MIT saa ARPA-H:lta jopa 52,9 miljoonaa dollaria generatiivisen tekoälyn avulla tehtävään rikkakasvien torjunta-aineiden suunnitteluun

MIT ilmoitti 10. marraskuuta 2026 johtavansa hanketta, jota rahoittaa ARPA-H:n myöntämä enintään 52,9 miljoonan dollarin rahoitus. Yhdysvaltain terveydenhuollon edistyneiden tutkimushankkeiden viraston tavoitteena on hankkeen avulla suunnitella turvallisempia rikkakasvien torjunta-aineita generatiivisen tekoälyn avulla ja kehittää biologisia järjestelmiä, jotka hajottavat maatalouskemikaaleja.

Hankkeen nimi on Precision Learning for On-target Weed control (PLOW), ja se kuuluu ARPA-H:n Systems for Tracking and Resilience in Efficient Agricultural-input Management (STREAM) -ohjelmaan. MIT:n biologisen tekniikan laitoksen johtaja Christopher Voigt toimii päätutkijana, ja MIT on hankkeen pääasiallinen rahoituksen saaja. ARPA-H:n mukaan rahoituskausi alkaa 18. syyskuuta 2026.

Miksi rikkakasvien torjuntaan tarvitaan uutta kemiaa

Hankkeessa pyritään ratkaisemaan Yhdysvaltain maataloutta vaivaava ristiriita. Rikkakasvien torjunta-aineita käytetään vuosittain yli miljardi paunaa, jotta voidaan ehkäistä merkittäviä satotappioita ja edistää maaperää suojelevia uudistavan viljelyn käytäntöjä. Toistuva käyttö on kuitenkin johtanut siihen, että jotkin rikkakasvit ovat kehittäneet vastustuskykyyn liittyviä mutaatioita. Glyfosaatti havainnollistaa ongelmaa: se tappaa rikkakasveja häiritsemällä EPSP-syntaasi-entsyymiä, jota kasvit tarvitsevat useiden tärkeiden aminohappojen tuottamiseen. Vastustuskyvyn kehittyessä tämän toimintamekanismin teho heikkenee.

Terveysvaikutukset tuovat suunnitteluun vielä yhden rajoitteen. MIT:n tiedotteen mukaan altistuminen rikkakasvien torjunta-aineille voi lisätä syövän, aineenvaihdunta- ja umpierityshäiriöiden sekä muiden haitallisten terveysvaikutusten riskiä. Maataloustyöntekijät voivat altistua aineille niiden toistuvan käytön vuoksi, ja monet Yhdysvaltain asukkaat saavat pieniä määriä ruoasta ja juomavedestä. Siksi tutkimuksessa otetaan ehdokkaiden valintaperusteissa rikkakasvien torjuntatehon ohella huomioon myös ihmisille ja ympäristölle aiheutuvat haitat.

Myös toimitusvarmuuden parantaminen on yksi hankkeen tavoitteista. Vaihtoehtojen tarkoituksena on vähentää Yhdysvaltain riippuvuutta tuontifosforista, joka on glyfosaatin tärkeä ainesosa. Voigtin mukaan vastustuskyvyn kehittymisen ja epävarmojen raaka-aineiden toimitusketjujen yhdistelmä voi johtaa siihen, että maasta loppuvat maatalouskemikaalit, jotka ovat ”ehdottoman välttämättömiä Yhdysvaltain nykyisten suurten satojen ja edullisten hintojen saavuttamiseksi”.

Generatiivinen tekoäly yhdistetään kokeelliseen seulontaan

PLOW-hankkeen ensimmäinen tutkimusryhmä kehittää malleja, jotka ehdottavat joko kemiallisia yhdisteitä tai pieniä häiritseviä RNA-molekyylejä (siRNA). Niiden on tarkoitus häiritä kasvien entsyymejä, joihin glyfosaatti ja muut rikkakasvien torjunta-aineet vaikuttavat. Työtä johtavat MIT:n Connor Coley ja Regina Barzilay sekä University of North Carolinan Alexander Tropsha. Mallien avulla on tarkoitus optimoida ehdokkaita niin, että niiden synteesikustannukset ja vastustuskyvyn synnyttämisen riskit ovat pieniä ja että niiden riski vahingoittaa ihmisiä tai aiheuttaa ympäristöhaittoja on vähäinen. Samalla niiden on oltava tehokkaita.

Tutkimusryhmä odottaa mallien tuottavan miljardeja mahdollisia ehdokkaita. Siksi seuraava vaihe on keskeinen: MIT:n Angela Koehler ja Broad Instituten Jaime Cheah johtavat suuren läpimenon seulontaa, jolla selvitetään, mitkä molekyylit vaikuttavat kohteisiinsa. Seulonnasta saadut tiedot palautetaan sitten laskennalliselle tutkimusryhmälle mallien parantamista varten. Näin syntyy iteratiivinen suunnittelu- ja testauskierros, jossa tekoälyn tuottamia tuloksia ei käsitellä valmiina rikkakasvien torjunta-aineina.

Kun ehdokasjoukkoja on rajattu, kolmas tutkimusryhmä arvioi kasvihuonekokeissa kunkin molekyylin toimintaa erilaisissa maatalousolosuhteissa. Ryhmää johtavat Neal Stewart ja Scott Lenaghan University of Tennessee -yliopistosta Knoxvillestä, Patrick Tranel University of Illinois -yliopistosta Urbana-Champaignista, Tim Willson UNC:stä sekä Robigon perustaja ja toimitusjohtaja Andee Wallace. Ensimmäisten RNA-häirintään (RNAi) perustuvien ehdokkaiden kasvihuonetestien odotetaan valmistuvan ohjelman ensimmäisen vuoden loppuun mennessä.

Uusien aineiden löytämisen rinnalla kehitetään kemikaalien hajotusta

Hankkeessa pyritään ratkaisemaan myös jo käytössä olevien kemikaalien aiheuttamia ongelmia. PLOW:n tutkijat suunnittelevat eläviä mikrobijärjestelmiä, joissa muokatut bakteerit ja sienet muuttavat maatalouskemikaaleja ja valmisteiden ainesosia biomassaksi ennen kuin aineet päätyvät ruokaan, maaperään tai vesistöihin. Menetelmän tarkoituksena on tarjota skaalautuva tapa vähentää ihmisten ja ympäristön altistumista.

Yhdessä PLOW-hankkeen uusien aineiden löytämiseen ja kemikaalien hajottamiseen keskittyvä työ vastaa kahta STREAM-ohjelman suunnitelmassa määriteltyä neljää teknistä painopistealuetta: tekoälyn avustamaa seuraavan sukupolven rikkakasvien torjunta-aineiden löytämistä sekä maatalouskemikaalien poistamista tai hajottamista. Kaksi muuta aluetta ovat tarkkuuteen perustuva ja kemikaaliton rikkakasvien torjunta, johon kuuluvat laserablaatio ja pienikokoiset autonomiset rikkakasvien kitkentälaitteet, sekä rikkakasvien torjunta-aineiden ja niihin liittyvien kemikaalien seurannan parantaminen. Yhdysvaltain terveys- ja sosiaaliministeriö käynnisti STREAM-ohjelman 17. elokuuta 2026. Ohjelma pyrkii suojelemaan maataloustyöntekijöitä, kuluttajia ja ympäristöä samalla, kun viljelykasvien sadot pidetään ennallaan.

Palkinnossa generatiivisen tekoälyn arvo sidotaan vaativaan kokeelliseen testiin: laajasta ehdokaskirjastosta on hyötyä vain, jos seulonnalla ja kasvihuonekokeilla löydetään maatalousolosuhteissa toimivia molekyylejä, jotka täyttävät kustannuksiin, vastustuskykyyn ja turvallisuuteen liittyvät vaatimukset. PLOW-hankkeen hajotustyössä keskitytään ongelman toiseen puoleen: tavoitteena on vähentää altistumista nykyisille maatalouskemikaaleille samalla, kun uusia vaihtoehtoja kehitetään.