IA por trás dos maiores deals biotech de 11/2025

Em novembro de 2025, enquanto muita gente já estava em “modo final de ano”, a biotecnologia seguiu no ritmo contrário: M&A bilionários, licenciamentos agressivos e parcerias com IA no centro da mesa. Dois números resumem bem o mês: US$ 9,2 mil milhões na aquisição da Cidara pela Merck e ~US$ 10 mil milhões na disputa (e vitória) da Pfizer pela Metsera. Mas o sinal mais interessante não é só o tamanho dos cheques — é onde o dinheiro está a ir.

A minha leitura é direta: IA deixou de ser “linha no slide” e virou ativo transacional. Seja para descobrir anticorpos, desenhar “brain shuttles” (transportadores para atravessar a barreira hematoencefálica) ou priorizar alvos em neurodegeneração, a IA aparece como motor de produtividade e, sobretudo, como forma de reduzir risco em fases críticas do desenvolvimento.

Este texto faz parte da série “IA na Saúde e Biotecnologia”. A ideia aqui é usar os principais acordos de novembro/2025 como pano de fundo para explicar o que realmente está a mudar — e como empresas, hospitais, healthtechs e equipas de inovação podem transformar esta tendência em oportunidades reais.

O que os deals de novembro/2025 dizem (sem rodeios)

A mensagem do mercado é clara: plataformas que aceleram P&D e encurtam incerteza estão a ser precificadas como infraestrutura. Por isso, o mês combina duas forças ao mesmo tempo: aquisições para garantir pipelines (fase avançada) e parcerias para capturar capacidades (plataformas).

Nos M&A, vimos big pharma comprar ativos tardios (mais próximos de receita) e apostar em novas modalidades. Já nos licenciamentos, a lógica é ganhar velocidade: testar mais hipóteses em menos tempo e escolher melhor quais avançam.

Três tendências atravessam quase todos os acordos relevantes:

1. Anticorpos continuam “moeda forte” (bispecíficos, engagers, plataformas de descoberta).
2. Terapias celulares e engagers seguem a ganhar tração (incluindo abordagens in vivo).
3. IA aparece como camada transversal: geração de candidatos, seleção de alvos, otimização de propriedades e desenho de plataformas.

E é aqui que a conversa com saúde e biotecnologia no contexto lusófono fica interessante: quando IA entra como “camada de decisão”, ela muda valuation, due diligence e integração pós-deal.

M&A bilionários: comprar pipeline é comprar tempo (e dados)

M&A em biotecnologia é, no fundo, uma compra de tempo regulatório e clínico. Em novembro, isso ficou evidente.

Merck + Cidara: US$ 9,2 mil milhões por fase 3 (e uma modalidade)

A Merck anunciou a aquisição da Cidara Therapeutics por US$ 9,2 mil milhões, mirando terapias do tipo drug-Fc conjugate (DFC) e, em especial, o candidato CD388 em fase 3, com fast track para prevenção de influenza A e B.

O detalhe que costuma passar batido: modalidades como DFC tendem a gerar datasets próprios (PK/PD, imunogenicidade, perfis de dose). Quem compra não leva só um ativo; leva uma base para expandir plataforma. E é aqui que IA tem efeito composto:

• melhora a modelação de dose-resposta,
• ajuda a segmentar subpopulações,
• acelera aprendizagem entre programas.

Johnson & Johnson + Halda: US$ 3,05 mil milhões e a aposta em RIPTAC

A J&J pagou US$ 3,05 mil milhões pela Halda Therapeutics, associada à Yale, por uma classe emergente: RIPTAC (quimeras de proximidade induzida regulada), com ensaio em cancro da próstata.

O que isto indica: o mercado está confortável em pagar por classes novas quando há clareza de mecanismo e caminho clínico. E, para essas classes, IA pode ajudar a responder mais cedo a perguntas que custam caro:

• Qual o risco de off-target?
• Qual a melhor janela terapêutica?
• Quais biomarcadores devem ir para o protocolo?

Pfizer + Metsera: ~US$ 10 mil milhões e a guerra do GLP-1

A Pfizer avançou para uma fusão com a Metsera por ~US$ 10 mil milhões (US$ 86,25/ação), após disputa com a Novo Nordisk.

Aqui a IA entra menos como “laboratório” e mais como “negócio”: no mercado de obesidade e metabólico, ganha quem:

• executa rápido ensaios clínicos e recrutamento,
• domina dados do mundo real,
• personaliza adesão e acompanhamento.

Ou seja: IA em ensaios clínicos e analytics pós-mercado também influencia o valor de um ativo.

Anticorpos dominam — e a IA virou parte do motor de descoberta

Anticorpos seguem a liderar porque combinam previsibilidade industrial e espaço para inovação (bispecíficos, engagers, shuttles). Em novembro, a Eli Lilly foi o principal símbolo dessa ofensiva.

Lilly + ABL Bio: US$ 2,602 mil milhões para bispecíficos

A Lilly fechou um acordo de US$ 2,602 mil milhões com a ABL Bio (upfront de US$ 40 milhões) para bispecíficos via plataforma Grabody-B.

O ponto prático para quem acompanha IA em biotecnologia: bispecíficos aumentam a complexidade de desenho (afinidades relativas, estabilidade, agregação, formato). IA e modelação ajudam a reduzir ciclos de tentativa-erro, sobretudo na fase de otimização.

Lilly + Ailux: plataforma de descoberta com IA (US$ 345 milhões)

A Lilly também firmou colaboração com a Ailux, com US$ 345 milhões envolvidos, para usar uma plataforma de descoberta de anticorpos baseada em IA.

Isto é um marcador de maturidade: big pharma já não compra “IA genérica”; compra capacidade integrada (workflow, dados, equipa e governança). No papel, parece “mais um acordo”. Na prática, é a empresa a comprar throughput e seleção mais inteligente.

Pfizer + Nona Biosciences e o valor do “motor” de anticorpos

A colaboração da Pfizer com a Nona (plataforma Harbour Mice) não divulgou valores, mas reforça um padrão: ter acesso exclusivo (ou preferencial) a motores de geração de anticorpos é vantagem competitiva.

No contexto de IA na saúde, isso conecta com uma ideia simples: quem controla a geração e a curadoria dos dados controla o ritmo de inovação.

Terapias celulares e engagers: a próxima onda exige engenharia (e IA)

O espaço de terapias celulares está a migrar de “provar que funciona” para “fazer funcionar em escala e com segurança”. Novembro trouxe dois bons exemplos.

Adagene + Third Arc Bio: até US$ 840 milhões com SAFEbody

O acordo para desenvolver engagers usando a tecnologia SAFEbody inclui US$ 5 milhões upfront e até US$ 840 milhões em marcos.

A parte crítica: SAFEbody ativa o anticorpo em contacto com tumor, o que coloca grande peso em:

• seleção do antígeno,
• microambiente tumoral,
• biomarcadores de ativação.

IA ajuda aqui porque o problema é multidimensional: omics, expressão tecidual, toxicidade e resposta imune. Não dá para “olhar num Excel”.

Cue Biopharma + ImmunoScape: terapia celular in vivo

A Cue Biopharma vai receber US$ 15 milhões upfront, mais pagamentos faseados e 40% de participação acionista na ImmunoScape.

Terapia celular in vivo exige precisão de entrega e controlo de resposta. Em saúde digital, vale notar o paralelo: monitorização e modelos preditivos de segurança vão ganhar espaço (biomarcadores, sinais precoces, estratificação de risco).

IA nos deals: onde ela cria valor (e onde as empresas erram)

IA cria valor em deals quando reduz risco e acelera decisões em pontos caros do pipeline. Quando ela vira só “projeto de inovação”, a conta não fecha.

Onde IA aparece de forma explícita nos acordos

Três exemplos do mês mostram bem:

• Merck (Alemanha) + Valo Health: acordo de drug discovery com IA com mais de US$ 3 mil milhões entre upfront e marcos, focado em Parkinson e distúrbios relacionados.
• Roche + Manifold Bio: US$ 55 milhões upfront e até US$ 2 mil milhões em marcos para desenvolver brain shuttles para doenças neurológicas.
• Lilly + Insilico Medicine: acordo para descoberta guiada por IA generativa, com >US$ 100 milhões entre upfront e marcos, além de royalties.

Repara no padrão: neuro e CNS aparecem forte. Faz sentido. O custo de falha em neuro é alto, os endpoints são difíceis e a barreira hematoencefálica é um gargalo técnico. Plataformas que melhoram seleção de candidatos e transporte têm um “prémio” natural.

Erros comuns na due diligence de IA (e como evitar)

A minha posição: a maioria das empresas ainda faz due diligence de IA como se fosse software tradicional. Não é. Eis um checklist prático para avaliar parcerias e aquisições com componente de IA:

1. Direitos sobre dados: quem pode reusar datasets para outros programas?
2. Evidência de ganho: houve redução mensurável de ciclos (ex.: menos iterações por candidato)?
3. Reprodutibilidade: resultados se mantêm com dados fora da amostra original?
4. Integração com laboratório e clínica: IA está ligada a LIMS, ELN, pipelines de ensaios?
5. Governança e compliance: trilha de auditoria, controlo de versões, validação.

Se a resposta for “vamos ver depois”, o deal costuma sofrer na integração.

O que isto significa para IA na Saúde e Biotecnologia (Portugal e Brasil)

A leitura para o ecossistema lusófono é pragmática: não dá para competir em volume de capital, mas dá para competir em foco e execução. Novembro/2025 mostrou que o mercado paga bem por três coisas: plataforma, dados e capacidade de chegar à clínica.

Oportunidades concretas (não teóricas)

• Hospitais e redes: estruturar dados (prontuário, imagens, desfechos) com governança sólida para virar parceiro relevante em estudos e validação de modelos.
• Biotechs e healthtechs: construir pipelines de IA com métricas claras (tempo, custo, taxa de sucesso por etapa), não só “provas de conceito”.
• Universidades e centros: transformar pesquisa em ativos transacionáveis (biobancos, modelos preditivos validados, coortes bem definidas).

Se eu tivesse de escolher uma prioridade para 2026, seria esta: capacidade de gerar evidência do mundo real (RWE) ligada a modelos de IA. Em mercados com restrição orçamental, isso pesa tanto quanto novidade tecnológica.

Próximos passos: como preparar a sua empresa para o “deal com IA”

Se a sua organização quer captar leads, parceiros ou investimento neste ciclo, aqui está o caminho mais curto:

1. Defina um problema clínico ou de P&D com métricas (ex.: reduzir tempo de triagem, melhorar seleção de pacientes, diminuir falhas pré-clínicas).
2. Construa um ativo verificável: dataset curado + pipeline + validação.
3. Traduza IA para linguagem de negócio: custo evitado, tempo poupado, risco reduzido.
4. Prepare “data room” de IA: documentação, governança, validação, segurança.

Uma frase que resume 11/2025: “IA já não é promessa; é linha de budget quando acelera o pipeline.”

O que você quer ser em 2026: a empresa que “usa IA” ou a empresa que entrega resultados com IA de forma auditável?