Bald wird uns die KI bei der Entwicklung neuer Pflanzensorten helfen. Forscher der Universität Wageningen leisten Pionierarbeit mit KI, um die Geheimnisse der nicht codierenden Gene in Pflanzen zu entschlüsseln. Unter der Leitung von Michael Schon zielt diese innovative Arbeit darauf ab, neue Pflanzensorten mit verbesserten Eigenschaften wie Trockenheitsresistenz zu entwickeln. Das KI-Tool GeneSketch von Michael Schon verspricht, den Vergleich nicht-kodierender RNA in Pflanzengenomen zu rationalisieren und damit einen völlig neuen Ansatz für die Pflanzenzucht zu bieten. Diese Initiative ist Teil eines breiteren Trends in der Agrarwissenschaft, bei dem KI zunehmend zur Vorhersage und Verbesserung von Pflanzenmerkmalen eingesetzt wird, was die Widerstandsfähigkeit und Produktivität von Nutzpflanzen revolutionieren könnte.
Warum dies wichtig ist
Der Klimawandel stellt eine Bedrohung für die Ernährungssicherheit dar, da die Pflanzen unter extremen Wetterbedingungen leiden. KI hilft Wissenschaftlern bei der Entwicklung klimaresistenter Nutzpflanzen.
Genetische Geheimnisse entschlüsseln
Im Mittelpunkt von Schon’ Forschung steht die nicht-kodierende RNA, ein entscheidendes Element der Genregulation und -entwicklung. Nicht-kodierende RNAs werden nicht in Proteine übersetzt, spielen aber eine wichtige Rolle beim An- und Ausschalten von Genen. GeneSketch, das KI-Tool von Schon, zielt darauf ab, diese nichtcodierenden Gene bei verschiedenen Pflanzenarten zu identifizieren und zu vergleichen. Dadurch können möglicherweise neue genetische Merkmale entdeckt werden, die die Widerstandsfähigkeit und Produktivität von Pflanzen verbessern.
GeneSketch nutzt fortschrittliche KI-Techniken, darunter eine Transformer-Technologie, die derjenigen ähnelt, die in Sprachmodellen wie ChatGPT verwendet wird. Durch das Training der KI auf die Erkennung von Mustern und Sequenzen in der DNA hofft Schon, nicht-kodierende RNAs und ihre Funktionen genau abbilden zu können. Diese Methode bietet eine neuartige Möglichkeit, die Herausforderung des Genomvergleichs zu bewältigen, bei dem traditionell riesige Mengen genetischer Daten, die als Textdateien gespeichert sind, durchforstet werden müssen.
Die praktischen Auswirkungen dieser Forschung sind enorm. Durch das Verständnis der nicht kodierenden Bereiche von Pflanzengenomen können Züchter Pflanzen mit bestimmten erwünschten Eigenschaften entwickeln. Zum Beispiel können Pflanzen so verändert werden, dass sie dürreresistenter sind oder einen höheren Ertrag liefern. Schon stellt sich vor, dass Werkzeuge wie GeneSketch den Züchtern eine schnelle und effiziente Möglichkeit bieten könnten, die Pflanzen-DNA zu verstehen und zu manipulieren und so den Züchtungsprozess zu beschleunigen.
Eine größere Anstrengung
Diese Forschungsarbeit ist Teil einer umfassenderen Zusammenarbeit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft, um die KI zum Verständnis der Pflanzengenetik einzusetzen. Ein internationales Team, dem auch deutsche Forscher des IPK Leibniz-Instituts und des Forschungszentrums Jülich angehören, macht ebenfalls Fortschritte in diesem Bereich. Ihre Deep-Learning-Modelle verknüpfen Gensequenzdaten mit mRNA-Kopienzahlen und ermöglichen so genaue Vorhersagen der Genaktivität und ein besseres Verständnis der Genregulation.
Das von Dr. Jedrzej Jakub Szymanski geleitete Team hat Modelle entwickelt, die die Genaktivität genau vorhersagen und wichtige regulatorische Sequenzen identifizieren. Diese Modelle haben eine hervorragende Verallgemeinerbarkeit über verschiedene Pflanzenarten hinweg gezeigt, darunter auch Tomaten, bei denen sie Variationen der regulatorischen Sequenzen identifiziert haben, die Unterschiede in der Genaktivität und den daraus resultierenden Merkmalen erklären. Diese in „Nature Communications“ veröffentlichte Arbeit unterstreicht das Potenzial der KI, neue Aspekte der Genregulation aufzudecken.
Zukunftsaussichten
Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz in der Pflanzengenetik ebnen den Weg für „intelligente Nutzpflanzen“, die Umweltbelastungen besser standhalten und gleichzeitig eine hohe Produktivität aufweisen können. Durch die routinemäßige Identifizierung von Genregulierungselementen und das Verständnis ihrer Rolle bei der Pflanzenentwicklung können Wissenschaftler Pflanzen effektiver züchten, die an veränderte klimatische Bedingungen angepasst sind. Dies erhöht nicht nur die Ernährungssicherheit, sondern verringert auch die Umweltauswirkungen der Landwirtschaft.
Schon’ Arbeit an der Universität Wageningen ist ein bedeutender Schritt zur Integration der KI in die Pflanzenzüchtung. Da ein Prototyp von GeneSketch noch in diesem Jahr erwartet wird, ist das Potenzial für rasche Fortschritte in diesem Bereich enorm. Mit der weiteren Entwicklung der KI könnten ihre Anwendungen in der Landwirtschaft zu nachhaltigeren und effizienteren Anbaumethoden führen, von denen letztlich sowohl Landwirte als auch Verbraucher profitieren.
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