Wissenschaftler haben künstliche Intelligenz eingesetzt, um das Duftsignal zu verfolgen, mit dem weibliche Lilienmücken Männchen rufen, und die Methode könnte die Tür zu ähnlichen Signalen bei anderen Schädlingen öffnen. Die Arbeit stammt von einem Team bei INRAE, das mit Forschern der Université Côte d’Azur und der Nanjing Agricultural University in China zusammenarbeitet. Ihre Ergebnisse erscheinen in BMC Biology.
Die Lilienmücke, deren Raupen sich von Lilien ernähren, ist ein Schädling, der in Asien und Ozeanien vorkommt. Ihre erwachsene Form produziert ein chemisches Signal, das Partner anlockt, und dieses Signal war bisher nicht identifiziert worden. Der neue KI-Ansatz änderte das, und die Ergebnisse sind Teil des EXPLOR’’AE-Programms.
Was die KI tat
Das Team verwendete eine KI-basierte Methode, um nach dem Geschlechtshormon der Lilienmücke zu suchen. Pheromone sind Chemikalien, die Insekten freisetzen, um miteinander zu kommunizieren, und sie spielen eine große Rolle in Strategien zum Pflanzenschutz.
Die Methode ermittelte auch die olfaktorischen Rezeptoren, die mit diesem Signal verbunden sind. Diese Rezeptoren sind die Proteine im Körper des Insekts, die das Pheromon erfassen, sobald es sie erreicht. Das Auffinden beider zusammen ist das Gesamtpaket.
Warum das für Feldfrüchte wichtig ist
Pheromone sind zentral für bestimmte biologische Bekämpfungsstrategien, die zur Schädlingsbekämpfung eingesetzt werden, insbesondere in Frankreich. Indem sie das Signal verfolgen, das männliche und weibliche Lilienmücken zusammenbringt, können Forscher dieses Signal direkt ansprechen.
Das EXPLOR’AE-Programm soll neue Wege erkunden, um biologische Systeme zu verstehen, und dieses Ergebnis passt zu diesem Ziel. Die Veröffentlichung in BMC Biology bedeutet, dass die Arbeit in einer wichtigen Fachzeitschrift veröffentlicht wurde.
Wie das Signal gefunden wurde
Der KI-Ansatz machte die Entdeckung erst möglich. Anstatt sich auf herkömmliche Laborversuche zu verlassen, speiste das Team Daten durch maschinelle Lernalgorithmen, um das Molekül zu lokalisieren.
Die genauen Schritte des Prozesses werden nicht im kurzen Bericht detailliert beschrieben, aber die Einrichtung ist klar genug, um den Umfang der Leistung zu verstehen.
Was sich dadurch eröffnet
Die Methode ist nicht auf den Lilienfalter beschränkt. Der gleiche Ansatz kann auf andere Schädlinge angewendet werden, und die Veröffentlichung des Teams deutet darauf hin, dass sie bereits über den nächsten Schritt nachdenken.
Das ist der ganze Sinn von EXPLOR’AE. Das Programm zielt darauf ab, neues Wissen über biologische Systeme zu generieren, und diese Pheromonarbeit ist ein direktes Beispiel für diese Mission in Aktion.
Der praktische Nutzen
Strategien zum Pflanzenschutz, die auf Pheromonen basieren, werden bereits eingesetzt, und der französische Markt ist einer der wichtigsten. Die Identifizierung des Signals, das das Paarungsverhalten steuert, gibt Landwirten ein klareres Ziel.
Für Landwirte verspricht dies eine klarere Ausrichtung auf das Schädlingsverhalten. Für die Wissenschaft verspricht es eine schnellere Identifizierung von Signalen über ganze Familien von Insekten hinweg.
Das Geheimnis des Lilienfalters wurde von einem Algorithmus entlarvt, und der Rest der Natur ist wahrscheinlich voller ähnlicher Geheimnisse, die auf den richtigen Code warten, um sie zu knacken.
| Schädling | Bekanntes Pheromon | Neues Pheromon |
|---|---|---|
| Lilienfalter | Bisher nicht identifiziert | Nun über KI identifiziert |
Das Programm EXPLOR’AE konzentriert sich auf die Erforschung biologischer Systeme, und diese Arbeit über Pheromone zeigt, wie diese Erforschung in der Praxis aussehen kann. Die Methode selbst ist auf viele andere Schädlinge übertragbar.
Die französische Industrie für Pflanzenschutz ist bereits stark auf Pheromone angewiesen, und diese Arbeit stärkt diese Grundlage. Für Landwirte verspricht dies eine klarere Ausrichtung auf das Schädlingsverhalten. Für die Wissenschaft verspricht dies eine schnellere Identifizierung von Signalen über ganze Familien von Insekten hinweg.
Das Geheimnis des Lilienmottes wurde von einem Algorithmus aufgedeckt, und der Rest der Natur ist wahrscheinlich voller ähnlicher Geheimnisse, die auf den richtigen Code warten, um sie zu knacken.
Quelle: “Crop protection: A new method for understanding insect sexual communication,” Phys.org.
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