INTRODUCCIÓN

La crisis energética global y la urgencia climática demandan soluciones innovadoras en energías renovables. La bioelectricidad generada mediante sistemas vegetales y fúngicos emerge como una alternativa sostenible, aprovechando procesos naturales como la fotosíntesis y la degradación microbiana para convertir energía bioquímica en eléctrica. Estudios recientes demuestran que plantas y hongos pueden integrarse en tecnologías como celdas de combustible microbianas (MFCs) y sistemas biohíbridos, ofreciendo doble beneficio: generación energética y remediación ambiental. Esta sinergia aborda simultáneamente los Objetivos de Desarrollo Sostenible 7 (energía limpia) y 13 (acción climática), posicionándose como un eje estratégico para economías en desarrollo (1,2).

Fisiológicamente, las plantas transforman energía lumínica en química mediante fotosíntesis, liberando exudados radicales que bacterias electrogénicas metabolizan para transferir electrones a ánodos en MFCs. Hongos como Aspergillus sp. y Pleurotus ostreatus catalizan este proceso mediante enzimas lacasas, optimizando la conducción electrónica y degradando contaminantes complejos como plásticos e hidrocarburos. Avances en electrofisiología vegetal revelan que estructuras celulares actúan como interfaces electromagnéticas plásticas, donde señales eléctricas facilitan la adaptación ambiental y potencialmente la generación energética (3,4).

Técnicamente, sistemas como MFCs fotosintéticas emplean microalgas (Chlamydomonas sp.) y cianobacterias para producir bioelectricidad (0.5-276.9 mW/m²), mientras degradan aguas residuales hasta en un 78.67% de DQO. La integración de nanocatalizadores de cobre biosintetizados mejora la conductividad y acción antibacteriana, mientras arreglos serie-paralelo de celdas micro-fotosintéticas maximizan la salida energética para dispositivos IoT de ultra-baja potencia (<1 W) (5-7).

En aplicaciones bioremediadoras, hongos basidiomicetos (Psathyrella candolleana) en biocátodos degradan policíclicos aromáticos (62% de antraceno) y generan 147 mW/m², mientras consorcios bacteriano-fúngicos eliminan el 100% de colorantes azoicos. Este modelo dual es replicable en residuos agrícolas como paja de trigo y bagazo de caña, donde pretatamientos fúngicos incrementan un 65.09% la producción de etanol y bioelectricidad (8-10).

No obstante, a pesar de densidades de potencia prometedoras (hasta 525 mA/m²), la viabilidad comercial enfrenta retos: costos de recolección de biomasa, baja eficiencia cuántica en transferencia energética (<1 W/m²), y resistencia interna en MFCs (23.6-83.7 Ω). Soluciones como campos eléctricos controlados por IA aumentan la producción un 225.3 mW/m² y reducen patógenos en cultivos, pero requieren validación en entornos reales (11,12).

Geográficamente, regiones altoandinas como Huancavelica (Perú), con clima frío (<5°C) y acceso eléctrico intermitente que afecta al 20% de la población, representan laboratorios ideales para bioelectricidad resiliente. Especies nativas como cactáceas y hongos ligninolíticos (Pycnoporus sanguineus) ofrecen recursos subutilizados, tolerantes a estrés hídrico y lumínico, que podrían alimentar MFCs en comunidades rurales, complementando energías eólicas/solares afectadas por microclimas extremos. Experiencias con MFCs usando bagazo de caña y Pleurotus ostreatus logran 0.773 V y reducción de plásticos (54.06 µm), demostrando viabilidad técnica. Sin embargo, persiste la falta de protocolos para adaptar estas soluciones a microclimas específicos (13-15).

Pese a estos avances, aunque modelos biohíbridos con microalgas-materiales mejoran la captura de CO₂ (¹⁶), persisten vacíos en la integración de sistemas a gran escala, optimización de consorcios microbianos sintróficos, y rentabilidad en climas extremos. La literatura actual carece de protocolos estandarizados para MFCs basadas en especies altoandinas, limitando su transferencia tecnológica.

Considerando estas brechas, esta revisión sistemática aborda la siguiente cuestión: ¿Cómo pueden optimizarse sistemas bioelectroquímicos híbridos (plantas-hongos) mediante inteligencia artificial para generar electricidad estable (>200 mW/m²) y degradar residuos plásticos/agrícolas en condiciones climáticas extremas (<5°C, baja luminosidad), superando las barreras de eficiencia y escalabilidad actuales? Por consiguiente, el presente estudio tiene como objetivo sintetizar evidencia científica mediante el método PRISMA sobre la producción de bioelectricidad a través del uso de plantas y hongos.

METODOLOGÍA

El presente estudio se realizó siguiendo rigurosamente el método PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) para garantizar transparencia y exhaustividad en la revisión sistemática. Lo cual permitió estructurar el proceso de identificación, selección y evaluación de evidencia científica sobre sistemas bioelectroquímicos híbridos aplicados a generación de bioelectricidad en condiciones climáticas extremas. Además, el trabajo se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, de alcance descriptivo y con diseño longitudinal abarcando un período de 2008-2025.

Inicialmente, se establecieron criterios de elegibilidad mediante la estrategia PICO: población (sistemas bioelectroquímicos que integren plantas/hongos), intervención (optimización con IA, especies extremófilas o nanocatalizadores), comparación (sistemas convencionales sin optimización), y resultados (densidad de potencia >200 mW/m², degradación de residuos >50% y estabilidad en <5°C o baja luminosidad).

Posteriormente, se ejecutó una búsqueda exhaustiva en siete bases de datos especializadas (Scopus, Web of Science, SciELO, Latindex, PubMed, IEEE Xplore y ScienceDirect) utilizando operadores booleanos y términos clave en español, inglés y portugués. La estrategia combinó descriptores como ("bioelectricity" OR "microbial fuel cell") con filtros de clima extremo, recursos biológicos e innovaciones tecnológicas, abarcando literatura publicada entre 2008 y 2025 para capturar avances recientes.

Además, se implementó un protocolo de selección en cuatro fases mediante la herramienta Rayyan QCRI: identificación inicial de 1,248 registros, cribado con eliminación de duplicados y exclusión por título/resumen (412 duplicados y 520 irrelevantes), evaluación de elegibilidad en textos completos (216 estudios), e inclusión final de 45 investigaciones tras aplicar criterios de exclusión como ausencia de datos cuantitativos o condiciones no extremas Figura 1.

Figura 1 Estudios 

En cuanto a la información seleccionada de los trabajos se tomó en cuenta el autor del trabajo, año de publicación, título del artículo, revista donde se publicó, bases de datos donde está indexada la revista, principales técnicas/métodos empleados en la investigación, principales resultados obtenidos y conclusione. Para la extracción de datos se diseñó una matriz estandarizada que capturó variables técnicas (densidad de potencia, eficiencia de degradación), parámetros biológicos (especies utilizadas, consorcios microbianos) e innovaciones (algoritmos de IA, diseños de MFCs).

Además, se evaluó la calidad metodológica, priorizando estudios con validación en entornos reales, análisis estadístico robusto (p<0.05, IC 95%) y protocolos replicables. La síntesis de evidencias se realizó mediante análisis temático y tablas comparativas, enfocándose en patrones de eficiencia y brechas tecnológicas. Cabe destacar que se excluyó literatura gris y estudios en idiomas sin traducción oficial para garantizar consistencia en la evaluación.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

La Figura 1, detalla el flujo de selección de estudios para esta revisión sistemática bajo metodología PRISMA. Inicialmente, se identificaron 1.248 registros en bases de datos especializadas. Tras eliminar 412 duplicados y 520 registros irrelevantes mediante cribado automatizado, se evaluaron 282 estudios. De estos, 66 fueron excluidos por título/resumen, solicitándose 216 textos completos; sin embargo, solo 72 fueron recuperados y evaluados. Finalmente, 27 estudios se descartaron por incumplir criterios PICO o carecer de datos cuantitativos, incluyéndose 45 investigaciones válidas. Este rigor asegura la calidad de la evidencia analizada. El proceso valida la exhaustividad metodológica, esencial para conclusiones técnicas sobre sistemas bioelectroquímicos.

Por otra parte, en la Tabla 1, se muestra la distribución temporal de los artículos incluidos en la investigación, la misma muestra una evolución significativa en la investigación, con 26 de los 46 estudios (56.5%) publicados entre 2020 y 2025, indicando una aceleración sustancial en la última década. Los años 2022 y 2024 destacan como períodos de máxima productividad, con siete y seis estudios respectivamente, reflejando la creciente relevancia de este campo interdisciplinario. La inclusión de un estudio de 2025, evidencia el dinamismo actual de esta área. Este patrón temporal se correlaciona con avances en nanotecnología, inteligencia artificial y urgencia climática, que han impulsado nuevas líneas de investigación aplicada.

Respecto a las revistas y bases de datos, se identifican 38 publicaciones distintas, donde Sustainability y Energies son las únicas con tres estudios cada una. El 78% de las revistas aparecen una sola vez, señalando alta fragmentación temática y ausencia de canales de publicación dominantes. Todos los estudios están indexados en Scopus o Web of Science, validando su rigor metodológico y alcance global. Sin embargo, solo cuatro investigaciones figuran en bases regionales (SciELO/Latindex), revelando un sesgo hacia literatura anglófona y subrepresentación de contribuciones en español y portugués. Esta disparidad limita la incorporación de perspectivas locales relevantes para aplicaciones en economías en desarrollo Tabla 1.

En cuanto a los enfoques temáticos, el análisis de títulos permite categorizar los estudios en tres ejes principales: bioremediación energizada (32.6%), que combina generación eléctrica con degradación de contaminantes; optimización técnica de sistemas (41.3%), enfocada en nanocatalizadores, IA o diseños de MFCs; y fundamentos biofísicos (26.1%), que exploran mecanismos cuánticos y electrofisiológicos. Destaca que 11 estudios (23.9%) mencionan explícitamente "hongos" en sus títulos, resaltando su rol catalítico en celdas de combustible microbianas. Esta distribución refleja la maduración del campo, transitando desde investigación básica hacia soluciones aplicadas con impacto ambiental Tabla 1.

Asimismo, la cobertura universal en bases de datos globales garantiza la calidad técnica de la muestra, pero la escasa presencia en índices regionales expone una deficiencia crítica. Solo el 8.7% de los estudios provienen de plataformas como SciELO o Latindex, lo que podría omitir innovaciones locales relevantes para implementaciones en microclimas extremos de regiones como Latinoamérica. Este vacío subraya la necesidad de estrategias activas para incorporar literatura no anglófona en revisiones futuras, asegurando transferencia tecnológica contextualizada y equitativa en comunidades rurales Tabla 1.

Tabla 1 Artículos incluidos en la investigación 

Por su parte en la Tabla 2, se muestra la diversidad metodológica destaca el predominio de celdas de combustible microbianas (MFCs), empleadas en el 71% de los estudios (33/46), frecuentemente combinadas con innovaciones como biocátodos fúngicos (ej. Coriolus versicolor) o nanopartículas biosintetizadas. Un 24% de trabajos integra pretatamientos biológicos (fermentación fúngica de residuos agrícolas), mientras el 15% aplica herramientas computacionales (redes neuronales YOLOv8). Sobresale el uso de especies extremófilas (Aspergillus, Pleurotus) en el 30% de los casos, principalmente para degradación de plásticos o hidrocarburos. La complementariedad entre enfoques experimentales y teóricos refleja la madurez del campo, aunque solo el 13% de estudios valida resultados in situ.

En cuanto a los resultados cuantitativos, revelan avances prometedores pero heterogéneos: densidades de potencia oscilan entre 0.67 mW/m² (sistemas básicos) y 276.9 mW/m² (consorcios bacteriano-fúngicos con nanocobre), superando el umbral objetivo de 200 mW/m² en solo el 28% de casos. La eficiencia en biorremediación es más robusta, con degradación >90% de contaminantes en el 41% de estudios (ej. 100% en colorantes azoicos). Contradicciones notables incluyen bajos rendimientos en fotosíntesis microbiana directa (<1 W/m²) versus altas tasas de reducción plástica (313.56 µm con Aspergillus). La viabilidad económica sigue siendo crítica: costos de MFCs superan en un 300% a soluciones fotovoltaicas convencionales Tabla 2.

Por otra parte, las conclusiones se estructuran en cuatro ejes recurrentes, donde la sostenibilidad dual (37% de los estudios) enfatiza la sinergia entre generación energética y remediación ambiental como principal contribución. Le sigue la escalabilidad limitada (26%), que identifica barreras técnicas como alta resistencia interna (>80 Ω) y costos prohibitivos que obstaculizan implementaciones masivas. El potencial ecosistémico (22%) resalta la valorización de residuos agrícolas y especies nativas para sistemas descentralizados. También, la optimización futura (15%) propone soluciones con IA o ingeniería metabólica. Por otro lado, solo el 11% mencione aplicaciones directas en comunidades rurales Tabla 2.

Al contrastar resultados, emergen críticas sustanciales: mientras el 89% afirma viabilidad técnica en condiciones controladas, apenas el 17% aborda protocolos estandarizados para climas extremos (<5°C o baja luminosidad), limitando su transferencia a entornos reales. La omisión de análisis de ciclo de vida (0%) y estudios de durabilidad (solo 2/45 trabajos) expone debilidades en la evaluación ambiental integral de estas tecnologías. Esta tensión entre resultados experimentales promisorios y limitaciones prácticas señala la necesidad de reorientar la investigación hacia enfoques traslacionales, priorizando escalabilidad, adaptación climática y estudios de impacto socioeconómico en comunidades vulnerables Tabla 2.

Tabla 2 Principales técnicas, métodos, resultados y conclusiones de los estudios incluidos en la investigación 

Discusión

La revisión efectuada, evidencia que los sistemas bioelectroquímicos híbridos logran densidades de potencia significativas de 276.9 mW/m² (⁹) mediante sinergias planta-hongo, superando sistemas convencionales como fotosíntesis microbiana directa con <1 W/m² (¹²). Sin embargo, solo el 28% de los estudios alcanzan el umbral objetivo de 200 mW/m², coincidiendo con otros autores (¹), quienes identifican limitaciones en eficiencia cuántica y resistencia interna (>80 Ω). Contrariamente, la biorremediación muestra robustez: hongos como Psathyrella candolleana degradan el 62% de antraceno (⁸), mientras consorcios bacteriano-fúngicos eliminan el 100% de colorantes (⁹), evidenciando superioridad frente a métodos abióticos.

Además, especies nativas extremófilas (cactáceas, Pleurotus ostreatus) demuestran resiliencia en climas fríos (<5°C), generando 0.773 V con reducción de plásticos (40). Este hallazgo refuerza estudios en microclimas altoandinos (¹⁷), aunque persisten vacíos en protocolos estandarizados para estas condiciones, limitando replicabilidad frente a sistemas fotovoltaicos optimizados para entornos controlados (¹⁵).

Igualmente, la inteligencia artificial emerge como facilitador crítico: campos eléctricos controlados por redes neuronales aumentan la producción en 225.3 mW/m² (¹¹). No obstante, su aplicación en entornos reales es incipiente, contrastando con modelos teóricos que predicen optimizaciones en transferencia electrónica (³⁰). Esta discrepancia indica la necesidad de validación in situ, particularmente en comunidades rurales con recursos limitados.

Por otra parte, la escalabilidad enfrenta barreras económicas y técnicas: costos de MFCs superan en un 300% a soluciones fotovoltaicas (¹⁵), mientras la dependencia de pretatamientos fúngicos incrementa complejidad operativa (¹⁰). Estos desafíos se agravan por la ausencia de análisis de ciclo de vida (0% de los estudios), omitiendo impactos ambientales a largo plazo.

Asimismo, el sesgo geográfico en la literatura limita transferencia tecnológica: solo el 8.7% de estudios provienen de bases regionales (SciELO/Latindex), ignorando innovaciones locales relevantes para microclimas extremos. Esta disparidad, ya señalada por (⁴), obstaculiza la incorporación de conocimientos ancestrales en el diseño de sistemas resilientes.

Asimismo, la valorización de residuos agrícolas muestra potencial dual: el hidrolizado de paja de trigo pretatado con hongos incrementa un 65.09% la producción de etanol y bioelectricidad (¹⁰), superando enfoques convencionales de biomasa no optimizada (²⁵). Sin embargo, la viabilidad a escala industrial sigue comprometida por costos logísticos de recolección, un desafío no abordado en el 89% de los estudios analizados.

Complementariamente, los nanocatalizadores biosintetizados demuestran roles multifuncionales: nanopartículas de cobre mejoran conductividad eléctrica y acción antibacteriana (⁶), mientras lacasas fúngicas (Coriolus versicolor) optimizan la remoción de metales pesados (>99% de Cu²⁺) en biocátodos (¹⁹). Estos avances contrastan con sistemas sin catalizadores, donde la densidad de potencia no supera 41.3 mW/m², evidenciando su papel crucial en la eficiencia electroquímica.

Adicionalmente, la integración de biohíbridos microalgas-materiales (³⁷) y rutas alternativas de electrones (¹⁶) abre nuevas vías para captura de CO₂. No obstante, la transferencia de estos resultados a entornos extremos es marginal: solo el 13% de los estudios incluyen validación en condiciones reales de frío o baja luminosidad, una omisión crítica que limita su aplicabilidad en regiones vulnerables como Huancavelica.

En consecuencia, aunque los avances en consorcios microbianos y nanocatalizadores son promisorios (²⁹), la viabilidad comercial requiere urgentemente marcos colaborativos que integren algoritmos de IA accesibles, bancos de especies nativas y co-creación con comunidades vulnerables, cerrando así brechas entre investigación básica y aplicaciones tangibles.

CONCLUSIONES

Esta revisión sistemática confirma que los sistemas bioelectroquímicos híbridos (plantas-hongos) ofrecen una vía viable para generar energía sostenible y remediar residuos en condiciones climáticas extremas. La integración de especies nativas extremófilas, como cactáceas y hongos ligninolíticos, demuestra resiliencia inherente a bajas temperaturas (<5°C) y luminosidad limitada, constituyendo recursos subutilizados para aplicaciones descentralizadas. No obstante, la estabilidad energética (>200 mW/m²) solo se logra en el 28% de los casos, principalmente mediante consorcios microbianos optimizados con nanocatalizadores o pretatamientos fúngicos, evidenciando la necesidad de mejorar la eficiencia cuántica y reducir la resistencia interna en celdas de combustible.

Además, la inteligencia artificial emerge como herramienta clave para predecir rendimientos y gestionar sistemas en tiempo real, particularmente mediante redes neuronales que ajustan parámetros operativos. Sin embargo, su implementación efectiva requiere protocolos estandarizados actualmente inexistentes, especialmente para entornos rurales con recursos limitados. La escasa validación in situ de algoritmos de aprendizaje automático en microclimas extremos representa una brecha crítica que frena la escalabilidad.

Por otro lado, la doble función de estos sistemas (generación energética y degradación de residuos) muestra mayor solidez en biorremediación que en productividad eléctrica, alcanzando >90% de eficacia en eliminación de contaminantes. Esta sinergia es replicable en residuos agrícolas como bagazo de caña o paja de trigo, aunque su rentabilidad se ve comprometida por costos de recolección de biomasa y mantenimiento, actualmente un 300% superiores a soluciones fotovoltaicas convencionales.

Además, la transferencia tecnológica a comunidades rurales enfrenta barreras metodológicas y epistemológicas: la subrepresentación de literatura no anglófona en revisiones limita el acceso a conocimientos locales, mientras la ausencia de análisis de ciclo de vida y estudios de durabilidad ignora impactos ambientales a largo plazo. Para superar estas limitaciones, se propone un marco tridimensional que integre: 1) Bancos de datos de especies nativas adaptadas a estrés hídrico/lumínico; 2) Plataformas de IA de código abierto para optimizar diseños de MFCs; y 3) Redes colaborativas de co-creación de protocolos con comunidades afectadas por pobreza energética. Solo así se transformarán avances experimentales en soluciones tangibles para la justicia climática y energética.

CONFLICTO DE INTERESES.

Los autores declaran que no existe conflicto de intereses para la publicación del presente artículo científico.