectancia es inmenso”, dijo Swenson. “Podríamos monitorear bosques enteros a escala genómica, a través de sensores en la Estación Espacial Internacional.”
Para aplicar esta correlación recién definida a bosques enteros, Swenson busca ampliar investigaciones previas. Un estudio de 2024 publicado en PLOS Biology combinó imágenes satelitales con redes computacionales habilitadas por inteligencia artificial para crear mapas de especies de árboles para la Red de Observatorio Ecológico Nacional.
El modelo de IA, desarrollado por un equipo multiinstitucional que incluye a Swenson, puede ser entrenado para identificar especies de árboles particulares utilizando imágenes del dosel de todo el bosque recopiladas por sensores. Cuando se combinan con datos de reflectancia y expresión génica, el modelo tiene el potencial de generar un perfil completo de un solo árbol basado en su especie, firma de reflectancia y el mapa de expresión génica de esa especie. Esto permitiría a los investigadores identificar de manera más eficiente a los individuos o grupos en dificultades para su intervención.
«Se pueden tomar los modelos que estamos generando a nivel de hoja y aplicarlos a esos nuevos conjuntos de datos de reflectancia, ya sea de un avión o de un satélite. Y luego se puede construir un mapa de expresión génica a la escala de un bosque nacional”, dijo Swenson. “El objetivo final aquí es utilizar los datos correctos para evaluar rápidamente cómo los árboles están respondiendo a los factores estresantes, para que podamos intervenir antes de que el bosque llegue a un punto crítico.”
Una tarea de esta magnitud requiere la participación de expertos en teledetección, genómica y ecología, todos ellos miembros del equipo de investigación de Swenson dentro del Departamento de Ciencias Biológicas de la Universidad. Los coautores del estudio de Nature Communications incluyen al investigador postdoctoral Yanni Chen, al estudiante de posgrado Alexander Cox y a los ex estudiantes de posgrado Logan Monks y Vanessa Rubio.
“Este trabajo no sucedería sin científicos de campos muy diferentes, ecólogos junto con genómicos y científicos de datos, sentados a la mesa juntos y abordando la misma pregunta desde diferentes ángulos”, dijo Swenson. “Necesitamos todas nuestras fortalezas individuales trabajando juntas para enfrentar estos desafíos.”
Contacto: Brandi Wampler, directora asociada de relaciones con los medios, 574-631-2632, brandiwampler@nd.edu
