IA acelera descoberta de remédios, mas testes clínicos seguem como gargalo
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Destaques
- Inteligência artificial já demonstra sucesso na identificação de alvos e design de moléculas, mas a eficácia em fases clínicas de testes ainda é o principal desafio para biotechs.
- Empresas que fornecem equipamentos e serviços para testes clínicos podem se beneficiar mais do avanço da IA na saúde, mesmo que a taxa de aprovação de novos medicamentos não aumente significativamente.
- O avanço de medicamentos como o Rentosertib, da Insilico Medicine, para a fase 3 de testes clínicos será crucial para validar o potencial da IA na aprovação regulatória de novos fármacos.
A inteligência artificial (IA) já está acelerando a descoberta de novos medicamentos, mas o teste decisivo de sua eficácia ainda reside nas fases clínicas, que dependem intrinsecamente de dados biológicos. Essa é a principal conclusão de um relatório divulgado pela Kinea nesta quinta-feira (12), que aponta uma oportunidade de investimento em biotecnologias (biotechs) com preços atrativos e em empresas que fornecem equipamentos, ferramentas e testes clínicos. Essas últimas tendem a se beneficiar mesmo que o avanço da IA não se traduza em um aumento direto no número de aprovações de medicamentos.
O processo de desenvolvimento de um novo fármaco é longo e complexo, com diversas etapas críticas antes do lançamento no mercado. A fase 2 dos testes clínicos é frequentemente chamada de "vale da morte", pois é quando a eficácia da nova droga começa a ser avaliada em pacientes. Segundo os analistas da Kinea, a IA já demonstrou sucesso em decifrar a forma de proteínas e desenhar moléculas em um curto espaço de tempo, com resultados promissores na fase 1. No entanto, ainda não há um veredito definitivo sobre seu impacto nas fases 2 e 3.
O impacto da IA na probabilidade de sucesso
A probabilidade de sucesso de um medicamento em desenvolvimento é um fator crucial para a valorização de uma biotech em fase clínica. De acordo com o relatório, um aumento na chance de aprovação de 8% para 12% pode elevar o valor da empresa em cerca de 50%. Se essa probabilidade atingir 18%, o valor pode mais que dobrar. A IA tem o potencial de influenciar diretamente essa probabilidade ao otimizar as etapas iniciais de pesquisa e desenvolvimento.
A Kinea destaca a Insilico Medicine como uma das empresas pioneiras na aplicação de IA na biotecnologia. A companhia desenvolveu o medicamento experimental Rentosertib para fibrose pulmonar idiopática, identificando um alvo terapêutico e criando uma molécula candidata em aproximadamente 18 meses, um avanço significativo em comparação aos 4 a 5 anos tradicionalmente necessários. O Rentosertib já avançou para a fase 3 de testes clínicos, o que pode ser um marco para a indústria caso obtenha aprovação regulatória.
Outra empresa citada é a Recursion, que utiliza a "fenômica celular" e grandes bases de dados biológicos com IA para acelerar a descoberta de medicamentos. Seu trabalho exemplifica a aplicação da IA na etapa laboratorial, com foco na análise de células e geração de dados biológicos.
"Pás e picaretas" na corrida da IA em saúde
Apesar do potencial da IA nas fases iniciais de descoberta, a Kinea sugere que a melhor relação risco-retorno pode não estar nas biotechs individuais, mas sim nas empresas que fornecem os insumos e serviços essenciais para essa corrida tecnológica. São os chamados "fornecedores de pás e picaretas" da área de biotecnologia.
Entre os nomes destacados nesse segmento estão a IQVIA, especializada em pesquisa clínica terceirizada e serviços para ensaios clínicos; a ICON, que oferece serviços para o desenho, execução e monitoramento de estudos clínicos; a Thermo Fisher Scientific, fornecedora de equipamentos e reagentes para laboratórios; a Danaher, que provê instrumentos, equipamentos de laboratório e tecnologias para pesquisa; e a 10x Genomics, focada em tecnologias para análise celular.
Essas empresas tendem a se beneficiar do aumento no volume de moléculas que entram em testes clínicos, impulsionado pela IA, independentemente do sucesso final de aprovação de cada medicamento. A gestora demonstra, portanto, uma preferência por companhias ligadas a equipamentos, ferramentas e testes clínicos, que oferecem um caminho mais seguro em cenários de incerteza sobre a taxa de aprovação de fármacos desenvolvidos com auxílio de IA.


