Como gigantes da biofarmacêutica se preparam para a nova fronteira de medicamentos com IA

O ChatGPT vai atendê-lo agora. A inteligência artificial ainda não é tão onipresente assim em hospitais ou laboratórios biofarmacêuticos. Chatbots da OpenAI, Anthropic e Alphabet não estão diagnosticando doenças nem ajudando ativamente no desenvolvimento de medicamentos. Mas esse cenário de ficção científica pode não estar tão distante. Os maiores nomes do setor de biotecnologia estão investindo pesado em IA, na esperança de acelerar o processo — que leva décadas — de desenvolvimento de medicamentos que salvam vidas e de reduzir os bilhões de dólares necessários para isso. Há grande entusiasmo em torno das possibilidades da IA.

A IA está “se tornando uma assistente de pesquisa do dia a dia”, disse Helia Mohammadi, diretora de tecnologia de pesquisa do City of Hope. Lionel Bascles, chefe global de e-development da Sanofi, afirma que a IA pode “conectar pontos” que a mente humana nem sequer perceberia. “Podemos pensar nisso quase como um ChatGPT para o genoma”, disse Alexey Aleshin, diretor médico corporativo da Natera.

Mas tudo depende dos resultados. Embora a IA possa acelerar o trabalho humano, permanece a pergunta de trilhões de dólares: a tecnologia consegue descobrir ou criar algo que os humanos não conseguem?

As gigantes farmacêuticas estão investindo vultosas quantias para descobrir isso.

O mercado de IA nas ciências da vida — que abrange hardware, ferramentas de software e serviços que utilizam IA generativa e análise de dados para pesquisas biofarmacêuticas e médicas — deve crescer de US$ 3,3 bilhões em vendas neste ano para quase US$ 16 bilhões em 2035. Somente o mercado dos EUA representará US$ 1,2 bilhão desse total em 2026 e quase US$ 6 bilhões em 2035, segundo a Precedence Research.

A Merck, empresa que compõe o índice Dow Jones Industrial Average, comprometeu-se em abril a pagar até US$ 1 bilhão ao Google Cloud em um acordo que permite à gigante da tecnologia analisar as operações de pesquisa e desenvolvimento, fabricação, comercialização e funções corporativas da farmacêutica para encontrar formas de melhorar os negócios. A Johnson & Johnson, empresa que integra o índice S&P 500, fechou recentemente um acordo com a Viz.ai para agilizar o processo de identificação, em hospitais, de pacientes com um tipo específico de lesão cerebral que suas ferramentas podem tratar.

A farmacêutica dinamarquesa Novo Nordisk — a empresa por trás do poderoso medicamento para perda de peso Wegovy — firmou uma parceria estratégica com a OpenAI. Enquanto isso, a Anthropic incluiu o CEO da Novartis, Vas Narasimhan, em seu conselho de administração. Quase na mesma época, a Gilead Sciences estabeleceu uma colaboração ampliada com a Tempus AI para explorar vastos conjuntos de dados abrangendo diversas doenças.

Esses acordos reforçam a expectativa de que a IA possa economizar tempo e dinheiro no desenvolvimento de novos medicamentos e diagnósticos. O Goldman Sachs estima que a IA poderia gerar uma economia de até US$ 400 bilhões para as desenvolvedoras de medicamentos na próxima década, ao reduzir prazos e custos e aumentar as chances de sucesso de medicamentos experimentais, segundo reportagem do The Wall Street Journal.

Thomas Laur, CEO da DNAnexus, afirma que o uso de IA para desenvolver medicamentos e diagnósticos ainda está em estágio inicial. Sediada em Mountain View, Califórnia, a DNAnexus oferece uma plataforma segura em nuvem para analisar sequenciamento de DNA em larga escala, dados clínicos e outras informações.

“A proporção entre ruído e progresso real ainda está um pouco desequilibrada”, disse ele ao Investor’s Business Daily.

Apesar disso, os principais nomes do setor de biotecnologia — incluindo Amgen, AstraZeneca, Biogen e outras — revelaram planos ambiciosos para utilizar a IA em suas atividades de pesquisa e desenvolvimento.

As empresas biofarmacêuticas desfrutam de uma vantagem fundamental: as preocupações comuns em relação à IA não se aplicam às ciências da vida. A IA não substituirá os pesquisadores. O corpo humano é surpreendentemente complexo. Culturas de células, animais de laboratório e modelos computacionais não são adequados para replicar o cérebro humano ao analisar as complexidades da biologia humana.

Por essa razão, a maioria dos especialistas afirma que a IA só pode atuar em parceria com os seres humanos. O risco de permitir que computadores descubram e testem novos medicamentos de forma autônoma é grande demais, diz Jenna Dirito, diretora de operações da Revalia Bio, uma empresa de capital fechado que recupera órgãos doados não aproveitáveis ​​para transplante e os utiliza em testes de medicamentos. A empresa, sediada em New Haven, Connecticut, utiliza IA para treinar modelos biológicos preditivos com base nos dados que gera.

Desenvolver medicamentos não é como criar o iPhone mais recente, disse ela ao IBD.

“Ninguém vai morrer se a nova versão do Claude não funcionar”, afirmou, referindo-se ao conhecido assistente de IA da Anthropic. “Mas, quando temos medicamentos que vão diretamente para o corpo de pacientes vivos — pessoas que assumem esse risco para fazer o desenvolvimento de fármacos avançar e, quem sabe, curar uma doença —, é fundamental acertar.”

Como assistente de pesquisa, a IA é uma ferramenta incrível para analisar enormes conjuntos de dados, tipicamente utilizados na gestão de sistemas de saúde.

“Terabytes de dados”, disse Mohammadi, do City of Hope, um centro abrangente de tratamento de câncer sediado em Duarte, Califórnia, com laços estreitos com o Instituto Nacional do Câncer (NCI). “É praticamente impossível processar tudo isso, especialmente quando se analisa a saúde populacional. A IA integrará cada vez mais todos esses dados de uma maneira muito mais completa e compreensível.”

Aleshin, da Natera, afirma que a quantidade de dados gerada hoje seria “inimaginável” há uma década. A Natera é uma empresa de diagnósticos que utiliza IA para analisar grandes volumes de dados genômicos. Para cada paciente, a empresa realiza o sequenciamento completo do exoma ou do genoma do câncer. O exoma é a pequena fração do DNA que efetivamente codifica proteínas. O genoma compreende todo o DNA de um organismo.

Mohammadi espera que a IA se torne o “tecido conjuntivo” entre as disciplinas, unindo os conhecimentos de biólogos, físicos, químicos, médicos, cientistas computacionais e engenheiros. Essa abordagem, mesmo dentro de um único centro de pesquisa, poderia proporcionar uma nova compreensão sobre o funcionamento das doenças.

Por exemplo, os cientistas levaram uma década para descobrir que uma mutação no gene EGFR é um fator-chave em diversos tipos de câncer. Esse gene produz proteínas encontradas na superfície das células que regulam a divisão e a sobrevivência celular. Quando sofre mutação, ele gera proteínas que permanecem sempre “ativas”, provocando divisão e crescimento celular descontrolados — ou seja, o câncer.

“Foi uma jornada de seis a dez anos para realmente descobrir que, se alguém apresentasse uma mutação no EGFR, deveria receber aquele medicamento específico”, disse Aleshin. Com a IA, “é possível comprimir esses dez anos de pesquisa em apenas algumas horas. Basicamente, consegue-se identificar, de forma cega, quais mutações são patogênicas”.

Parte do problema reside no fato de que não há dois hospitais, consultórios médicos, centros de pesquisa ou laboratórios que armazenem dados de maneira padronizada.

Não existe um “tradutor universal”, afirma Laur, da DNAnexus. E também não há padrões universais para o armazenamento desses dados, diz Janice Chang, CEO da TransCelerate Biopharma, uma empresa de capital fechado sem fins lucrativos que colabora com 18 das maiores empresas farmacêuticas do mundo para enfrentar alguns dos problemas mais complexos da pesquisa clínica. A IA é uma prioridade máxima, diz ela.

“Sem a base de dados adequada, realmente não é possível aproveitar o verdadeiro potencial da IA”, disse ela ao IBD. “Não existe sequer uma maneira simples de realmente traduzir os dados de forma consistente.”

A TransCelerate está realizando parte desse trabalho. A organização sem fins lucrativos está em parceria com uma entidade de padronização para definir quais dados devem ser armazenados e de que maneira. A expectativa é que os padrões de armazenamento de dados se propaguem das grandes empresas farmacêuticas e de biotecnologia com as quais a TransCelerate trabalha para as empresas menores.

A limpeza dos dados liberará o poder da IA, afirma Laur.

“Assim que limparmos os dados e organizarmos os conjuntos de dados, veremos uma aceleração do que pode ser feito por meio da IA”, disse ele. “Não é uma questão de ‘se’, mas sim de ‘quando’. Vamos chegar lá.”

A IA pode realizar muitas tarefas com mais rapidez em diversos campos. Ainda não está claro como a tecnologia pode acelerar o processo de desenvolvimento de medicamentos.

“O ciclo (de desenvolvimento de medicamentos) hoje leva mais de uma década”, disse Laur. “Algumas pessoas com quem converso acham que poderia levar semanas (com a IA). Não sou tão otimista assim.”

Ele prevê que a IA pode tornar o desenvolvimento de medicamentos de duas a três vezes mais rápido. “Mas não será dez vezes mais rápido”, ressalvou.

Ainda assim, o potencial é enorme, especialmente nas fases iniciais de P&D, diz Thomas Carganico, sócio da consultoria de ciências da vida PQE Group. A IA pode ajudar a identificar alvos no organismo que sejam suscetíveis a medicamentos existentes. Ela pode auxiliar na criação de novos fármacos, testar hipóteses por meio de simulações e ajudar a encontrar os pacientes adequados para testes clínicos reais.

Laur afirma que os “dry labs” (laboratórios secos), ou seja, simulações computacionais executadas por IA, jamais substituirão os “wet labs” (laboratórios úmidos), responsáveis ​​pela realização de testes em humanos. No entanto, o trabalho pré-clínico poderia ser facilmente reduzido com a ajuda da IA.

Carganico vislumbra um cenário em que o prazo desde a concepção até o lançamento poderia cair de uma média de 10 anos para um período entre três e cinco anos.

A IA já está sendo utilizada para acelerar a análise de documentação, recrutar pacientes para estudos clínicos e prever quais medicamentos têm maior probabilidade de sucesso, afirmam especialistas.

No entanto, há um entusiasmo real quanto à possibilidade de reduzir a necessidade de placebos em testes com humanos, diz Bascles, da Sanofi. Bascles também integra o conselho da TransCelerate.

“Recebo informações adicionais da concorrência para embasar meu estudo”, disse ele. “Posso reduzir o número de pacientes expostos ao placebo no meu novo estudo, ou até mesmo não expor nenhum paciente ao placebo, graças a esse hub virtual. Isso é realmente inovador e, do ponto de vista do paciente isso é realmente importante.”

Ele acrescentou: “Nenhum paciente que se voluntaria para um ensaio clínico quer receber placebo. Mas eles são corajosos o suficiente para participar do estudo e aceitar que essa possibilidade existe.”

Isso abre caminho para o conceito de gêmeos “virtuais” ou “digitais”. Nesse modelo, o paciente recebe o medicamento experimental, enquanto uma réplica gerada por IA — com a mesma altura, peso, doença e biomarcadores — simula como aquele mesmo paciente responderia ao placebo ou a outros medicamentos padrão.

“Acredito que a criação de gêmeos digitais se tornará um padrão em um futuro não muito distante”, disse Laur. “Continuaremos realizando ensaios clínicos. Mas eles serão aprimorados ou otimizados por meio de braços de controle sintéticos.”

Da mesma forma, Dirito, da Revalia, afirma que estudos virtuais complementarão as descobertas de testes com humanos no mundo real.

No geral, isso poderia acelerar cada fase do desenvolvimento de medicamentos em 10%, prevê Mohammadi.

É muito cedo para dizer como a IA pode fazer a diferença nos resultados financeiros das empresas biofarmacêuticas e nos cronogramas de desenvolvimento de medicamentos. Atualmente, os investidores em ações de biotecnologia estão mais focados em grandes tendências, como medicamentos para perda de peso, psicodélicos, tratamentos contra o câncer e como a saúde nos EUA evoluirá sob a gestão de Robert F. Kennedy Jr., secretário de Saúde e Serviços Humanos da administração Trump.

Até agora em 2026, muitas ações de biotecnologia apresentaram um desempenho sólido.

A transição para a descoberta de medicamentos via IA exigirá que fabricantes de medicamentos e órgãos reguladores sejam mais ágeis do que estão acostumados a ser, diz Dirito. Ela espera que a inteligência artificial seja uma excelente ferramenta de triagem para identificar o que funciona e o que não funciona em testes laboratoriais.

Mas o próximo passo é mais empolgante — e potencialmente aterrorizante, dependendo da perspectiva adotada.

A IA como assistente de pesquisa já é uma realidade, diz Mohammadi. A IA como colaboradora científica também. Nesta onda, a inteligência artificial está ajudando a identificar alvos terapêuticos e a orientar quais seriam as melhores opções para erradicar doenças.

“A terceira onda é mais ambiciosa”, disse ela. “Trata-se da IA ​​atuando como uma parceira de pesquisa autônoma, capaz de gerenciar grandes fluxos de trabalho computacionais.”

Molly Gibson, sócia da Flagship Pioneering — uma empresa de capital de risco e criação de negócios na área de ciências da vida sediada em Massachusetts —, afirma que os conjuntos de dados atuais são sofisticados o suficiente para criar estruturas moleculares.

A IA não se limita mais a dizer se algo é ou não um taco; ela coloca a carne, o queijo e a alface na tortilha.

“Isso não existia há dez anos. Na verdade, nem há cinco anos”, disse Gibson em entrevista. “Estamos começando a conseguir criar, a partir do computador e do zero, uma proteína que realiza uma função de nosso interesse, com intencionalidade.”

A capacidade de raciocínio da IA ​​avançou significativamente na última década, segundo ela.

“Era possível fazer estatísticas e obter a probabilidade de X acontecer”, disse ela. “Mas receber a indicação de que você *deveria* fazer X por ser o próximo passo correto — isso não existia.”

No entanto, embora a IA consiga gerar rapidamente um enorme número de candidatos em potencial, ela não reduziu a elevada taxa de fracasso no desenvolvimento de medicamentos, afirma Alan Palmer, CEO da Elixa MediScience. A Elixa é uma empresa de biotecnologia de capital fechado que trabalha em tratamentos para doenças neurodegenerativas.

Graças à IA, a Insilico Medicine passou da fase de identificação de alvos para a fibrose pulmonar idiopática até os estudos de Fase 2 em menos de 30 meses, escreveu ele em um artigo convidado para o blog da One Nucleus. As ações da empresa de biotecnologia são negociadas em Hong Kong.

“O mesmo percurso, por meios convencionais, normalmente leva muitos anos”, disse ele. “Essa é uma conquista genuína, e o setor faz bem em reconhecê-la.”

No entanto, de modo geral, nove em cada dez medicamentos nunca chegam ao mercado. Eles fracassam nos testes clínicos devido à baixa eficácia ou a problemas de segurança imprevistos. E a IA ainda não conseguiu alterar essa estatística. Segundo Palmer, nenhum medicamento descoberto por inteligência artificial chegou, até o momento, à fase avançada de testes.

Especialistas afirmam que a IA ainda está em um estágio inicial no desenvolvimento de medicamentos.

“Acredito que o desafio reside no fato de que os modelos de IA ainda são bastante imaturos para a biologia, dada a complexidade desta área”, disse Laur, da DNAnexus. Ele observa que muitos conjuntos de dados carecem inerentemente de diversidade, incluindo informações de saúde provenientes predominantemente de homens brancos de meia-idade.

Assim, embora a área da saúde seja o “campo de provas ideal” para a IA, ainda há um longo caminho a percorrer, afirma Dirito, da Rivalia.

“É um problema biológico, não computacional”, disse Mohammadi, do City of Hope. “Não vejo a IA desenvolvendo medicamentos de forma isolada. Vejo-a, sim, tornando-se uma parceira incrivelmente poderosa.”

Fonte: Valor Econômico