Durante décadas, mejorar genéticamente a los árboles ha sido un proceso largo y costoso, ya que se necesitaban muchos años de observación en el campo para evaluar características como el crecimiento y la calidad de la madera. Sin embargo, un estudio reciente realizado por investigadores del INTA, el Conicet, Embrapa (Brasil) y UPM-Forestal Oriental (Uruguay) demostró que la selección genómica puede acelerar significativamente este proceso.La selección genómica se ha convertido en un enfoque transformador en el mejoramiento de animales y plantas en las últimas dos décadas. Esta investigación demostró cómo la selección genómica puede optimizar los programas de mejoramiento forestal, acelerando el proceso de selección y mejorando la precisión en la elección de los mejores individuos. El trabajo fue publicado recientemente en la revista Frontiers in Plant Science denominado “Genomic selection in forest trees comes to life: unraveling its potential in an advanced four-generation”. Eduardo Cappa —investigador del Instituto de Recursos Biológicos del Centro de Investigación de Recursos Naturales (CIRN) del INTA e investigador independiente del Conicet—, explicó que “a diferencia de los métodos tradicionales, que requieren muchos años de observación en el campo para evaluar el crecimiento y la calidad de la madera, la selección genómica utiliza información del ADN para predecir el desempeño de los árboles sin necesidad de esperar tanto tiempo”. Los científicos que llevaron adelante la investigación analizaron cuatro generaciones de Eucalyptus grandis y compararon las predicciones genómicas con los datos reales de crecimiento y calidad de la madera obtenidos en el campo. Esta herramienta utiliza información genómica y de caracteres observables de un grupo de árboles de referencia para estimar el potencial de otros árboles que solo cuentan con datos genómicos, pero que aún no fueron evaluados en el campo.
“Los resultados mostraron que la selección genómica es especialmente efectiva para mejorar características como la densidad de la madera y el rendimiento pulpable, mientras que el crecimiento en volumen sigue siendo más difícil de predecir con precisión”, indicó Cappa.
Sin embargo, el investigador explicó que “se confirmó que entrenar los modelos genómicos con información de parientes cercanos a los candidatos a la selección mejora significativamente la capacidad de predicción, lo que podría ser clave para aplicar esta tecnología en programas de mejoramiento forestal a gran escala”.
De acuerdo con Cappa, “este estudio resalta el enorme potencial de la selección genómica para hacer más eficiente el mejoramiento de los árboles, reduciendo costos, tiempos de evaluación, y permitiendo seleccionar individuos superiores con mayor precisión”. Con estos avances, “el sector forestal podrá optimizar la producción de madera y otros productos derivados, contribuyendo al desarrollo sustentable de los bosques plantados”, puntualizó el investigador.
En consecuencia, “se reduce, o incluso se podría eliminar, la necesidad de realizar pruebas de campo prolongadas y costosas de la descendencia, que normalmente se requieren para la evaluación genotípica”, afirmó el especialista. En ese sentido, este trabajo resalta la capacidad del INTA para llevar a cabo investigaciones de vanguardia y aplicar herramientas de última generación en el mejoramiento genético de programas forestales.