MIT Mendapatkan Dana hingga $52.9 Juta dari ARPA-H untuk Perancangan Herbisida dengan AI Generatif

MIT mengumumkan pada 10 November 2026 bahwa mereka akan memimpin proyek yang didukung oleh pendanaan hingga $52.9 juta dari ARPA-H, Badan Proyek Riset Lanjutan untuk Kesehatan AS, untuk merancang herbisida yang lebih aman dengan AI generatif dan mengembangkan sistem biologis yang menguraikan bahan kimia pertanian.

Proyek yang disebut Precision Learning for On-target Weed control (PLOW) ini merupakan bagian dari program Systems for Tracking and Resilience in Efficient Agricultural-input Management (STREAM) milik ARPA-H. Christopher Voigt, kepala Departemen Teknik Biologi MIT, adalah peneliti utama, sementara MIT bertindak sebagai penerima hibah utama. ARPA-H mencatat 18 September 2026 sebagai tanggal mulai hibah.

Mengapa Pengendalian Gulma Membutuhkan Bahan Kimia Baru

Proyek ini menyasar dilema dalam pertanian AS. Lebih dari 1 miliar pon herbisida digunakan setiap tahun untuk mencegah kehilangan hasil panen yang signifikan dan mendukung praktik regeneratif yang melindungi tanah. Namun, penggunaan berulang telah memungkinkan sebagian gulma mengembangkan mutasi yang membuatnya resistan. Glifosat menggambarkan tantangan ini: zat tersebut membunuh gulma dengan mengganggu sintase EPSP, enzim yang dibutuhkan tanaman untuk menghasilkan beberapa asam amino penting, sementara resistansi membuat mekanisme itu kurang efektif.

Kekhawatiran tentang kesehatan menambah satu batasan lagi dalam perancangan. Paparan herbisida dapat berkontribusi terhadap peningkatan risiko kanker, gangguan metabolisme dan endokrin, serta dampak buruk lainnya, menurut pengumuman MIT. Pekerja pertanian dapat terpapar akibat penggunaan herbisida yang sering, sementara banyak penduduk AS terpapar dalam jumlah kecil melalui makanan dan air minum. Karena itu, selain kemampuan membasmi gulma, penelitian ini juga memasukkan dampak buruk terhadap manusia dan lingkungan sebagai kriteria pemilihan kandidat.

Keamanan pasokan menjadi tujuan lain. Alternatif yang dikembangkan dimaksudkan untuk mengurangi ketergantungan AS pada fosfor impor, bahan penting dalam glifosat. Voigt mengatakan bahwa kombinasi resistansi dan rantai pasokan bahan baku yang tidak terjamin dapat membuat negara itu kekurangan bahan kimia pertanian yang “sangat penting untuk menghasilkan panen yang tinggi dan harga yang terjangkau seperti yang kini dinikmati Amerika Serikat.”

AI Generatif Dipadukan dengan Penyaringan Eksperimental

Kelompok riset pertama PLOW akan membangun model yang mengusulkan senyawa kimia atau molekul RNA interferensi kecil (siRNA) untuk mengganggu enzim tanaman yang menjadi sasaran glifosat dan herbisida lainnya. Connor Coley dan Regina Barzilay dari MIT serta Alexander Tropsha dari University of North Carolina akan memimpin pekerjaan ini. Model mereka dirancang untuk mengoptimalkan kandidat agar biaya sintesisnya rendah, risikonya kecil dalam memicu resistansi, dan risikonya rendah untuk membahayakan manusia atau merusak lingkungan, sekaligus tetap efektif.

Tim tersebut memperkirakan model akan menghasilkan miliaran kandidat potensial. Skala itu menjadikan tahap berikutnya sangat penting: Angela Koehler dari MIT dan Jaime Cheah dari Broad Institute akan memimpin penyaringan berkapasitas tinggi untuk menentukan molekul mana yang mencapai sasaran. Data penyaringan kemudian akan dikirim kembali ke kelompok komputasi untuk menyempurnakan modelnya, sehingga tercipta siklus perancangan dan pengujian berulang, alih-alih menganggap keluaran AI sebagai herbisida siap pakai.

Setelah kumpulan kandidat dipersempit, kelompok ketiga akan mengevaluasi setiap molekul dalam berbagai kondisi pertanian melalui penelitian di rumah kaca. Kelompok ini akan dipimpin oleh Neal Stewart dan Scott Lenaghan dari University of Tennessee di Knoxville, Patrick Tranel dari University of Illinois di Urbana-Champaign, Tim Willson dari UNC, serta pendiri dan CEO Robigo, Andee Wallace. Pengujian rumah kaca pertama terhadap kandidat awal berbasis interferensi RNA (RNAi) diperkirakan akan selesai pada akhir tahun pertama program.

Penemuan Dipadukan dengan Penguraian Bahan Kimia

Proyek ini juga menangani bahan kimia yang sudah digunakan. Para peneliti PLOW merencanakan sistem mikroba hidup yang menggunakan bakteri dan jamur hasil rekayasa untuk mengubah bahan kimia pertanian dan bahan dalam formulasi menjadi biomassa sebelum zat-zat tersebut mencapai pangan, tanah, atau perairan. Pendekatan ini dimaksudkan sebagai cara yang dapat diterapkan dalam skala besar untuk mengurangi paparan terhadap lingkungan dan manusia.

Secara keseluruhan, pekerjaan PLOW dalam penemuan dan penguraian mencakup dua dari empat bidang teknis dalam rencana program STREAM: penemuan herbisida generasi berikutnya dengan bantuan AI serta penghilangan atau penguraian bahan kimia pertanian. Bidang lainnya mencakup pengendalian gulma presisi dan nonkimia, termasuk ablasi laser dan mesin penyiang gulma otonom berukuran kecil, serta peningkatan pemantauan herbisida dan bahan kimia terkait. Departemen Kesehatan dan Layanan Kemanusiaan AS meluncurkan STREAM pada 17 Agustus 2026, dengan tujuan melindungi pekerja pertanian, konsumen, dan lingkungan sambil mempertahankan hasil panen.

Hibah ini mengaitkan manfaat AI generatif dengan pengujian eksperimental yang ketat: pustaka kandidat yang besar hanya berguna jika penyaringan dan penelitian di rumah kaca menemukan molekul yang berfungsi dalam kondisi pertanian sekaligus memenuhi batasan biaya, resistansi, dan keamanan. Pekerjaan PLOW dalam penguraian menangani sisi lain dari persoalan ini, dengan tujuan mengurangi paparan terhadap bahan kimia pertanian yang sudah ada sembari mengembangkan alternatif baru.