I microrganismi utilizzati come agenti di biocontrollo (Bca, dall'inglese biocontrol agents) quali funghi, batteri e virus, interagiscono con i patogeni delle piante attraverso molteplici meccanismi d'azione (parassitismo, antibiosi e competizione nei confronti del patogeno e/o induzione di resistenza nelle piante). Essendo degli organismi vivente, anche la loro efficacia è influenzata dalle dinamiche ambientali: temperatura e umidità sono considerati i fattori chiave, ma ad oggi le complesse relazioni tra i Bca e l'ambiente rimangono comunque difficili da prevedere e gestire. Questo ne complica l'utilizzo e l'efficacia in campo in quanto la loro efficacia può risultare altalenante se impiegati con gli stessi criteri usati per i prodotti di sintesi chimica.
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I modelli epidemiologici possono contribuire ad aumentare le conoscenze sugli agenti di biocontrollo e migliorare il loro impiego affinché diventino l'alternativa efficiente e sostenibile di cui l'agricoltura moderna ha bisogno.
Si parte dallo studio dell'epidemiologia, ovvero lo sviluppo della malattia nella popolazione, e si arriva alla creazione di modelli matematici in grado di aiutare a comprendere le interazioni complesse e dinamiche tra un patogeno bersaglio, la pianta ospite, i fattori ambientali e la popolazione dei Bca.
Questo innovativo argomento è stato trattato durante le lezioni del corso di alta formazione "Biosolution Academy" tenute da Vittorio Rossi, Giorgia Fedele e Tito Caffi dell'Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza. Uno degli obiettivi del corso, infatti, è proprio quello di approfondire le conoscenze delle dinamiche del sistema colturale in cui le biosoluzioni vengono inserite.
Come funzionano le epidemie: elementi chiave e loro dinamiche
L'epidemiologia è lo studio della distribuzione e della frequenza delle malattie e comprende, quindi, l'analisi delle cause, del progresso della malattia nello spazio e nel tempo e delle sue conseguenze.
L'epidemia è rappresentata da una serie di eventi che delineano il ciclo vitale (o biologico) del patogeno, quali:
- la quiescenza o sopravvivenza del patogeno in assenza di piante ospiti e/o in periodi stagionali avversi in cui il patogeno è presente ma non è attivo;
- la germinazione seguita dalla produzione dell'inoculo primario, generalmente originato dalla riproduzione sessuata e destinato alla preservazione del patogeno, e dalla sua diffusione nell'ambiente;
- la colonizzazione dell'ospite con penetrazione nei tessuti e loro invasione. È qui che compaiono i primi sintomi sulla pianta;
- l'evasione del patogeno dall'ospite, sotto varie forme.
A questo ultimo evento può seguire di nuovo la quiescienza nel caso di malattia monociclica o la germinazione delle spore del secondo inoculo nel caso di malattia policiclica.
A questo ultimo evento, infatti, può seguire di nuovo la quiescenza nel caso di una malattia monociclica (come la fusariosi della spiga del grano) oppure la germinazione delle spore del secondo inoculo (detto appunto, inoculo secondario) nel caso di una malattia policiclica (come il mal bianco della vite).
Le malattie monocicliche danno luogo ad un solo ciclo di infezione: la malattia cresce in base al tasso di infezione, cioè al numero di piante che si infettano nel tempo, che in questo caso dipende unicamente dall'inoculo iniziale formatosi alla fine ciclo d'infezione nella stagione precedente. La strategia migliore per controllare questo tipo di malattia è, pertanto, quella di ridurre il potenziale di inoculo.
Nelle malattie policicliche, invece, l'inoculo in grado di raggiungere la pianta ospite aumenta durante la stessa stagione con la formazione di un nuovo inoculo in quanto il ciclo infettivo si ripete più volte.
Modellistica: capire quando e come intervenire
Per interpretare e seguire un ciclo infettivo e per identificare il momento di maggior rischio per la coltura e quello migliore per intervenire si può usare un approccio di tipo meccanicistico per la creazione di un modello epidemiologico.
Un esempio di modello epidemiologico meccanicistico è quello generato dall'Università Cattolica del Sacro Cuore (leggi l'articolo scientifico) generale e flessibile che simula l'andamento nel tempo delle epidemie causate da un generico patogeno policiclico sulle parti aeree delle piante.
Il modello include tutti i parametri epidemiologici coinvolti nel ciclo di vita del patogeno, ovvero, la quantità di inoculo iniziale (y0), il tasso di infezione (r), il periodo di tempo (t) in cui il patogeno e le popolazioni ospiti interagiscono, ecc.
Diagramma relazionale del modello epidemiologico che simula una generica epidemia
Il modello è stato progettato per includere anche l'effetto delle principali azioni di gestione della coltura che influenzano i livelli di malattia: azioni politiche, strategiche e tattiche considerate a diversi livelli di complessità. Le attività politiche riguardano quelle azioni (a livello regionale, nazionale o internazionale) volte a gestire le malattie per diversi anni. Quelle strategiche vengono intraprese prima che la coltura sia in campo e coinvolgono la gestione dell'azienda per un periodo di alcuni anni o una stagione colturale e sono ad esempio, la scelta dell'agricoltura integrata o biologica o la scelta della varietà da seminare. Le azioni tattiche, invece, riguardano la gestione quotidiana della coltura e includono i trattamenti con prodotti fitosanitari (tempi di applicazione, prodotti e dosaggi), la fertilizzazione, l'irrigazione, il controllo delle erbe infestanti, ecc.
Le diverse operazioni di gestione costituiscono le "leve" per mezzo delle quali possiamo ridurre la malattia all'inizio della stagione colturale, diminuire la velocità con cui si diffonde o ridurre la sua durata. Tutti gli effetti dovuti alle azioni di gestione della malattia sono tradotti in variazioni nelle componenti epidemiologiche del modello che si esprimono come cambiamenti nella malattia finale.
I modelli epidemiologici hanno come fine quello di aiutare i ricercatori, gli studenti e i responsabili politici a comprendere come le loro decisioni di gestione influenzeranno le epidemie di malattie delle piante a diverse scale di complessità, soprattutto quelle comunemente raccomandate nell'ambito dei programmi di gestione integrata dei parassiti. Fornendo informazioni sui benefici delle azioni di gestione, il modello dovrebbe migliorare la gestione della malattia.
La dinamica degli agenti di biocontrollo studiata con i modelli
Il biocontrollo prevede l'uso di funghi, batteri, lieviti o virus, ovvero di Bca, che possono sopprimere i patogeni delle piante attraverso diversi meccanismi d'azione quali la competizione per i nutrienti o lo spazio, l'antibiosi, il parassitismo e la resistenza indotta della pianta ospite.
L'uso degli agenti di controllo biologico è molto vantaggioso se questi sono usati correttamente: hanno una buona efficacia, un basso rischio eco tossicologico, sono consentiti in agricoltura biologica e sono utili per la gestione delle resistenze.
Spesso la loro efficacia è maggiore in condizioni controllate come laboratori e serre piuttosto che in campo, questo perché i processi che influenzano l'efficacia dei Bca sono complessi. Essendo organismi viventi interagiscono in maniera dinamica con il patogeno bersaglio, la pianta ospite, le comunità microbiche nella fillosfera e l'ambiente fisico. Le condizioni ambientali variano molto nel campo e influenzano la sopravvivenza, l'insediamento, la crescita e l'attività del Bca.
È qui che entrano in gioco i modelli matematici, come strumento per aiutare a comprendere le interazioni complesse e dinamiche tra i vari protagonisti di una malattia.
All'Università Cattolica del Sacro Cuore, per esempio, hanno sviluppato un modello matematico generico, già esistente per il controllo delle malattie fogliari ma parametrizzato per il fungo patogeno Botrytis cinerea che attacca la vite (leggi l'articolo scientifico). Il modello può essere parametrizzato per diversi Bca tenendo conto dei diversi meccanismi d'azione.
In questo lavoro, il modello è stato utilizzato in tre tipi di clima per studiare gli effetti combinati sull'efficacia del Bca di quattro fattori: meccanismo d'azione, tempi di applicazione rispetto ai tempi dell'infezione del patogeno (preventivo vs curativo), requisiti di temperatura e umidità per la crescita del Bca e capacità di sopravvivenza del Bca.
Cosa hanno scoperto con l'uso di questo modello? I Bca più efficaci sono quelli in grado di crescere in un'ampia gamma di condizioni ambientali e condividono i requisiti di temperatura e umidità dell'agente patogeno bersaglio. Le condizioni ambientali sono risultati i fattori più importanti, influenzando il 90% dell'efficacia del biocontrollo.
Questa scoperta può aiutare a spiegare perché l'applicazione dei Bca si traduce spesso in un controllo incoerente del patogeno bersaglio sul campo rispetto all'ambiente controllato.
Esempio di utilizzo del modello epidemiologico in Plasmopara viticola
Prendendo in considerazione la peronospora della vite, si parte considerando l'inoculo primario, ovvero le zoospore originate dalle oospore svernanti, che penetra nei tessuti fogliari e causa infezione. Da qui si può calcolare la quantità di tessuto infetto, conoscere la durata del periodo di latenza e stimare il quantitativo di tessuto che passa dalla categoria di infezioni latenti a sporulanti fino ad avere il quadro totale del tessuto occupato dal patogeno.
Questa è una malattia policiclica e si sa che può produrre nuovo inoculo e causare nuove infezioni secondarie. Attraverso un tasso di sporulazione si può quindi calcolare l'inoculo secondario nella coltura.
Bisogna poi considerare che il sistema vigneto non è un sistema isolato dal mondo esterno e anche quello che accade nei vigneti adiacenti può contribuire allo sviluppo dell'epidemia. Oltre all'inoculo primario e secondario, quindi, si deve considerare l'inoculo proveniente dal vigneto adiacente che tuttavia non può essere stimato a livello quantitativo.
Complessivamente il modello è così: le componenti fondamentali dell'epidemia sono i 3 tipi di inoculo che possono essere gestite scomponendo l'intero sistema.
Da questo momento in poi qualsiasi attività per la gestione della malattia influenzerà le varie componenti del modello che siano mezzi fisici, chimici o biologici.
Per esempio fertilizzare e irrigare la coltura favorisce la crescita della pianta e l'aumento di biomassa che a sua volta influenza il microclima e la presenza di tessuto disponibile per l'infezione.
L'uso di un fungicida agisce su diversi stadi di sviluppo del patogeno e di conseguenza su diverse componenti dell'epidemia. Se è un fungicida di tipo preventivo ridurrà l'efficienza di infezione, se è curativo aumenterà il periodo di latenza, nel caso di un fungicida eradicante andrà a diminuire la capacità di sporulazione agendo direttamente sul periodo di infettività.
(Clicca sull'immagine per ingrandirla)
Se si utilizza un agente di controllo biologico con azione di induttore di resistenza, per esempio, questo agirà riducendo l'efficienza di infezione, il tasso di sporulazione e il periodo infettivo prolungando il periodo di latenza. E così via…
Biosolution Academy è il corso per la formazione di esperti di alto livello nello sviluppo di alternative ai prodotti chimici di sintesi per la difesa delle piante dagli organismi dannosi (biosolution). È organizzato dall'Università Cattolica del Sacro Cuore e si rivolge a dipendenti di aziende che producono e commercializzano biosolution, agronomi, consulenti e studenti.
Obiettivo di Biosolution Academy è quello di formare una nuova figura professionale, che guarda alle biosolution con una conoscenza profonda e trasversale. L'Academy sarà organizzata tramite una didattica innovativa ed esperienziale, con la collaborazione delle aziende del settore, delle migliori competenze dalla ricerca universitaria e dal mondo professionale.
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AgroNotizie è media partner del corso.
