15 biotechs para acompanhar em 2026 — e onde a IA entra

Em 2025, algumas biotechs não “melhoraram um pouco” os seus programas — elas mudaram de patamar. Vimos empresas a entrar em fase 3, outras a preparar submissões regulatórias, e várias a captar rondas de financiamento tão grandes que praticamente reescrevem o plano de execução para 2026.

Agora vem a parte que interessa a quem trabalha com IA na saúde e biotecnologia: a diferença entre um milestone bonito no comunicado e um milestone que vira produto aprovado (e usado) costuma estar na capacidade de executar bem. E executar bem, em 2026, passa por IA em três pontos: desenho de ensaios clínicos, qualidade de dados / segurança e velocidade regulatória.

A seguir, eu organizo as 15 empresas destacadas para 2026 (de emergentes a gigantes) por temas — e conecto cada área ao que a IA já consegue fazer, de forma prática, para acelerar decisão e reduzir risco.

O que estas 15 empresas têm em comum (e por que isso importa)

O ponto em comum não é a tecnologia, é o tipo de risco. Em 2026, estas empresas vão viver decisões “binárias”: dados de prova de conceito, leituras de fase 3, decisões de FDA/EMA, ou início de estudos globais. Esse tipo de momento é onde a IA deixa de ser “nice to have” e vira infraestrutura.

Na prática, IA bem aplicada ajuda a:

• Encontrar e qualificar doentes certos (recrutamento e seleção com menos ruído)
• Detectar sinais precoces (eficácia e segurança antes de ficar caro)
• Padronizar endpoints complexos (imagem, sintomas, biomarcadores)
• Automatizar documentação e compliance (do eTMF ao pacote regulatório)

Isso não substitui ciência nem clínica. Substitui retrabalho, inconsistência e atraso.

Terapias avançadas (gene therapy e edição genética): a IA como “sistema nervoso” do desenvolvimento

Quando o produto é complexo, a gestão do dado tem de ser impecável. E em terapia genética, pequenos desvios em qualidade, produção ou leitura clínica viram grandes problemas.

AAVantgarde Bio e Regenxbio: AAV e doenças raras sob lupa

AAVantgarde aposta em estratégias para entregar genes “grandes demais” para vetores AAV convencionais, com estudos em doenças oculares (Usher 1B e Stargardt). A Regenxbio está perto de uma decisão importante em 02/2026 para RGX-121 (Hunter).

Onde a IA entra com força:

• Análise de imagem oftalmológica (OCT, autofluorescência, acuidade funcional): modelos de visão computacional reduzem variabilidade entre centros e aumentam consistência dos endpoints.
• Deteção de eventos adversos e padrões de segurança: IA em farmacovigilância e em sinais laboratoriais, com priorização automatizada para equipas médicas.
• Seleção de doentes (fenotipagem) em raras: combinar prontuário, genética e histórico clínico para identificar perfis que respondem melhor e reduzir “trial noise”.

Frase útil para 2026: em terapia genética, IA não é só descoberta — é controle de variabilidade.

Beam Therapeutics: base editing e a corrida por evidência clínica

A Beam avança com base editing, com destaque para BEAM-302 (deficiência de alfa-1 antitripsina) e risto-cel (anemia falciforme). O desafio aqui é provar correção genética clínica com segurança e manufatura reprodutível.

Aplicações diretas de IA:

• Modelos preditivos de off-target e desenho de guias/enzimas com menor risco.
• IA para controle de qualidade de manufatura (análise de lotes, detecção de desvios, rastreabilidade), especialmente em terapias celulares.
• Análise longitudinal de biomarcadores para ligar “correção molecular” a desfecho clínico de forma robusta.

Neuro e psiquiatria: IA para medir o que antes era “subjetivo”

O problema central em neuro/psiquiatria é mensuração. Sintomas variam, escalas têm viés e resposta placebo pesa. IA ajuda quando transforma sinais comportamentais e funcionais em dados mais estáveis.

Aspen Neuroscience: iPSC autóloga em Parkinson

A Aspen trabalha com terapia celular autóloga derivada de iPSC para Parkinson (ANPD001). A promessa é restaurar função dopaminérgica usando células do próprio doente.

Como a IA pode destravar execução:

• Monitorização digital de sintomas motores (sensores, telemetria, apps) para medir tremor, bradicinesia e marcha com menos subjetividade.
• Otimização de produção personalizada: modelos para prever rendimento e qualidade por perfil do doente (matéria-prima biológica varia muito).

MapLight Therapeutics: agonistas muscarínicos em esquizofrenia

A MapLight tenta criar uma alternativa que trate sintomas positivos, negativos e cognitivos sem o pacote clássico de efeitos adversos dopaminérgicos.

IA no alvo certo:

• Fenotipagem digital: linguagem, atenção, padrões de sono e interação podem ajudar a estratificar doentes e reduzir heterogeneidade.
• Previsão de adesão e tolerabilidade: modelos que antecipam abandono do estudo e permitem intervenções precoces.

MindMed e Reunion Neuroscience: psicodélicos em fase 3/planeamento

MindMed avança com MM120 (derivado otimizado de LSD) em ansiedade generalizada e depressão maior. A Reunion desenvolve RE104 (psilocibina-like) para depressão pós-parto.

Aqui, IA é particularmente útil para:

• Segurança e triagem: detectar com mais precisão risco de comorbidades, interações medicamentosas e sinais de alerta.
• Monitorização pós-dose: análise de dados de follow-up remoto para identificar recaída, eventos adversos e necessidade de suporte.

Um ponto sensível: psicodélicos exigem contexto clínico e acompanhamento. IA ajuda a padronizar e documentar, não a “automatizar cuidado”.

Cardiometabólico e obesidade: dados do mundo real e competição brutal

Este mercado vai premiar quem prova resultado sustentável, segurança e capacidade de escala. Não basta perder peso; é preciso entender subgrupos, efeitos em comorbidades e manutenção.

Kailera Therapeutics e Novo Nordisk: a próxima fase do GLP-1

Kailera chega a 2026 com caixa enorme e dados fortes para um dual agonista GLP-1/GIP. A Novo Nordisk vem de um 2025 duro, com pressão competitiva e movimentos para reposicionar pipeline (incluindo amycretin).

Onde IA gera vantagem mensurável:

• Análise de dados do mundo real (RWD): identificar padrões de resposta, adesão e eventos adversos em escala.
• Modelos de risco cardiometabólico: prever quem mais se beneficia (ou tem mais risco) com base em histórico clínico, exames e comportamento.
• Design adaptativo de estudos: simulações para doses, titulação e endpoints que reduzam tempo e custo sem perder qualidade.

No Brasil, isso conversa diretamente com a realidade de SUS/operadoras: estratificar quem priorizar e como monitorar em larga escala.

Cardiovascular: do “late-stage” ao mundo real com IA aplicada

Cardiovascular vive do detalhe: subpopulações genéticas, endpoints funcionais, eventos raros mas críticos.

Braveheart Bio e Kardigan: miocina e personalização

Braveheart foca em cardiomiopatia hipertrófica com um inibidor seletivo de miosina. Kardigan reúne três ativos em fase avançada (incluindo danicamtiv e ataciguat), com leituras importantes começando em 2026.

IA pode ajudar a:

• Analisar ecocardiogramas e ressonâncias com maior reprodutibilidade para endpoints estruturais e funcionais.
• Detectar risco de eventos (internações, arritmias) integrando sinais de wearables, histórico e exames.
• Acelerar recrutamento via triagem de prontuários e critérios complexos (genética + fenótipo + terapias prévias).

Radiopharma e microbioma: áreas onde “processo” decide o jogo

Quando o produto depende de cadeia de suprimentos ou biologia sistêmica, execução vale ouro.

ITM (radiopharma): aprovação e infraestrutura

A ITM avançou com 177Lu-edotreotide (ITM-11) e entrou em fase de avaliação regulatória. Radiopharma é também uma disciplina logística: isótopos, janelas de administração, centros aptos.

IA entra em:

• Otimização de supply chain e previsão de demanda por centros.
• Planeamento de capacidade (GMP, distribuição, agendamento de doentes) com modelos preditivos.
• Documentação regulatória e rastreabilidade para reduzir falhas de compliance.

MaaT Pharma (microbioma): evidência clínica e padronização

A MaaT tem resultados de fase 3 e ambição de ser uma das primeiras a comercializar terapia baseada em microbioma na Europa.

Aqui, IA ajuda a transformar complexidade em evidência:

• Modelagem de microbioma (padrões de diversidade, composição e resposta) com ML para ligar perfis a desfechos.
• Controle de qualidade por “assinaturas” biológicas, reduzindo variabilidade entre lotes.

Como transformar “biotechs para acompanhar” em oportunidades reais (para equipas de IA)

A forma mais rápida de gerar valor não é prometer um modelo “mágico”. É atacar gargalos. Se eu estivesse a desenhar um roadmap de IA para biotechs em 2026, eu começaria por quatro entregáveis:

1. Recrutamento inteligente e elegibilidade automatizada
   • NLP em prontuários, priorização de potenciais participantes, redução de screen failures.
2. Endpoints digitais e padronização de imagem
   • Oftalmo, cardio, neuro: visão computacional + protocolos de qualidade.
3. Segurança e farmacovigilância com IA
   • Detecção de sinal, triagem de casos, automação de narrativas com supervisão.
4. Regulatory ops e qualidade (GxP) orientadas por dados
   • Auditoria contínua, consistência documental, rastreabilidade de decisão.

Se o objetivo é leads, este é o ponto: a conversa com biotech não começa em “vamos usar IA”. Começa em “qual milestone de 2026 você não pode falhar — e por quê?”.

Perguntas que muita gente vai fazer em 2026 (e respostas diretas)

A IA já reduz tempo de ensaio clínico? Reduz quando ataca recrutamento, monitorização remota e qualidade de dados. O ganho típico aparece como menos atrasos e menos retrabalho — que, na prática, encurta cronogramas.

IA substitui endpoints tradicionais? Em geral, não. Ela complementa e fortalece: cria medidas mais frequentes, padronizadas e sensíveis, que ajudam a explicar resultados e suportar decisões.

O maior risco é técnico ou regulatório? Os dois andam juntos. Modelos que não são auditáveis, rastreáveis e validados para o contexto GxP viram risco regulatório, mesmo que funcionem bem.

Próximo passo: acompanhar 2026 com a lente certa

Estas 15 empresas são um bom mapa do que vai mexer com saúde e biotecnologia em 2026: terapia genética a buscar prova em humanos, neuro a reabrir caminhos terapêuticos, radiopharma a ganhar tração regulatória, microbioma a tentar virar produto, e obesidade a viver competição de altíssima pressão.

Para quem está na série “IA na Saúde e Biotecnologia”, a leitura mais útil é simples: IA é a camada que conecta ciência a execução. Ela torna estudos mais limpos, decisões mais rápidas e processos mais defensáveis.

Se você tivesse de escolher um único ponto para investir já — recrutamento, endpoints digitais, segurança, ou automação regulatória — qual deles tiraria mais risco do seu 2026?