La Academia Nacional de Ciencias felicita a Schnabel por su trabajo pionero

La Academia Nacional de Ciencias ha otorgado al genetista de plantas de Husker, James Schnabl, uno de sus más altos honores por sus numerosos logros en la ciencia vegetal.
"Las innovaciones pioneras de Schnable en genómica vegetal, genética cuantitativa y fenotipado están cambiando la forma en que entendemos, mejoramos y sustentamos los principales cultivos del mundo", dijo la organización al otorgarle el Premio NAS de Ciencias Agrícolas y Alimentarias 2026. El honor viene con una medalla y un premio de 100.000 dólares.
El premio reconoce la investigación realizada por un científico estadounidense a mitad de su carrera que "ha hecho una contribución destacada a la agricultura o a la comprensión de la biología de una especie que es de fundamental importancia para la agricultura o la producción de alimentos". Los ganadores anteriores del premio son líderes reconocidos internacionalmente en campos que incluyen la investigación genómica de plantas y animales, la seguridad alimentaria, el bienestar animal y la salud de los polinizadores.
Schnabl, presidente de Nebraska Maize y profesor de agronomía y horticultura, ha sido pionero y ha colaborado en una serie de proyectos de investigación emblemáticos, incluido el mapeo completo del genoma del maíz; proceso dramáticamente acelerado para identificar las funciones de los genes del maíz; y un proyecto en curso para desarrollar el primer gemelo digital de un campo de maíz.
Estos proyectos, que implican una colaboración interdisciplinaria avanzada, llenan vacíos clave en la comprensión científica y brindan oportunidades para desarrollar híbridos más robustos y adaptables mediante el mejoramiento o la edición de genes.
El impacto práctico en el sector agrícola es el eje central del trabajo de Schnable.
"Trabajamos de manera muy colaborativa con personas de muchas disciplinas diferentes, de diferentes partes de Estados Unidos", dijo. "Nuestro equipo siempre tiene que estar muy concentrado en: ¿importa? ¿Cuál será el impacto?".
La investigación de Schnable sobre genética vegetal y mejoramiento de cultivos, incluidos maíz y sorgo, incorpora tecnologías y capacidades de ingeniería, inteligencia artificial y estadística. Su trabajo brinda a los productores información sobre la salud de los cultivos y variedades mejoradas que requieren menos fertilizantes y brindan mayor tolerancia al estrés.
Ha fundado tres empresas en bioinformática, agricultura resiliente al clima y agronomía de precisión, recaudando más de 7 millones de dólares en financiación de capital ángel y de riesgo.
Sus premios de investigación han superado los 30 millones de dólares en financiación de varias agencias y organizaciones gubernamentales, incluida la Fundación Nacional de Ciencias, el Departamento de Energía de EE. UU., el Departamento de Agricultura de EE. UU., la Fundación de Investigación Agrícola y Alimentaria, empresas del sector privado y organizaciones no gubernamentales. Muchos de sus proyectos forman parte del Centro para la Innovación en Ciencias Vegetales de la Universidad de Nebraska-Lincoln, conocido por su trabajo interdisciplinario en investigación avanzada en ciencias agrícolas y alimentarias.
Schnabel es el investigador más joven en recibir el premio NAS. Los homenajeados anteriores provienen de universidades como Cornell, Stanford y UC Davis, lo que refleja cómo la universidad está "compitiendo por encima de nuestra categoría de peso" en esta área de la ciencia, dijo. Muchos de sus antiguos alumnos y posdoctorados ahora enseñan en universidades de EE. UU. y el extranjero, y otros trabajan en importantes empresas de semillas y nuevas empresas de tecnología agrícola.
Su carrera en Nebraska siguió una trayectoria ambiciosa. Formado en genómica vegetal, ha ampliado su conjunto de habilidades de maneras cada vez más amplias. Desarrolló un programa de investigación adicional centrado en el fenotipado de plantas después de que el Campus de Innovación de Nebraska realizara inversiones estratégicas en tecnologías avanzadas de sensores y invernaderos. Este trabajo se basa en su experiencia previa en investigación genómica en colaboración con informáticos, estadísticos y expertos en aprendizaje automático.
Unos años más tarde se trasladó a los campos de maíz.
"Pasé de ser alguien que simplemente trabajaba en una computadora a alguien que también cultivaba plantas en un invernadero y usaba computadoras para analizar las imágenes", dijo. "Ahora mi equipo maneja una sembradora de cuatro hileras y un tractor, con pruebas de campo en todo el estado, y me preocupa el rendimiento de los granos, la presión de las malezas y las precipitaciones".
Como resultado, se convirtió en "el tipo en esa interfaz entre la biología y la agronomía, la ciencia de datos y la inteligencia artificial, y el tipo que puede crear los conjuntos de datos correctos, hacer las preguntas correctas y traer colaboradores de ambos mundos para abordar los desafíos realmente grandes", dijo Schnabl.
Esos desafíos, como identificar genes específicos en el maíz o desarrollar nuevas técnicas para mejorar la tolerancia a la sequía, siguen siendo difíciles, pero Schnable se anima porque "estamos llegando al punto en el que hay cosas que realmente podemos hacer mejor".
Incluso en la era actual de la alta tecnología, caminar directamente por el campo y medir las plantas a mano sigue siendo importante. Pero este trabajo puede ser realizado cada vez más eficientemente por robots. Las imágenes satelitales de las condiciones detalladas del campo demuestran una sofisticación y un valor cada vez mayores. El coste del procesamiento de datos genéticos en la ciencia vegetal sigue cayendo.
"En los últimos cinco años, el costo de medir el ARN (detalles genéticos) de cada planta de maíz ha pasado de 200 dólares a quizás 30 dólares", dijo Schnable. "Muchas otras cosas se están volviendo más difíciles, pero la calidad de los datos está mejorando, el costo es menor y las herramientas para analizarlos también están mejorando. Es realmente emocionante vivir en una época en la que estas cosas mejoran cada año".

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