As comunidades biológicas estão em constante fluxo. A composição das espécies muda, por vezes dramaticamente, à medida que os ecossistemas respondem às pressões ambientais. Prever estas mudanças é fundamental para a compreensão da dinâmica ecológica, desde sistemas naturais como o plâncton oceânico até ambientes projetados como o microbioma intestinal humano ou processos biotecnológicos. Agora, um novo modelo mecanicista, rigorosamente testado com algas de água doce, demonstra uma capacidade notável de prever como as comunidades biológicas irão evoluir.
O poder da modelagem mecanística
Os modelos ecológicos tradicionais baseiam-se frequentemente em correlações estatísticas, que podem não ser fiáveis. Os modelos mecanicistas, no entanto, baseiam-se em princípios biológicos fundamentais – como as espécies interagem, competem por recursos e, em última análise, coexistem ou desaparecem. Essa abordagem oferece potencial para previsões mais precisas. Pesquisadores da Universidade de Konstanz validaram agora esta promessa com um modelo expandido de recursos do consumidor, publicando suas descobertas na Nature Communications.
A equipa refinou as regras existentes que regem a coexistência de espécies, confirmando a elevada capacidade preditiva do seu modelo. As implicações são amplas: desde prever o futuro dos ecossistemas naturais até influenciar o desenvolvimento de comunidades biológicas projetadas.
Métodos modernos permitem testes rigorosos
A base teórica para esta pesquisa remonta à década de 1960. Então, por que uma validação experimental abrangente só agora se tornou possível? A resposta está no advento da automação laboratorial de alto rendimento.
“As tentativas anteriores mostraram algum sucesso, mas um estudo verdadeiramente abrangente exigiu um enorme número de experiências”, explica Lutz Becks, professor de limnologia e principal autor do estudo. “Somente com equipamentos modernos poderíamos concluir isso dentro de um prazo razoável.”
A fase inicial envolveu a determinação das necessidades nutricionais de diferentes espécies de algas, exigindo 864 experimentos de crescimento. Cada monocultura foi preparada por um sistema robótico e as contagens de algas foram automatizadas usando um microscópio de alto rendimento. Em experimentos envolvendo comunidades mistas, a inteligência artificial auxiliou na identificação das espécies.
Validação do modelo: a previsão encontra a realidade
Os dados destas experiências foram utilizados para refinar o modelo existente, incorporando a utilização de recursos como um parâmetro chave. Os pesquisadores conduziram então 960 experimentos adicionais, combinando espécies de algas sob várias condições nutricionais. As previsões do modelo foram comparadas com o desenvolvimento comunitário observado, e os resultados foram surpreendentes: o modelo mecanicista previu com precisão a composição das diferentes comunidades.
Refinando Regras Ecológicas
Os investigadores também usaram o seu modelo para testar duas regras ecológicas formuladas pelo biólogo David Tilman. Estas regras estabelecem que as espécies que competem por recursos limitados coexistem ou substituem umas às outras, dependendo se são limitadas por recursos diferentes e se cada espécie consome mais do recurso que limita o seu crescimento.
As simulações revelaram que apenas a primeira regra – que as espécies devem ser limitadas por recursos diferentes – é universalmente válida. A segunda regra – que as espécies consomem mais recursos que limitam o seu crescimento – só se aplica quando as espécies competem por recursos substituíveis e não por recursos essenciais.
“Devemos sempre distinguir entre estas duas classes de nutrientes ao aplicar a regra”, explica Zhijie Zhang, primeiro autor do estudo.
Implicações para a proteção climática
A abordagem desenvolvida neste estudo será agora aplicada a um projeto focado no sequestro de CO₂ através do fitoplâncton. Este projeto, apoiado pela Vector Stiftung, visa alavancar as comunidades biológicas para mitigar as alterações climáticas.
A capacidade do modelo de prever com precisão as mudanças nos ecossistemas oferece uma ferramenta poderosa para gerenciar e manipular sistemas biológicos, desde ambientes naturais até processos biotecnológicos projetados. Esta pesquisa marca um passo significativo em direção a uma compreensão mais preditiva e controlável da dinâmica ecológica
