IA na biotecnologia: lições do “win” da Pfizer

No fim de 2025, uma frase simples virou notícia no setor: “um alívio para a Pfizer”. Num ano em que a biotecnologia alternou euforia (aprovações, M&As, dados fortes) com ansiedade (pressão política, incerteza regulatória e custos crescentes), qualquer vitória relevante ganha um peso extra — especialmente para uma gigante que vem tentando provar, trimestre após trimestre, que o seu motor de inovação continua a funcionar.

O que me interessa aqui não é o “fofoca-mercado” do ganha-perde corporativo. O ponto é mais útil: o que um “win” em pharma e biotech revela sobre como inovação acontece — e onde a IA pode acelerar (ou travar) esse processo. Na série IA na Saúde e Biotecnologia, eu tenho visto um padrão: empresas que tratam dados, ensaios clínicos e operações regulatórias como “produto” (e não como burocracia) chegam mais longe.

O recorte desta semana vem de um conjunto de notícias: aprovação do aficamten (Myqorzo) na China para cardiomiopatia hipertrófica obstrutiva, bons resultados de Fase 3 com patch de amendoim (Viaskin) em crianças, e um pano de fundo político que mexe com financiamento de pesquisa e confiança no ecossistema. Parece disperso. Na prática, tudo aponta para a mesma direção: quem souber usar IA para reduzir incerteza e tempo de ciclo ganha vantagem real.

O que muda quando uma empresa “ganha” em biotech

Uma vitória em biotech raramente é um único evento. É o resultado de uma cadeia de decisões: seleção de alvo, desenho de molécula, estratégia de endpoints, escolha de países e centros, plano regulatório e, por fim, execução disciplinada.

No caso do aficamten (Myqorzo), o marco citado foi a aprovação por reguladores chineses para uma condição cardiovascular séria (cardiomiopatia hipertrófica obstrutiva). Mesmo sem entrar em detalhes proprietários, dá para tirar lições práticas:

• Timing regulatório importa: mercados diferentes têm janelas e exigências distintas.
• Parcerias locais destravam escala: direitos comerciais na China com outra farmacêutica indicam uma estratégia para acelerar acesso e execução.
• Cardiologia voltou ao radar: depois de anos em que oncologia e imunologia dominaram manchetes, cardiovasculares seguem sendo uma área onde ganhos incrementais impactam milhões.

A minha leitura: quando o mercado chama de “win”, muitas vezes está premiando algo menos glamoroso — capacidade de operar com previsibilidade. E é exatamente aí que IA aplicada costuma gerar ROI mais rápido: previsibilidade em P&D e em operações.

Aficamten e a cardiomiopatia: onde a IA entra de verdade

A pergunta útil não é “a IA teria inventado este medicamento?”. A pergunta útil é: em quais pontos do ciclo de desenvolvimento a IA reduziria tempo, custo e risco?

1) Seleção e estratificação de doentes (o calcanhar de Aquiles)

Em doenças cardiovasculares, a variabilidade clínica é alta. Ensaios falham porque:

• os doentes recrutados não representam o subgrupo que mais beneficia;
• há heterogeneidade nos exames (ecocardiografia, ressonância, etc.);
• centros têm qualidade desigual de medição.

IA em saúde pode ajudar com:

• modelos de risco e resposta combinando imagem + dados clínicos;
• triagem automatizada a partir de EHR (prontuário eletrónico) e laudos;
• detecção de outliers na qualidade de dados por centro.

Resultado prático: menos retrabalho, menos “protocol amendments” e um estudo mais limpo.

2) Endpoints mais robustos e monitorização remota

A indústria ainda depende de endpoints tradicionais, mas a tendência é clara: medidas digitais (wearables, telemonitorização) estão a ganhar espaço quando são validadas.

IA pode:

• filtrar ruído de sensores e transformar sinais em métricas clínicas;
• detectar eventos de forma precoce (ex.: deterioração funcional);
• apoiar adherence e reduzir perdas de seguimento.

Isso não “substitui” ciência clínica — aumenta a resolução do que se consegue medir.

3) Documentação regulatória e farmacovigilância

Em 2025, o custo de conformidade subiu. O que trava equipas não é falta de conhecimento; é falta de tempo.

Aplicações maduras de IA generativa (com governança) já suportam:

• sumarização de evidência e rastreabilidade de versões;
• criação de rascunhos controlados de relatórios clínicos;
• sinalização de eventos adversos em bases internas e literatura.

Se você está a pensar “isso é perigoso”, concordo — sem validação e trilha de auditoria, é perigoso mesmo. Mas bem implementado, vira vantagem competitiva.

O patch de amendoim e a alergia alimentar: uma aula sobre dados do mundo real

O outro destaque do noticiário foi o Viaskin, um patch para alergia a amendoim, com resultados positivos numa Fase 3 em crianças (4 a 7 anos), reduzindo reações alérgicas e atingindo o endpoint primário.

Aqui, a lição é diferente: alergia alimentar depende de comportamento, contexto familiar e exposição do dia a dia. Ou seja: dados do mundo real (RWD) importam tanto quanto o que acontece no centro clínico.

IA pode apoiar em três frentes:

1. Engajamento e adesão: lembretes personalizados, detecção de abandono precoce e suporte educativo adaptativo.
2. Fenotipagem: separar subtipos de alergia e perfis de risco usando histórico clínico, testes e resposta a microexposições controladas.
3. Segurança pós-mercado: detecção de padrões de eventos adversos raros em escala.

A tese é simples: quando o tratamento “vai para casa”, a IA vira infraestrutura — porque sem ela fica caro e lento acompanhar segurança e efetividade.

O elefante na sala: política, financiamento e “brain drain”

O artigo original também aponta um clima de instabilidade na pesquisa nos EUA, com receios de fuga de cérebros e financiamento volátil. Para quem trabalha com biotecnologia no Brasil (ou em Portugal), isso parece “longe”. Só que não é.

Quando o maior mercado de ciência aplicada entra em turbulência:

• cadeias de colaboração internacional sofrem;
• ensaios multicêntricos replaneiam países e cronogramas;
• talentos tornam-se mais móveis (e mais caros).

IA não resolve geopolítica, mas ajuda empresas e institutos a operar com menos desperdício, e isso vira um amortecedor em momentos de incerteza.

No contexto brasileiro, eu vejo uma oportunidade: quem construir competências de IA em pesquisa clínica, bioinformática, qualidade de dados e automação regulatória entra em conversas globais com mais força — inclusive para atrair projetos e parcerias.

Um “playbook” prático de IA para pharma e biotech (sem fantasia)

Se a sua equipa está a tentar aplicar IA em P&D e não quer cair em demo bonita que não vai para produção, este é um roteiro que funciona.

1) Comece pelo gargalo, não pela tecnologia

Escolha um gargalo mensurável. Exemplos comuns:

• triagem lenta de doentes para ensaios;
• inconsistência de laudos e imagens;
• tempo excessivo em medical writing e submissões;
• farmacovigilância manual.

Defina uma métrica operacional (dias, custo por doente, taxa de screen failure).

2) Organize o “chão de fábrica” de dados

IA boa nasce de dados chatos e bem cuidados:

• dicionário de dados e data lineage;
• integração de EHR, eCRF, imagem e laboratório;
• regras de qualidade (com alertas).

Minha opinião: sem governança, IA vira risco regulatório.

3) Modele com validação clínica e viés sob controlo

Para uso em saúde, “acurácia” isolada não basta. Exija:

• validação externa (idealmente multicêntrica);
• análise por subgrupos (idade, sexo, comorbidades);
• explicabilidade suficiente para auditoria.

4) Coloque IA no fluxo (e não ao lado)

Ferramenta que exige exportar CSV e abrir outro sistema morre na praia.

Integre IA no que a equipa já usa:

• sistemas de ensaio clínico;
• ferramentas de farmacovigilância;
• pipelines de regulatory affairs;
• dashboards de operações.

5) Auditoria e compliance desde o primeiro dia

Se o seu objetivo é acelerar aprovações e reduzir risco, trate IA como parte do sistema de qualidade:

• controlo de versões do modelo;
• registo de prompts e saídas (quando for genAI);
• validação periódica e monitorização de drift.

Frase para guardar: IA em pharma não é “experimento”; é processo.

Perguntas que muita gente faz (e respostas diretas)

“IA já encurta ensaio clínico?”

Sim, encurta principalmente recrutamento e monitorização, que são os maiores ladrões de tempo. O ganho típico vem de reduzir screen failures, otimizar seleção de centros e detectar problemas cedo.

“IA substitui cientistas e médicos?”

Não. O que acontece na prática é redistribuição de tempo: menos trabalho repetitivo e mais tempo para decisões críticas (hipóteses, desenho, segurança, interpretação).

“Onde está o maior risco?”

No conjunto dados ruins + automação cega. Isso cria decisões erradas com aparência de precisão. Para evitar: governança, validação e revisão humana com responsabilidade clara.

O que o “win” da Pfizer sinaliza para 2026

Vitórias em biotech são cada vez menos sobre “sorte” e cada vez mais sobre execução com dados. Aprovação num grande mercado, bons resultados clínicos em áreas difíceis e um cenário político instável lembram a mesma coisa: o setor vai premiar quem conseguir fazer ciência com velocidade, sem perder rigor.

Para quem acompanha a série IA na Saúde e Biotecnologia, a direção é clara: IA aplicada a P&D, ensaios clínicos e regulação deixou de ser diferencial — está a virar requisito. A pergunta que fica não é “se” a sua organização vai usar IA, e sim em que parte do pipeline você quer ganhar meses de vantagem.

Se você está a planear iniciativas em 2026, eu começaria com um exercício simples: liste os três pontos onde o seu time mais perde tempo (recrutamento, dados, documentação, segurança) e pergunte: qual deles eu consigo medir, automatizar e auditar em 90 dias?