Uma pesquisa proprietária da TD Cowen com 80 líderes do setor biofarmacêutico mostra que a inteligência artificial está comprimindo custos e prazos da fase pré-clínica do desenvolvimento de medicamentos em até 70%. O levantamento revela uma aceleração na demanda por softwares avançados, ferramentas de sequenciamento e modelos computacionais que devem ampliar a produção de tratamentos experimentais nos próximos cinco anos.
O cenário descrito pela pesquisa aponta para uma transformação estrutural na pesquisa farmacêutica. A IA não substitui a intuição científica, mas a forma como automatiza o trabalho anterior aos testes em humanos está tornando as telas de computador tão relevantes quanto os laboratórios tradicionais. Segundo Brendan Smith, diretor de pesquisa em ciências da vida da TD Cowen, o objetivo é gerar mais tentativas e acumular volumes de dados capazes de treinar os modelos de IA para aumentar as chances de sucesso clínico.
Os dados indicam que os programas de desenvolvimento de novos medicamentos podem crescer mais de 10% nos próximos três a cinco anos. Essa onda de investimentos em tecnologia e laboratórios pode representar um gasto incremental adicional de US$ 1 bilhão.
O impacto downstream nos laboratórios tradicionais também é relevante. Cientistas continuarão avaliando segurança e eficácia dos compostos, mas a lógica de um ciclo contínuo de pesquisa, onde IA e laboratório se retroalimentam, contrasta com o modelo anterior de etapas isoladas. A política do governo Trump de reduzir testes em animais na pesquisa biomédica tende a direcionar ainda mais trabalho para ferramentas computacionais e modelos alternativos de tecido humano 3D.
A demanda mais forte até 2028, segundo a pesquisa, será por plataformas “in silico” que permitem rodar milhares de experimentos virtuais em segundos e simular a toxicidade ou estabilidade de um medicamento. Softwares capazes de prever interações medicamentosas e ajustar dosagens para populações específicas, como recém-nascidos e gestantes, terão o maior potencial de crescimento.
Apesar do otimismo, ainda não existe um medicamento descoberto por IA que tenha obtido aprovação do FDA. Parte dos investidores questiona a capacidade real dessa tecnologia de gerar impacto significativo nos pacientes, especialmente diante da preocupação de que a engenharia e otimização computacional não incorporem suficientemente a variabilidade das respostas humanas antes dos ensaios clínicos.