BIO Token sobe 105% à medida que a descoberta de fármacos por IA atrai atenção

Autor: Muhammad Yusuf,Research @Delphi_Digital

Compilado por Deep潮 TechFlow

DeepTide editorial: O agente de IA peptAI projetou um medicamento candidato para TDAH em 24 horas, e o token BIO Protocol disparou 105%, inundando instantaneamente o Twitter cripto com "DeSci". Mas, ao analisar os dados com calma: a taxa de sucesso dos medicamentos descobertos por IA na fase I clínica é realmente de 80-90%, mas a fase I apenas testa "se matará pessoas"; a fase III clínica, que realmente determina se um medicamento cura, ainda não completou nenhum dos 173 pipelines de medicamentos de IA no mundo inteiro. A previsão mais otimista é que o primeiro medicamento aprovado pela FDA só aparecerá em 2028, enquanto o ciclo de atenção do mercado cripto nem sequer consegue durar seis meses — o final deste jogo será ou o DeSci encontrar um mecanismo de financiamento adaptado ao ciclo clínico de quatro anos, ou a ruptura de mais uma bolha narrativa.

Um agente de IA chamado peptAI projetou, em 24 horas, a partir do zero, um novo candidato a fármaco peptídico para TDAH, passou por oito etapas de validação e gerou uma molécula pronta para ser testada em laboratório. O trabalho de laboratório custou apenas alguns milhares de dólares. A moeda do BIO Protocol disparou 105%, e em poucas horas, metade da bioinformática cripto no Twitter adicionou "DeSci" às suas biografias, assim como fizeram com "AI" seis meses atrás.

Modelos de dobramento de proteínas de código aberto agora alcançam o nível do AlphaFold3 com custo zero de licença, bancos de dados públicos de atividade biológica cobrem 2,5 milhões de compostos e custos de validação em laboratório são inferiores a US$ 2.000. A IA está reduzindo os custos e o tempo da descoberta de medicamentos.

Passei uma semana tentando entender o que realmente é diferente desta vez.

Os números circulantes indicam que a taxa de sucesso na fase I de ensaios clínicos para medicamentos descobertos por IA é de 80-90%, enquanto para medicamentos tradicionais é de cerca de 47%. Mas ninguém acrescenta que a fase I apenas testa se o medicamento pode matar você, não se pode curar você. Passar pela fase I significa apenas que seu composto é suficientemente seguro para continuar a pesquisa, mas ainda é necessário completar todos os demais passos até a aprovação da FDA.

Menos de 40 compostos descobertos por IA tiveram dados da Fase II relatados, e nenhum completou a Fase III. O Rentosertib da Insilico Medicine é o composto descoberto por IA mais avançado atualmente, com resultados positivos da Fase IIa para o tratamento da fibrose pulmonar idiopática publicados na Nature Medicine em meados de 2025, e o recrutamento para a Fase III começou na China no quarto trimestre de 2025. Se tudo correr perfeitamente (recrutamento concluído em 2027, dados divulgados em 2028, revisão da FDA em 2029), você está olhando para pelo menos três anos — e ainda assim, este é o melhor candidato entre 173 fármacos em desenvolvimento, com vários compostos sendo suspensos em 2025 por não atingirem os pontos finais em eczema atópico, esquizofrenia e câncer. Analistas independentes estimam uma probabilidade de 60% de que o primeiro medicamento projetado por IA seja aprovado pela FDA até 2027; atualmente, nenhum medicamento projetado por IA completou esse processo.

Agora, memorize esses prazos e dê uma olhada no gráfico de velas do BIO Protocol. A moeda caiu de US$ 0,89 para US$ 0,018 e, após a notícia do peptAI, disparou 105%, com um volume de negociação de US$ 720 milhões em uma capitalização de mercado de US$ 68 milhões. Todo o raciocínio de financiamento do DeSci pressupõe que os detentores da moeda aguardarão pacientemente projetos clínicos de 7 a 10 anos, enquanto o Crypto Twitter já se voltará para a próxima narrativa antes do descegamento dos dados da Fase I.

Pump Science vazou sua chave privada no GitHub, gerando uma série de tokens fraudulentos, incluindo um realmente chamado Cocaine. A executabilidade de IP-NFTs nunca foi testada em tribunal.

Se não cairmos em autodecepção reflexiva e especulação crônica, o DeSci tem uma chance na ciência aberta.

Em outubro de 2025, a aliança OpenFold lançou o OpenFold3 sob a licença Apache 2.0. Totalmente treinável, comercializável, construído com base em mais de 300 mil estruturas determinadas experimentalmente (ao contrário do AlphaFold3, que a Google bloqueou com restrições acadêmicas). O Boltz-2, lançado em conjunto pelo MIT e Recursion, prevê estruturas de proteínas e afinidades de ligação 1000 vezes mais rápido do que métodos físicos. O laboratório Baker lançou o RFdiffusion3 em dezembro. O ChEMBL possui 2,5 milhões de compostos bioativos com perfis ADMET completos, disponíveis gratuitamente para qualquer pessoa com um laptop. A infraestrutura que empresas farmacêuticas gastavam milhões de dólares para construir agora está disponível no GitHub sob licenças permissivas, e cinco empresas farmacêuticas estão atualmente realizando treinamento federado em suas bibliotecas proprietárias de fármacos-proteínas por meio do plano federal OpenFold3. Ninguém está discutindo isso no cripto Twitter, porque não há nenhum token para negociar, e realmente duvido que os principais contribuidores desses repositórios de código se importem com tokens.

Em 2025, mais de 7.800 subsídios do NIH e NSF foram encerrados ou suspensos, e mais de US$ 5 bilhões em fundos foram congelados. O orçamento do NIH (Institutos Nacionais de Saúde, o maior financiador público de pesquisa biomédica do planeta, com cerca de US$ 47 bilhões anuais) permaneceu estável, pois o Congresso continuou a alocar recursos, mas o governo ainda congelou os projetos em andamento. Novos subsídios competitivos caíram de 11.659 no ano fiscal de 2024 para 6.095 no ano fiscal de 2025, uma redução de 48%. A taxa de sucesso dos pesquisadores na obtenção de financiamento caiu de 21% para 13%. O Fred Hutch perdeu US$ 508 milhões, e Harvard perdeu US$ 945 milhões.

O vácuo de financiamento é a razão pela qual a DeSci tem a oportunidade — se feito corretamente. Em julho de 2025, a Gero, financiada pela VitaDAO, assinou um acordo de pesquisa e licenciamento com Chugai Pharmaceutical (uma subsidiária da Roche, com capitalização de mercado de cerca de US$ 100 bilhões, não um meme), com pagamentos por marcos chegando a US$ 250 milhões. Foi a primeira vez que um projeto financiado por DAO produziu algo que uma empresa farmacêutica real estava disposta a avaliar em dígitos de nove dígitos. Esse processo foi concluído sem disputas de governança ou fuga, e ainda é a coisa mais importante que aconteceu nesse campo.

Este ano, 15 a 20 medicamentos descobertos por IA entrarão na fase III; os dados do Rentosertib só serão divulgados a partir de 2028, o que significa que uma verdadeira avaliação de se tudo isso se transformará em medicamentos eficazes em humanos ainda está a anos de distância. Independentemente da existência de tokens, a pilha de tecnologia de código aberto continuará a reduzir custos, e o vácuo de financiamento continuará impulsionando pesquisadores a se voltarem para qualquer um disposto a emitir um cheque. Modelos de dobramento de proteínas de código aberto agora alcançam o nível do AlphaFold3 sem custo de licença, com custos de validação em laboratório úmido abaixo de US$ 2.000, enquanto o NIH acabou de registrar a menor taxa de sucesso em financiamentos em duas décadas. Mesmo que a IA cumpra todas as promessas de seus defensores e reduza pela metade o cronograma de desenvolvimento de medicamentos, o que você vê ainda é um ciclo de 4 a 5 anos da descoberta à aprovação — e isso ainda assume um cenário otimista em que a taxa de sucesso na fase III realmente aumente. Quatro anos são uma eternidade em uma indústria onde as crenças do portfólio giram com as conferências telefônicas de resultados trimestrais; detentores de tokens consideram um período de detenção de seis meses como uma pena perpétua.

O custo de descoberta e inovação está se tornando mais barato a cada trimestre, independentemente de alguém comprar ou não os tokens. O vácuo de financiamento causado pelo NIH também é um problema. Entre essas duas razões, pode existir uma versão viável em que os tokens financiem ensaios clínicos específicos, definam marcos concretos e entreguem o poder de governança a pessoas qualificadas. O acordo entre Gero e Chugai foi o primeiro prova de que projetos financiados por DAOs podem produzir coisas que empresas farmacêuticas reais estão dispostas a comprar por dígitos de nove dígitos. Deixando de lado a hype, fico curioso para saber se alguém construirá uma infraestrutura de financiamento defensável para o verdadeiro DeSci.