Desarrollan una nueva aplicación de CRISPR para romper las barreras de rendimiento en cultivos

Las regiones reguladoras de mutaciones varían los rasgos de rendimiento de la forma en que un interruptor de regulador controla una bombilla de luz.

Los científicos del Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) han aprovechado el poder aún no explotado de la edición del genoma para mejorar los cultivos agrícolas. Utilizando el tomate como ejemplo, han movilizado la tecnología CRISPR / Cas9 para generar rápidamente variantes de la planta que muestran un amplio continuo de tres características separadas, importantes desde el punto de vista agrícola: tamaño del fruto, arquitectura ramificada y forma general de la planta. Todos son componentes principales para determinar cuánto va a producir una planta. El método está diseñado para trabajar en todos los alimentos, piensos, y los cultivos de combustible, incluidos los alimentos básicos de arroz, maíz, sorgo y trigo.

“Las tasas actuales de aumento del rendimiento de los cultivos no satisfarán las futuras demandas agrícolas del planeta a medida que crezca la población humana”, dice el profesor de CSHL, Zachary Lippman, quien dirigió la investigación. “Una de las limitaciones más severas es que la naturaleza no ha proporcionado suficiente variación genética para que los agricultores trabajen, especialmente para los rasgos de rendimiento más importantes que pueden involucrar docenas de genes. Nuestro laboratorio ha utilizado la tecnología CRISPR para generar variación genética novedosa que puede acelerar la mejora de los cultivos y hacer sus resultados más previsibles “.

Los experimentos del equipo, publicados hoy en Cell, implican el uso de CRISPR “tijeras” para hacer múltiples cortes dentro de tres secuencias del genoma del tomate conocidas como promotores – áreas de ADN cerca de genes asociados que ayudan a regular cuándo, dónde ya qué nivel ” “los genes son activos durante el crecimiento. De esta manera, generando múltiples conjuntos de mutaciones dentro de cada una de estas regiones reguladoras, los científicos fueron capaces de inducir una amplia gama de cambios en cada uno de los tres rasgos objetivo.

“Lo que demostró con cada uno de los rasgos”, explica Lippman, “fue la habilidad de usar CRISPR para generar nueva variación genética y de rasgos que los agricultores pueden usar para adaptar una planta a las condiciones. el regulador de intensidad controla una bombilla. “

Mediante el uso de CRISPR para mutar las secuencias reguladoras – los promotores de los genes de “rendimiento” pertinentes en lugar de los propios genes – el equipo CSHL encuentra que pueden lograr un impacto mucho más sutil en los rasgos cuantitativos. El ajuste de la expresión génica en lugar de suprimir o inactivar las proteínas que codifican es muy probable que beneficie a la agricultura comercial debido a la flexibilidad que dicha variación genética proporciona para mejorar los rasgos de rendimiento.

“La cría tradicional implica un gran tiempo y esfuerzo para adaptar las variantes beneficiosas de genes relevantes a las mejores variedades, las cuales deben ser mejoradas continuamente cada año”, dice Lippman. “Nuestro enfoque puede ayudar a superar esta limitación generando y seleccionando directamente las variantes más deseables que controlan la actividad génica en el contexto de otras mutaciones naturales que benefician la cría. Ahora podemos trabajar con el ADN nativo y mejorar lo que la naturaleza ha proporcionado, lo que creemos pueden ayudar a romper las barreras de rendimiento “.

Cada una de las zonas mutadas crea lo que se conoce como loci de rasgo cuantitativo (QTL). En cualquier planta, las QTL han surgido naturalmente durante miles de años, resultado de mutaciones espontáneas que causaron cambios sutiles en los rasgos de rendimiento. La búsqueda y la explotación de QTL de la naturaleza ha sido un objetivo de los fitomejoradores durante siglos, pero los más valiosos QTL – los que causan cambios sutiles en los rasgos – son raros. Lippman y su equipo ahora han demostrado que el QTL generado por CRISPR puede combinarse con el QTL existente para crear “conjuntos de herramientas” de variación genética que exceden lo que se encuentra en la naturaleza.

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