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Investing.com - A IA generativa está emergindo como uma força transformadora de longo prazo na descoberta de medicamentos, um campo historicamente caracterizado por cronogramas longos, custos elevados e baixas taxas de sucesso.
De acordo com a corretora Jefferies, o ciclo médio de desenvolvimento de medicamentos abrange de 8 a 10 anos, com taxas de sucesso abaixo de 10% e custos superiores a US$ 1 bilhão por medicamento. A IA tem o potencial de reduzir os riscos em mais de 50%, acelerando os prazos, melhorando as probabilidades de sucesso e reduzindo os custos de desenvolvimento.
"A IA generativa está pronta para acelerar o processo de descoberta de medicamentos, que é muito lento e arriscado, reduzindo o tempo do laboratório à clínica enquanto aumenta a taxa de sucesso", disseram os analistas da Jefferies em uma nota na quarta-feira.
A tendência é evidente em toda a indústria, com grandes empresas farmacêuticas, organizações de pesquisa contratadas e biotecnologias emergentes integrando a IA em várias etapas do desenvolvimento.
Desde a identificação inicial de alvos até a triagem de compostos e previsão de toxicidade, as plataformas de IA estão remodelando o pipeline. Por exemplo, a Schrodinger (NASDAQ:SDGR) usa uma abordagem híbrida de física e aprendizado de máquina que permite triagem virtual em larga escala e reduz significativamente os prazos pré-clínicos.
Enquanto isso, a Recursion Pharmaceuticals Inc (NASDAQ:RXRX) realiza mais de 2 milhões de experimentos semanalmente através de sua plataforma baseada em IA e infraestrutura de supercomputação, digitalizando a biologia para simplificar o design e teste de medicamentos.
"Com seus extensos conjuntos de dados e poder computacional, a RXRX introduziu vários modelos multimodais de ponta. Esses modelos fornecem insights mais profundos sobre como as células podem responder a novos candidatos a medicamentos, ampliando as fronteiras da descoberta e desenvolvimento de medicamentos", explicaram os analistas.
Essas plataformas não apenas permitem uma seleção mais rápida de candidatos a medicamentos, mas também apoiam a previsão de toxicidade.
A Schrodinger, com apoio da Fundação Bill & Melinda Gates e da Nvidia (NASDAQ:NVDA), está desenvolvendo uma iniciativa de toxicologia preditiva baseada em IA com o objetivo de identificar efeitos fora do alvo no início do desenvolvimento.
A Jefferies observa que tais ferramentas podem permitir uma abordagem de "falhar cedo, rápido e barato" que prioriza compostos mais seguros e melhora as chances de sucesso clínico.
A Schrodinger espera lançar sua capacidade de toxicologia preditiva no segundo semestre de 2025.
A Jefferies também destaca a lógica econômica por trás da adoção da IA. "Para um hipotético blockbuster gerando US$ 1 bilhão em vendas de pico, antecipar o lançamento em 1 ano aumenta o Valor Presente Líquido (VPL) em aproximadamente 20-40% sob um conjunto padrão de premissas."
Lançamentos antecipados não apenas proporcionam anos adicionais de exclusividade, mas também melhoram os retornos de investimento.
À medida que agências reguladoras como o FDA mostram sinais de aceitação de aplicações apoiadas por IA, a Jefferies espera que a adoção se amplie. A corretora estima gastos globais em P&D relacionados à IA em US$ 3–5 bilhões, com projeção de crescimento do mercado para US$ 8–10 bilhões em cinco anos e alcance de US$ 30–40 bilhões até 2040.
A IA também está avançando na medicina personalizada, com empresas como a Acrivon Therapeutics (NASDAQ:ACRV) e AnaptysBio (NASDAQ:ANAB) usando IA para combinar terapias com populações de pacientes.
À medida que a IA amadurece, a Jefferies a vê se tornando "uma ferramenta crítica na descoberta de medicamentos e medicina de precisão."
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