Agricultura sustentável

Com o objetivo de diminuir o uso de antibióticos na agricultura, um grupo de pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) trabalha em uma estratégia de controle biológico contra uma bactéria gram-positiva denominada Bacillus cereus, que pode causar intoxicação alimentar e está muito presente em vegetais de folhas verdes e na indústria de laticínios.

Resultados do projeto, apoiado pela FAPESP, foram publicados na revista científica Biocatalysis and Agricultural Biotechnology.

De acordo com Fernanda Coelho, pós-doutoranda no Instituto de Física de São Carlos (IFSC-USP) e primeira autora do artigo, o trabalho se baseia em um conceito conhecido como terapia fágica, isto é, no uso de vírus capazes de infectar bactérias (conhecidos como bacteriófagos ou apenas fagos) para tratar infecções em seres humanos, animais ou plantas.

Esses fagos produzem a endolisina, uma enzima capaz de reconhecer e romper a parede celular das bactérias. No estudo, foi usada uma endolisina específica, produzida por meio de biotecnologia, associada a nanopartículas de prata, que também possuem efeito antimicrobiano. Esse sistema mostrou atividade contra cepas de Bacillus cereus, algo que foi verificado tanto por meio de ensaios in vitro como em imagens de microscopia eletrônica de transmissão e de varredura.

A pesquisa de Coelho é supervisionada por Valtencir Zucolotto, coordenador do Grupo de Nanomedicina e Nanotoxicologia do IFSC.

Entendendo o conceito

As endolisinas de fago têm uma estrutura modular composta de domínios enzimaticamente ativos (EADs) e de um domínio de ligação à parede celular (CWBD). O CWBD reconhece e leva a endolisina às moléculas de ligante associadas à parede celular específica com alta especificidade, enquanto os EADs fornecem a atividade enzimática real, que cliva a estrutura do peptidoglicano, um polímero da parede celular de bactérias que proporciona rigidez e forma às células.

“Ao trabalhar com endolisinas, desenvolvemos um sistema altamente direcionado para combater uma bactéria específica. Neste estudo, a associação com nanopartículas de prata amplifica a eficácia do complexo. Dessa forma, conseguimos propor um sistema de controle biológico que representa uma alternativa viável, eficiente e ambientalmente mais apropriada que os antibióticos atualmente utilizados. Essa abordagem é de particular importância para promover uma agricultura sustentável”, ressalta a pesquisadora.

A terapia fágica já é muito empregada nos Estados Unidos e na Europa, tanto na área da saúde como na agricultura. Segundo a pós-doutoranda, existem vários estudos que comprovam que há vírus altamente seletivos para bactérias específicas, justamente por causa dessa proteína chamada endolisina. “O vírus usa essa enzima para entrar na bactéria, tornando lisa a parede celular bacteriana e causando sua morte”, conta Coelho.

De acordo com a pesquisadora, o projeto consistiu na expressão de uma proteína recombinante em sistemas bacterianos que depois foram purificados. “Em paralelo, já estava trabalhando com a síntese de nanopartículas de prata. Após a obtenção da proteína purificada, ela foi combinada com nanopartículas de prata, criando um composto bioativo. Análises de microscopia comprovaram que o composto produzido foi eficiente para causar o rompimento da parede celular, causando a eliminação do Bacillus cereus”, comenta.

Com o pedido de patente já encaminhado, Coelho e sua equipe acreditam que esse é um sistema que pode ser utilizado na agricultura, por meio de um processo de pulverização em hortaliças, ou adicionado em amostras de leite durante o processo de pasteurização, com o intuito de reduzir a contaminação pela B. cereus.

“O trabalho mostra a importância dessa área de interface entre a nanotecnologia e biotecnologia, que já traz e certamente trará ainda mais avanços importantíssimos para as áreas médicas e do agronegócio”, destaca Zucolotto.

O artigo Exploring the agricultural potential of AgNPs/PlyB221 endolysin bioconjugates as enhanced biocontrol agents pode ser lido em: www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1878818124000239.

* Com informações do IFSC.

Matéria – Agência FAPESP

Imagem – Bactérias da espécie Bacillus cereus observadas em microscópio (imagem: ILVO/IFSC-USP)

O sistema integrado lavoura-pecuária (ILP) consiste em combinar plantações, em especial de grãos (soja, milho e sorgo), com plantas forrageiras, utilizadas para alimentar bois e porcos, e pecuária, principalmente gado de corte, de maneira rotacional em forma de consórcio. Dessa forma, a plantação garante a maior parte da entrada de capital, enquanto os animais têm alimento à disposição até mesmo durante a estação seca e ajudam com o manejo das sementes. Com isso, há aumento da fertilidade do solo, da produtividade e da recuperação de áreas degradadas, além de redução do uso de agrotóxico, do risco de erosão, da sazonalidade da produção e dos custos operacionais. O trabalho acontece de maneira mais integrada e sustentável, já que uma atividade beneficia a outra e há menor impacto ambiental e redução nas emissões de carbono.

Assinatura espectro-temporal empírica de um sistema integrado de lavoura-pecuária, ou seja, como a vegetação e o solo emitem e absorvem luz em diferentes comprimentos de onda ao longo do tempo. Na figura, o momento das atividades agrícolas de semeadura, secagem e colheita da soja, juntamente com a semeadura das pastagens e pastejo rotativo são destacados ao longo do tempo (imagem: acervo dos pesquisadores)

Em estudo divulgado na revista Remote Sensing of Environment, pesquisadores da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) e da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) descrevem um método, baseado em ferramentas de inteligência artificial, que permite identificar por imagens de satélite as áreas em que sistemas ILP estão sendo empregados. Esse conhecimento, segundo os autores, pode beneficiar a produção agropecuária brasileira de diversas maneiras.

A pesquisa contou com financiamentos da FAPESP (projetos 21/15001-9, 18/24985-0 e 17/50205-9) e da Organização Neerlandesa para a Pesquisa Científica (NWO).

“O objetivo principal do projeto, fruto de uma colaboração internacional para abordar questões relacionadas à agricultura sustentável, foi promover a integração de dados de sensoriamento com imagens da superfície terrestre obtidas a distância utilizando técnicas de inteligência artificial, agricultura de precisão e modelos biogeoquímicos para entender e criar modelos da dinâmica desse tipo de sistema”, conta Inácio Thomaz Bueno, engenheiro florestal cujo projeto de pós-doutorado enfatiza o monitoramento de sistemas de integração lavoura-pecuária utilizando imagens de sensoriamento remoto de alta resolução espacial e temporal.

“Também focamos na necessidade de aumentar o conhecimento sobre a ILP, já que existem muitas questões ainda em aberto e há uma carência em relação a métodos eficazes para monitorar a estratégia e explorar seu potencial, além da necessidade de identificar áreas de ILP alinhadas aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável [ODS] da ONU [Organização das Nações Unidas] relacionados à agricultura, meio ambiente, desenvolvimento econômico e social.”

Mapas temáticos finais de cobertura e uso do solo nas áreas de estudo do trabalho (imagem: acervo dos pesquisadores)

Metodologia

A equipe trabalhou com algoritmos de aprendizado profundo, método de inteligência artificial que ensina computadores a processar dados de forma inspirada no funcionamento do cérebro humano e que tem grande capacidade de lidar com dados complexos, como imagens de satélite ao longo do tempo, e extrair padrões desses dados para identificar de forma correta as áreas de integração lavoura-pecuária. A análise, que estudou áreas de São Paulo e Mato Grosso usando intervalos de dez e 15 dias, foi feita em quatro passos: aquisição de dados obtidos por meio de imagens PlanetScope, um sistema de geração de imagens via satélite que capturou a evolução das áreas de integração ao longo do tempo; treinamento dos algoritmos, que aprenderam a reconhecer padrões associados aos sistemas ILP; mapeamento das áreas que usam essa tecnologia de trabalho; e avaliação da precisão, que consiste na acurácia do modelo avaliada pela comparação dos resultados automáticos com dados previamente conhecidos.

Bueno conta que esse método foi empregado para monitorar e mapear a localização de sistemas ILP a partir de imagens de satélite considerando sua dinâmica ao longo do tempo. Os resultados promissores obtidos no estudo têm o potencial de impactar positivamente a agropecuária de várias maneiras.

“A identificação precisa de áreas de ILP permite uma gestão mais eficiente dos recursos agrícolas, na qual os agricultores podem otimizar a alocação de terras e melhorar a eficiência de uso. Além disso, a diversificação de atividades pode proporcionar uma fonte adicional de renda aos produtores”, afirma. As informações detalhadas derivadas do mapeamento da ILP também oferecem uma base sólida ao processo de decisão na área de produção, já que os agricultores podem ter resoluções baseadas em informações científicas sobre práticas de cultivo, manejo de rebanhos e investimentos em diferentes áreas da propriedade.

Por fim, esse produto atua no incentivo às práticas sustentáveis de agropecuária, uma vez que o reconhecimento e o mapeamento de áreas de integração lavoura-pecuária podem apoiar políticas e programas governamentais que promovam práticas agrícolas sustentáveis, contribuindo para a regularidade do abastecimento e formação de renda do produtor rural, incluindo a implementação de incentivos financeiros e linhas de crédito específicas para apoiar a adoção de sistemas integrados.

O artigo Mapping integrated crop-livestock systems in Brazil with planetscope time series and deep learning pode ser lido em: www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425723004376.

Matéria – Thais Szegö | Agência FAPESP