El MIT liderará un esfuerzo de hasta 53 millones de dólares para desarrollar herbicidas más seguros, alternativas de nueva generación a los productos actuales, con el uso de IA generativa. La financiación proviene de ARPA-H, la agencia de proyectos avanzados de salud de Estados Unidos, dentro del programa STREAM (Systems for Tracking and Resilience in Efficient Agricultural-input Management). El anuncio se hizo el 10 de noviembre de 2026.
El proyecto, llamado PLOW (Precision Learning for On-target Weed control), tiene como investigador principal a Christopher Voigt, jefe del Departamento de Ingeniería Biológica del MIT. Participan investigadores del Broad Institute del MIT y de Harvard, de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill, de la Universidad de Tennessee en Knoxville, de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign y de la empresa Robigo.
Por qué buscar nuevos herbicidas
La motivación es doble: las malezas están desarrollando resistencia a los herbicidas más comunes, como el glifosato y la atrazina, y la exposición a estos productos puede contribuir a un mayor riesgo de cáncer y de trastornos metabólicos y endocrinos. En Estados Unidos se usan más de 1.000 millones de libras de herbicida al año.
El papel de la IA generativa
El equipo de IA generativa creará modelos capaces de predecir moléculas —compuestos químicos o ARN interferente (siRNA)— que bloqueen las mismas enzimas vegetales atacadas por el glifosato y otros herbicidas. Se espera que los modelos generen miles de millones de candidatos, que luego pasarán por cribado de alto rendimiento. El grupo está liderado por Connor Coley y Regina Barzilay, del MIT, y Alexander Tropsha, de la UNC. El cribado estará a cargo de Angela Koehler, del MIT, y Jaime Cheah, del Broad Institute.
Pruebas en invernadero y microbios aliados
Un tercer equipo realizará pruebas en invernadero para evaluar las moléculas en condiciones agrícolas reales, con las primeras pruebas de candidatos basados en RNAi previstas para el final del primer año del programa. El proyecto también desarrollará sistemas microbianos vivos —bacterias y hongos modificados— capaces de degradar agroquímicos antes de que lleguen a los alimentos, el suelo o los cursos de agua.
Según el MIT, los herbicidas más seguros también podrían reducir la dependencia de Estados Unidos del fósforo importado, ingrediente crítico del glifosato. Los modelos de IA se optimizarán además para un bajo costo de síntesis, un bajo riesgo de inducir resistencia y un bajo riesgo de daño a las personas y al medio ambiente.
Crédito de la imagen: foto ilustrativa de aplicación de herbicida en un cultivo, de la University of Western Australia (UWA), publicada en el artículo "Developing and reinventing old herbicides". La imagen no muestra el proyecto PLOW.
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MIT News; Unite.AI; ARPA-H — programa STREAMTransparencia: este artículo fue producido con ayuda de inteligencia artificial, a partir del cruce de publicaciones públicas y fuentes de internet, verificado con los comunicados originales. Consulte las fuentes originales para confirmar los detalles.
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