MycoData es un motor de predicción bioinformático diseñado para estimar la eficiencia de la micorremediación (biorremediación fúngica) antes de la experimentación en laboratorio. La plataforma funciona como un motor de evidencia que permite a investigadores, laboratorios y consultoras ambientales ingresar un contaminante objetivo y obtener un listado de especies fúngicas candidatas junto con su porcentaje estimado de eficiencia de degradación.
El proyecto fue cocreado por Damián Ferraro y Débora Natacha Villar, estudiante de Ciencias Agrarias en la Universidad Nacional Arturo Jauretche (UNAJ). En julio de 2026, MycoData resultó seleccionado entre los 15 finalistas en el certamen de innovación tecnológica Nano Impact, organizado por la Fundación Argentina de Nanotecnología (FAN), presentándose en el Centro Cultural de la Ciencia (C3) tras competir con más de 100 proyectos de todo el país.
Metodología y arquitectura del modelo El modelo predictivo de MycoData se construyó mediante un pipeline de extracción y normalización de datos científicos estructurado en seis etapas: Fuentes de datos: Procesamiento de 751 publicaciones científicas revisadas por pares. Extracción: Lectura automatizada para la extracción de mediciones cuantitativas de degradación. Normalización: Estandarización de los datos bajo un esquema unificado y validación de la taxonomía canónica de 368 especies fúngicas cruzadas contra la base de datos de GBIF. Control de calidad: Aplicación de validaciones automatizadas con niveles de confianza para consolidar 375 combinaciones de alta confianza. Aprendizaje automático: Implementación de un algoritmo XGBoost bajo un esquema de validación cruzada aglutinada por publicaciones (GroupKFold por papers), asegurando la capacidad del modelo para generalizar ante nuevas investigaciones independientes. El modelo alcanza una precisión predictiva con un coeficiente de determinación R² ≈ 0.86. Distribución: Los resultados del modelo y las predicciones son servidos a través de una API REST.
Cobertura de contaminantes El motor analiza y predice la degradación de 34 variables bioquímicas clasificadas en cinco grandes grupos de contaminantes: Hidrocarburos Metales pesados Colorantes Productos farmacéuticos Pesticidas
Aplicaciones El campo de acción de MycoData se inscribe dentro de la filosofía solarpunk y las tecnologías de transición ecológica, vinculándose estrechamente con: La restauración ecológica de pasivos ambientales industriales. El codiseño de sustratos limpios para la bioconstrucción y la arquitectura sustentable. La optimización de tiempos en ensayos de remediación en laboratorios y proyectos de campo.
Véase también Bioinformática Biorremediación XGBoost Global Biodiversity Information Facility (GBIF) Universidad Nacional Arturo Jauretche
Referencias
Enlaces externos Sitio web oficial de MycoData. Sitio oficial de Nano Impact - Fundación Argentina de Nanotecnología.
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