IA acelera descoberta de remédios, mas testes seguem decisivos

A inteligência artificial já reduz etapas na descoberta de medicamentos, mas a comprovação de que um tratamento funciona continua dependendo dos testes clínicos, segundo relatório divulgado pela Kinea Investimentos em novembro de 2026. A gestora avalia que a tecnologia elevou taxas de sucesso iniciais, porém enfrenta limites pela escassez de dados de biologia experimental.

De acordo com o estudo O Sétimo Selo, desenvolver um novo remédio leva de 10 a 15 anos e custa entre US$ 1 bilhão e US$ 3 bilhões. Entre cada 100 candidatos que entram em testes clínicos, apenas oito chegam aos pacientes. A fase 2, destinada a avaliar se o tratamento funciona, é apontada como o principal gargalo: 29% dos medicamentos avançam nessa etapa.

Avanços na etapa inicial

A Kinea cita o AlphaFold, sistema de inteligência artificial desenvolvido pela Google DeepMind, como exemplo da aplicação da tecnologia à biologia. Segundo o relatório, a ferramenta publicou em 2022 a estrutura de mais de 200 milhões de proteínas, enquanto a ciência havia decifrado cerca de 170 mil estruturas em seis décadas.

O estudo também afirma que 80% a 90% das moléculas de empresas nativas de IA que concluíram a fase 1 foram aprovadas, ante média histórica de 52%. Já o Rentosertib, da Insilico, para fibrose pulmonar idiopática, teria levado 18 meses e menos de 80 moléculas testadas da escolha do alvo ao candidato a medicamento. Sua fase 3 começou em julho de 2026, com resultado esperado para o fim de 2027.

Projeções dependem do desempenho na fase 2

Para a Kinea, a pequena amostra de moléculas descobertas com IA ainda não demonstra uma mudança de patamar na fase 2. O relatório atribui esse cenário à disponibilidade limitada de dados experimentais, muitos deles exclusivos das farmacêuticas. Uma resposta da indústria, segundo a gestora, tem sido o investimento em laboratórios automatizados, nos quais a IA desenha experimentos e robôs os executam.

No cenário-base projetado pela Kinea, a chance de aprovação de medicamentos sobe de cerca de 8% para 11% a 13%, enquanto o custo por remédio aprovado cairia de 25% a 40%. No cenário otimista, a probabilidade chegaria a 18% ou mais, com redução de custos superior à metade. Essas são projeções do relatório, condicionadas ao avanço do desempenho clínico da tecnologia.