Un artículo de revisión recoge las últimas tendencias y perspectivas de las aproximaciones que integran biología, informática, matemáticas e IA para esclarecer los complejos mecanismos de organización espacial en las plantas. El trabajo destaca cómo, juntos, estos esfuerzos son cruciales para ayudar a los cultivos a afrontar del cambio climático
Las plantas son sistemas vivos complejos que responden dinámicamente a su entorno y crecen mediante miles de procesos biológicos que interactúan entre sí. Tecnologías modernas como la secuenciación de alto rendimiento y la imagenología avanzada generan enormes cantidades de datos que pueden revelar cómo crecen, se adaptan y sobreviven las plantas. Sin embargo, convertir estos macrodatos en conocimiento requiere herramientas potentes.
En un nuevo trabajo de revisión, el grupo de 'Biología sintética de los circuitos de señalización en plantas' recoge cómo los científicos combinan enfoques basados en datos con modelos biológicos mecanicistas para crear perspectivas predictivas sobre la arquitectura vegetal.
Integrar big data, biología, matemáticas e inteligencia artificial
El trabajo destaca como durante los últimos años la ciencia de las plantas ha conseguido un avance significativo: integrar el análisis de grandes volúmenes de datos con los modelos mecanicistas. Hasta hace poco, los modelos mecanicistas (sistemas matemáticos basados en el conocimiento de procesos biológicos) han sido utilizados para esclarecer los procesos biológicos de las plantas.
Sin embargo, estas aproximaciones presentan limitaciones a la hora de trabajar con los enormes conjuntos de datos que se generan en la actualidad. Por otro lado, las herramientas estadísticas y de inteligencia artificial permiten detectar patrones en grandes volúmenes de datos, pero suelen fallar a la hora de proporcionarles una interpretación biológica.
En el trabajo de revisión, los autores indican como integrar las distintas herramientas podría ayudar a los investigadores a convertir conjuntos de datos masivos en modelos interpretables que reflejen procesos biológicos reales; "no basta con recopilar datos; debemos tender puentes entre lo que medimos y lo que entendemos mecánicamente. Este enfoque integrador está dando forma a una nueva era en la biología vegetal, donde los macrodatos revelan procesos biológicos reales", comenta Krzysztof Wabnik, autor principal del articulo e investigador principal del grupo de 'Biología sintética de los circuitos de señalización en plantas' del CBGP.
Referencia bibliográfica:
Politsch, J.E., González-Delgado, A., Wabnik, K.✉ 2026. From big data to mechanistic insights: decoding plant complexity with models. Current Opinion in Biotechnology 97, 103428. DOI: 10.1016/j.copbio.2025.103428
