La detección temprana del deterioro de la salud de los bosques es fundamental para intervenir y tratar oportunamente la flora afectada por la sequía y las enfermedades, especialmente en zonas propensas a incendios forestales.
Sin embargo, obtener una medida confiable de la salud de todo el ecosistema antes de que sea demasiado tarde es un desafío constante para los ecólogos forestales.
La clave está en la «firma espectral» de los árboles
El muestreo tradicional requiere demasiado trabajo para realizar estudios de bosques completos, mientras que la genómica moderna, aunque capaz de identificar genes activos, sigue siendo demasiado costosa para su aplicación a gran escala. La teledetección ofrece una solución de alta resolución desde el cielo, pero los paradigmas actuales limitados para el análisis de datos implican que las imágenes obtenidas no son suficientes ni con la suficiente antelación.
Un nuevo estudio realizado por investigadores de la Universidad de Notre Dame revela un panorama más completo de la salud forestal. Financiado por la NASA, el estudio muestra que la reflectancia espectral (una medida obtenida a partir de imágenes satelitales) se corresponde con la expresión de genes específicos.
¿Qué es la reflectancia y por qué es importante?
La reflectancia se refiere a la cantidad de luz que se refleja en la hoja y a qué longitudes de onda específicas, en el rango visible y el infrarrojo cercano. Calculada como la relación entre la luz reflejada y la luz incidente, y medida mediante sensores especiales, los datos de reflectancia revelan una característica única específica de la composición y el estado de la hoja.
«Esto tiene el potencial de revolucionar el monitoreo de la salud de los bosques», dice Nathan Swenson, director Gillen del Centro de Investigación Ambiental de la Universidad de Notre Dame (UNDERC), quien dirigió el estudio.
“Al conectar la reflectancia con la expresión genética, podemos obtener una medida en tiempo real de la salud forestal a nivel genómico que capta los primeros indicadores del deterioro de la salud forestal y los conecta con cambios reales que ocurren a nivel celular”.
El estudio aparece en Nature: Communications Earth & Environment .
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.
Del cielo a la célula
“Ahora tenemos la capacidad de volar un avión sobre un bosque entero y documentar rápidamente las características de la copa de cada árbol, pero lo que realmente podemos decir sobre la condición de un árbol determinado todavía es bastante simple”, dice Swenson, profesor del departamento de ciencias biológicas.
“Entonces, quisimos ir más allá y preguntarnos: ¿Existe una relación significativa entre la reflectancia de una hoja y su expresión genética?”
En resumen, la respuesta es sí.
Swenson, con la ayuda de estudiantes de posgrado y académicos postdoctorales, recolectó muestras de hojas de dos especies de árboles comunes (el arce azucarero y el arce rojo) en el sitio de campo UNDERC de la Universidad en el norte de Wisconsin y la Península Superior de Michigan.
En el punto de recolección, se midieron y registraron los datos de reflectancia de la superficie de cada hoja, antes de que la muestra se conservara y procesara para el análisis de expresión génica. Este análisis se centró en genes relacionados con la respuesta hídrica, 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 cada hoja.
En 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 estudiados, aquellos cuyas hojas expresaban un gen determinado reflejaban o absorbían las mismas longitudes de onda de luz distintivas que otras hojas que expresaban el mismo gen.
“Lo hemos hecho aquí a pequeña escala, pero el potencial para predecir la expresión de cientos a miles de genes ecológicamente importantes a partir de la reflectancia es inmenso”, afirma Swenson. “Podríamos monitorear bosques enteros a escala genómica mediante sensores en la Estación Espacial Internacional”.
Para aplicar esta correlación recién definida a bosques completos, Swenson busca ampliar investigaciones previas. Un estudio de 2024, publicado en PLOS Biology, combinó imágenes satelitales con redes computacionales basadas en inteligencia artificial para crear mapas de especies arbóreas para la Red Nacional de Observatorios Ecológicos.
El modelo de IA, desarrollado por un equipo multiinstitucional que incluye a Swenson, puede entrenarse para identificar árboles específicos por especie mediante imágenes de todo el dosel forestal captadas por sensores. Al combinarse con datos de reflectancia y expresión génica, el modelo tiene el potencial de generar un perfil completo de un solo árbol basándose en su especie, su firma de reflectancia y el mapa de expresión génica de dicha especie. Esto permitiría a los investigadores identificar individuos o grupos con dificultades de forma más eficiente para su intervención.
“Se pueden tomar estos modelos que generamos a nivel de hoja y aplicarlos a esos nuevos conjuntos de datos de reflectancia, ya sea desde un avión o desde un satélite. Y luego se puede construir un mapa de la expresión génica a escala de un bosque nacional”, dice Swenson.
“El objetivo final es utilizar los datos correctos para evaluar rápidamente cómo responden los árboles a los factores estresantes, de modo que podamos intervenir antes de que el bosque llegue a un punto crítico”.
Fuente: Universidad de Notre Dame
Estudio original DOI: 10.1038/s43247-025-02696-1
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