John de la Parra es investigador en la Universidad de Harvard y Gte. global del porfolio de alimentos de la Fundación Rockefeller.

Su área es la Etnobotánica – estudio del vínculo entre las personas y las plantas -, pero dentro de esta, su trabajo se enfoca en conectar conocimientos tan alejados como los provienen de los pueblos originarios con aquellos que proveen las tecnologías de avanzada, como la biotecnología y el Big Data.

“Un interrogante que siempre me planteé es ¿por qué necesitamos la innovación? El cambio climático, el crecimiento de la población y la reducción en el área de tierras cultivables son algunas de las razones”, explicó.

Esto deriva en otras causas como la creciente desconfianza de la gente hacia la agricultura, la ciencia y el temor a la innovación. Un ejemplo de esto es la percepción de los OGMs. Los consumidores buscan alimentos nutritivos, inocuos, una agricultura justa y sensible al cambio climático, entre otras cuestiones. Pero tienen la sensación de que el sistema alimentario no va por el camino correcto.

John de la Parra durante su conferencia en el Congreso Aapresid 2020

Pero la cantidad o acceso a la información no son el problema: “necesitamos recordar que la agricultura es una iniciativa esencialmente humana y traducir al consumidor los valores asociados a los alimentos”. Una pista está en entender que “la agricultura es una práctica holística e interconectada, y que, como tal, exige pensar en colaboraciones revolucionarias”.

El trabajo de la Universidad de Cornell muestra un ejemplo de cómo hacer esto: identificó disciplinas foco que incluyen desde la ciencia de datos, agricultura digital, Biología del Genoma, Arte y Humanidades, Ingeniería molecular, Ciencias Sociales y Sustentabilidad. “Algunos de estos tópicos pueden no ser lo que la mayoría esperaría en términos tecnológicos, pero son clave para transferir confianza en la gente”. ¿Cómo operaron las colaboraciones revolucionarias en la historia?: “tenemos 10 mil años de inteligencia humana en la agricultura, que permitió por ejemplo pasar del teosinte, una planta ancestral al maíz moderno que hoy consumimos.

También permitió contar con hoy con frutas como la banana o la papaya, que hace mil años no eran tan interesantes y sabrosas. Permitió obtener de una única especie múltiples opciones como coliflor, kale, brócoli y repollitos de Bruselas gracias al mejoramiento genético. Pero cuando los consumidores ven esto piensan automáticamente que se trata de OGMs, lo cual sabemos no es cierto”.

Esos 10.000 años de trabajo colaborativo de inteligencia humana en la agricultura contrastan a su vez con sólo 10 años de Big Data e inteligencia artificial en la agricultura. “Estas tecnologías tienen su propia forma de colaboración revolucionaria que esperamos nos lleven a conceptos tan revolucionarios como lo fueron la banana o el maíz. De la misma forma en que esas especies muestran tantas diferencias a lo largo de 10.000 años de mejoramiento; la Inteligencia Artificial, si se usa correctamente, puede desencadenar una revolución similar”. Pero el especialista señaló que esta vez no tenemos tanto tiempo como antes, sino como mucho, unas 30 campañas.

Por lo que para esta nueva colaboración revolucionaria será clave no repetir errores: “hay que escuchar a los consumidores, darles confianza en estas tecnologías”. De igual forma habrá que escuchar el conocimiento de los productores y de los pueblos originarios.

¿Qué conocimiento pueden aportar los pueblos originarios?: “un curandero de los Andes conoce perfectamente qué planta cosechar para hacer un preparado medicinal”. No alcanza con sea una determinada especie, sino que debe haber ciertos indicios ambientales: crecer en un lugar seco, en presencia de ciertos insectos o estímulos externos, ya que eso cambia la planta y su efecto farmacológico.

Esto ocurre porque las plantas tienen una comunicación química única con su ambiente, en una especie de guerra química que establece contra, por ejemplo, los patógenos”. La combinación de concomimientos ancestrales con las tecnologías de avanzada como el Big Data o la IA – que permiten crear ambientes controlados, optimizar mediciones y predicciones, multiplicar las bases de datos -, pueden utilizarse para optimizar sabores de los alimentos, valor nutricional y desarrollar resistencia a climas cambiantes. “Un ejemplo de esto es el trabajo que hicimos sobre hierba doncella. Esta produce en sus raíces alcaloides para tratar el cáncer.

Cultivar en masa las raíces en laboratorio no permitió producir la sustancia en cantidades suficientes. Pero al agregar una hormona que simula que la planta está siendo atacada por un insecto se disparó la producción del compuesto. Esto fue posible gracias al conocimiento ancestral.”

Fuente: Prensa Congreso Aapresid 2020