La podredumbre carbonosa, causada por el hongo transmitido por el suelo Macrophomina phaseolina (Mp), representa una amenaza grave para la salud y el rendimiento de la soja a nivel mundial, y se desplaza hacia el norte con el cambio climático. La enfermedad prospera en condiciones secas y cálidas y puede devastar los cultivos antes de que aparezcan los síntomas. Ahora los investigadores han desarrollado mapas de riesgo de alta resolución que predicen dónde es más probable que se produzca la podredumbre carbónica, basándose en el suelo debajo de la superficie.
Macrophomina phaseolina (Tassi) Goid es un patógeno fúngico necrotrófico muy extendido que infecta una amplia variedad de plantas y causa enfermedades como la pudrición del tallo y la raíz y el tizón de las plántulas. En condiciones cálidas y secas, ataca a la soja en cualquier etapa de crecimiento, desde las plántulas hasta la madurez, causando senescencia precoz, clorosis y llenado anormal de las vainas. La muerte prematura de las plantas infectadas, con hojas viejas que permanecen adheridas a los pecíolos, se ve agravada por condiciones más cálidas y secas.
Debido a su capacidad de producir microesclerocios, el hongo patógeno es muy resistente en el suelo. Los microesclerocios pueden sobrevivir en el suelo o en los residuos de cultivos hasta 15 años y servir como una fuente importante de inóculo para las temporadas posteriores. Además de los microesclerocios, las semillas infectadas también contribuyen a la propagación del patógeno.
Uno de los principales problemas de la podredumbre carbonosa es que los síntomas sobre el suelo aparecen tarde en la etapa de crecimiento de la planta, lo que impide la detección y el manejo tempranos, que son los tipos de intervención más efectivos.
El estudio, publicado en la revista Phytopathology, fue dirigido por Horacio López-Nicora, profesor asistente de patología y nematología de la soja en la Universidad Estatal de Ohio, y Sandeep Mondal, investigador postdoctoral en el laboratorio de López-Nicora.
El equipo de investigación recogió muestras de suelo de 297 campos de soja en siete departamentos de Paraguay, una región clave productora de soja en América del Sur. Su análisis mostró que los niveles de patógenos eran más altos en la región sureste del país, donde los suelos tienden a ser más ácidos y ricos en arcilla.
“Usando el mapeo geoestadístico y el modelado predictivo, brindamos a los agricultores la capacidad de predecir el riesgo de enfermedades antes de que se convierta en un problema”, dijo López-Nicora.
Lo que hace que este enfoque sea tan efectivo es su naturaleza proactiva. En lugar de esperar a que aparezcan síntomas y se produzcan más daños, los mapas utilizan características mensurables del suelo, como el pH, el contenido de arcilla y la capacidad de intercambio catiónico, para evaluar el riesgo en todo el paisaje. Se encontró que estos parámetros eran fuertes predictores de las unidades formadoras de colonias Mp, y un pH más bajo mostró una correlación negativa significativa con la abundancia de hongos.
El equipo utilizó modelos de regresión espacial y geoestadística para identificar no sólo las áreas más vulnerables, sino también cómo Mp se agrupa en ciertas áreas en lugar de distribuirse uniformemente. Las estadísticas I de Moran, que miden la correlación espacial, confirmaron que la enfermedad exhibe patrones geográficos claros, algo que los métodos de estudio tradicionales a menudo pasan por alto.
La podredumbre por carbón no se propaga uniformemente por el campo. Aparece en condiciones adecuadas, y estas condiciones suelen estar ocultas en el suelo. Esta herramienta ayuda a identificar estas zonas de alto riesgo, afirmó Mondal.
Mapas de abundancia de unidades formadoras de colonias (UFC) interpoladas de Macrophomina phaseolina (Mp) utilizando A, kriging ordinario y B, co-kriging, respectivamente. Ambas superficies interpoladas se obtuvieron de 297 lugares de muestreo observados en siete departamentos de Paraguay. El gradiente de color de rojo a azul representa abundancia alta y baja de Mp. Fuente: Horacio D. Lopez-Nicora, 2025 The American Phytopathological Society.
La capacidad de identificar estos focos tiene implicaciones directas para la agricultura de precisión. Los resultados de este estudio acercan a los productores a enfoques específicos para controlar la podredumbre carbonosa: ajustar las fechas de siembra, rotar cultivos y aplicar enmiendas del suelo solo donde sea necesario. Esto reduce los costos de insumos innecesarios y ayuda a proteger el rendimiento de los cultivos en un clima cada vez más variable.
Emil Gluck-Thaler, profesor asociado de la Universidad de Wisconsin-Madison y coautor del estudio, afirmó: «Las implicaciones van más allá de los productores individuales. Para los responsables políticos, el estudio ofrece una estrategia escalable para apoyar la seguridad alimentaria mediante la integración de datos del suelo y la predicción de enfermedades en los programas nacionales de protección de cultivos».
Lo que más nos entusiasma de esta investigación es su potencial para revolucionar nuestro enfoque en el manejo de enfermedades en la agricultura. No se trata solo de la soja ni de una sola enfermedad; es una demostración de cómo los datos espaciales y la edafología pueden transformar la agricultura en un sistema más predecible, eficiente y resiliente, afirmó López-Nicora.
El proyecto contó con contribuciones de investigadores de la Universidad de Wisconsin-Madison, la Universidad Nacional de Asunción y la Universidad Católica del Paraguay. Juntos, el equipo está sentando un precedente sobre cómo la colaboración internacional y el uso inteligente de datos pueden conducir a cambios significativos en la gestión de cultivos, en particular en regiones que enfrentan una creciente presión por el clima extremo y los patógenos transmitidos por el suelo.
Fuente: Sociedad Americana de Fitopatología.
