Проблемы со здоровьем растений традиционно определяют по внешним признакам. Когда внешние признаки проявляются, уже слишком поздно: как минимум потеряется часть урожая, а может и весь урожай.
С болезнями вообще все плохо. Даже опытный фитопатолог не всегда определит по внешнему виду, что именно убивает посадки и как с этим бороться. Поэтому образцы тканей отправляют в лабораторию, где возбудителя выращивают в чашке Петри и определяют под микроскопом. Это тоже не всегда получается и занимает до месяца.
В последние десятилетия появились молекулярные методы диагностики болезней растений. Они полагаются на два принципа: иммунохимический анализ и анализ ДНК. За счет большей эффективности эти методы получили широкое распространение. Однако они все еще требуют квалифицированного персонала, пробоподготовки, часто целой лаборатории. Они нередко дают ложноположительные результаты. Эти методы не годятся для быстрой, точной и дешевой диагностики в полевых условиях.
Хороший метод определения болезней — с помощью биосенсоров. Биосенсор состоит из двух основных элементов: узнающего и преобразующего. Узнающий элемент реагирует с антигенами или ДНК возбудителя болезни. Преобразующий элемент переводит сигнал в форму, которую проще измерить: электрический ток или цветную реакцию. Получается точный экспресс-тест, который помещается в карман и не требует навыков химического анализа.
Биосенсор всем хорош, но это инвазивный и узкоспециализированный инструмент; он требует ручных манипуляций и не распознает абиотические стрессы: голод, засоление, обезвоживание. Поэтому Гивон Ли с соавторами создали носимый патч-монитор, который прикрепляется прямо к растению и дистанционно показывает ряд нарушений физиологии и наличие болезней.
Патч — гибкий квадратик 3 сантиметра в длину. На нем расположены датчики из серебряных нанопроволок. Они регистрируют семь параметров: влажность и температуру поверхности листа, влажность окружающей среды и четыре типа летучих органических веществ, выделяемых листом.
Проверяли патч на тепличном томате. Растения заразили тремя патогенами: вирусом бронзовости томата, грибом альтернарией и грибоподобным организмом фитофторой. Ещё их подвергали механическим повреждениям, засухе, чрезмерному поливу, засолению и недостатку света. Анализ данных с датчиков показал, что патч определяет и различает все упомянутые стрессоры.
Заболевание альтернариозом патч зафиксировал на второй день после заражения, бронзовостью — на четвертый день. Молекулярными методами эти заболевания на такой стадии не определить, они отстают на 2−3 дня. Видимые симптомы альтернариоза проявляются у томатов на 4 день после заражения, бронзовости — на 14 день.
Хотя сигнал о заражении ценен сам по себе, есть глубокая проблема: если патч что-то зарегистрировал, это не значит, что надо немедленно обрабатывать растения пестицидами. Такие решения принимают в рамках интегрированной системы защиты растений. Чтобы соотнести показания датчиков с реальным уровнем угрозы, нужны дополнительные исследования.
Другая проблема — сможет ли патч определять возбудителей хотя бы до рода, а не до царства, как это сделали в статье. Скорее нет. Так что молекулярная диагностика в обозримом будущем никуда не денется.
Технология ещё далека от коммерческого применения. Датчики и алгоритмы анализа данных необходимо тщательно протестировать в разных условиях выращивания. Авторы хотят сделать патч мельче, гибче, надежней. В будущем его нужно будет превратить в самостоятельное устройство с батареей и беспроводным передатчиком.
Несмотря на свое зачаточное состояние, носимые девайсы для растений имеют огромный потенциал для сельского хозяйства. Они помогут глубже автоматизировать процессы выращивания, вовремя исправлять ошибки агротехники и лечить болезни до того, как они нанесут ощутимый урон.
