Expansão da descoberta de fármacos com IA ganha força com laboratório da NVIDIA e Eli Lilly e plataformas orientadas por dados

NVIDIA e Eli Lilly anunciaram em janeiro um laboratório de co-inovação em IA inédito para enfrentar desafios centrais da descoberta de fármacos com IA. A parceria de US$ 1 bilhão sinaliza uma nova fase na integração da inteligência artificial à pesquisa e ao desenvolvimento farmacêuticos, à medida que empresas usam plataformas impulsionadas por IA para analisar enormes conjuntos de dados biológicos, conduzir experimentos com mais rapidez e identificar compostos promissores com muito menos iterações.

Durante décadas, o processo de descoberta de fármacos tem sido extremamente ineficiente. Em média, são necessários cerca de 2.500 compostos e mais de 4 anos apenas para encontrar um medicamento que valha um ensaio clínico. Na química medicinal, modelos de IA agora são usados para gerar e avaliar milhares de candidatos moleculares em uma fração do tempo que antes era necessário para projetar apenas alguns, enquanto sistemas de aprendizado profundo podem prever estruturas de proteínas, afinidade de ligação e riscos de toxicidade antes mesmo de um composto entrar em um laboratório.

A migração de doenças impulsionada pelo clima, o envelhecimento populacional e as duras lições da COVID-19 estão moldando a próxima era do desenvolvimento de fármacos. A Organização Mundial da Saúde tem alertado repetidamente que o aquecimento do clima está expandindo a área de circulação de vírus como dengue, Zika e chikungunya para novas regiões, incluindo partes dos EUA e do sul da Europa. Dados de vigilância da WHO, do CDC e de reguladores nacionais orientam cada vez mais a priorização da pesquisa quando as agências sinalizam uma ameaça e avaliam se existem contramedidas ou se elas podem ser desenvolvidas rapidamente.

Outra mudança está ocorrendo dentro da própria ciência, com a transição de fármacos de alvo único para terapias de ação múltipla. O futuro está em antivirais de ação múltipla e terapias preventivas capazes de atuar sobre vários patógenos por meio de um mecanismo compartilhado. Um único medicamento oral capaz de proteger contra COVID, RSV e influenza mudaria fundamentalmente a forma como as sociedades administram o risco sazonal e pandêmico.

Empresas como Insilico Medicine e Recursion Pharmaceuticals estão usando plataformas de IA para identificar alvos terapêuticos e levar candidatos a ensaios clínicos em uma velocidade sem precedentes. A Moderna descreveu publicamente o uso de IA para otimizar o desenho de mRNA e os fluxos de trabalho de fabricação, encurtando ciclos de desenvolvimento. A IA também está transformando os ensaios clínicos por meio de algoritmos usados para identificar pacientes elegíveis, prever desafios de recrutamento e detectar sinais de segurança mais cedo, enquanto sistemas de controle de qualidade orientados por IA ajudam a garantir consistência em escala na fabricação.

A Recursion Pharmaceuticals disse que a média do setor é de 2.500 compostos sintetizados ao longo de 42 meses para encontrar um candidato ao desenvolvimento, enquanto sua média é de 330 compostos sintetizados em 17 meses. A empresa afirmou que seu sistema operacional de desenvolvimento de fármacos integra laboratórios úmidos robóticos, conjuntos de dados biológicos em escala de petabytes e modelos de IA, e que construiu mapas de knockout por CRISPR de genoma inteiro em células neuronais e microgliais. Também disse que Roche e Genentech pagaram US$ 213 milhões em taxas de acesso, que a Sanofi pagou US$ 134 milhões por 5 de seus programas de descoberta, que a receita de 2025 foi de US$ 74,7 milhões, que tem 5 programas clínicos avançando, mais de US$ 500 milhões em pagamentos cumulativos por marcos de parceiros e caixa suficiente até 2028. A empresa também relatou uma redução mediana de 43% na carga de pólipos em pacientes com Polipose Adenomatosa Familiar como sua primeira prova de conceito clínica.

A Tempus AI disse ter construído uma enorme biblioteca de dados clínicos e moleculares e usá-la para impulsionar a medicina de precisão com IA, aprendizado de máquina e análise de dados, atuando principalmente em oncologia, diagnóstico e genômica. A empresa afirmou que a receita acumulada dos últimos 12 meses atingiu US$ 1,27 bilhão, com crescimento anual de cerca de 30%, com os diagnósticos alimentando o motor de dados e os insights sendo monetizados por meio de licenciamento de dados, análises de IA e pareamento para ensaios clínicos. Também disse que sua carteira de pedidos supera US$ 1,1 bilhão e que teve um prejuízo líquido acumulado dos últimos 12 meses de US$ 245 milhões.

Até 2030, estima-se que 30% a 60% da população dos EUA terá mais de 55 anos, de acordo com projeções do censo dos EUA citadas no material de origem, enquanto China e Japão envelhecem ainda mais rapidamente. Pacientes mais velhos tomam mais medicamentos, enfrentam maiores riscos de interações medicamentosas e respondem de forma diferente ao tratamento, aumentando a pressão por programas de desenvolvimento de fármacos estruturados em horizontes de curto, médio e longo prazo.