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Como a IA acelera o processo de descoberta de medicamentos na China

Como a IA acelera o processo de descoberta de medicamentos na China

4 de Outubro de 2026
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A Insilico Medicine reduziu o prazo para a geração de candidatos ao desenvolvimento de medicamentos para aproximadamente um ano, integrando inteligência artificial com pesquisas laboratoriais na China, afirmou o CEO Alex Zhavoronkov.

De acordo com Zhavoronkov, o programa mais avançado da empresa listada em Hong Kong alcançou a indicação de candidato em apenas nove meses, com uma duração típica de 13 meses. Isso contrasta fortemente com os métodos convencionais, que geralmente exigem cerca de quatro anos e meio para atingir a mesma marca.

Esses prazos referem-se especificamente à descoberta inicial e à seleção de candidatos, não ao processo completo de comercialização de medicamentos. Ensaios clínicos, fabricação e aprovações regulatórias permanecem como fases subsequentes distintas.

IA acelera a seleção de candidatos

A Insilico emprega IA generativa para identificar alvos biológicos, projetar moléculas de medicamentos potenciais e avaliar quais compostos merecem avançar para testes laboratoriais.

A empresa relata que seus programas geralmente alcançam a indicação de candidato pré-clínico em 12 a 18 meses após os pesquisadores sintetizarem e testarem entre 60 e 200 moléculas. Esse fluxo de trabalho combina designs gerados por IA com revisão humana e validação experimental.

Experimentos laboratoriais ainda são essenciais para verificar a atividade biológica e as propriedades dos medicamentos dos compostos identificados pelos modelos. A Insilico observa que sua abordagem apoiada por IA permite que as equipes alcancem a indicação de candidato após testar menos moléculas sintetizadas, embora não tenha fornecido uma comparação direta com programas equivalentes sem IA.

Desde 2021, a Insilico gerou 31 candidatos pré-clínicos. Treze programas receberam autorizações de novos medicamentos investigacionais, permitindo o avanço para estudos em humanos, de acordo com as divulgações do pipeline da empresa.

A empresa conduz pesquisas de IA em Montreal e Abu Dhabi, enquanto validação experimental extensa e ampliação laboratorial ocorrem na China. Sua instalação em Xangai automatizou aspectos da coleta de amostras biológicas e da triagem de compostos.

Equipes fora da China desenvolvem e avaliam os modelos de IA da empresa, enquanto pesquisadores em Xangai gerenciam testes biológicos, triagem e ampliação.

Zhavoronkov atribui parte do ciclo de desenvolvimento acelerado à infraestrutura de pesquisa da China, aos custos operacionais mais baixos e ao ambiente regulatório. Ele afirmou que as empresas farmacêuticas que mantêm laboratórios de pesquisa na China podem reduzir os prazos tradicionais de desenvolvimento de candidatos em aproximadamente dois anos.

A China evoluiu além da fabricação de ingredientes genéricos de medicamentos para desempenhar um papel significativo no desenvolvimento de novos remédios. Fabricantes internacionais de medicamentos colaboram cada vez mais com laboratórios chineses, organizações de pesquisa por contrato, centros de ensaios clínicos e empresas de biotecnologia.

Um executivo da Pfizer observou que o desenvolvimento clínico na China pode ser três vezes mais rápido e custar aproximadamente metade do equivalente no trabalho na Europa. Candidatos a medicamentos geralmente levam cinco a sete anos para chegar ao mercado chinês, em comparação com pelo menos oito a 10 anos nos mercados ocidentais, de acordo com a Reuters.

Em 2025, a China introduziu um caminho de revisão de 30 dias úteis para candidaturas de ensaios clínicos de medicamentos inovadores de Classe I elegíveis. Candidaturas que exigem consulta a especialistas ou envolvem questões técnicas complexas podem ser estendidas a um período de revisão de 60 dias úteis.

“Agora competimos com empresas farmacêuticas chinesas em prazos e com empresas de biotecnologia tradicionais no Ocidente em termos de novidade”, disse Zhavoronkov.

A Insilico celebrou acordos de pesquisa e desenvolvimento com empresas farmacêuticas, incluindo Eli Lilly e a japonesa Takeda.

A empresa e a Bora Pharmaceuticals, sediada em Taiwan, também anunciaram uma aliança estratégica proposta que pode ultrapassar US$ 2,5 bilhões se acordos definitivos forem assinados e a colaboração for totalmente implementada.

Embora a Insilico opere instalações de pesquisa na China, Zhavoronkov afirmou que mais de 90% de sua receita origina-se de empresas farmacêuticas ocidentais. Ele não divulgou a receita específica gerada na China.

Acordos de licenciamento ocidentais são mais lucrativos para a Insilico porque o sistema nacional de seguro da China oferece taxas de reembolso mais baixas para medicamentos altamente inovadores, explicou Zhavoronkov.

A empresa também restringe a venda da maioria de seu software na China devido a preocupações geopolíticas, disse Zhavoronkov. Ela planeja expandir suas operações de pesquisa em Xangai.

Rentosertib avança para ensaios de Fase III

A Insilico anunciou e registrou um ensaio de Fase III do Rentosertib em julho de 2026. Este medicamento oral está sendo estudado para fibrose pulmonar idiopática, uma condição que causa cicatrização progressiva dos pulmões.

A empresa utilizou IA para identificar o alvo biológico do medicamento e gerar e otimizar sua estrutura molecular.

O estudo de Fase III visa recrutar 320 participantes em 47 centros na China. Ele comparará o Rentosertib com um placebo ao longo de 52 semanas, com o desfecho primário medindo a taxa anual de declínio da capacidade vital forçada, um indicador padrão da função pulmonar.

O ensaio foi listado como ainda não em recrutamento quando seu registro no ClinicalTrials.gov foi atualizado em 7 de julho. O recrutamento deveria começar em agosto de 2026, com conclusão primária estimada para outubro de 2029.

O Rentosertib concluiu anteriormente um estudo menor de Fase IIa. O ensaio de Fase III avaliará o tratamento em um grupo maior de pacientes ao longo de um período mais extenso.

A indicação de candidato permanece uma marca inicial do desenvolvimento. Os medicamentos ainda devem concluir testes pré-clínicos, ensaios em humanos, validação de fabricação e revisão regulatória antes de receber aprovação para venda.

Os dados da indústria ainda não estabeleceram se os medicamentos projetados por IA têm maior probabilidade de sucesso em ensaios de estágio posterior.

Uma análise de 2024 de pipelines de biotecnologia nativa de IA relatou taxas de sucesso na Fase I entre 80% e 90%. O mesmo estudo encontrou uma taxa de sucesso na Fase II de aproximadamente 40%, alinhando-se amplamente com os padrões históricos da indústria usados pelos pesquisadores.

Os pesquisadores observaram que o número de programas na Fase II era pequeno demais para determinar se a IA melhora o sucesso clínico em estágios posteriores. A análise baseou-se em pipelines relatados publicamente e não comparou programas de medicamentos apoiados por IA e convencionais de outra forma idênticos.

A Insilico afirmou que produziu 31 candidatos pré-clínicos e obteve 13 autorizações de novos medicamentos investigacionais. O Rentosertib é seu primeiro programa a alcançar a Fase III, enquanto nenhum dos medicamentos experimentais da empresa recebeu aprovação comercial.

Automação remodela funções de biotecnologia

IA e robótica laboratorial também estão transformando os requisitos de pessoal dentro da Insilico.

Zhavoronkov estimou que a empresa poderia automatizar ou substituir cerca de 40% de sua força de trabalho do lado do software. Ele esclareceu que essa figura não representa uma redução de pessoal anunciada nem se aplica à indústria de biotecnologia em geral.

A Insilico emprega aproximadamente 400 pessoas. Cientistas laboratoriais e engenheiros de software estão sendo treinados para gerenciar sistemas de avaliação de IA, equipamentos automatizados e robótica, disse Zhavoronkov.

Esse treinamento foca em padrões de IA e sistemas robóticos à medida que a empresa automatiza mais funções de pesquisa e software, acrescentou ele.

Veja também: Bristol Myers Squibb adquire sistema de IA da Nvidia para descoberta de medicamentos

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