Pesquisadores apontam que modelos de IA podem prever cruzamentos, padronizar perfis químicos e diminuir um processo que hoje leva até oito anos
Uma nova pesquisa sugere que a inteligência artificial pode transformar o melhoramento genético da cannabis, permitindo que cultivadores projetem novas variedades e acelerem o ciclo de desenvolvimento sem a necessidade de plantar uma única semente. Ao alimentar modelos de IA com marcadores genéticos, dados ambientais, medições de crescimento e análises químicas, os autores afirmam ser possível simular milhares de cruzamentos e antecipar resultados com alto grau de precisão.
Segundo os pesquisadores, essa abordagem pode reduzir drasticamente um processo que hoje leva entre seis e oito anos, além de melhorar a consistência química das plantas, um desafio recorrente para produtores comerciais. Eles destacam que a IA permite simulações iterativas e contínuas, aumentando a precisão na definição de perfis de canabinoides e terpenos.
O estudo, ainda não publicado em revista científica e disponível no ResearchGate, reforça o papel da metabolômica, área que cataloga compostos químicos produzidos por organismos vivos. A partir da correlação entre esses dados e informações genéticas, sistemas de IA conseguem prever como combinações específicas influenciam tanto o conteúdo químico quanto características agronômicas.
Ferramentas já consolidadas em grandes culturas agrícolas, como seleção genômica, regressão e redes neurais, passam a mapear padrões que relacionam variantes genéticas à produção de compostos como THC, CBG e outros canabinoides raros. Para a cannabis, isso significa a possibilidade de selecionar parentalidades com maior precisão e desenvolver variedades adaptadas a diferentes condições de cultivo.
Um dos principais desafios permanece no impacto do ambiente sobre a expressão química da planta. Alterações em luz, umidade, nutrientes ou temperatura podem modificar profundamente o resultado final. Os autores destacam que modelos de IA conseguem integrar esses fatores e prever o comportamento da planta em cenários variados, recurso relevante à medida que o cultivo se expande para diferentes regiões climáticas.
Instrumentos como cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massas, aliados a sistemas de imagem que monitoram densidade de tricomas ou respostas ao estresse, alimentam os modelos com dados que refinam continuamente as previsões. Isso abre caminho para variedades criadas não apenas por composição química, mas também por resistência e adaptabilidade.
A demanda por reprodutibilidade é central. Com mercados legais exigindo produtos consistentes e de alta qualidade, tecnologias de precisão se tornam essenciais para reduzir o tempo de desenvolvimento e maximizar produtividade e potência. Os autores, porém, alertam para limitações, como a qualidade dos dados disponíveis, a complexidade de traços poligênicos e entraves regulatórios que dificultam o acesso a informações, especialmente em países com restrições ao estudo da planta.
A discussão sobre genética da cannabis cresce em paralelo a preocupações sobre perda de biodiversidade. Pesquisas recentes indicam que a busca por plantas mais rápidas e ricas em canabinoides pode estar reduzindo a variedade genética global, fenômeno descrito como um estreitamento das linhagens disponíveis. Em resposta, iniciativas têm surgido para preservar cultivares tradicionais, como o programa financiado em 2022 pelo Departamento de Controle de Cannabis da Califórnia, com investimento de US$ 20 milhões.
O interesse também vem do poder público federal. Em 2018, um comitê do Senado dos Estados Unidos destinou recursos para o desenvolvimento de um banco nacional de genética da cannabis, reforçando o reconhecimento crescente da importância científica, econômica e cultural dessas variedades.