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Startup enfocada en tokenizar el genoma humano gana hackathon de EOS

El hackathon global de EOS premió con USD 500.000 a GeneOS, un proyecto que plantea la tokenización de la secuenciación del genoma humano, con miras a hacer este tipo de investigación más accesible.

por Jackeline Rivero
17 diciembre, 2018
en Comunidad
Tiempo de lectura: 3 minutos
geneos-startup-blockchain-token
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  • La final del hackathon tuvo 19 participantes.
  • GeneOS ganó el Proyecto con más Impacto Social en el hackathon de Londres.

La Gran Final del Hackathon Global de EOS, celebrada en Ciudad del Cabo, Suráfrica, terminó recientemente con la startup GeneOS como ganadora. GeneOS, ahora poseedora de USD 500.000, es un proyecto que pretende tokenizar el código genético para facilitar el estudio del genoma humano.

El equipo ganador de cuatro integrantes compitió contra otros 18 ganadores de circuitos de competencias de programación que lanzó el proyecto EOS durante los últimos meses. Esta última etapa de la competición duró siete días “de incubación”, en la que los participantes debieron mejorar aspectos del modelo de negocios, políticas de Conoce-a-tu-cliente (KYC), estrategia de inversión y mejorías para los tokens desarrollados.

GeneOS está desarrollado por Benjami Tse, Jens Elster, Albert Chen y Jay Bowles, quienes habían trabajado juntos anteriormente tanto en la competencia de Londres —donde ganaron el premio a Mejor impacto Social—, como en otros proyectos. Estos desarrolladores aseguraron que GeneOS es una plataforma para registrar los datos del genoma humano asegurando la data y su privacidad.

Según declararon en una entrevista, el objetivo del proyecto es facilitar el estudio y la comprensión del ADN para curar enfermedades, partiendo de depósitos de información encriptados. La idea de manejar big data genómico a través de la blockchain de EOS se empleará a través de tokens no fungibles (NFT), desarrollados para la red de EOS por UNICO.

Chen explica que la tokenización de los genomas derivará en un mercado para los investigadores. La propuesta del mercado genómico, enfocado en investigaciones científicas, se basa en la idea de que los fenotipos muy raros serán altamente valorados y el equipo de GeneOS cree “que la demanda impulsará un mercado secundario en el que se comercializan estos NFT”.

Los tokens donde almacenarán la información genética llevarán por nombre Genome Equity Model o GEM. Asimismo, durante la presentación del proyecto los desarrolladores explicaron que parte de la idea es compartir el costo de la secuenciación del genoma.

De esta forma, cada vez que un investigador quiera utiliza los datos, tiene que pagar. De esta forma, GeneOS generó un esquema de negocios alrededor de la compra de información genética, que comparan con una inversión en bienes raíces.

Cada vez que un investigador utiliza los datos, tiene que pagar. Hoy pagan directamente a las compañías de genética y la persona no obtiene beneficios. Además, bajo nuestro modelo, quien paga por la secuenciación puede obtener dividendos, como si fuera un fideicomiso de inversión en bienes raíces: usted invierte su dinero y cualquier ingreso de alquiler que se genere da como resultado dividendos.

Albert Chen
Cofundador

Es importante tener en cuenta el volumen de datos que espera manejar este proyecto. Actualmente el estudio completo de la secuenciación de genoma de una persona significa 6.4 millardos pares de bases genéticas, data que debe ser guardada y protegida.

Con esta entrega de premios, el proyecto termina la entrega de los 1.5 millones de dólares que se distribuirán en premios para los desarrolladores de aplicaciones y soluciones basadas en la blockchain de EOS, según anunciaron hace algunas semanas.

Imagen destacada de MG / stock.adobe.com

Etiquetas: AltcoinsBlockchainCadena de bloques (block chain)Hackathon (Evento)Tokens
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Publicado: 17 diciembre, 2018 01:14 pm GMT-0400 Actualizado: 07 junio, 2024 01:31 am GMT-0400
Autor: Jackeline Rivero
Comunicación Social, UCAB. Interesada en el área económica. Apasionada por el emprendimiento y la investigación.

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