Dermatólogos alarmados por la “preocupante” tendencia del bronceado inyectable: ScienceAlert

Dermatólogos de varios países están expresando preocupación por el hecho de que las personas influyentes de TikTok promuevan lo que algunos conocen como “la droga Barbie”.

El fármaco, melanotan II, está prohibido como producto cosmético en Estados Unidos, Reino Unido, Australia, Dinamarca y otros países.

En la mayoría de estos países, es ilegal comercializar o vender el medicamento para su uso como producto bronceador.

Pero persisten las ventas en línea del medicamento en forma de vial inyectable o aerosol nasal. Y también lo hacen los videos de influencers que promocionan sus efectos para oscurecer la piel.

Estas publicaciones en las redes sociales son “realmente preocupantes”, dice Simone Goldinger, investigadora clínica en dermatología de la Universidad de Queensland en Australia, porque “los creadores de contenido rara vez mencionan los riesgos reales”.

“Lo que se vende en las redes sociales como un bronceador inyectable o en aerosol nasal rápido y ‘seguro’ es una sustancia no aprobada, de venta con receta médica, que se autoadministra sin supervisión médica, sin control de calidad y, a menudo, sin una idea clara de lo que realmente hay en el vial”, dijo Goldinger a ScienceAlert.

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Melanotan II se desarrolló por primera vez como parte de un programa de investigación de la Universidad de Arizona que comenzó en la década de 1980, en busca de agentes bronceadores sin sol.

Estaban explorando análogos sintéticos del péptido α-MSH (hormona estimulante de los melanocitos alfa), una hormona que nuestro cuerpo produce naturalmente para estimular los melanocitos, las células pigmentadas de nuestra piel, y se les ocurrió melanotan I y II.

Casualmente, estos medicamentos también funcionaron muy bien para la disfunción sexual en los hombres. En realidad, ese es uno de los principales riesgos de melanotan II: el priapismo, una erección dolorosa e implacable que dura horas.

Un hombre de 55 años descubrió esto por las malas después de inyectarse 2 mg del medicamento en su abdomen, según un informe de caso publicado en Sexual Medicine en 2021.

“La gente cree que broncearse los protege de las quemaduras solares o del cáncer de piel, pero eso no es cierto”. – investigadora en dermatología Simone Goldinger

El hombre acudió a urgencias con una erección que persistía durante 30 horas.

“El paciente había usado [melanotan II] antes durante más de seis años, en un esfuerzo por oscurecer su piel cada año antes del verano”, escribieron los autores del informe.

“Él informa que generalmente le causaba una erección que duraba unos minutos después de la inyección, que se destumescía espontáneamente en usos anteriores del medicamento. También informó náuseas intensas con su uso, por lo que cada año se inyectaba una vez antes de acostarse”.

Después de intentar otras opciones de tratamiento menos invasivas, los médicos tuvieron que someter al paciente a anestesia general para irrigar y drenar su pene. Sólo entonces la erección disminuyó.

Según las publicaciones de los usuarios de TikTok, muchos usuarios de melanotan II han experimentado versiones leves de estos efectos secundarios, pero todavía no hay suficiente investigación formal sobre el medicamento para decir qué tan comunes son en realidad.

Los investigadores de Arizona que crearon melanotan II no estaban interesados ​​en las erecciones, ni siquiera en los elementos cosméticos del bronceado. Buscaban una manera de proteger del cáncer a las personas con menor pigmentación de la piel.

Este es el centro de preocupaciones más amplias sobre la tendencia TikTok.

Los dermatólogos niegan con la cabeza ante esta tendencia del bronceado inyectable
No hay evidencia de que melanotan II proteja contra el daño de la piel causado por el sol. (Barcin/E+/Getty Images)

Un estudio de 2024, por ejemplo, encontró que una de cada tres publicaciones en las redes sociales sobre melanotan que mencionaban el cáncer de piel afirmaban que el medicamento protege contra él, pero no hay evidencia de que así sea.

Sin embargo, algunos estudios han puesto de relieve la posible implicación del melanotan II en el melanoma, la forma más mortal de cáncer de piel, aunque la investigación hasta el momento no es concluyente.

Melanotan II estimula la proliferación de las células pigmentarias de la piel a través de receptores que normalmente se activan en respuesta a la exposición a los rayos UV, explica Goldinger.

“Esto permite que el melanotan engañe al cuerpo para que oscurezca la piel sin que [UV] desencadenante”, dijo a ScienceAlert.

Evitar los rayos UV es a lo que se aferran los usuarios de TikTok, pero estimular las células pigmentarias no es necesariamente inofensivo.

“Desde el punto de vista dermatológico, la mayor preocupación es el efecto sobre los lunares”, afirmó Goldinger.

“Hay informes de casos de melanoma que se desarrollan en personas que usan melanotan, lo cual tiene sentido biológico, ya que estimula persistentemente la proliferación de las células pigmentarias”.

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Melanotan II también puede hacer que un examen cutáneo sea realmente confuso.

Debido a que el medicamento estimula la producción de melanina, muchos pacientes de piel clara han descubierto que sus lunares y marcas existentes se vuelven más oscuros.

Algunos incluso han descubierto que los lunares proliferan después de tomar el medicamento.

Todos esos factores combinados hacen que a los dermatólogos les resulte difícil distinguir un posible melanoma.

El Colegio de Dermatólogos de Australasia dijo a ScienceAlert que “comparte las preocupaciones de la comunidad médica en general sobre el uso de melanotan II”.

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A los dermatólogos también les preocupa que las personas que usan melanotan II puedan asumir incorrectamente que su piel recién oscurecida los protegerá del daño solar.

Un estudio publicado en 2025, en el que los investigadores entrevistaron a 29 usuarios de la droga, encontró que “los participantes en general no estaban preocupados por los efectos adversos a largo plazo y, en cambio, percibían que [melanotan II] protegía contra el cáncer de piel al prevenir las quemaduras solares”.

A los expertos les preocupa que estos conceptos erróneos puedan llevar a las personas a exponerse más a menudo a los dañinos rayos UV: un hábito que sabemos con certeza que puede causar cáncer.

“No protege la piel del daño de los rayos UV”, dijo Goldinger a ScienceAlert.

“Este es un mito común: la gente piensa que broncearse los protege de las quemaduras solares o del cáncer de piel, pero eso no es cierto. El protector solar sigue siendo esencial”.

Las advertencias sobre melanotan II no son nada nuevo, pero el rumor en las redes sociales continúa creciendo, revelando lagunas en la regulación, la investigación y la autoestima de las personas.

Ya eres genial en la piel en la que estás.

Este artículo fue verificado por Clare Watson y editado por Peter Dockrill. Si bien nos enorgullecemos de nuestro proceso, somos humanos. Si detecta un error, háganoslo saber.

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El Apéndice A muestra que esto supera la selección aleatoria de canales bajo una poda agresiva. La formulación original asume que los impactos en la calidad del reemplazo son aproximadamente aditivos. Cada bloque candidato se puntúa dentro del padre no modificado. Eso ignora las interacciones de orden superior entre reemplazos. Iterative Puzzle alterna la compresión limitada con una breve recuperación de destilación de conocimientos. Construye una secuencia M0, M1,… MR en lugar de saltar al objetivo. Las puntuaciones se vuelven a calcular con respecto al modelo comprimido actual, no al modelo original. Se utilizaron tres etapas: El Ministerio de Educación pondera el 75% de la capacidad docente, el estado de Mamba SSM el 75%. Curado por 24 mil millones de fichas. El Ministerio de Educación pondera el 60% de la capacidad docente. Curado por 43,2 mil millones de tokens. Se activó el presupuesto de expertos encaminado al 50%, asignado de forma heterogénea. Curado por 52,8 mil millones de tokens. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La tabla anterior compara esto con una línea base de Puzzle de un solo paso en el mismo objetivo. El procedimiento de tres pasos tiene un promedio de 69,05 en diez puntos de referencia, frente a 68,48. Las ganancias aparecen en MMLU-Pro, GPQA, HLE, AA-LCR, LiveCodeBench, SciCode y RULER-256K. IFBench-Instruction cayó 0,2 puntos y IFBench-Prompt cayó 0,5. Recuperación: destilación, RL y verbosidad La destilación de conocimientos se ejecutó con un 30 % de datos de preentrenamiento y un 70 % de datos SFT de Nemotron-3-Nano. Durante la fase de rompecabezas, KD utilizó una secuencia de 32K de longitud. Luego, Recovery entrenó a 128K y escaló a 512K. El presupuesto era de hasta 100 mil millones de tokens, con un lote global de 16 millones de tokens, en Megatron-LM. La capacitación posterior de RL adoptó la Etapa 2 del proceso Nemotron-3-Super RL, centrada en la ingeniería de software. La fase 2.1 realizó una comparación del uso de herramientas en un solo paso. La fase 2.2 pasó a la zona de pruebas RL de extremo a extremo, donde los agentes corren hasta 200 turnos. Ambas fases utilizaron una penalización de KL de 0. El equipo barrió las tasas de aprendizaje y luego promedió los pesos resultantes. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La Figura 4 anterior muestra lo que aportó cada etapa. KD de contexto corto recupera la mayoría de las categorías a más del 97% de Nemotron-3-Super. Luego, KD de contexto largo eleva específicamente los puntos de referencia de entrada larga y de generación larga. El equipo de investigación afirma que el impacto de RL en estos experimentos fue pequeño. La verbosidad es el detalle silencioso. Después de la última iteración de Puzzle, el modelo generó el 132% del recuento de tokens de Super. Eso cayó al 99% después del proceso de recuperación total. Implementación: cuantificación y predicción de tokens múltiples Se produjeron dos recetas de cuantificación posteriores al entrenamiento: FP8 W8A8 apunta a Hopper y NVFP4 W4A4 apunta a Blackwell. Componente Línea base BF16 Punto de control FP8 Punto de control NVFP4 GEMM MoE dispersos y compartidos BF16FP8NVFP4 Mamba GEMM BF16FP8FP8 Mamba Caché SSM FP32FP32FP16 + Caché SRKV FP8FP8FP8 Enrutador FP32FP32FP32 Atención QKV/salida, proyecciones latentes MoE, LM cabezaBF16BF16BF16 Ambas recetas se calibraron en 256 muestras SFT posteriores al entrenamiento. NVFP4 utilizó la calibración máxima, no la búsqueda de sensibilidad AutoQuantize utilizada para Super. El punto de control resultante se cuantifica de forma ligeramente más agresiva y se realiza de manera similar. NVFP4 no es compatible de forma nativa con Hopper. Todavía se utiliza para el objetivo H100 de contexto 1M, porque la capacidad de HBM se vincula allí. Puzzle-75B-A9B hereda un cabezal MTP compartido de Super. Los parámetros se comparten entre los pasos de MTP, por lo que un cabezal se aplica de forma recursiva en la inferencia. La transferencia directa de la cabeza entrenada de Super dio longitudes de aceptación similares. Luego, el equipo de investigación identifica una discrepancia entre el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento MTP forzado por el maestro alimenta la secuencia completa de estados ocultos desplazados. En cambio, la redacción autorregresiva alimenta una combinación de modelos de destino y estados ocultos generados por MTP. Las tasas de aceptación caen en posiciones de draft más profundas. Esto se soluciona mediante una formación continua de la cabeza transferida. En SPEED-Bench con una longitud de calado 7, la longitud media de aceptación aumentó de 3,45 a 4,34. Eso es aproximadamente entre el 25% y el 30%, concentrado en puestos posteriores del draft. A diferencia de Super, el punto de control NVFP4 apenas se degrada: 4,31 frente a 4,34. Dónde ayuda la compresión y dónde duele Benchmark (BF16)SuperPuzzle-75B-A9BDeltaMMLU-Pro83.882.4-1.4AIME25 (sin herramientas)92.289.7-2.5GPQA (sin herramientas)80.578.6-1.9LiveCodeBench82.181.1-1.0SciCode (subtarea)42.340.6-1.7SWE-Bench (OpenHands)59.556.9-2.6Arena-Hard-V272.868.6-4.2AA-LCR56.856.9+0.1REGLA 1M93.992.2-1.7MMLU-ProX79.577.5-2.0 El propio resumen del artículo de investigación es que el seguimiento de instrucciones y las evaluaciones agentes son las que más pierden. Arena-Hard-V2 es el peor de los casos, con -4,2 puntos. RULER se mantiene dentro de aproximadamente 1 a 2 puntos en 256K, 512K y 1M. Tres resultados de BF16 no retroceden. AA-LCR gana 0,1, Scale AI Multi-Challenge empata en 56,6 y TauBench Telecom gana 0,4. NVFP4 cuesta poco además de la compresión. En RULER 1M, el punto de control NVFP4 obtiene una puntuación de 93,2, por encima del 92,2 de BF16. HLE es el costo de NVFP4 más claro, cayendo de 16,5 a 15,7. Los resultados del 8PM se encuentran en el Apéndice E y siguen de cerca al BF16. SWE-Bench no está incluido en el punto de control del 8PM. Casos de uso RAG de contexto ultralargo en una GPU: un servicio de análisis de documentos en un contexto de 1 millón pasa de 1 solicitud simultánea a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa concurrencia es aproximadamente 4 veces mayor. Asistentes de codificación interactivos: en UT >= 100 tok/s en el régimen 8K/64K, un nodo sirve 2,03 veces los tokens. Ajustado por detalle, es decir, 2,16 veces las solicitudes completadas por minuto. Canalizaciones de documentos con gran cantidad de precarga: el régimen de 50.000/2.000 gana solo 1,60 veces. La compresión ayuda menos cuando el procesamiento rápido domina la computación. Bucles SWE agentes: verifique la brecha SWE-Bench de 2,6 puntos con su combinación de tareas. La recuperación de RL apuntó a esta capacidad y solo la restauró parcialmente. Explorador de implementación ‘+esc(r