MIT obtiene hasta 52,9 millones de dólares de ARPA-H para diseñar herbicidas con IA generativa

MIT anunció el 10 de noviembre de 2026 que dirigirá un proyecto respaldado con hasta 52,9 millones de dólares de ARPA-H, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Salud de Estados Unidos, para diseñar herbicidas más seguros con IA generativa y desarrollar sistemas biológicos que descompongan productos químicos agrícolas.

El proyecto, denominado Aprendizaje de precisión para el control dirigido de malezas (PLOW), forma parte del programa Sistemas para el seguimiento y la resiliencia en la gestión eficiente de insumos agrícolas (STREAM) de ARPA-H. Christopher Voigt, director del Departamento de Ingeniería Biológica del MIT, es el investigador principal, y MIT actúa como beneficiario principal de la subvención. ARPA-H indica que la fecha de inicio de la subvención es el 18 de septiembre de 2026.

Por qué el control de malezas necesita nuevas soluciones químicas

El proyecto aborda una tensión propia de la agricultura estadounidense. Cada año se utilizan más de 1.000 millones de libras de herbicidas para evitar pérdidas importantes de cultivos y posibilitar prácticas regenerativas que protegen el suelo, pero el uso reiterado ha permitido que algunas malezas adquieran mutaciones de resistencia. El glifosato ilustra el desafío: mata las malezas al interferir con la sintasa EPSP, una enzima que las plantas necesitan para producir varios aminoácidos esenciales, y la resistencia reduce la eficacia de ese mecanismo.

Las preocupaciones por la salud añaden otra limitación al diseño. La exposición a herbicidas puede contribuir a aumentar el riesgo de cáncer, trastornos metabólicos y endocrinos y otros efectos adversos, según el anuncio del MIT. Los trabajadores agrícolas pueden estar expuestos debido al uso frecuente de herbicidas, mientras que muchos residentes de Estados Unidos entran en contacto con pequeñas cantidades a través de los alimentos y el agua potable. Por eso, la investigación incluye el daño a las personas y al medioambiente entre los criterios para seleccionar candidatos, junto con su eficacia para eliminar malezas.

La seguridad del suministro añade otro objetivo. Se busca que las alternativas reduzcan la dependencia de Estados Unidos del fósforo importado, un ingrediente esencial del glifosato. Voigt afirmó que la combinación de resistencia y cadenas de suministro inseguras de precursores podría dejar al país sin agroquímicos «absolutamente esenciales para obtener los altos rendimientos de los cultivos y los precios económicos que Estados Unidos tiene ahora».

IA generativa vinculada al cribado experimental

El primer grupo de investigación de PLOW desarrollará modelos que propongan compuestos químicos o moléculas de ARN pequeño de interferencia (siRNA) destinadas a alterar las enzimas vegetales sobre las que actúan el glifosato y otros herbicidas. Connor Coley y Regina Barzilay, del MIT, y Alexander Tropsha, de la University of North Carolina, dirigirán ese trabajo. Los modelos están concebidos para optimizar los candidatos con vistas a reducir el costo de síntesis, el riesgo de inducir resistencia y el riesgo de dañar a las personas o causar daños ecológicos, además de aumentar su eficacia.

El equipo espera que los modelos generen miles de millones de candidatos posibles. Por eso, la siguiente etapa será fundamental: Angela Koehler, del MIT, y Jaime Cheah, del Broad Institute, dirigirán el cribado de alto rendimiento para determinar qué moléculas alcanzan sus objetivos. Los datos del cribado se devolverán después al grupo computacional para mejorar sus modelos y crear un ciclo iterativo de diseño y prueba, en lugar de tratar los resultados de la IA como si fueran un herbicida terminado.

Una vez reducido el conjunto de candidatos, un tercer grupo evaluará cada molécula en distintas condiciones agrícolas mediante estudios en invernadero. El grupo estará dirigido por Neal Stewart y Scott Lenaghan, de la University of Tennessee en Knoxville; Patrick Tranel, de la University of Illinois en Urbana-Champaign; Tim Willson, de UNC; y Andee Wallace, fundador y director ejecutivo de Robigo. Se espera que las primeras pruebas en invernadero de los candidatos iniciales basados en la interferencia de ARN (RNAi) concluyan al final del primer año del programa.

Descubrimiento y degradación química en paralelo

El proyecto también aborda los productos químicos que ya están en uso. Los investigadores de PLOW planean crear sistemas microbianos vivos en los que bacterias y hongos modificados conviertan los agroquímicos y los ingredientes de las formulaciones en biomasa antes de que esas sustancias lleguen a los alimentos, el suelo o los cursos de agua. El enfoque busca ofrecer una forma escalable de reducir la exposición ambiental y humana.

En conjunto, el trabajo de descubrimiento y degradación de PLOW corresponde a dos de las cuatro áreas técnicas del plan del programa STREAM: el descubrimiento asistido por IA de herbicidas de próxima generación y la eliminación o degradación de productos químicos agrícolas. Las otras áreas abarcan el control de malezas de precisión y los métodos no químicos, como la ablación con láser y los desmalezadores autónomos en miniatura, así como la mejora del seguimiento de herbicidas y productos químicos asociados. El Departamento de Salud y Servicios Humanos de Estados Unidos puso en marcha STREAM el 17 de agosto de 2026 como una iniciativa destinada a proteger a los trabajadores agrícolas, los consumidores y el medioambiente, al tiempo que se mantienen los rendimientos de los cultivos.

La subvención vincula el valor de la IA generativa con una exigente prueba experimental: una amplia biblioteca de candidatos solo resulta útil si el cribado y los estudios en invernadero identifican moléculas que funcionen en condiciones agrícolas y cumplan los requisitos de costo, resistencia y seguridad. El trabajo de degradación de PLOW aborda la otra parte del problema y busca reducir la exposición a los agroquímicos existentes mientras se desarrollan nuevas alternativas.