La aplicación de fungicidas, si bien es útil para controlar las enfermedades de las plantas, tiene limitaciones complicadas que pueden costarles a los productores tanto la tranquilidad como la cantidad de rendimiento.
por la Sociedad Americana de Fitopatología
Los patógenos de las plantas que de otro modo serían eliminados por los fungicidas pueden evolucionar para vengar a sus hermanos muertos, desarrollando una resistencia que hace que la dosis estándar de aplicación de fungicidas sea ineficaz.
Para retrasar la resistencia a los fungicidas, los productores comúnmente usan mezclas de fungicidas para tratar enfermedades fúngicas que limitan el rendimiento, según una extensa investigación que describe cómo construir estas mezclas. Sin embargo, esta investigación no se traduce completamente al escenario común del mundo real donde un fungicida ha estado disponible por más tiempo que el otro, lo que plantea la pregunta: ¿cuál es la estrategia óptima para la aplicación de mezclas de fungicidas cuando los niveles iniciales de resistencia a cada fungicida? ¿diferir de?
Para abordar esta pregunta, Nick Taylor y Nik Cunniffe de la Universidad de Cambridge en el Reino Unido construyeron una estrategia alternativa simple mediante el análisis de un modelo matemático que incorpora la reproducción sexual de patógenos, que rara vez se incluye en los estudios de modelado a pesar de su relevancia para la dinámica evolutiva. de patógenos fúngicos.
Su artículo, publicado recientemente en Phytopathology , aplica el modelo a una enfermedad económicamente importante, la mancha foliar por Septoria en el trigo, y proporciona un análisis extenso de su dinámica evolutiva.
Taylor y Cunniffe usan el modelo teórico y matemático para encontrar la estrategia óptima de manejo de enfermedades cuando difieren las frecuencias iniciales de resistencia a los dos fungicidas en la mezcla. El modelo demuestra que las recomendaciones de modelos anteriores para el manejo de la resistencia a los fungicidas no son óptimas y pueden fallar en diversas circunstancias del mundo real.
Por el contrario, su nueva estrategia es óptima incluso cuando las frecuencias de resistencia iniciales difieren y cuando los parámetros de fungicidas y la proporción de reproducción sexual de patógenos entre estaciones varían. Además, encuentran que la reproducción sexual de patógenos entre temporadas puede afectar la tasa de desarrollo de resistencia, pero no afecta cualitativamente la recomendación de estrategia óptima .
Si bien esto puede parecer complicado, Taylor comenta: «El aspecto más emocionante de esta investigación es la idea de que un problema tan complejo puede tener una solución muy simple. Aunque el manejo de la resistencia de patógenos a mezclas que contienen pares de fungicidas a los que los patógenos pueden adquirir resistencia potencialmente es difícil y compleja, la estrategia de gestión óptima funciona de manera confiable y es simple de enunciar: el programa de aplicación de fungicidas debe diseñarse de modo que la resistencia a ambos fungicidas esté equilibrada al final del programa».
En última instancia, su estrategia tiene como objetivo equilibrar el control de enfermedades con el manejo de la resistencia al equilibrar la resistencia a ambos fungicidas hasta que la resistencia haya aumentado tanto que el programa fracase.
Esta recomendación de estrategia es robusta a las variaciones en los parámetros que controlan la epidemiología de los patógenos y la eficacia de los fungicidas, y una vez que esta estrategia se verifique experimentalmente en el futuro, podría influir potencialmente en las recomendaciones de políticas relacionadas con el manejo efectivo de enfermedades agrícolas. Cunniffe espera «extender estas ideas para permitir modelos más complejos, incluida la resistencia a los fungicidas, así como estrategias de manejo de la resistencia que varían con el tiempo».
Más información: Nick P. Taylor et al, Manejo óptimo de resistencia para mezclas de fungicidas de alto riesgo: Robustez a la frecuencia inicial de resistencia y reproducción sexual de patógenos, Fitopatología (2022). DOI: 10.1094/PHYTO-02-22-0050-R
