Un equipo de investigadores de la Universidad de Buenos Aires (UBA) est\u00e1 desarrollando un m\u00e9todo pionero para detectar el maltrato infantil mediante el an\u00e1lisis de biomarcadores gen\u00e9ticos en la saliva, complementado con enfoques de inteligencia artificial (IA) para mejorar la identificaci\u00f3n de casos. Este proyecto, liderado por el doctor Eduardo C\u00e1nepa, profesor consulto de la UBA e investigador principal del Consejo Nacional de Investigaciones Cient\u00edficas y T\u00e9cnicas (CONICET), busca identificar modificaciones epigen\u00e9ticas en el ADN que act\u00faen como indicadores tempranos de violencia, permitiendo intervenciones antes de que el da\u00f1o sea evidente.<\/p>\n\n\n\n
El estudio se centra en detectar cambios epigen\u00e9ticos, que son alteraciones qu\u00edmicas en el ADN que modifican c\u00f3mo se expresan los genes sin cambiar su secuencia gen\u00e9tica. Estas modificaciones act\u00faan como interruptores que activan o desactivan genes en respuesta a factores ambientales, como el estr\u00e9s cr\u00f3nico causado por el maltrato. En particular, los investigadores analizan la metilaci\u00f3n del ADN<\/strong>, un proceso en el que se a\u00f1aden grupos metilo a ciertas regiones del ADN, lo que puede silenciar genes o alterar su funcionamiento.<\/p>\n\n\n\n En el contexto del maltrato infantil, el estr\u00e9s extremo activa el modo de alerta en el cuerpo, lo que se refleja en patrones espec\u00edficos de metilaci\u00f3n. Estas huellas moleculares se pueden detectar en las c\u00e9lulas presentes en la saliva, como leucocitos y c\u00e9lulas epiteliales. \u201cEl maltrato deja marcas no solo emocionales o f\u00edsicas, sino tambi\u00e9n moleculares en el ADN\u201d, explica C\u00e1nepa. La saliva es un medio ideal porque es no invasivo y, en situaciones de estr\u00e9s, la activaci\u00f3n de las gl\u00e1ndulas salivales aumenta, dejando rastros medibles de estas modificaciones.<\/p>\n\n\n\n El equipo, integrado por Bruno Berardino, investigador del CONICET, y Guillermina Garc\u00eda Viazzi, psic\u00f3loga del Hospital de Ni\u00f1os Pedro de Elizalde, recolecta muestras de saliva de pacientes en la Unidad de Violencia Familiar del hospital. Estas muestras se comparan con un grupo de control, analizando aproximadamente 40 ni\u00f1os en esta fase inicial. Los investigadores buscan patrones de metilaci\u00f3n que sean m\u00e1s frecuentes en ni\u00f1os que han sufrido maltrato, lo que podr\u00eda servir como un biomarcador confiable. Se espera que los resultados, disponibles a principios de 2026, permitan validar esta t\u00e9cnica como una herramienta de diagn\u00f3stico temprano.<\/p>\n\n\n\n El objetivo es desarrollar un test que facilite intervenciones r\u00e1pidas, como tratamientos psicol\u00f3gicos o medidas judiciales para proteger a los ni\u00f1os de entornos abusivos. \u201cQueremos identificar los mediadores moleculares que conectan las experiencias de maltrato con sus consecuencias\u201d, se\u00f1ala C\u00e1nepa.<\/p>\n\n\n\n La inteligencia artificial (IA) est\u00e1 transformando la forma en que se abordan problemas sociales complejos, como el maltrato infantil, al permitir el an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos para identificar patrones que ser\u00edan dif\u00edciles de detectar manualmente. En el caso del proyecto de la UBA, la IA podr\u00eda optimizar el an\u00e1lisis de datos gen\u00e9ticos, identificando patrones espec\u00edficos de metilaci\u00f3n en las muestras de saliva con mayor precisi\u00f3n y rapidez, lo que fortalecer\u00eda la fiabilidad del biomarcador.<\/p>\n\n\n\n En paralelo, investigadoras de la Universidad de San Andr\u00e9s, Mar\u00eda Edo, Victoria Oubi\u00f1a, Marcela Svarc y Mercedes Sidders, han desarrollado un modelo predictivo basado en t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para detectar casos de violencia f\u00edsica contra ni\u00f1os en hogares argentinos. Su investigaci\u00f3n, publicada en 2025 en la revista Children and Youth Services Review<\/em> bajo el t\u00edtulo \u201cAprendizaje autom\u00e1tico y pol\u00edticas p\u00fablicas: detecci\u00f3n temprana de la violencia f\u00edsica contra la infancia\u201d, utiliz\u00f3 datos de la Encuesta Nacional de Ni\u00f1as, Ni\u00f1os y Adolescentes (MICS) 2019-2020, realizada por Unicef en colaboraci\u00f3n con el entonces Ministerio de Desarrollo Social y la Secretar\u00eda Nacional de Ni\u00f1ez, Adolescencia y Familia.<\/p>\n\n\n\n El modelo se entren\u00f3 con informaci\u00f3n de 7,358 hogares argentinos con ni\u00f1os de 1 a 14 a\u00f1os, utilizando datos sobre m\u00e9todos de disciplina reportados por los adultos. Los resultados revelaron que el 41.8% de los hogares emplea al menos un m\u00e9todo violento para disciplinar a los ni\u00f1os, un hallazgo alarmante que subraya la prevalencia de la violencia intrafamiliar. El algoritmo identific\u00f3 patrones asociados con la violencia f\u00edsica, logrando detectar el 43% de los hogares con mayor riesgo dentro del 30% de los hogares analizados. Este enfoque demostr\u00f3 que los modelos predictivos pueden ser una herramienta poderosa para priorizar intervenciones en hogares de alto riesgo, optimizando recursos y mejorando la detecci\u00f3n temprana.<\/p>\n\n\n\n La investigaci\u00f3n destaca que la violencia infantil tiene consecuencias graves, afectando el desarrollo cognitivo, emocional, las capacidades de aprendizaje, la salud f\u00edsica y mental, e incluso los ingresos futuros de los ni\u00f1os. A pesar de su alta prevalencia \u2014en Am\u00e9rica Latina y el Caribe, el 43% de los menores de 15 a\u00f1os sufren castigos corporales en el hogar\u2014, las tasas de denuncia son extremadamente bajas, lo que refuerza la importancia de herramientas como las desarrolladas por Edo y Oubi\u00f1a. Su trabajo tambi\u00e9n subraya la necesidad de integrar datos locales en los modelos predictivos, ya que las din\u00e1micas de violencia var\u00edan seg\u00fan el contexto cultural y socioecon\u00f3mico.<\/p>\n\n\n\n La combinaci\u00f3n de enfoques basados en IA y biomarcadores gen\u00e9ticos representa un avance significativo. Mientras que la IA permite identificar hogares en riesgo a gran escala, los biomarcadores ofrecen una evidencia biol\u00f3gica concreta que puede confirmar casos de maltrato, complementando los modelos predictivos y proporcionando una base cient\u00edfica para intervenciones judiciales o terap\u00e9uticas.<\/p>\n\n\n\n El proyecto de la UBA enfrenta varios retos. Los an\u00e1lisis epigen\u00e9ticos son costosos y requieren tecnolog\u00eda especializada, a menudo procesada en el exterior. Adem\u00e1s, obtener muestras de saliva requiere el consentimiento de los padres, lo que puede ser un obst\u00e1culo, ya que los principales perpetradores de maltrato suelen ser familiares cercanos. A pesar de esto, el equipo propone integrar este test en controles pedi\u00e1tricos de rutina o evaluaciones escolares para facilitar su aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n El maltrato infantil es un problema grave en Argentina, donde el 59.4% de los menores de 15 a\u00f1os han sufrido violencia f\u00edsica o psicol\u00f3gica en el hogar, seg\u00fan la encuesta MICS 2019-2020. Sin embargo, las denuncias son escasas, y se estima que el maltrato f\u00edsico es 75 veces mayor que los casos registrados. La detecci\u00f3n temprana es crucial, ya que la exposici\u00f3n a la violencia en la infancia afecta el desarrollo cognitivo, emocional y la salud a largo plazo.<\/p>\n\n\n\n Estudios similares en Canad\u00e1 y Francia exploran biomarcadores epigen\u00e9ticos, pero C\u00e1nepa subraya la importancia de datos locales, ya que las respuestas gen\u00e9ticas var\u00edan seg\u00fan el contexto cultural y ambiental. La combinaci\u00f3n de biomarcadores en saliva y herramientas de IA podr\u00eda no solo confirmar casos de maltrato, sino tambi\u00e9n predecir su impacto y evaluar la efectividad de tratamientos, ofreciendo una soluci\u00f3n integral para proteger a los ni\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n Fuentes<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n Un equipo de investigadores de la Universidad de Buenos Aires (UBA) est\u00e1 desarrollando un m\u00e9todo pionero para detectar el maltrato infantil mediante el an\u00e1lisis de biomarcadores gen\u00e9ticos en la saliva, complementado con enfoques de inteligencia artificial (IA) para mejorar la identificaci\u00f3n de casos. 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El rol de la inteligencia artificial en la detecci\u00f3n de violencia infantil<\/h3>\n\n\n\n
Desaf\u00edos del proyecto<\/h3>\n\n\n\n
Contexto y relevancia en Argentina<\/h3>\n\n\n\n
Impacto global y local<\/h3>\n\n\n\n
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