Volautomatisch de groei, ontwikkeling en het ziekteverloop van planten volgen met Helios

De groei en ontwikkeling van meer dan duizend planten volledig automatisch volgen en daarbij in beeld krijgen hoe micro-organismen de planten beïnvloeden. Dat kan nu dankzij Helios, een nieuwe onderzoeksinstallatie die onderdeel is van het Netherlands Plant Eco-phenotyping Centre (NPEC). Helios bestaat onder meer uit een groeikamer, een systeem van transportbanden, verschillende speciale camera’s en een 3D-laser-scanner. Onderzoeker Bart Schimmel neemt de installatie, die is gehuisvest in het NPEC-gebouw op het Utrecht Science Park, in gebruik met een experiment waarin hij bekijkt hoe de plantenziekteverwekker Bremia lactucae, veroorzaker van valse meeldauw, in een vroeg stadium en op een objectieve manier te ontdekken is in geïnfecteerde sla-plantjes.

Helios, waarmee waarnemingen gedaan kunnen worden die met het menselijk oog onmogelijk zijn, neemt plantenonderzoekers veel praktisch werk uit handen. Toch is het niet zo dat onderzoekers hun handen helemaal niet meer vies hoeven te maken. Want de plantjes moeten gezaaid worden en de potjes daarvoor gevuld. Ook hebben onderzoekers de optie om alle of een deel van de plantjes te infecteren met ziekteverwekkers, schimmels en bacteriën bijvoorbeeld, of om micro-organismen aan de potgrond toe te voegen om de gevolgen daarvan in kaart te brengen. Dit alles kan ook gedaan worden met genetisch gemodificeerde planten en/of micro-organismen, omdat binnen Helios alle veiligheidsmaatregelen genomen zijn om ervoor te zorgen dat deze niet ongewenst buiten de installatie terecht kunnen komen.

Lopende band

Zodra de plantjes eenmaal in Helios staan, gaat alles vanzelf en hoeven er in principe wekenlang geen mensenhanden meer aan te pas te komen. De planten staan het grootste deel van de tijd in een groeikamer, waar de omstandigheden zoals de temperatuur en luchtvochtigheid nauwkeurig gecontroleerd worden. Periodes met op zonlicht lijkend licht worden afgewisseld met donkere periodes, als dag en nacht.

Volgens een voorgeprogrammeerd schema verlaat iedere plant regelmatig, overdag maar ook ‘s nachts, de groeikamer om een volautomatische reis te maken door de installatie. Via een transportband komt de plant langs verschillende camera’s: een gewone camera die zichtbaar licht registreert, een camera die chlorofylfluorescentie meet, licht dat door bladgroenkorrels wordt teruggestraald tijdens het photosyntheseproces, en een camera die een voor ons onzichtbaar deel van het lichtspectrum, het nabij-infrarood (NIR), in beeld brengt. Ook komt de plant langs een 3D-laser-scanner, die er een ruimtelijk beeld van maakt. Nadat de plant op al deze manieren in beeld is gebracht, krijgt deze automatisch water en wordt hij via een transportband weer teruggebracht naar de groeikamer.

Ziekteverwekker aantonen

Bart Schimmel is de eerste onderzoeker die Helios inzet binnen een onderzoeksproject. Hij richt zich op de ziekteverwekker Bremia lactucae, die sla-planten infecteert en zo voor economische schade zorgt bij kwekers van deze populaire groente. Bremia lactucae is een oomycete, een organisme dat qua levenscyclus erg op een schimmel lijkt en ook vertakkende draden vormt zoals schimmels dat doen.

De onderzoeker wil graag weten of het mogelijk is om sneller en objectiever aan te tonen dat een sla-plantje geïnfecteerd is met de ziekteverwekker. Dat is belangrijk bij het vinden van resistentie-eigenschappen van sla-rassen. Schimmel: “Aan de buitenkant van de plant is het niet meteen te zien of deze geïnfecteerd is. Toch gebeurt het opsporen van de ziekteverwekker in de praktijk nog vaak met het blote oog. Als je veel ervaring hebt en goed getraind bent, dan kun je na ongeveer tien dagen de voorplantingsorganen van de oomycete als witachtige puntjes op de bladeren waarnemen.”

Vroege detectie

Bart Schimmel zet Helios nu in om te onderzoeken of infecties op te sporen zijn voordat ze met het blote oog zijn waar te nemen. Zijn collega’s ontdekten eerder al dat de ziekteverwekker na 4 à 5 dagen zichtbaar te maken is door sla-planten te beschijnen met UV-licht en tegelijkertijd met een fluorescentiecamera te bekijken. Schimmel: “Ik wil weten of we deze methode kunnen opschalen en automatiseren. Binnen het onderzoeksprogramma Pathoview onderzoek ik nu of het principe werkt bij een selectie van twaalf sla-rassen. Als het succesvol is, kunnen we straks snel en op een objectieve manier van heel veel verschillende rassen bepalen in welke mate ze resistent zijn tegen deze ziekte. Vervolgens kunnen we met de opgedane kennis ziekteresistente sla-rassen kweken”

Inzichten

De onderzoeker gaat voor zijn experiment gebruikmaken van de volledige potentie van Helios door alle camera’s en de 3D-scanner in te zetten. Zo levert het experiment hem niet alleen inzichten op over het vervroegd opsporen van resistente sla-planten, maar leert hij ook hoe Helios werkt en wat ermee mogelijk is.

Met Helios kan snel heel veel data verzameld worden. Volgens Schimmel zorgen nieuwe methodes om data te analyseren met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) ervoor dat er chocola te maken valt van al die data.  Schimmel: “Dankzij Helios kunnen we nu eenvoudiger en op een objectieve manier gebruik maken van variatie bij planten om interessante biologische vragen te beantwoorden en oplossingen te vinden voor agriculturele problemen.”