O MIT vai liderar um esforço de até US$ 53 milhões para desenvolver herbicidas mais seguros, alternativas de nova geração aos produtos atuais, com o uso de IA generativa. O financiamento vem da ARPA-H, a agência de projetos avançados de saúde dos Estados Unidos, dentro do programa STREAM (Systems for Tracking and Resilience in Efficient Agricultural-input Management). O anúncio foi feito em 10 de novembro de 2026.
O projeto, chamado PLOW (Precision Learning for On-target Weed control), tem como investigador principal Christopher Voigt, chefe do Departamento de Engenharia Biológica do MIT. Participam pesquisadores do Broad Institute do MIT e de Harvard, da Universidade da Carolina do Norte em Chapel Hill, da Universidade do Tennessee em Knoxville, da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign e da empresa Robigo.
Por que buscar novos herbicidas
A motivação é dupla: ervas daninhas estão desenvolvendo resistência aos herbicidas mais comuns, como o glifosato e a atrazina, e a exposição a esses produtos pode contribuir para maior risco de câncer e de distúrbios metabólicos e endócrinos. Nos Estados Unidos, mais de 1 bilhão de libras de herbicida são usadas por ano.
O papel da IA generativa
A equipe de IA generativa vai criar modelos capazes de prever moléculas — compostos químicos ou RNA interferente (siRNA) — que bloqueiem as mesmas enzimas vegetais atacadas pelo glifosato e por outros herbicidas. Os modelos devem gerar bilhões de candidatos, que depois passam por triagem de alto rendimento. O grupo é liderado por Connor Coley e Regina Barzilay, do MIT, e Alexander Tropsha, da UNC. A triagem fica com Angela Koehler, do MIT, e Jaime Cheah, do Broad Institute.
Testes em estufa e micróbios aliados
Uma terceira equipe fará testes em estufa para avaliar as moléculas em condições agrícolas reais, com os primeiros testes de candidatos baseados em RNAi previstos para o fim do primeiro ano do programa. O projeto também vai desenvolver sistemas microbianos vivos — bactérias e fungos modificados — capazes de degradar agroquímicos antes que eles cheguem a alimentos, solo ou cursos d'água.
Segundo o MIT, os herbicidas mais seguros também podem reduzir a dependência dos Estados Unidos de fósforo importado, ingrediente crítico do glifosato. Os modelos de IA serão otimizados ainda para baixo custo de síntese, baixo risco de induzir resistência e baixo risco de dano a humanos e ao meio ambiente.
Crédito da imagem: foto ilustrativa de aplicação de herbicida em lavoura, da University of Western Australia (UWA), publicada na matéria "Developing and reinventing old herbicides". A imagem não retrata o projeto PLOW.
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Fontes: MIT News; Unite.AI; ARPA-H — programa STREAM
Transparência: esta matéria foi produzida com auxílio de inteligência artificial, a partir do cruzamento de publicações públicas e de fontes da internet, com verificação nos comunicados originais. Consulte as fontes originais para confirmar os detalhes.
Muse
