As emissões de metano dos ruminantes são mais poluidoras do que a indústria automóvel alertou a Greenpeace. Este é um dos problemas com que a agricultura animal se debate. A resolução está na mudança de alimentação, mas até agora não tem sido fácil encontrar uma saída que cumpra com todas as regras de segurança alimentar. Parece que um grupo de cientistas americanos está no caminho certo com recurso ao uso de inteligência artificial
O tema do metano produzido pelos animais ruminantes é um dos problemas da agricultura animal. No relatório “Reduzir o calor: Carregar no travão de emergência nos gigantes da carne e laticínios”, a Greenpeace Nórdica sustentou que as emissões estimadas de metano de 29 empresas do setor da carne e dos laticínios analisadas rivalizam com as das 100 maiores empresas mundiais do setor dos combustíveis fósseis, ou seja as emissões de metano de produtores de carne ultrapassam as dos combustíveis.
Numa comparação, a Greenpeace estima que os cinco maiores emissores de metano do setor da carne e dos laticínios – JBS, Marfrig, Minerva, Cargill e Dairy Farmers of América – excedem as emissões combinadas de metano comunicadas pelos grandes gigantes dos combustíveis fósseis, como a ExxonMobil, a Shell, a TotalEnergies, a Chevron e a BP, refere a LUSA.
Os números são claros: as emissões entéricas de metano causadas por vacas na pecuária, representam cerca de 33% da agricultura dos EUA e 3% do total de emissões de gases com efeito de estufa daquele país. Segundo a ONG, é possível abrandar significativamente o aquecimento climático durante o nosso tempo de vida com uma transição justa do sistema alimentar que reduza a produção industrial de carne e laticínios, aumentando a alimentação à base de vegetais. Um grupo de cientistas americanos resolveu começar a estudar como dar a volta a este problema.
“Desenvolver soluções para lidar com as emissões de metano da agricultura animal é uma prioridade crítica. Os cientistas continuam a usar estratégias inovadoras e baseadas em dados para ajudar os produtores de gado a atingir metas de redução de emissões que protegerão o meio ambiente e promoverão um futuro mais sustentável para a agricultura”, disse o administrador do Serviço de Pesquisa Agrícola (ARS) do USDA e da Universidade de IOWA (ISU), Simon Liu.
Uma dessas soluções inovadoras começa no estômago da vaca, onde microrganismos contribuem para a fermentação entérica e fazem com que estas arrotem metano como parte dos processos normais de digestão. A equipa de cientistas encontrou um grupo de moléculas compostas capazes de inibir a produção de metano no maior dos quatro compartimentos estomacais da vaca, o rúmen — o primeiro compartimento responsável pela quebra de fibras vegetal ingerida durante o pastoreio, que pode ser testado para ajudar a mitigar as emissões de metano.
Uma molécula em particular, o bromofórmio, que é naturalmente encontrado em algas marinhas, foi identificada pela comunidade científica para demonstrar propriedades que podem resultar na redução da produção de metano entérico do gado em 80-98 por cento quando administrado ao gado. Infelizmente, o bromofórmio é conhecido por ser um carcinógeno, limitando seu uso potencial em gado por razões de segurança alimentar. Portanto, os cientistas continuam a procurar moléculas com potencial semelhante mas sem riscos para a saúde. No entanto, esse tipo de pesquisa tem como principais desafios de ser especialmente demorada e cara.
Porém, uma equipa de cientistas da Unidade de Pesquisa em Gestão de Nutrientes Pecuários da ARS e do Departamento de Engenharia Química e Biológica da ISU combinou IA generativa com grandes modelos computacionais para dar início à busca por moléculas semelhantes ao bromofórmio que podem fazer o mesmo trabalho sem toxicidade.
“Estamos a utilizar simulações moleculares avançadas e IA para identificar novos inibidores de metano com base nas propriedades dos já investigados anteriormente [como o bromofórmio], mas que são seguros, escaláveis e têm um grande potencial para inibir emissões de metano”, disse Matthew Beck, um cientista de animais que trabalhava com a ARS na época em que o estudo foi concluído e agora está no Departamento de Ciência Animal da Texas A&M University. “A Iowa State University lidera o trabalho de simulação de computador e IA, enquanto a ARS assume o comando na identificação de compostos e testes de verdade usando uma combinação de estudos in vitro [laboratório] e in vivo [gado vivo].”
Bancos de dados disponíveis publicamente que continham dados científicos recolhidos de estudos anteriores sobre o rúmen das vacas foram usados para construir grandes modelos computacionais. A IA, junto com esses modelos, foi usada para prever o comportamento de moléculas e identificar aquelas que podem ser testadas posteriormente num laboratório. Os resultados dos testes de laboratório alimentam os modelos de computador para que a IA faça previsões mais precisas, criando um processo de loop de feedback conhecido como rede neural de gráfico.
” A nossa rede neural gráfica é um modelo de aprendizagem da máquina, que aprende as propriedades das moléculas, incluindo detalhes dos átomos e das ligações químicas que os mantêm unidos, enquanto retém informações úteis sobre as propriedades das moléculas para nos ajudar a estudar como elas provavelmente se comportarão no estômago da vaca”, explica o professor assistente da ISU, Ratul Chowdhury . “Estudamos a sua impressão digital bioquímica para identificar o que as faz fazer o trabalho com sucesso, em oposição às outras cinquenta mil moléculas que estão à espreita no rúmen da vaca, mas não impedem ativamente a produção de metano.”
“Este estudo demonstrou com sucesso que quinze moléculas que se agrupam muito próximas umas das outras no que chamamos de ‘espaço de inibição de metanogênese funcional’, o que significa que elas parecem conter o mesmo potencial de inibição de metano entérico, similaridade química e permeabilidade celular que o bromofórmio”, acrescentou Chowdhury.
Os cientistas acreditam que a IA pode desempenhar um papel significativo na compreensão de como moléculas conhecidas interagem com proteínas e a comunidade microbiana do rúmen e, assim, descobrir novas moléculas e interações potencialmente importantes dentro do microbioma do rúmen. Esse tipo de modelagem preditiva pode ser particularmente útil para nutricionistas de animais.
“Existem outras estratégias promissoras atualmente disponíveis para mitigar as emissões entéricas de metano, mas as soluções disponíveis são relativamente limitadas”, disse o líder de pesquisa do USDA-ARS, Jacek Koziel . “É por isso que combinar IA com pesquisa de laboratório, por meio de refinamento interativo, é uma ferramenta científica valiosa. A IA pode acelerar a pesquisa e esses vários caminhos que nutricionistas, investigadores e empresas de animais podem seguir para nos aproximar de uma meta muito ambiciosa de limitar as emissões de gases de efeito estufa e ajudar a mitigar as mudanças climáticas.”
Esta análise foi conduzida para mostrar uma estimativa de custos potenciais e armadilhas previsíveis desta pesquisa. Esta estimativa pode ser usada para orientar a tomada de decisão sobre investimentos para que este tipo de investigação seja feita inteiramente num laboratório.
Chowdhury, Beck e Koziel são coautores do artigo publicado na Animal Frontiers , junto com Nathan Frazier (ARS) e Logan Thompson (Kansas State University). Mohammed Sakib Noor, um aluno de pós-graduação da ISU, está trabalhando com Chowdhury para desenvolver as redes neurais de grafos.
