IA cortando até 70% dos custos pré-clínicos em desenvolvimento de drogas
Compressão de custos e prazos na fase pré-clínica
Uma pesquisa proprietária da TD Cowen com 80 líderes e especialistas do setor biofarmacêutico indica que a inteligência artificial está comprimindo custos e prazos da fase pré-clínica de desenvolvimento de drogas em até 70%. A expectativa é que essa redução alimente uma onda de automação que mudará a trajetória da pesquisa farmacêutica nos estágios iniciais, com demanda crescente por softwares avançados, ferramentas de sequenciamento e modelos computacionais capazes de gerar mais tratamentos experimentais nos próximos cinco anos.
O papel da IA no desenho de fármacos
A IA não substitui a intuição científica, mas está tornando as telas de computador tão importantes quanto os laboratórios tradicionais no desenho de medicamentos. Segundo Brendan Smith, diretor de pesquisa em ciências da vida da TD Cowen, o objetivo é "criar mais tentativas" e gerar grandes volumes de dados para treinar modelos de IA que aumentem as probabilidades de sucesso clínico. Há um efeito downstream significativo nos "wet labs", onde cientistas continuarão avaliando segurança e eficácia dos compostos.
Simulações e alternativas ao teste animal
A ideia de um ciclo contínuo de pesquisa contrasta com a disrupção causada pela IA em outros setores de trabalho intelectual. O impulso do governo Trump para reduzir testes em animais na pesquisa biomédica provavelmente direcionará mais trabalho para ferramentas computacionais, modelos de tecido humano 3D e outras alternativas que preveem a toxicidade de compostos. A demanda por softwares capazes de simular processos biológicos e prever interações entre drogas ou ajustar dosagens para recém-nascidos e gestantes deve ter o maior crescimento até 2028. Empresas já investem em plataformas "in silico" que permitem rodar milhares de experimentos virtuais em segundos.
Números e ceticismo
Os dados da pesquisa indicam que novos programas de desenvolvimento de drogas podem crescer mais de 10% em três a cinco anos. Essa corrida por tecnologia, somada a mais gastos com laboratórios, pode representar US$ 1 bilhão em gastos incrementais adicionais. No entanto, a IA ainda não descobriu nenhum medicamento aprovado pela FDA. Uma preocupação é que a engenharia e otimização não considerem suficientemente as respostas humanas - e a variabilidade entre indivíduos - antes dos ensaios clínicos. Sem isso, céticos argumentam que a taxa de falha de novos medicamentos pode permanecer em torno de 90%.
Contexto competitivo e regulatório
A expansão da biotecnologia chinesa continua a ameaçar os esforços de pesquisa dos EUA, oferecendo mão de obra mais barata e tempos de resposta rápidos que já atraem bilhões em novos investimentos. A administração Trump "continua movendo a trave" na política de IA, tentando equilibrar uma abordagem regulatória hands-off com mais supervisão sobre questões de segurança e privacidade, segundo a TD Cowen.