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Os investigadores criaram uma “máquina do tempo” de ADN para analisar as mudanças ambientais num lago dinamarquês ao longo do século passado, revelando uma perda significativa de biodiversidade devido a poluentes e às alterações climáticas. Embora tenha havido alguma recuperação ecológica, a biodiversidade original do lago não pode ser totalmente restaurada.
A análise da IA mostra que os níveis de poluição, os eventos climáticos extremos e o aumento das temperaturas devastam a biodiversidade nos lagos de água doce.
IA e DNA: ferramentas para conservação
Cientistas realizaram a primeira prova de conceito de seu ADN 'máquina do tempo' para lançar luz sobre um século de mudanças ambientais num lago de água doce – incluindo o aquecimento das temperaturas e a poluição, levando à perda potencialmente irreversível de biodiversidade.
A sua abordagem, que utiliza IA aplicada à biodiversidade baseada no ADN, às variáveis climáticas e à poluição, poderia ajudar os reguladores a proteger os níveis de biodiversidade existentes no planeta, ou mesmo a melhorá-los.
Metodologia e Resultados da Pesquisa
Pesquisadores do Universidade de Birmingham, em colaboração com a Universidade Goethe em Frankfurt, utilizou sedimentos do fundo de um lago na Dinamarca para reconstruir uma biblioteca centenária de biodiversidade, poluição química e níveis de alterações climáticas. Este lago tem um histórico de mudanças bem documentadas na qualidade da água, tornando-o um experimento natural perfeito para testar a máquina do tempo da biodiversidade.
Amostragem de barcos na margem do lago. Crédito: Universidade de Birmingham
Publicando suas descobertas em 7 de novembro na revista e-Vida, os especialistas revelam que o sedimento mantém um registo contínuo de sinais biológicos e ambientais que mudaram ao longo do tempo — desde ambientes (semi)imaculados no início da Revolução Industrial até ao presente.
Uma nova abordagem para a preservação ambiental
A equipe usou DNA ambiental – material genético deixado por plantas, animais e bactérias – para construir uma imagem de toda a comunidade de água doce. Auxiliados pela IA, analisaram a informação, em conjunto com dados climáticos e de poluição, para identificar o que poderia explicar a perda histórica de espécies que vivia no lago.
A investigadora principal Luisa Orsini, professora de Biologia de Sistemas Evolutivos e Ómica Ambiental na Universidade de Birmingham e membro do Instituto Alan Turing, explicou: “Pegamos um núcleo de sedimento do fundo do lago e usamos dados biológicos dentro desse sedimento como um tempo máquina – olhando para trás no tempo para construir uma imagem detalhada da biodiversidade ao longo do último século com resolução anual. Ao analisar dados biológicos com dados sobre alterações climáticas e níveis de poluição, podemos identificar os factores que têm maior impacto na biodiversidade.
Uma figura que mostra o trabalho do estudo. Crédito: Niamh Eastwood e Professora Luisa Orsini
“Proteger todas as espécies sem impactar a produção humana não é realista, mas utilizando a IA podemos priorizar a conservação das espécies que prestam serviços ecossistémicos. Ao mesmo tempo, podemos identificar os principais poluentes, orientando a regulação dos compostos químicos com maior efeito adverso. Estas ações podem ajudar-nos não só a preservar a biodiversidade que temos hoje, mas potencialmente a melhorar a recuperação da biodiversidade. A biodiversidade sustenta muitos serviços ecossistémicos dos quais todos beneficiamos. Proteger a biodiversidade significa proteger estes serviços.”
Desafios e recuperação da biodiversidade
Os investigadores descobriram que poluentes como insecticidas e fungicidas, juntamente com aumentos na temperatura mínima (um aumento de 1,2-1,5 graus), causaram os maiores danos aos níveis de biodiversidade.
No entanto, o DNA presente no sedimento também mostrou que nos últimos 20 anos o lago começou a se recuperar. A qualidade da água melhorou à medida que o uso das terras agrícolas diminuiu na área ao redor do lago. No entanto, embora a biodiversidade global tenha aumentado, as comunidades não eram as mesmas que na fase (semi)imaculada. Isto é preocupante, uma vez que diferentes espécies podem prestar diferentes serviços ecossistémicos e, portanto, a sua incapacidade de regressar a um determinado local pode impedir o restabelecimento de serviços específicos.
Pesquisa prospectiva
Niamh Eastwood, autora principal e estudante de doutoramento na Universidade de Birmingham, disse: “A perda de biodiversidade causada por esta poluição e pelo aumento da temperatura da água é potencialmente irreversível. As espécies encontradas no lago há 100 anos e que foram perdidas nem todas poderão retornar. Não é possível restaurar o lago ao seu estado original, embora o lago esteja se recuperando. Esta investigação mostra que se não conseguirmos proteger a biodiversidade, grande parte dela poderá ser perdida para sempre.”
Jiarui Zhou, co-autor principal e professor assistente em Bioinformática Ambiental na Universidade de Birmingham, disse: “Aprendendo com o passado, nossos modelos holísticos podem nos ajudar a prever a provável perda de biodiversidade sob um 'business as usual' e outros cenários de poluição. Demonstrámos o valor das abordagens baseadas na IA para a compreensão dos fatores históricos da perda de biodiversidade. À medida que novos dados ficam disponíveis, modelos de IA mais sofisticados podem ser usados para melhorar ainda mais as nossas previsões sobre as causas da perda de biodiversidade.”
Em seguida, os investigadores estão a expandir o seu estudo inicial num único lago para lagos em Inglaterra e no País de Gales. Este novo estudo irá ajudá-los a compreender quão replicáveis são os padrões que observaram e, portanto, como podem generalizar as suas descobertas sobre poluição e alterações climáticas na biodiversidade dos lagos.
Referência: “100 anos de impacto antropogênico causam mudanças na biodiversidade funcional de água doce” por Niamh Eastwood, Jiarui Zhou, Romain Derelle, Mohamed Abou-Elwafa Abdallah, William A Stubbings, Yunlu Jia, Sarah E Crawford, Thomas A Davidson, John K Colbourne, Simon Creer, Holly Bik, Henner Hollert e Luisa Orsini, 7 de novembro de 2023, e-Vida.
DOI: doi:10.7554/eLife.86576