A inteligência artificial está transformando a descoberta de medicamentos e pode inaugurar um novo ciclo para o setor de biotecnologia, mas a principal prova de fogo da tecnologia ainda está por vir. Essa é a conclusão de um estudo da Kinea Investimentos, que avalia os impactos da IA sobre a indústria farmacêutica e aponta que o grande obstáculo continua sendo a validação clínica em humanos.
O relatório argumenta que ferramentas de inteligência artificial já conseguiram acelerar significativamente as etapas iniciais do desenvolvimento de medicamentos. O exemplo mais emblemático é o AlphaFold, sistema desenvolvido pela DeepMind, do Google, que resolveu um problema perseguido pela biologia há mais de cinco décadas: prever a estrutura tridimensional das proteínas. A tecnologia permitiu mapear mais de 200 milhões de estruturas proteicas em poucos anos, ante cerca de 170 mil conhecidas até 2020.
Segundo a Kinea, o avanço é relevante porque o desenvolvimento de um novo medicamento continua sendo um processo caro, lento e arriscado. Em média, leva entre 10 e 15 anos, custa de US$ 1 bilhão a US$ 3 bilhões e apresenta taxa de fracasso próxima de 90%. Dos 100 medicamentos que entram em testes clínicos, apenas oito chegam ao mercado.
A inteligência artificial já está reduzindo parte desse gargalo nas fases pré-clínicas. O estudo cita casos em que algoritmos passaram a identificar alvos terapêuticos, desenhar moléculas e testar combinações em velocidade muito superior à dos métodos tradicionais. A Roche, por exemplo, afirmou recentemente que reduziu pela metade o tempo necessário para identificar moléculas promissoras, enquanto o número de candidatos a testes clínicos cresceu 50% entre 2022 e 2025 com investimentos de pesquisa praticamente estáveis.
O problema, segundo a gestora, é que descobrir moléculas mais rapidamente não garante medicamentos melhores. O verdadeiro teste continua sendo a fase 2 dos estudos clínicos, considerada o “vale da morte” da indústria farmacêutica, quando se avalia se um tratamento realmente funciona em pacientes. É justamente nessa etapa que a revolução da IA ainda não foi comprovada.
A Kinea destaca que os resultados iniciais são mistos. Nas fases 1, que testam segurança, moléculas desenvolvidas com auxílio de IA apresentaram taxa de sucesso de 87,5%, acima dos 75,9% observados em métodos convencionais. Já na fase 2, os dados ainda não mostram vantagem clara: a taxa observada é de 40%, abaixo dos 48,8% registrados historicamente.
Por isso, o relatório afirma que o próximo grande marco para a indústria será o resultado da fase 3 do medicamento Rentosertib, desenvolvido pela Insilico Medicine para fibrose pulmonar idiopática. O medicamento é considerado o projeto mais avançado criado com forte participação de inteligência artificial e seus resultados são esperados para o fim de 2027.
Até lá, a gestora trabalha com três cenários. No mais pessimista, a IA acelera a criação de moléculas, mas não consegue melhorar significativamente a taxa de sucesso clínica. No cenário-base, a tecnologia aumenta gradualmente a produtividade da indústria e eleva a probabilidade de aprovação de medicamentos de 8% para algo entre 11% e 13%. Já no cenário otimista, a IA passa a aprender continuamente com dados clínicos e pode elevar a taxa de sucesso para cerca de 18%, reduzindo o custo de desenvolvimento em mais da metade.
A principal questão passa a ser a disponibilidade de dados. Na avaliação da Kinea, o grande diferencial competitivo não estará apenas nos algoritmos, mas na capacidade de gerar e processar dados biológicos e clínicos. “Quem tiver os dados terá o jogo”, resume o estudo ao argumentar que a indústria caminha para laboratórios cada vez mais automatizados, nos quais sistemas de IA, robôs e equipamentos trabalham em ciclos contínuos de aprendizado.
Do ponto de vista de investimentos, a Kinea argumenta que a oportunidade não está apenas nas empresas que desenvolvem medicamentos. A gestora vê potencial especialmente nas companhias que fornecem a infraestrutura dessa corrida tecnológica, como empresas de testes clínicos, equipamentos laboratoriais, reagentes e processamento de dados. Entre os nomes citados estão IQVIA, Charles River, Thermo Fisher, Danaher, 10x Genomics e Nvidia.
A avaliação parte de um diagnóstico de que o setor de saúde permanece descontado após uma década de desempenho inferior ao das grandes empresas de tecnologia. Segundo a Kinea, ações de saúde que chegaram a negociar a 1,4 vez o múltiplo de lucro do S&P 500 no fim dos anos 1990 hoje negociam perto de 0,8 vez, enquanto as biotechs continuam negociadas em níveis considerados atrativos diante do potencial da inteligência artificial.
Para a gestora, a revolução da IA na saúde já começou, mas a confirmação definitiva da tese dependerá menos da capacidade de criar moléculas e mais da habilidade de provar, nos testes clínicos, que elas funcionam melhor do que os tratamentos já existentes.
The post IA reacende aposta em biotecnologia, mas teste decisivo ainda não chegou appeared first on InfoMoney.