Empresas farmacêuticas estão investindo grande parte de seus recursos em tratamentos criados com inteligência artificial, na expectativa de acelerar o desenvolvimento de medicamentos.
O FDA, órgão regulador dos EUA, costuma exigir longos processos para aprovação de remédios. Em média, leva cerca de uma década e mais de US$ 1 bilhão para levar um fármaco a todas as etapas clínicas, e aproximadamente 90% não chega ao final.
Parte do problema está na forma como as pesquisas são conduzidas. Antes, cientistas partiam de uma hipótese e multiplicavam testes para encontrar uma molécula capaz de desligar uma proteína relacionada à doença, e depois buscavam melhorias.
Agora, o setor aposta que a IA tornará todo o programa mais rápido e previsível, ao sugerir alvos, desenhar estudos e otimizar caminhos de desenvolvimento com menos incertezas.
Mesmo com esse entusiasmo, ainda não há evidências consistentes de que as plataformas de IA atinjam resultados superiores de forma generalizada, especialmente em fases decisivas dos ensaios clínicos.
Especialistas ressaltam que a tecnologia pode complementar a pesquisa, mas depende de dados robustos, validação experimental e integração com equipes clínicas para evitar promessas não comprovadas.
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