La producción de fruta de hueso y almendra es de gran importancia a nivel español, europeo y mundial. Actualmente está limitada por enfermedades bacterianas y, especialmente por las causadas por patógenos de cuarentena que se propagan desde zonas localizadas y restringidas hacia nuevas regiones y cultivos. La prevención y la gestión de estas enfermedades es un desafío para la producción sostenible de cultivos y la inocuidad de los alimentos. Además, la restricción de los ingredientes activos para la protección de los cultivos y la necesidad de disminuir los insumos de plaguicidas en el agroecosistema (Dir. 2009/128 de la UE) han llevado a la necesidad de desarrollar nuevos productos y estrategias sostenibles y eficaces que tengan un impacto mínimo en la planta huésped y el ecosistema.

Esta propuesta tiene por objetivo establecer la base científica y tecnológica para la aplicación de una estrategia de gestión de las enfermedades de los frutales de hueso basada en la combinación de péptidos bioactivos (impulsores antimicrobianos y de defensa vegetal) y sistemas de predicción de enfermedades (predicciones climáticas y simulaciones de cambio climático). La propuesta se centra en un modelo de patosistema: Xanthomonas arboricola pv pruni-Prunus persica (patógeno de cuarentena UE, agente causal de la mancha bacteriana de los frutales de hueso)

Los objetivos específicos son:

Proporcionar un avance cualitativo en la implementación de estrategias innovadoras para la prevención y el manejo de la enfermedad de la mancha bacteriana en frutales de hueso, que sean eficaces y tengan una huella ecológica mínima, aumentando así la calidad y seguridad de los alimentos.

Obtener nuevos compuestos biotecnológicos (péptidos bioactivos) que serán evaluados en condiciones de invernadero y campo,

Desarrollar un sistema de predicción de riesgos de enfermedades que será validado como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones. Se propondrá un enfoque novedoso en la predicción de enfermedades basado en la introducción de predicciones climáticas para la estimación de la humedad, lo que permitirá al pronosticador de la enfermedad predecir el riesgo de infección 24-48 h de antemano.

El sistema de previsión será una herramienta útil para:

• • Inspección sanitaria, evaluación de nuevos brotes de la enfermedad e identificación de nuevas áreas de riesgo de la enfermedad.
  • La simulación de los efectos del cambio climático contribuirá a estimar la futura distribución geográfica de esta enfermedad en Europa y España, y a perfeccionar las estrategias de gestión de la enfermedad.