Modelos computacionais auxiliam na previsão de resistência aos fungicidas

Em 2002, quando foi detectada a resistência dos fungos Septoria tritici às estrobilurinas, um grupo de moléculas com ação fungicida, uma grande preocupação se iniciou. Atualmente, mutações genéticas já bem difundidas entre as pragas fizeram com que o controle utilizando esse tipo de molécula se tornasse pouco confiável.

A seleção de populações de pragas, sejam insetos, nematóides ou fungos é um processo que, de maneira geral, sempre ocorrerá. Dessa forma, a capacidade de prever a resistência é um objetivo importante da pesquisa.

Para reduzir a chance de seleção de patógenos resistentes às moléculas disponíveis, a orientação do Grupo de Ação para Resistência a Fungicidas (FRAG) é realizar o uso de moléculas com múltiplos modos de ação.

Apesar de diversos estudos buscarem avaliar melhor  efeito do uso conjunto de fungicidas, houve variabilidade nos resultados, o que torna necessário a realização de muitos ensaios de campo, ao longo de vários anos, para que seja possível obter conclusões firmes sobre como equilibrar os compromissos para a gestão da resistência. Contudo, é possível avaliar esses parâmetros de outra forma, através de modelos computacionais.

Um estudo financiado pelo Conselho de Desenvolvimento da Agricultura e Horticultura (AHDB) realizado na Rothamsted Research, tem usado um modelo que considera diversos parâmetros, o que permite a realização de numerosos cenários hipotéticos de maneira relativamente rápida e sem necessidade de orçamentos grandes para realizar testes em campo.

O estudo ainda está em andamento, porém já apresenta alguns resultados e conclusões sobre o efeito do número de aplicações e doses no desenvolvimento da resistência e ressalta a importância das medidas ligadas ao manejo integrado de pragas (MIP).

Fonte: Agropages, publicado em 11/09/2023

Fonte da imagem: Pixabay