El modelado de plantas está acelerando la mejora de cultivos al probar los resultados in silico, pero ¿cómo se pueden hacer estos modelos más efectivos? Algunos abogan por una mayor complejidad para modelar mejor la realidad biológica, mientras que otros dicen que la parsimonia podría conducir a la comprensión de los hechos que son más importantes. Hammer y sus colegas discuten en un nuevo documento en en silco Plantas, que debería ser posible hacer ambas cosas.
“El realismo biológico en el modelado de cultivos requiere formalismos basados en conocimientos sobre mecanismos ecofisiológicos a escala de planta/cultivo, así como conocimientos sobre procesos metabólicos a escala celular”, dicen los autores en su artículo. “La parsimonia en el modelado de cultivos requiere la frugalidad de las suposiciones y los detalles para lograr predicciones sólidas del crecimiento y el rendimiento de los cultivos, lo más simples posible pero no más simples, en diversos genotipos y entornos. Los modelos multiescala que operan de manera efectiva a través de los niveles de organización biológica brindan una vía para el avance”.
Los modelos multiescala ya están avanzando en Arabidopsis, manzanas y otras especies de cultivos.
Hammer y sus colegas dijeron que la naturaleza multiescala de la próxima generación de modelos podría combinar la complejidad con la velocidad. “Los modelos estructurados para utilizar fácilmente algoritmos que operan en diferentes niveles de organización biológica, mientras usan codificación y avances computacionales para facilitar la simulación de alta velocidad, bien podrían proporcionar la próxima generación de modelos de cultivos necesarios para respaldar y mejorar los avances en las tecnologías de mejora de cultivos. El anidamiento de algoritmos jerárquicos es un medio para vincular enfoques que operan en diferentes niveles de complejidad y organización biológica, manteniendo el realismo biológico en todos los niveles”.
Los autores dicen que los modelos multiescala no solo beneficiarán al fitomejoramiento, sino también a los científicos que trabajan en ellos. Al trabajar en múltiples escalas, los modelos tienen relevancia para los científicos que trabajan en diferentes campos. En el artículo, Hammer y sus colegas dijeron: “Masticar et al. señaló que su modelado integrador que opera en la interfaz de varias comunidades de investigación tenía el potencial de facilitar la comunicación y reunir los diferentes tipos de comprensión de la investigación fundamental de plantas y modelos de cultivos”.
“La necesidad de un diálogo y una conectividad transdisciplinarios efectivos es clara. Los equipos comprometidos con una visión compartida y un liderazgo efectivo que se enfocan en la construcción de modelos a escala cruzada con un propósito claro brindan un medio para lograrlo”.
