parasiteR: herramienta argentina para facilitar el análisis de datos parasitológicos

El paquete parasiteR, de acceso libre y disponible para el lenguaje de programación R, reúne en un mismo entorno herramientas para explorar, analizar y visualizar datos de conteos parásitos. Fue desarrollado de manera colaborativa por Exequiel Furlan, Juan Manuel Cabrera y Elisa Helman, pertenecientes a instituciones científicas y universitarias de Santa Fe, Entre Ríos y Buenos Aires. El desarrollo fue recientemente publicado en la revista internacional Ecological Modelling.

¿Cuántos individuos de una población están parasitados? ¿Cuántos parásitos tiene cada uno? ¿Se distribuyen de manera relativamente uniforme o unos pocos hospedadores concentran la mayor parte de ellos? Responder este tipo de preguntas es parte habitual de los estudios en parasitología, ecología y salud animal, pero analizar correctamente esos datos puede ser más complejo de lo que parece.

A partir de esto, Exequiel, Juan y Elisa desarrollaron parasiteR, un paquete para el lenguaje de programación R pensado específicamente para el análisis de datos parasitológicos.

De un problema cotidiano a una herramienta abierta

Existen diferentes herramientas aplicables a datos parasitológicos, sin embargo, muchas sólo resuelven aspectos específicos u obligan a combinar distintos paquetes, programas y procedimientos.

parasiteR busca reunir esas herramientas dentro de un único flujo de trabajo. Permitiendo importar y explorar los datos, calcular algunos de los principales descriptores utilizados en parasitología —como prevalencia, abundancia e intensidad—, evaluar el grado de agregación de los parásitos, estimar intervalos de confianza y generar tablas y gráficos. El objetivo no es solamente facilitar los cálculos, sino también contribuir a que los análisis parasitológicos sean más transparentes, consistentes y reproducibles.

Un desarrollo entre instituciones

Uno de los aspectos centrales de parasiteR es su carácter colaborativo. El proyecto reunió a tres investigadores con perfiles y experiencias complementarias, vinculados a distintas instituciones del sistema científico y universitario argentino.

El Dr. Exequiel Furlan trabaja en el estudio de la salud de peces y en las interacciones entre parásitos y hospedadores. Desarrolló parasiteR durante su etapa doctoral en el ICIVET (CONICET-UNL) y la FHUC-UNL. Actualmente es becario posdoctoral del CONICET en el INALI (CONICET-UNL) y docente de la Facultad de Ciencias Veterinarias de la UNL. El Dr. Juan Manuel Cabrera se especializa en bioinformática, programación y computación de alto rendimiento. Es personal de apoyo del CONICET en el IBB (UNER-CONICET) y docente de la carrera de Bioinformática de la UNER. Su experiencia en estas áreas fue fundamental para el desarrollo y la implementación computacional del paquete. La Dra. Elisa Helman se especializa en el estudio de parásitos protozoarios apicomplejos en diferentes hospedadores. Realizó su doctorado y posdoctorado en el LAINPA (FCV-UNLP), donde también se desempeña como docente de grado y posgrado. Actualmente integra el Grupo de Investigación en Salud de los Ecosistemas (FCEyN-UBA) como docente-investigadora.

“parasiteR surgió a partir de necesidades que encontrábamos al trabajar con nuestros propios datos. La idea fue reunir herramientas que estaban dispersas y construir un flujo de análisis pensado específicamente para datos parasitológicos, pero también sencillo de utilizar y completamente reproducible dentro de R. Fue un trabajo muy colaborativo, en el que las distintas experiencias de los tres fueron fundamentales para llegar al resultado final”, señalan los autores.

Del paquete a la publicación científica

parasiteR se encuentra disponible gratuitamente en CRAN, el repositorio oficial de paquetes de R, desde donde cualquier persona puede instalarlo y utilizarlo. Su versión 1.1.1 fue publicada en julio de 2026 y tiene como autores a los tres jóvenes investigadores.

El desarrollo alcanzó recientemente otro hito con la publicación del artículo “parasiteR: A unified framework for parasitological data analysis in R” en la revista científica internacional Ecological Modelling.

El artículo presenta los fundamentos conceptuales y metodológicos del paquete y muestra su funcionamiento mediante datos diseñados para reproducir situaciones habituales —y también problemáticas— de los estudios parasitológicos. De esta manera, la publicación no sólo presenta el software, sino que discute cómo la estructura particular de estos datos puede afectar las estimaciones y su interpretación.

Para sus autores, la publicación constituye un respaldo científico al desarrollo y, al mismo tiempo, una forma de poner a disposición de la comunidad una herramienta abierta que puede continuar creciendo a partir de nuevas necesidades y aportes.

Hacer ciencia en un contexto difícil

La publicación tiene además otro significado especial para sus autores. El desarrollo de parasiteR y la investigación que dio origen al artículo se realizaron sin financiamiento específico, en un contexto particularmente complejo para el sistema científico argentino.

Por ese motivo, decidieron dejar explícitas esas condiciones en el propio artículo. En la sección correspondiente al financiamiento, luego de señalar que la investigación no recibió fondos específicos de agencias públicas, comerciales ni de organizaciones sin fines de lucro, expresaron:

“Los autores reconocen que este trabajo fue realizado durante un período de profunda crisis financiera e institucional del sistema científico argentino, caracterizado por la ausencia de oportunidades de financiamiento, severas reducciones en el apoyo operativo, despidos de personal técnico y administrativo y un deterioro sustancial de los salarios de los investigadores.”

Para los autores, haber incorporado esta declaración constituye también una parte importante del trabajo publicado.

“Nos enorgullece muchísimo haber podido desarrollar parasiteR y que hoy el paquete esté disponible para toda la comunidad, así como haber logrado publicar el trabajo que lo sustenta. Pero también nos enorgullece haber dejado expresadas en el propio artículo las condiciones en las que este trabajo fue realizado. parasiteR no contó con financiamiento específico y fue posible fundamentalmente por el trabajo conjunto y colaborativo entre personas e instituciones. Creemos que las condiciones en las que se produce conocimiento también forman parte de la historia de ese conocimiento y es importante que queden registradas”.

En ese sentido, parasiteR es resultado de la articulación entre investigadores, personal de apoyo, laboratorios, universidades nacionales e institutos del CONICET de distintas provincias, y busca poner a disposición de la comunidad científica una herramienta desarrollada desde el sistema público de ciencia argentino.

Artículo científico: parasiteR: A unified framework for parasitological data analysis in R – Ecological Modelling

Paquete y documentación: parasiteR en CRAN

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