A ascensão do desenvolvimento de medicamentos com IA da Chai Discovery: dos laços com a OpenAI à parceria com a Eli Lilly

A descoberta de medicamentos, o processo de identificação de novas moléculas para o desenvolvimento farmacêutico, é notoriamente lenta e desafiadora. Métodos tradicionais, como a triagem de alto rendimento, são caros e muitas vezes têm sucesso limitado. Uma nova onda de empresas de biotecnologia está agora usando IA e tecnologias de dados avançadas para tornar o processo mais rápido e eficiente.

A Chai Discovery, uma startup de IA lançada em 2024, é um excelente exemplo. Em pouco mais de um ano, seus jovens fundadores garantiram centenas de milhões em financiamento e obtiveram o apoio de alguns dos principais investidores do Vale do Silício, posicionando a empresa como destaque em um setor em rápido crescimento. Em dezembro, a empresa fechou uma rodada da Série B de US$ 130 milhões, atingindo uma avaliação de US$ 1,3 bilhão.

Na última sexta-feira, a Chai anunciou uma parceria com a Eli Lilly, na qual a líder farmacêutica usará o software da startup para auxiliar no desenvolvimento de novos tratamentos. O algoritmo da Chai, conhecido como Chai-2, foi criado para projetar anticorpos — proteínas essenciais que combatem doenças. A empresa pretende atuar como um “pacote de design auxiliado por computador” para o desenvolvimento molecular.

Este é um momento crucial para o nicho da Chai. O acordo da startup foi revelado pouco antes da Eli Lilly anunciar uma colaboração separada de US$ 1 bilhão com a Nvidia para estabelecer um laboratório de descoberta de medicamentos com IA em São Francisco. Apelidado de “laboratório de co-inovação”, a instalação irá combinar big data, poder computacional e know-how científico para acelerar a criação de novos medicamentos.

Ainda assim, o setor enfrenta ceticismo. Alguns profissionais experientes argumentam que, dada a dificuldade inerente ao desenvolvimento de medicamentos, essas novas tecnologias podem não trazer avanços significativos. No entanto, para cada crítico, parece haver um número igual de apoiadores.

Elena Viboch, diretora administrativa da General Catalyst — uma das principais investidoras da Chai — disse ao TechCrunch que sua empresa está confiante de que os parceiros que utilizam os serviços da Chai verão resultados tangíveis. “Acreditamos que as empresas biofarmacêuticas que se alinharem rapidamente com inovadores como a Chai serão as primeiras a avançar com moléculas para ensaios clínicos e criar terapias significativas”, afirmou Viboch. “Em termos práticos, isso significa formar parcerias em 2026 e ver medicamentos inovadores entrarem em testes clínicos no final de 2027.”

Aliza Apple, chefe do programa TuneLab da Lilly — que aplica IA e aprendizado de máquina para avançar na descoberta de medicamentos — também expressou forte confiança na plataforma da Chai. “Ao integrar os modelos de design generativo da Chai com a profunda experiência da Lilly em produtos biológicos e dados proprietários, nosso objetivo é expandir a forma como a IA pode projetar moléculas aprimoradas desde o início, acelerando a entrega de tratamentos inovadores aos pacientes”, explicou ela.

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Embora a Chai tenha sido fundada oficialmente há menos de dois anos, suas origens remontam a cerca de seis anos, às discussões entre seus cofundadores e o CEO da OpenAI, Sam Altman. Um dos fundadores, Josh Meier, trabalhou anteriormente na equipe de pesquisa e engenharia da OpenAI em 2018. Depois que ele saiu, Altman entrou em contato com o amigo de faculdade de Meier, Jack Dent, para explorar um possível empreendimento comercial. Meier e Dent se conheceram nas aulas de ciência da computação em Harvard e, na época, Dent era engenheiro na Stripe, outra empresa que Altman apoiou desde o início. Altman perguntou se Meier estaria interessado em colaborar em uma startup de proteômica focada em pesquisa de proteínas.

Altman “me enviou uma mensagem dizendo que todos na OpenAI tinham uma ótima opinião sobre Josh e perguntou se eu achava que ele estaria aberto a trabalhar em uma spin-off de proteômica”, lembrou Dent. Dent respondeu positivamente, mas havia um problema: Meier achava que a tecnologia subjacente não estava madura o suficiente. As ferramentas de IA necessárias para tais empreendimentos ainda estavam em evolução e não estavam prontas para o mercado.

Meier também estava determinado a se juntar à equipe de pesquisa e engenharia do Facebook, o que ele fez. No Facebook, ele contribuiu para o ESM1, o primeiro modelo de linguagem de proteínas baseado em transformador — uma base importante para o trabalho atual de Chai. Após seu tempo no Facebook, Meier passou três anos na Absci, outra empresa de biotecnologia impulsionada por IA focada na criação de medicamentos.

Em 2024, Meier e Dent se sentiram prontos para seguir em frente com a empresa de proteômica que haviam discutido inicialmente com Altman. “Josh e eu entramos em contato com Sam e sugerimos retomar aquela conversa anterior — e dissemos a ele que estávamos começando a Chai juntos”, disse Dent.

A OpenAI se tornou um dos primeiros investidores iniciais da Chai. Meier e Dent, juntamente com os cofundadores Matthew McPartlon e Jacques Boitreaud, fundaram a Chai enquanto trabalhavam nos escritórios da gigante de IA no Mission District, em São Francisco. “Eles generosamente nos forneceram espaço de escritório”, compartilhou Dent.

Agora, pouco mais de um ano depois, enquanto a Chai comemora sua nova parceria com a Eli Lilly, Dent atribui o rápido crescimento da empresa à formação de uma equipe excepcionalmente talentosa. “Nos concentramos intensamente em expandir as capacidades desses modelos”, explicou Dent. “Cada linha de código em nosso sistema é desenvolvida internamente. Não estamos simplesmente ajustando os LLMs de código aberto existentes. Nossas arquiteturas são altamente personalizadas.”

Viboch, da General Catalyst, disse ao TechCrunch que acredita que a Chai está bem preparada para agir rapidamente. “Não há obstáculos fundamentais para a implantação desses modelos na descoberta de medicamentos”, observou ela. “As empresas ainda precisarão realizar testes e ensaios clínicos para candidatos a medicamentos, mas esperamos que os primeiros a adotar essa tecnologia obtenham vantagens significativas, não apenas na redução do tempo de descoberta, mas também no desbloqueio de tipos de medicamentos que historicamente têm sido difíceis de desenvolver.”