IA na biotecnologia: o que 2025 ensinou ao Brasil

A biotecnologia não teve “um” grande momento em 2025. Teve vários — e quase todos passaram por IA aplicada à saúde.

Enquanto os holofotes ficaram em terapias metabólicas (GLP-1 e afins), radioterapias avançadas e novas apostas em psiquiatria, o que realmente mudou o jeito de trabalhar nos bastidores foi a consolidação da IA como infraestrutura de P&D. Não é mais “um projeto de inovação”. Em muitas empresas, virou parte do processo: da triagem de moléculas à operação de ensaios clínicos.

Para quem atua no Brasil — hospitais, farmacêuticas, healthtechs, laboratórios, universidades e startups — essa retrospectiva de 2025 tem um recado direto: quem tratar IA como capacidade operacional (dados, validação, governança e integração) vai correr mais rápido e errar menos. O resto vai ficar preso em pilotos que não escalam.

2025 foi o ano em que a IA deixou de ser promessa

A resposta curta: IA virou ferramenta padrão em descoberta e desenvolvimento de fármacos. A resposta útil: a vantagem competitiva mudou de “usar IA” para usar IA bem.

Em 2025, vimos a IA sair do modo vitrine e entrar no modo chão de fábrica: times de química computacional, biologia estrutural, engenharia de proteínas e operações clínicas passaram a incorporar modelos e automações de forma contínua. O interesse cresceu especialmente em abordagens que combinam modelos generativos com modelagem baseada em física/estrutura, reduzindo o risco de soluções que “parecem boas” no dado histórico, mas falham no laboratório.

Na prática, isso cria um novo padrão de maturidade:

• Dados curados e rastreáveis deixam de ser “nice to have” e viram pré-requisito.
• Integração com sistemas internos (ELN, LIMS, repositórios, pipelines de bioinformática) determina ROI.
• Validação e controle de qualidade passam a ser parte do produto, não uma etapa final.

Uma frase que descreve bem 2025: IA virou infraestrutura — e infraestrutura só aparece quando dá problema ou quando faz tudo fluir.

O que isso muda no contexto brasileiro

No Brasil, onde coexistem ilhas de excelência e gargalos estruturais, a oportunidade está em fazer o básico muito bem feito:

1. Padronizar dados clínicos e laboratoriais (terminologias, qualidade, consentimento e trilhas de auditoria).
2. Construir capacidade de MLOps/LLMOps para evitar modelos que “morrem” após o piloto.
3. Priorizar casos com impacto operacional: recrutamento, elegibilidade, farmacovigilância, suporte a decisão clínica, e otimização de pipeline.

O “choque metabólico” (GLP-1) criou o cenário perfeito para IA

A resposta direta: o boom de terapias metabólicas aumentou a pressão por desenvolver mais rápido, com evidência mais robusta e custo controlado — exatamente onde IA ajuda.

Em 2025, o ecossistema de GLP-1 ficou lotado: havia 11 medicamentos GLP-1 no mercado para diabetes e controle de peso e mais de 40 em desenvolvimento. Quando um campo fica competitivo assim, a diferença não é só molécula. É:

• selecionar melhor subpopulação;
• prever efeitos colaterais mais cedo;
• desenhar ensaios com endpoints eficientes;
• monitorar adesão e resposta no mundo real.

Aqui, IA para RWE (Real-World Evidence) e monitoramento de pacientes ganha força. Num país com SUS e saúde suplementar operando com restrições e judicialização, a discussão de cobertura e custo-efetividade tende a aumentar. Quem tiver capacidade analítica e governança para usar dados do mundo real com seriedade vai influenciar protocolo, negociação e acesso.

Aplicações práticas para 2026 no Brasil (sem “ficção científica”)

• Estratificação de risco cardiometabólico com modelos explicáveis (para rastreio e prevenção).
• Programas digitais de acompanhamento (peso, glicemia, sono, eventos adversos), com alertas e escalonamento clínico.
• Otimização de jornadas em ambulatórios (redução de faltas, priorização, follow-up automatizado).

O ponto é simples: GLP-1 ampliou a demanda por acompanhamento e evidência. IA é a ponte entre volume de pacientes e cuidado de qualidade.

Radiopharma em alta: onde IA reduz desperdício e acelera decisão

A resposta direta: radioterapias avançadas deixaram de ser nicho e viraram estratégia — e isso exige operações e dados muito bem coordenados.

Radiopharmaceuticals (radioligantes e terapias direcionadas) ganharam espaço porque oferecem uma lógica clínica atraente: entregar radiação de forma mais específica. Em 2025, resultados clínicos e expansão de indicações reforçaram a tese, e o setor entrou de vez no planejamento de portfólio. Só que radiopharma é “difícil por natureza”: logística, cadeia de suprimentos (isótopos), manufatura especializada e infraestrutura clínica.

É aí que IA começa a valer dinheiro rapidamente:

• Planejamento de produção e distribuição (previsão de demanda e restrições de meia-vida).
• Seleção de pacientes baseada em imagem e critérios clínicos.
• Análise de imagem (PET/SPECT) para quantificação padronizada e acompanhamento longitudinal.
• Otimização de protocolos e redução de retrabalho.

No Brasil, o potencial é real, mas a adoção depende de dois fatores que quase ninguém quer tratar de frente: interoperabilidade e qualidade de imagem/dados. Sem isso, você não tem dataset; tem álbum de fotos.

Psiquiatria de precisão e neuroplastógenos: a IA entra pela porta dos biomarcadores

A resposta direta: em 2025, a psiquiatria começou a dar sinais de que biomarcadores podem sair da teoria e chegar ao desenho de estudos — e IA é o motor dessa transição.

Dois movimentos se destacaram:

1. Moléculas inspiradas em psicodélicos, incluindo compostos de ação mais curta e alternativas sem efeitos alucinógenos (neuroplastógenos), buscando efeito terapêutico com menor “custo” operacional de manejo do paciente.
2. Psiquiatria de precisão, com estudos tentando selecionar respondedores por biomarcadores genéticos.

A lição aqui não é “IA vai diagnosticar depressão”. É mais pragmática: quando o fenótipo é heterogêneo e os sinais são sutis, a única saída é combinar bons dados com hipóteses biológicas e validação rigorosa.

E o alerta também veio forte: integrar multi-ômicas (genômica, transcriptômica, proteômica etc.) continua sendo um desafio prático. Muitos projetos afundam em:

• variáveis demais e amostras de menos;
• efeitos de lote (batch effects);
• fenotipagem inconsistente;
• histórico de medicação bagunçando o sinal.

No Brasil, isso sugere um caminho mais eficiente: começar por biomarcadores candidatos bem definidos, bancos de dados com padrões claros, e parcerias hospital-universidade com governança desde o dia 1.

Investimento e M&A em 2025: o mercado premiou quem tinha “prova”

A resposta direta: o capital ficou seletivo e o “meio” do mercado sofreu — e IA virou um dos critérios de qualidade quando conectada a dados e entrega.

Em 2025, o financiamento em biotech continuou com cara de “inverno prolongado”: IPOs escassos e foco em empresas com dados clínicos fortes e caminho claro para mercado. Houve oscilação de venture ao longo do ano e maior apetite por ativos já des-risked.

O recado para a agenda de IA em saúde é direto: não basta uma demo. Para atrair capital e parceiros, é preciso mostrar:

• desempenho em cenário real (não só em dataset “limpo”);
• integração com fluxo clínico e compliance;
• redução mensurável de custo/tempo ou aumento de qualidade;
• plano de validação e monitoramento pós-implantação.

Eu tendo a concordar com uma leitura dura, mas útil: em 2025, muita empresa passou a ser avaliada como “conjunto de ativos”, não como “história”. No Brasil, isso significa que projetos de IA em saúde e biotec precisam ser pensados como ativos replicáveis: dados + pipeline + governança + distribuição.

Checklist para aplicar as lições de 2025 em IA na Saúde e Biotecnologia

A resposta direta: quem quiser colher valor em 2026 precisa focar menos no modelo e mais no sistema que sustenta o modelo.

Aqui vai um checklist que uso para separar iniciativas que escalam das que viram “piloto eterno”:

1. Problema bem definido

   • Qual decisão clínica/operacional vai melhorar?
   • Quem é o dono do processo?

2. Dados com responsabilidade

   • Consentimento, LGPD, rastreabilidade, controle de acesso.
   • Dicionário de dados e métricas de qualidade.

3. Validação séria

   • Métricas clínicas (sensibilidade, especificidade, NPV/PPV quando aplicável).
   • Avaliação de viés por subgrupos.
   • Teste prospectivo quando possível.

4. Integração no fluxo

   • O usuário não pode “sair do sistema” para usar a IA.
   • Logs, auditoria e explicabilidade adequada ao risco.

5. Operação contínua (MLOps/LLMOps)

   • Monitoramento de drift.
   • Plano de atualização e governança de mudanças.

6. Impacto medido em reais e em desfechos

   • Tempo de ciclo (P&D, triagem, recrutamento).
   • Redução de retrabalho.
   • Desfechos clínicos ou qualidade assistencial.

Próximo passo: o Brasil não precisa copiar — precisa adaptar

2025 deixou uma mensagem clara para a série “IA na Saúde e Biotecnologia”: a IA que importa é a que entra na rotina, respeita regulação, melhora desfechos e reduz desperdício. GLP-1, radiopharma e psiquiatria mostram o mesmo padrão: quando a complexidade cresce, decisão baseada em dados vira vantagem estrutural.

Se você está desenhando estratégia para 2026, eu apostaria menos em “modelos mágicos” e mais em três frentes: dados confiáveis, parcerias com hospitais e centros de pesquisa, e produtos que cabem no fluxo real de cuidado.

A pergunta que fica para o próximo ano é direta: quando IA for tão comum quanto prontuário eletrônico, o que vai diferenciar sua organização — o algoritmo ou a capacidade de operar ciência e cuidado em escala?