La producción agrícola global se encuentra en una etapa de transición, enfrentando el desafío fundamental de satisfacer las crecientes demandas de una población mundial que se proyecta alcanzará aproximadamente 8.500 millones de personas para 2030 (Maurya et al., 2022). En este contexto, los patógenos de plantas representan la principal limitante para el rendimiento agrícola, afectando significativamente la productividad de distintos cultivos a nivel mundial. Estos no solo generan preocupaciones críticas en términos de seguridad alimentaria, sino que también constituyen uno de los mayores retos para la agricultura global (Kashyap et al., 2016).

Se estima que cada año provocan pérdidas de hasta el 40% en el rendimiento de cultivos económicamente importantes (Venbrux et al., 2023). Además, factores como la intensificación de la agricultura, el uso extensivo e indiscriminado de agroquímicos y los efectos del cambio climático han creado condiciones propicias para la rápida propagación de patógenos especializados en sus huéspedes. Asimismo, el creciente interés en productos ambientalmente sostenibles, junto con las restricciones impuestas por sellos de certificación y regulaciones gubernamentales, añaden componentes adicionales a esta ecuación.

Algunos de los patógenos de mayor importancia mundial, como se detalla a continuación, se clasifican según la relevancia económica de los cultivos que impactan y la frecuencia con la que ocurren en diversas regiones, tal como lo señalan Venbrux et al. (2023).

Dado que algunos de estos agentes pueden afectar a sus hospedantes tanto durante la etapa de cultivo como en la poscosecha, impactando diversos órganos de la planta, su reconocimiento oportuno es crucial. Como señalan Gudkov et al. (2023), una detección temprana puede mitigar más de la mitad de las pérdidas totales en la producción de cultivos a nivel mundial. Además, permite reducir el uso de pesticidas mediante el aislamiento directo de las plantas infectadas, lo que contribuye a prevenir la propagación de enfermedades de manera efectiva.

Una estrategia clave para el manejo eficiente de los patógenos y las enfermedades que causan, es entonces la detección e identificación temprana y precisa. Históricamente, estas enfermedades se han diagnosticado mediante inspección visual, complementada con análisis en laboratorio (Ali et al., 2019). No obstante, los métodos tradicionales de diagnóstico presentan limitaciones significativas, especialmente en términos de especificidad y sensibilidad. Además, muchos agentes causantes de enfermedades no pueden ser aislados de sus hospedantes o no son cultivables en condiciones de laboratorio, lo que dificulta aun más un diagnóstico preciso y oportuno, subrayando la necesidad de adoptar técnicas más avanzadas y eficientes para superar estas barreras.

Los métodos de diagnóstico para identificar patógenos en plantas se podrían agrupar de manera general en cuatro categorías principales:

1. Métodos no invasivos
•Evaluación visual de síntomas: observa características visibles de la planta asociadas a enfermedades, pero depende de la experiencia del evaluador y puede confundir síntomas con otros factores.

•Técnicas ópticas y espectrales: utilizan sensores para detectar cambios fisiológicos o bioquímicos antes de que los síntomas sean visibles, útiles para monitoreo a gran escala. Aunque son rápidas y no destructivas, requieren equipos especializados y pueden carecer de especificidad.

2. Métodos basados en el aislamiento o cultivo

Aíslan y caracterizan al patógeno in vitro a partir de síntomas observados. Incluyen análisis morfológicos y pruebas bioquímicas, pero presentan limitaciones como la variabilidad entre microorganismos de la misma especie, falta de especificidad y necesidad de conocimientos técnicos avanzados (Garfinkel 2021).

3. Métodos serológicos

Detectan moléculas específicas del patógeno mediante interacciones antígeno-anticuerpo. Son prácticos y aplicables en campo sin requerir el aislamiento del patógeno, aunque su sensibilidad y especificidad pueden ser limitadas (Mancini et al., 2016).

4. Métodos basados en material genético

Estos métodos se enfocan en identificar secuencias genéticas únicas del patógeno, ofreciendo una sensibilidad y especificidad muy altas. Incluyen técnicas como PCR, qPCR y transcriptómica:

•PCR y qPCR: son herramientas ampliamente utilizadas para la detección y cuantificación de patógenos gracias a su rapidez y precisión.
•Transcriptómica: representa una técnica de vanguardia, con mayor precisión y la capacidad de abordar múltiples interrogantes en un solo momento de evaluación. Permite no solo identificar patógenos con exactitud, sino también explorar relaciones filogenéticas, niveles de expresión génica y mecanismos de resistencia, entre otros.

Cada técnica presenta diferencias en términos de costo, precisión y complejidad técnica, por lo que su selección debe alinearse con los objetivos específicos del diagnóstico (Venbrux et al., 2023). Kashyap et al. (2016) resaltan que, para incrementar la productividad, fomentar la sostenibilidad agrícola y mitigar el impacto de los patógenos en los cultivos, es imprescindible contar con métodos de diagnóstico rápidos, precisos y confiables. En este marco, cada técnica debe evaluarse en función de sus ventajas y limitaciones, considerando el propósito específico y las condiciones de su aplicación.

Sin embargo, surgen interrogantes más complejas: ¿cómo identificar con alto nivel de precisión los agentes causales de enfermedades? ¿Cómo establecer relaciones filogenéticas o analizar los microbiomas asociados, un concepto de creciente relevancia? ¿Cómo estudiar los efectos del patógeno al infectar a su hospedante, evaluar la expresión génica, identificar la presencia de genes asociados a resistencia fungicida, o determinar el método más eficaz para contrarrestar su impacto, todo en un solo análisis? Hace años, responder estas preguntas habría requerido múltiples ensayos, cada uno enfocado en una sola dimensión del problema, o limitarse a resolver solo algunas cuestiones dentro de las posibilidades técnicas disponibles.

Hoy, técnicas avanzadas como la transcriptómica están ganando terreno por su capacidad para abordar simultáneamente estas y otras interrogantes. Estas tecnologías permiten realizar análisis integrales que combinan precisión, alcance y profundidad, ofreciendo soluciones innovadoras a problemas complejos.

Un ejemplo destacado es el estudio de Li et al. (2020), en el que se utilizó la técnica transcriptómica para analizar el efecto del aceite esencial de árbol de té o Tea Tree Oil (Melaleuca alternifolia) sobre Botrytis cinerea, identificando genes diferenciales asociados a la biosíntesis de metabolitos secundarios y el metabolismo de aminoácidos, carbohidratos y lípidos. Los tratamientos con este aceite de origen botánico provocaron disfunción mitocondrial y estrés oxidativo, evidenciado por alteraciones en enzimas clave y aumento de antioxidantes como catalasa (CAT) y superóxido dismutasa (SOD).

También se observaron un incremento significativo de peróxido de hidrógeno (h2O2), lo que indujo a la muerte celular del hongo. Este estudio destaca el mecanismo molecular de acción del Tea Tree Oil y el efecto sinérgico de sus componentes, ofreciendo nuevas estrategias para el control de patógenos agrícolas de manera sostenible.

Siguiendo esta perspectiva, compañías como STK Bio Ag ha diseñado formulaciones a base de Melaleuca alternifolia que no solo actúan directamente sobre los patógenos, sino que también inducen la activación de mecanismos de defensa de las plantas. Dentro de estas se encuentran Timorex Gold, Timorex Pro y Regev (Tea Tree Oil + Difenoconazole).

Al incorporar tecnologías avanzadas como la transcriptómica, se puede demostrar cómo estas soluciones permiten abordar desafíos claves, como el control efectivo de patógenos relevantes, incluyendo Botrytis cinerea en cultivos ornamentales y Pseudocercospora fijiensis en banano, al tiempo que contribuyen a disminuir poblaciones con resistencia a fungicidas, promoviendo un manejo agrícola más eficiente y sostenible.

En conclusión, el manejo efectivo de las enfermedades de las plantas requiere no solo la identificación precisa de los agentes causales, sino también la implementación de estrategias sostenibles, como el control biológico y prácticas agrícolas que minimicen la incidencia de enfermedades.

Cuando el uso de plaguicidas químicos resulte indispensable, su aplicación debe ser selectiva, dirigida exclusivamente a amenazas concretas y fundamentada en un diagnóstico preciso. En este sentido, contar con métodos de diagnóstico rápidos y confiables es crucial para desarrollar estrategias localizadas que reduzcan la dependencia de agroquímicos, favoreciendo una agricultura más sostenible y respetuosa con el medio ambiente.

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Bibliografía:

Ali, M. M., Bachik, N. A.; Muhadi, N. ‘atirah; Tuan Yusof, T. N., & Gomes, C. (2019). Non-destructive techniques of detecting plant diseases: A review. Physiological and Molecular Plant Pathology, 108(101426), 101426. https://doi.org/10.1016/j.pmpp.2019.101426

Garfinkel, A. R. (2021). The history of Botrytis taxonomy, the rise of phylogenetics, and implications for species recognition. Phytopathology, 111(3), 437–454. https://doi.org/10.1094/phyto-06-20-0211-ia

Gudkov, S. V.; Matveeva, T. A.; Sarimov, R. M.; Simakin, A. V.; Stepanova, E. V.; Moskovskiy, M. N; V Dorokhov, A. S., & Izmailov, A. Y. (2023). Optical methods for the detection of plant pathogens and diseases (review). AgriEngineering, 5(4), 1789-1812. https://doi.org/10.3390/agriengineering5040110

Kashyap, P. L.; Rai, P.; Sharma, S.; Chakdar, H.; Kumar, S.; Pandiyan, K., & Srivastava, A. K. (2016). Nanotechnology for the detection and diagnosis of plant pathogens. In Sustainable Agriculture Reviews (pp. 253–276). Springer International Publishing.

Li, Z.; Shao, X.; Wei, Y.; Dai, K.; Xu, J.; Xu, F., & Wang, H. (2020). Transcriptome analysis of Botrytis cinerea in response to tea tree oil and its two characteristic components. Applied Microbiology and Biotechnology, 104(5), 2163– 2178. https://doi.org/10.1007/s00253020-10382-9

Mancini, V.; Murolo, S., & Romanazzi, G. (2016). Diagnostic methods for detecting fungal pathogens on vegetable seeds. Plant Pathology,  65(5), 691–703. https://doi.org/10.1111/ppa.12515

Maurya, R. P.; Koranga, R.; Samal, I.; Chaudhary, D.; Paschapur, A. U.; Sreedhar, M., & Manimala, R. N. (2022). Biological control: a global perspective. International Journal of Tropical Insect Science, 42(5), 3203–3220. https://doi.org/10.1007/s42690-022-00881-9

Venbrux, M.; Crauwels, S., & Rediers, H. (2023). Current and emerging trends in techniques for plant pathogen detection. Frontiers in Plant Science, 14. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1120968