Relatório Bernstein: 70 projetos de fármacos impulsionados por IA em ensaios clínicos, resultados reais esperados em 3-5 anos

Segundo a pesquisa da潮向, um relatório da Bernstein datado de 26 de agosto de 2026 indica que cerca de 70 projetos de descoberta de medicamentos baseados em IA já entraram no pipeline clínico, mas a maioria ainda está em estágios iniciais, e o verdadeiro teste virá nos próximos 3 a 5 anos. Os CEOs do DeepMind e da Anthropic recentemente afirmaram que “a maioria das doenças será curada em 5 a 10 anos”, mas a Bernstein considera essas declarações mais como uma defesa do valor social da IA, sem suporte real no desenvolvimento de medicamentos. Desde a descoberta de alvos até os ensaios clínicos e a capacidade do sistema de saúde, cada camada representa um gargalo; a biologia precisa ser validada finalmente no corpo humano, e esse ritmo não pode ser comprimido por algoritmos. A Bernstein acredita que o valor central da IA na indústria farmacêutica reside na melhoria da qualidade das decisões, e não apenas na aceleração dos processos. Um aumento de 20% na taxa de sucesso gera retornos de pesquisa muito maiores do que economias equivalentes em tempo e custo. Se a IA for usada para atacar doenças difíceis cuja compreensão biológica ainda é insuficiente, mesmo que a taxa geral de sucesso seja baixa, o valor criado pode ser ainda maior. As estratégias de IA das grandes farmacêuticas variam significativamente: Eli Lilly tem a maior rede de parcerias externas (25), Roche investe mais em capacidade computacional, e Amgen possui a maior vantagem competitiva graças ao seu patrimônio de dados da deCODE Genetics. A IA ainda não demonstrou impacto visível nos dados de aprovação da FDA; os 48,5 novos medicamentos aprovados anualmente nos últimos cinco anos refletem mais a modernização regulatória e o surgimento dos medicamentos biológicos. A IA já está desempenhando um papel no design molecular, na triagem virtual e na descoberta de alvos, mas “curar todas as doenças” exige superar múltiplos gargalos — algo que não pode ser resolvido apenas por iterações algorítmicas.