Le comunità biologiche sono in costante flusso. La composizione delle specie cambia, a volte in modo drammatico, poiché gli ecosistemi rispondono alle pressioni ambientali. Prevedere questi cambiamenti è fondamentale per comprendere le dinamiche ecologiche, dai sistemi naturali come il plancton oceanico agli ambienti ingegnerizzati come il microbioma intestinale umano o i processi biotecnologici. Ora, un nuovo modello meccanicistico, rigorosamente testato con alghe d’acqua dolce, dimostra una notevole capacità di prevedere come si evolveranno le comunità biologiche.
Il potere della modellazione meccanicistica
I modelli ecologici tradizionali spesso si basano su correlazioni statistiche, che possono essere inaffidabili. I modelli meccanicistici, tuttavia, si basano su principi biologici fondamentali: come le specie interagiscono, competono per le risorse e, infine, coesistono o scompaiono. Questo approccio offre il potenziale per previsioni più accurate. I ricercatori dell’Università di Costanza hanno ora convalidato questa promessa con un modello ampliato di risorse per il consumatore, pubblicando i loro risultati su Nature Communications.
Il team ha perfezionato le regole esistenti che governano la coesistenza delle specie, confermando l’elevata capacità predittiva del loro modello. Le implicazioni sono ampie: dalla previsione del futuro degli ecosistemi naturali all’influenza sullo sviluppo di comunità biologiche ingegnerizzate.
I metodi moderni consentono test rigorosi
Le basi teoriche di questa ricerca risalgono agli anni ’60. Allora perché solo ora è diventata possibile una validazione sperimentale completa? La risposta sta nell’avvento dell’automazione di laboratorio ad alto rendimento.
“I tentativi precedenti hanno mostrato un certo successo, ma uno studio veramente completo ha richiesto un numero enorme di esperimenti”, spiega Lutz Becks, professore di limnologia e autore principale dello studio. “Solo con attrezzature moderne potremmo completare tutto questo in un lasso di tempo ragionevole”.
La fase iniziale prevedeva la determinazione dei fabbisogni nutrizionali di diverse specie di alghe, richiedendo 864 esperimenti di crescita. Ogni monocoltura è stata preparata da un sistema robotico e i conteggi delle alghe sono stati automatizzati utilizzando un microscopio ad alto rendimento. Negli esperimenti che hanno coinvolto comunità miste, l’intelligenza artificiale ha contribuito a identificare le specie.
Convalida del modello: la previsione incontra la realtà
I dati di questi esperimenti sono stati utilizzati per perfezionare il modello esistente, incorporando l’utilizzo delle risorse come parametro chiave. I ricercatori hanno poi condotto altri 960 esperimenti, combinando specie di alghe in varie condizioni nutrizionali. Le previsioni del modello sono state confrontate con lo sviluppo della comunità osservato e i risultati sono stati sorprendenti: il modello meccanicistico ha previsto accuratamente la composizione delle diverse comunità.
Affinare le regole ecologiche
I ricercatori hanno utilizzato il loro modello anche per testare due regole ecologiche formulate dal biologo David Tilman. Queste regole stabiliscono che le specie in competizione per risorse limitate coesistono o si sostituiscono a vicenda, a seconda che siano limitate da risorse diverse e se ciascuna specie consumi una quantità maggiore della risorsa che ne limita la crescita.
Le simulazioni hanno rivelato che solo la prima regola – cioè che le specie devono essere limitate da risorse diverse – è universalmente valida. La seconda regola – cioè che le specie consumano una quota maggiore delle risorse che ne limitano la crescita – si applica solo quando le specie competono per risorse sostituibili, non per quelle essenziali.
“Dobbiamo sempre distinguere tra queste due classi di nutrienti quando applichiamo la regola”, spiega Zhijie Zhang, il primo autore dello studio.
Implicazioni per la protezione del clima
L’approccio sviluppato in questo studio verrà ora applicato a un progetto incentrato sul sequestro di CO₂ attraverso il fitoplancton. Questo progetto, sostenuto dalla Vector Stiftung, mira a sfruttare le comunità biologiche per mitigare il cambiamento climatico.
La capacità del modello di prevedere con precisione i cambiamenti degli ecosistemi offre un potente strumento per la gestione e la manipolazione dei sistemi biologici, dagli ambienti naturali ai processi biotecnologici ingegnerizzati. Questa ricerca segna un passo significativo verso una comprensione più predittiva e controllabile delle dinamiche ecologiche
