Група біологів в Австралії, відомій своїми інноваційними науковими розробками, створила унікальний сканувальний пристрій, здатний точно визначати рівень вмісту активних речовин у рослинах канабісу задовго до їхнього збору. І, ні, його призначення – – не вибір найкращих суцвіть для рекреаційного вживання. Цей винахід має визначальне значення для виробників медичного канабісу, адже їм необхідно знати, чи не перевищує рівень тетрагідроканабінолу (ТГК) – – психоактивного компонента, що викликає відчуття ейфорії – – встановлені законодавством норми. ТГК може міститися в різних продуктах – – від напоїв та їстівних форм до звичайних сигарет.
Фермери, які вирощують промислові коноплі, також потребують цієї інформації, оскільки їхні врожаї підлягають суворим обмеженням щодо вмісту ТГК. Доктор Аарон Філліпс з Університету Аделаїди, провідного навчального та дослідницького закладу в Аделаїді, столиці Південної Австралії, який очолив дослідження, опубліковане в авторитетному журналі “Industrial Crops and Products”, зазначає: “Можливість прогнозувати профіль канабіноїдів за тижні до збору врожаю має суттєві наслідки для виробництва канабісу, дозволяючи виробникам і селекціонерам покращувати якість продукції, скорочувати витрати та забезпечувати дотримання нормативних вимог”.
Завдяки цій розробці виробники можуть раніше виявляти та надавати пріоритет рослинам, які, як передбачається, матимуть оптимальний вміст канабіноїдів, уникаючи таким чином витрачання ресурсів на менш продуктивні екземпляри. Крім того, прогнози щодо вмісту канабіноїдів допомагають визначати найранніші оптимальні терміни збору врожаю, що максимізує кінцевий вихід продукції та мінімізує загальну тривалість циклу вирощування. Ці дані також стануть у пригоді дослідникам для класифікації та диференціації культиварів, допомагаючи селекціонерам обирати різноманітні батьківські рослини на ранніх стадіях розвитку без трудомісткого фенотипування.
Інноваційний підхід до аналізу рослин
Щоб спростити розуміння процесів, що відбуваються всередині цих рослин, команда розробила метод сканування листків, який працює з цілими віяловими листками та миттєво надає результати. Він усуває потребу в зрізанні зразків та їх лабораторному дослідженні за допомогою дорогих і трудомістких методів, таких як високоефективна рідинна хроматографія (ВЕРХ) або газова хроматографія з мас-спектрометрією (ГХ-МС), які також потребують використання небезпечних хімікатів. ВЕРХ – – це аналітичний метод, що дозволяє розділяти, ідентифікувати та кількісно визначати компоненти в суміші, тоді як ГХ-МС є потужною технікою для ідентифікації та кількісного аналізу летких органічних сполук.
Нова техніка називається гіперспектральне відбиття віялових листків (FLHR). Вона передбачає вимірювання по всьому покриву рослини протягом раннього та пізнього періодів цвітіння. Це здійснюється за допомогою спеціалізованого широкосмугового галогенного освітлення та спектрорадіометра – – своєрідного сканера – -, який вимірює точні кольори (довжини хвиль) світла, що відбивається. Це дозволяє пристрою “бачити” біохімічний склад всередині листка, не розрізаючи його. Команда використовує свій спектрорадіометр для збору даних у 2151 смузі довжин хвиль з невеликої ділянки листка для одного вимірювання.
У поєднанні з моделями машинного навчання, які шукають закономірності в спектральних даних сканування листків, що послідовно пов’язані з бажаними концентраціями канабіноїдів, технологія дослідників надійно прогнозує кінцевий вміст канабіноїдів у зрілій рослині.
Надійність та майбутні перспективи
Модель машинного навчання “навчається” на спектральному профілі листя рослини та фактичній концентрації канабіноїдів, яку врешті-решт виробляють її квіти. Щоб забезпечити надійність моделі, у дослідженні використовувалася схема перехресної валідації “залиши одного” (leave-one-out validation). Це означає, що модель тренувалася на даних майже всіх рослин в експерименті, а потім тестувалася на одній рослині, яку вона ніколи раніше не бачила. Цей процес повторювався для кожної з 70 рослин у дослідженні, щоб перевірити продуктивність моделі в реалістичних умовах.
Дослідники продовжуватимуть розвивати цю технологію, щоб охопити більше генотипів і перевірити найранішу точку в циклі росту, коли вона може точно прогнозувати вміст канабіноїдів у квітах під час збору врожаю. Вони також співпрацюють з німецькою фірмою Compolytics, що спеціалізується на спектральних сенсорах, над створенням компактної, ручної версії своєї системи FLHR, розміром зі сканер штрих-кодів у супермаркеті. Німеччина, відома своїми передовими технологіями та інженерними рішеннями, є ідеальним партнером для такої розробки. Доктор Філліпс додав, що однією з майбутніх цілей масштабування є “тестування нашого підходу з дронами, які зможуть сканувати поля конопель, щоб знаходити рослини, що перевищують законні порогові значення ТГК”.
