Nuove spie nel suolo: piante geneticamente modificate permettono di rilevare minacce, informazioni e spiare con discrezione

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La DARPA, la divisione militare statunitense responsabile dello sviluppo di nuove tecnologie militari, sta sviluppando piante geneticamente modificate che possono rilevare minacce e spiare con discrezione. Il programma mira a progettare le piante per rilevare determinate sostanze chimiche, agenti patogeni, radiazioni e persino segnali elettromagnetici e nucleari, usando hardware esistenti come i satelliti per monitorare queste piante. Le piante intelligenti potrebbero avere applicazioni anche fuori dal settore militare: per esempio, aiutare le comunità a identificare mine inesplose da conflitti e aree di test precedenti.

Il programma Advanced Plant Technologies (APT) della DARPA sta cercando di sfruttare le naturali capacità delle piante di rilevare e rispondere agli stimoli ambientali, come i livelli di luce o l’inquinamento atmosferico, e di estenderle con modifiche genetiche. Secondo la DARPA, i tradizionali sensori militari non sono sempre ottimali per determinati compiti, che è uno dei motivi per cui le piante sono al centro del nuovo progetto.

Il programma ridurrà anche i rischi per i soldati e ridurrà i costi associati ai sensori tradizionali. Il programma ATP prevede di modificare i genomi delle piante per programmare in specifici tipi di percezione per attivare risposte discrete alla presenza di determinati stimoli, senza avere un impatto negativo sulla capacità di crescita delle piante.

La DARPA terrà un Proposers Day per l’ATP il 12 dicembre 2017, ad Arlington, in Virginia, per permettere ai ricercatori di suggerire idee su quali piante, stimoli e modifiche dovrebbero essere ricercate. Il lavoro sul programma inizierà nei laboratori, nelle serre e negli ambienti naturali simulati. La DARPA dichiara che seguirà tutti i regolamenti federali e avrà supervisioni dai comitati istituzionali sulla biosicurezza. E se la ricerca avrà successo, le prove sul campo saranno monitorate dal Department of Agriculture’s Animals and Plant Health Inspection Service americano.

Fondamentalmente, il programma si affiderà a tecnologie esistenti basate sul suolo, sull’aria e sullo spazio per monitorare in maniera remota ciò che riportano le piante – l’APT non finanzierà lo sviluppo di nuovi hardware per il progetto. I sistemi satellitari, per esempio, sono già in grado di misurare la temperatura delle piante e altri sistemi possono misurare la composizione chimica, la riluttanza e il piano corporeo. La DARPA dichiara che se il programma avrà successo, consegnerà una nuova piattaforma di rilevamento indipendente dal punto di vista energetico, robusta, invisibile e facilmente distribuibile.

“Le piante sono altamente in sintonia con i loro ambienti e manifestano naturalmente risposte fisiologiche a stimoli di base come luce e temperatura, ma in alcuni casi anche al contatto, alle sostanze chimiche, ai parassiti e agli agenti patogeni. Le emergenti tecniche di modellazione molecolare potrebbero permettere di riprogrammare queste capacità di rilevamento e di report per un’ampia gamma di stimoli, che non aprirebbero solo a nuovi flussi di intelligenza, ma ridurrebbero anche i rischi e i costi del personale associati ai tradizionali sensori”, dichiara Blake Bextine, Manager del programma ATP della DARPA.

Mentre la pratica di modificazione genetica attuale tende a perseguire solo un numero minimo di modifiche, la DARPA prevede di cambiare tratti multipli e complessi per dare alle piante nuove capacità di percepire e riportare su molteplici stimoli differenti. I ricercatori, tuttavia, dovranno capire in che modo le piante modificate allocano risorse interne e competono in ambienti naturali. Questo perché precedenti esperimenti simili hanno portato a ridurre la salute delle piante togliendo risorse necessarie al loro sostentamento.

“Advanced Plant Technologies è un programma di biologia sintetica nel cuore e, come con tutte le altre opere DARPA in quel settore, il nostro obiettivo è quello di sviluppare un sistema efficiente e iterativo per progettare, costruire e testare i modelli in modo da avere la possibilità di una piattaforma prontamente adattabile, che possa essere applicata a una vasta gamma di scenari”, ha concluso Bextine.