Le api sono considerate tra le specie più affidabili per il ruolo di bioindicatori della qualità dell’aria. Infatti, durante i loro voli, oltre al polline catturano le particelle inquinanti presenti nell’aria, che se analizzate ci indicano quali minerali e metalli pesanti sono presenti in quella determinata area urbana, industriale o agricola.
Considerando che una sola ape visita in media tra i 2000 e i 3000 fiori al giorno con un raggio di azione di 3 km, una colonia effettua quotidianamente milioni di micro campionamenti, per questo le api rappresentano un efficace strumento di biomonitoraggio ambientale utile anche a comprendere l’impatto antropico sull’ambiente.
Queste “sentinelle ambientali” potrebbero quindi essere usate come indice di sostenibilità al quale fare riferimento per correggere pratiche agricole e industriali.
Oltre al monitoraggio di metalli pesanti e particolato, le api si stanno rivelando preziose anche nello studio dell’antibiotico-resistenza.
Il progetto Beenet, finanziato dalla Rete rurale nazionale del Mipaaf e coordinato dal CREA, ha esplorato questa frontiera in Emilia-Romagna, dove le biocentraline costituite da alveari sono state utilizzate per individuare batteri resistenti agli antibiotici.
Analizzando 608 ceppi batterici isolati dal corpo e dall’intestino delle api, è emerso che alcuni generi, come Escherichia spp., sono prevalenti in ambienti industriali, mentre altri, come Proteus spp., sono legati a ospedali e zone umide. E’ stato inoltre visto che ceppi resistenti all'aztreonam sono risultati significativamente correlati ad ambienti con strutture sanitarie, aree agricole e zone umide, mentre le aree urbane presentano una maggiore possibilità di isolamento di ceppi resistenti al trimetoprim/sulfametossazolo.
Questo approccio innovativo ha dimostrato che le api possono intercettare batteri provenienti da fonti ambientali specifiche, fornendo informazioni preziose sulla distribuzione e l’origine della resistenza antimicrobica. Grazie a questi risultati, si aprono nuove prospettive per il monitoraggio ambientale della resistenza agli antibiotici.
Per approfondimenti:
Resci I, Zavatta L, Piva S, et al. Predictive statistical models for monitoring antimicrobial resistance spread in the environment using Apis mellifera (L. 1758) colonies. Environ Res. 2024;248:118365.
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