Tomato spotted wilt virus, nuovi sensori per monitorarlo

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Individuare rapidamente una pianta infetta può fare la differenza tra un problema circoscritto e un focolaio difficile da contenere. Questo vale soprattutto per le virosi, per le quali la gestione si basa principalmente sulla prevenzione, sul controllo dei vettori e sull’identificazione tempestiva delle piante colpite. Tra queste, il Tomato spotted wilt virus (TSWV) rientra tra le virosi più rilevanti per il pomodoro. Trasmesso soprattutto attraverso tripidi vettori, può determinare bronzature, maculature, necrosi, deformazioni, arresti della crescita e alterazioni dei frutti. La sintomatologia, tuttavia, non è sempre uniforme e può variare in funzione della cultivar, dello stadio di sviluppo della pianta, delle condizioni ambientali e della fase dell’infezione. Da qui l’interesse verso strumenti capaci di affiancare l’osservazione visiva e le analisi diagnostiche con un monitoraggio continuo e automatizzato della coltura. 

È proprio in questa direzione che si inserisce lo studio condotto da un gruppo di ricercatori del CNR e delle Università di Brescia e Torino, che ha utilizzato sensori di gas per distinguere piante di pomodoro sane da piante infettate da TSWV attraverso le variazioni dei composti organici volatili, o VOC, emessi dalla vegetazione. Il lavoro, pubblicato su Sensors and Actuators B: Chemical, punta a porre le basi per una rete di dispositivi compatti, relativamente economici e non invasivi che, distribuiti all’interno della serra, possano sorvegliare in modo continuo lo stato della coltura e segnalare eventuali anomalie nel comportamento delle piante. 

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Una rete di sensori per seguire l’infezione nel tempo

La sperimentazione è stata condotta utilizzando piante di Solanum lycopersicum cv. Marmande. Ogni sessione comprendeva otto piante: quattro inoculate con Tomato spotted wilt virus e quattro mantenute come controllo sano. A ogni pianta è stato associato un sensore dedicato, mentre temperatura, illuminazione e umidità sono state mantenute sotto controllo per limitare l’interferenza delle condizioni ambientali sulla risposta degli strumenti.

Per verificare questa possibilità, i ricercatori hanno lavorato su piante di pomodoro Solanum lycopersicum cv. Marmande. A tre settimane di età, una parte delle piante è stata inoculata con un isolato di TSWV, mentre le restanti sono state mantenute come controllo sano. Ogni prova comprendeva otto piante, quattro infette e quattro non infette. A ciascuna pianta è stato associato un dispositivo equipaggiato con un sensore di gas a semiconduttore di ossido metallico, o MOX. Si tratta di sensori che modificano la propria risposta elettrica quando entrano in contatto con determinate sostanze presenti nell’aria. I dati ottenuti dai sensori sono stati infine elaborati mediante differenti algoritmi di classificazione supervisionata, con l’obiettivo di verificare se il sistema fosse in grado di riconoscere automaticamente una pianta sana da una infetta.

Dopo circa una settimana il profilo delle piante infette cambia

Nelle prime fasi successive all’inoculazione, le differenze tra piante sane e infette sono risultate limitate. Tra 72 e 144 ore non sono infatti emerse variazioni particolarmente significative nella composizione dei composti volatili. Il quadro ha iniziato a cambiare successivamente. Nell’intervallo compreso tra circa 168 e 240 ore dall’inoculazione, le analisi hanno evidenziato  nelle piante infette un profilo volatile più intenso e complesso. Nelle piate utilizzate come controllo sono stati rilevati 19 picchi cromatografici, mentre nelle piante colpite gli stessi segnali risultavano generalmente più intensi e comparivano circa 43 picchi aggiuntivi. Tra i composti maggiormente rappresentati sono stati individuati benzaldeide e acetofenone. Quest’ultima, in particolare, è già stata associata alle emissioni derivanti da danni ai tessuti fogliari delle Solanaceae.

Non è però emersa una singola molecola utilizzabile come marcatore esclusivo del Tomato spotted wilt virus. La differenza tra pianta sana e infetta deriva piuttosto dalla variazione complessiva di una miscela formata da alcoli, aldeidi, chetoni, composti aromatici ed esteri. È proprio su questa variazione complessiva che si basa la risposta della rete di sensori.

Fino al 93% di accuratezza nel riconoscimento delle piante infette 

Analizzando l’andamento dei segnali, i ricercatori hanno osservato una separazione più evidente tra piante sane e infette soprattutto tra circa 175 e 325 ore dopo l’inoculazione. La capacità discriminante è risultata inoltre influenzata dall’alternanza luce-buio: durante il periodo di illuminazione alcune caratteristiche del segnale permettevano una distinzione più netta, mentre nelle ore di buio le differenze tendevano ad attenuarsi. Nel complesso, il sistema è riuscito a riconoscere le modificazioni associate all’infezione intorno alle 180-200 ore dall’inoculazione, quindi dopo circa una settimana.

I risultati ottenuti attraverso gli algoritmi di classificazione rafforzano questa prospettiva. Il modello migliore, basato sull’algoritmo K-nearest neighbors (KNN), ha raggiunto un’accuratezza del 93,1% nella distinzione tra segnali provenienti da piante sane e piante infette. Un dato promettente, ma che deve essere letto tenendo conto delle condizioni sperimentali. Il dataset utilizzato era infatti limitato, la prova è stata condotta in ambiente controllato e lo studio ha preso in esame una sola cultivar di pomodoro e uno specifico isolato virale.

Dalla diagnosi puntuale al monitoraggio continuo della serra

La ricerca non consegna quindi un nuovo sistema diagnostico già pronto per l’impiego commerciale, né uno strumento destinato a sostituire le analisi molecolari. Dimostra però qualcosa di particolarmente interessante. Un’infezione virale può produrre alterazioni del profilo volatile della pianta sufficientemente marcate da essere riconosciute attraverso una rete di sensori relativamente semplice. Prima di arrivare a questo risultato sarà necessario verificare quanto il sistema riesca a distinguere gli effetti di una virosi da quelli provocati da altri patogeni, carenze nutrizionali, stress idrici, temperature elevate o altre condizioni che modificano a loro volta il volatiloma della pianta. Il lavoro mostra comunque come anche ciò che una pianta emette nell’aria possa trasformarsi in un dato agronomico. Se la tecnologia riuscirà a mantenere la stessa capacità discriminante nelle serre commerciali, il monitoraggio dei VOC potrebbe affiancarsi agli strumenti già disponibili per individuare più rapidamente le anomalie e indirizzare in maniera più precisa i controlli fitosanitari.

Federica Del Vecchio
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