Nuevas tecnologías como las simulaciones computacionales y el silenciamiento de genes están transformando el desarrollo de herbicidas, haciéndolos más selectivos, eficientes y con menor impacto ambiental.
Los fitosanitarios son una herramienta estratégica para mantener la productividad agrícola. Según estimaciones globales, sin su uso, las pérdidas en cultivos comerciales podrían superar el 70% anual. Sin embargo, desarrollar un nuevo producto lleva tiempo, exige el análisis de más de 150.000 moléculas y puede costar casi 300 millones de dólares. A eso se suma un problema cada vez más frecuente: la aparición de malezas resistentes, lo que obliga a buscar nuevas formas de acción y tecnologías más precisas.
En este escenario, hay dos tendencias que están ganando terreno. Por un lado, el uso de herramientas digitales como el acoplamiento molecular para diseñar moléculas antes de fabricar fitosanitarios. Por otro, el silenciamiento génico, una estrategia que actúa sobre el ADN de las malezas en lugar de aplicar químicos tradicionales.
De la probeta a la computadora: el acoplamiento molecular
Tradicionalmente, la búsqueda de nuevos herbicidas era un proceso artesanal, basado en ensayos fenotípicos sobre plantas reales o en el cribado de productos naturales sin necesidad de conocer el blanco molecular. Aunque estos métodos fueron clave durante décadas, hoy se consideran costosos, lentos y a menudo poco precisos frente a las tecnologías modernas, que permiten una búsqueda más dirigida y eficiente.
En la actualidad es posible diseñar moléculas desde la computadora. Una de las tecnologías más prometedoras en este campo es el acoplamiento molecular (o molecular docking), que simula cómo se une una molécula -como un herbicida- a una proteína específica de la maleza. Algo así como probar una llave en muchas cerraduras hasta dar con la que encaja. En este caso, la “llave” es el herbicida, y la “cerradura”, la proteína que se busca bloquear para evitar que la maleza prospere.
Este enfoque se basa en modelos tridimensionales que analizan la complementariedad entre moléculas, considerando que tanto el herbicida como la proteína pueden modificar su forma para encajar mejor. Se usan algoritmos que prueban múltiples configuraciones y seleccionan la más estable según su energía de unión.
Estas simulaciones permiten anticipar aspectos fundamentales, como si la molécula será efectiva, si afectará solo a la maleza y no al cultivo, si podría inducir resistencia o si generará residuos no deseados. También permiten identificar blancos moleculares específicos mediante acoplamiento inverso, lo que ayuda a diseñar moléculas más selectivas y menos tóxicas desde el inicio. Todo esto se evalúa antes de producir una sola gota de herbicida, lo que reduce costos, acelera los tiempos y mejora la seguridad del desarrollo.
Si bien no reemplaza los ensayos biológicos, esta herramienta permite filtrar los mejores candidatos y anticipar problemas como resistencias por mutaciones en el sitio blanco. Al combinarse con inteligencia artificial y bases de datos estructurales públicas, el acoplamiento molecular acelera la creación de herbicidas más “verdes”, eficaces, sostenibles y adaptados a las nuevas exigencias regulatorias.
