O Brasil se destaca como o maior produtor mundial de soja. Só na safra 2025/26, o país produziu 180,13 milhões de toneladas do grão, segundo a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).
Diante dessa importância econômica e alimentar, pesquisadores do Instituto de Biociências da Universidade de São Paulo (IB-USP) decidiram investigar como as mudanças climáticas, que vêm ganhando força nas últimas décadas, podem afetar a produção e a qualidade nutricional da soja.
Para isso, os cientistas analisaram dados sobre a composição dos grãos e cruzaram essas informações com três fatores associados às mudanças climáticas: aumento da temperatura, períodos de seca e maior concentração de dióxido de carbono (CO₂) na atmosfera. O objetivo era prever como esses elementos, atuando simultaneamente, alterariam o metabolismo da planta.
Os resultados chamaram atenção: as mudanças climáticas poderiam aumentar a produtividade da soja em cerca de 50%. Em compensação, a qualidade nutricional do grão cairia significativamente, com alterações importantes em sua composição.
A combinação dos três fatores reduziria em cerca de 20% a quantidade de amido presente na soja, o que diminui o valor energético do produto. Já o teor de proteínas cairia 6%, uma mudança relevante, considerando que a soja é uma importante fonte de proteína tanto para rações animais quanto para dietas vegetarianas e veganas.
Por outro lado, os pesquisadores observaram um aumento de 175% na concentração de aminoácidos, resultado que surpreendeu a equipe. Voltando para as aulas de biologia do ensino médio, os aminoácidos são moléculas orgânicas simples, que se unem para a formação de proteínas. Os cientistas ainda investigam quais impactos essa grande quantidade de aminoácidos pode causar na nutrição animal e humana.
Os resultados foram publicados no periódico científico Food Research International e se trata do primeiro estudo a estimar o impacto simultâneo desses três fatores climáticos sobre a soja.
Pesquisas anteriores já haviam mostrado que o aumento do CO₂ poderia proteger as plantas da redução da produtividade causada pela seca e altas temperaturas. No entanto, os três fatores nunca haviam sido calculados em conjunto.
“Eu esperava que os três fatores de estresse se anulassem e o crescimento da planta não se alterasse muito. Me surpreendeu o fato de ela crescer mais sob três fatores de pressão. Isso significa que a temperatura e o alto CO2 estão contribuindo para esse efeito, já que a seca, sozinha, faria a planta produzir menos”, afirmou Marcos Buckeridge, um dos autores do estudo, em comunicado.
A título de comparação, estudos prévios mostraram que, considerando apenas o aumento do dióxido de carbono, a produtividade da soja aumentaria 142%. Já o aumento isolado da temperatura reduziria a produção em 91%, enquanto a seca (considerada isoladamente) causaria uma queda de 60%.
Esses resultados mostram como a interação entre diferentes fatores climáticos é essencial para compreender os impactos reais das mudanças climáticas sobre a agricultura.
Um método de pesquisa inovador, com IA
Para chegar às conclusões, os cientistas utilizaram uma modelagem preditiva feita por inteligência artificial. Basicamente, é uma técnica estatística que analisa dados experimentais e realiza projeções estatísticas sobre cenários futuros. Os dados usados na modelagem foram produzidos pelos próprios pesquisadores, em experimentos científicos validados em laboratório.
Esse tipo de abordagem é importante porque experimentos que simulam simultaneamente aumento de temperatura, seca e elevação de CO₂ exigem estruturas tecnológicas extremamente complexas. Na USP, por exemplo, existem as chamadas “câmaras de topo aberto”, que contém as plantas e são capazes de manipular o ambiente, aumentando a temperatura, injetando gás carbônico e simulando seca nas plantas, por exemplo. A questão é que isso pode ser feito apenas de forma isolada ou em combinações de dois fatores. Utilizando somente essa tecnologia, seria impossível fazer um experimento triplo.
Por isso, a solução dos cientistas foi realizar os testes experimentais de forma individual e em pares, com os equipamentos disponíveis e, em seguida, usar a inteligência artificial para projetar as alterações desses três fatores climáticos de forma conjunta. É um processo complexo, e a IA não realiza a pesquisa sozinha. Na verdade, ela é utilizada como ferramenta pelos pesquisadores.
Agora, a próxima etapa da pesquisa é identificar quais genes da soja estão envolvidos nessas alterações metabólicas.
A expectativa é que os resultados possam ajudar no desenvolvimento de modelos agrícolas para cenários de mudanças climáticas. Além disso, espera-se que a metodologia também seja aplicada a outras espécies agrícolas.
Fonte: abril
