IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos Tamanho do mercado, participação, crescimento e análise da indústria, por tipos (identificação de alvos, triagem de moléculas, design de medicamentos de novo e otimização de medicamentos, testes pré-clínicos e clínicos, outros), aplicações (oncologia, doenças infecciosas, neurologia, outros) e previsão regional para 2035

IA PARA DESCOBERTA DE DROGAS E DESENVOLVIMENTO DO TAMANHO DO MERCADO

Espera-se que o mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos cresça de US$ 1,34 bilhão em 2025 para US$ 1,58 bilhão em 2026, atingindo US$ 1,87 bilhão em 2027 e subindo para US$ 7,12 bilhões até 2035, com um CAGR de 18,2% durante 2026-2035. O crescimento é impulsionado pelo aumento dos custos de P&D, pela demanda por pipelines de medicamentos mais rápidos e pela maior adoção de aprendizado de máquina para identificação de alvos, triagem de compostos e otimização clínica nas indústrias farmacêutica e de biotecnologia.

O mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos dos EUA está testemunhando um rápido crescimento devido à infraestrutura avançada de saúde, altos investimentos em RD e forte presença de empresas líderes de biotecnologia de IA e empresas farmacêuticas.

PRINCIPAIS CONCLUSÕES

• Tamanho do mercado– Avaliado em US$ 1.327,39 milhões em 2025, deverá atingir US$ 6.952,09 milhões até 2033, crescendo a um CAGR de 18,2%.
• Motores de crescimento –Aumento da adoção da IA ​​na investigação pré-clínica e na identificação de alvos de medicamentos, com a utilização a aumentar 42% em empresas de biotecnologia.
• Tendências– A integração de IA generativa na triagem de moléculas aumentou 55%, com a adoção da automação na pesquisa farmacêutica crescendo 48%.
• Principais jogadores -Alphabet, Microsoft, Insilico Medicine, Atomwise, Exscientia e muito mais.
• Informações regionais– América do Norte lidera com 38% de participação; A Ásia-Pacífico vê a adoção da IA ​​aumentar em 62% nos setores de P&D farmacêuticos.
• Desafios– Complexidades de integração de dados e preocupações regulatórias afetam 37% dos projetos farmacêuticos de IA, atrasando os processos de descoberta de medicamentos.
• Impacto na indústria– A descoberta impulsionada pela IA reduziu o tempo de desenvolvimento na fase inicial em 60%, melhorando a produtividade de I&D em 51% das empresas farmacêuticas.
• Desenvolvimentos recentes –Novas plataformas de IA aceleraram a identificação de alvos em 45% e o uso de laboratórios automatizados aumentou 58% em 2023–2024.

O mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos está transformando rapidamente o cenário farmacêutico, permitindo pesquisas de medicamentos mais rápidas, precisas e econômicas. A tecnologia de IA reduz significativamente o cronograma tradicional de desenvolvimento de medicamentos, automatizando a análise de dados, identificando alvos de medicamentos e prevendo o comportamento dos medicamentos. Com o aumento de casos de doenças complexas e o aumento dos custos de investigação e desenvolvimento, as empresas farmacêuticas estão a aproveitar cada vez mais a IA para agilizar processos e reduzir falhas em ensaios clínicos. O mercado está vendo um forte interesse tanto de grandes empresas biofarmacêuticas quanto de startups focadas em plataformas avançadas baseadas em algoritmos.

IA PARA DESCOBERTA DE DROGAS E DESENVOLVIMENTO DE TENDÊNCIAS DE MERCADO

O mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos está testemunhando uma poderosa mudança impulsionada pela evolução das capacidades tecnológicas e pela necessidade urgente de melhorar a eficiência do pipeline de medicamentos. Uma das tendências mais significativas é a crescente dependência do aprendizado de máquina e de modelos de aprendizado profundo para analisar grandes conjuntos de dados derivados de genômica, proteômica e ensaios clínicos. A IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos está sendo cada vez mais usada para modelar caminhos de doenças, prever resultados clínicos e identificar moléculas promissoras com maior probabilidade de sucesso em ensaios. As empresas estão a implementar plataformas baseadas em IA para reduzir o ciclo de desenvolvimento de medicamentos de 10 a 15 anos para menos de 6 anos em alguns casos.

A IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos também está se tornando fundamental para a medicina personalizada. Os algoritmos estão ajudando a projetar tratamentos baseados em perfis genéticos específicos do paciente, marcando uma mudança em relação a uma abordagem única para todos. Além disso, os gigantes farmacêuticos estão envolvidos em colaborações multimilionárias com startups de IA para co-desenvolver novas terapêuticas. Outra tendência importante no mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos é a integração do processamento de linguagem natural (PNL) para mineração de literatura científica e patentes para descobrir insights terapêuticos ocultos. Além disso, as plataformas de IA baseadas na nuvem estão ganhando força para modelagem de medicamentos em tempo real e pesquisa colaborativa. A América do Norte lidera na adoção de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos devido à sua forte infraestrutura digital e cultura de investimento precoce. Entretanto, a Ásia-Pacífico apresenta um crescimento significativo devido aos centros biotecnológicos emergentes, às políticas governamentais de apoio e à expansão da infra-estrutura de saúde. A IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos continua a evoluir com a convergência de big data, biologia computacional e evidências do mundo real, tornando-a um ativo vital no ecossistema de inovação farmacêutica.

IA PARA DESCOBERTA DE DROGAS E DINÂMICA DE MERCADO DE DESENVOLVIMENTO

OPORTUNIDADE

Crescimento da medicina personalizada e da terapêutica de precisão

A ascensão da medicina personalizada apresenta uma oportunidade substancial para o mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos. A medicina personalizada depende de dados individuais de pacientes – como perfis genéticos, estilo de vida e biomarcadores – para personalizar tratamentos, e a IA é especialmente adequada para analisar esses conjuntos de dados complexos. De acordo com relatório da Coalizão de Medicina Personalizada, mais de 40% dos novos medicamentos aprovados nos últimos cinco anos foram classificados como medicamentos personalizados. A IA permite a estratificação dos pacientes em tempo real e acelera a identificação de respostas medicamentosas específicas do paciente, tornando os tratamentos mais eficazes e reduzindo as reações adversas. Isto é particularmente benéfico em oncologia, onde as ferramentas de IA ajudam a combinar os pacientes com terapias ideais baseadas na genómica do tumor. Além disso, a crescente adoção de dispositivos vestíveis e plataformas digitais de saúde está a gerar um fluxo contínuo de dados dos pacientes, apoiando ainda mais o papel da IA ​​na terapêutica personalizada. À medida que as empresas farmacêuticas mudam para modelos de cuidados mais individualizados, a IA estará na vanguarda desta transformação.

MOTORISTAS

Aumento da demanda por produtos farmacêuticos

A crescente demanda global por produtos farmacêuticos novos e eficazes é um impulsionador chave do mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos. As doenças crónicas, como o cancro, a diabetes e as doenças cardiovasculares, estão a aumentar, o que suscita a necessidade de um desenvolvimento de medicamentos mais rápido e direcionado. Segundo a OMS, mais de 71% de todas as mortes globais são causadas por doenças não transmissíveis, criando uma necessidade urgente de opções avançadas de tratamento. A IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos ajuda as empresas farmacêuticas a gerenciar cargas de trabalho crescentes e, ao mesmo tempo, reduzir o aspecto de tentativa e erro da P&D. Além disso, mais de 7.000 doenças raras permanecem sem tratamentos aprovados pela FDA, oferecendo uma vasta área onde as tecnologias de IA podem ser aplicadas para identificar potenciais terapias. A velocidade e a precisão dos algoritmos de IA reduzem significativamente o risco e o tempo necessários para colocar medicamentos no mercado, tornando-os uma solução crucial numa indústria onde a inovação atempada é crítica.

RESTRIÇÃO

"Qualidade dos dados e complexidade regulatória"

Uma das principais restrições no mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos é a inconsistência e complexidade dos dados biomédicos usados ​​para treinar modelos de IA. Conjuntos de dados rotulados e de alta qualidade são essenciais para a construção de modelos de previsão precisos, mas os dados são frequentemente fragmentados em diferentes fontes e formatos. Num estudo da Deloitte, mais de 60% dos executivos farmacêuticos citaram a má qualidade dos dados como uma barreira à adoção da IA. Além disso, o ambiente regulamentar em torno da IA ​​nos cuidados de saúde ainda está em evolução, o que cria incerteza. Organismos reguladores como a FDA estão a desenvolver activamente directrizes, mas até que estes quadros sejam padronizados globalmente, as empresas farmacêuticas permanecem cautelosas na implementação da IA ​​em grande escala. As regulamentações de privacidade de dados, como HIPAA e GDPR, complicam ainda mais a integração de soluções de IA, especialmente em ensaios clínicos multirregionais. Coletivamente, esses fatores representam um desafio para a adoção contínua da IA ​​em todos os estágios do desenvolvimento de medicamentos.

DESAFIO

"Falta de interpretabilidade e confiança clínica em modelos de IA"

Um grande desafio no mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos é a interpretabilidade limitada dos resultados gerados pela IA, o que afeta a confiança de pesquisadores, médicos e reguladores. Algoritmos de caixa preta, especialmente modelos de aprendizagem profunda, muitas vezes fornecem previsões precisas sem explicações claras do raciocínio subjacente. De acordo com uma pesquisa da PwC, mais de 62% dos profissionais de saúde expressam ceticismo quanto a confiar em decisões de IA sem transparência. Essa opacidade se torna uma barreira durante os processos de aprovação regulatória, onde a documentação detalhada de cada etapa do desenvolvimento é obrigatória. Além disso, os médicos hesitam em adotar insights assistidos por IA na tomada de decisões terapêuticas, a menos que a lógica do modelo seja transparente e reprodutível. A falta de protocolos de validação padronizados nos mercados globais também complica a integração da IA. Até que a IA explicável (XAI) se torne mais prevalente, a confiança e a usabilidade destes modelos em processos de descoberta de medicamentos permanecem limitadas, tornando-se uma barreira significativa na expansão da IA ​​em todas as fases do desenvolvimento de medicamentos.

ANÁLISE DE SEGMENTAÇÃO

O mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos é segmentado com base no tipo e aplicação, oferecendo uma visão abrangente de como as tecnologias de IA estão sendo integradas em diferentes estágios de desenvolvimento de medicamentos e áreas terapêuticas. Por tipo, o mercado inclui identificação de alvos, triagem de moléculas, design e otimização de novos medicamentos e testes pré-clínicos e clínicos. Cada tipo representa uma fase única em que a IA agrega valor especializado – desde a identificação de biomarcadores relacionados a doenças até a validação da eficácia do medicamento em testes. Do lado da aplicação, a IA está a ser fortemente adoptada em áreas terapêuticas como a oncologia, as doenças infecciosas e a neurologia, onde a complexidade das vias de tratamento e a procura urgente de inovação exigem soluções baseadas na IA. Esta abordagem segmentada permite que as partes interessadas se concentrem em capacidades específicas de IA e na sua relevância para desafios específicos de desenvolvimento médico e de medicamentos, permitindo investimentos mais eficazes e estratégicos na implantação de tecnologia.

Por tipo

• Identificação do alvo:A identificação de alvos é uma etapa fundamental na IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos, envolvendo a detecção de genes ou proteínas associadas a uma doença. As plataformas de IA usam big data de genômica, proteômica e bancos de dados clínicos para identificar novos alvos. Um estudo publicado na Nature Biotechnology relatou que algoritmos de IA podem reduzir o tempo de descoberta do alvo em 50%. Empresas como BenevolentAI e Atomwise são especializadas nesta fase, oferecendo plataformas que agilizam a validação de alvos e reduzem falsos positivos. O volume crescente de dados relacionados com doenças torna a IA indispensável para a identificação precisa de alvos, especialmente em domínios como a oncologia e doenças genéticas raras.
• Triagem de moléculas:A triagem de moléculas orientada por IA melhora significativamente a eficiência da identificação de candidatos a medicamentos, analisando rapidamente milhares de compostos químicos. Os métodos de triagem tradicionais são trabalhosos e caros, enquanto a IA pode simular interações compostas com alvos in silico. Plataformas como Exscientia e Recursion Pharmaceuticals usam modelos de aprendizagem profunda para prever a eficácia, toxicidade e afinidade de ligação dos compostos. Num estudo de caso, a Exscientia reduziu o prazo pré-clínico para uma molécula candidata de 4,5 anos para menos de 12 meses. Esta abordagem está sendo cada vez mais adotada em pipelines farmacêuticos para economizar tempo e reduzir o risco de falhas em ensaios clínicos.
• Projeto e otimização de medicamentos De Novo:O design de novo de medicamentos aproveita a IA para construir novas moléculas do zero, adaptadas para alvos biológicos específicos. Este tipo de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos usa algoritmos generativos que criam compostos otimizados com propriedades farmacocinéticas desejadas. Moléculas projetadas por IA estão agora entrando em testes pré-clínicos em oncologia e doenças neurodegenerativas. Por exemplo, a Insilico Medicine relatou o desenvolvimento de um novo medicamento candidato para fibrose usando IA em menos de 50 dias. A velocidade e a flexibilidade do design de moléculas geradas por IA tornaram este segmento um dos que mais cresce no cenário de descoberta de medicamentos.
• Testes pré-clínicos e clínicos:A IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos também está transformando os testes pré-clínicos e clínicos, prevendo a toxicidade dos medicamentos, a resposta dos pacientes e as taxas de sucesso dos testes. Os modelos de IA são treinados em dados do mundo real e resultados históricos de testes para prever resultados e sugerir projetos de testes. De acordo com um estudo do MIT de 2023, a integração da IA ​​melhorou as taxas de sucesso dos ensaios em 20%, identificando grupos de pacientes e regimes de dosagem ideais. Esses insights ajudam a reduzir custos, encurtar prazos e aumentar a probabilidade de aprovação regulatória, tornando a IA crucial no desenvolvimento de medicamentos em estágio avançado.
• Outros:Esta categoria inclui aplicações como mineração de literatura orientada por IA, análise de patentes e sistemas de apoio à decisão para priorização de P&D. As ferramentas de PNL são usadas para examinar vastos bancos de dados científicos, identificando conexões ocultas entre doenças e moléculas. Ferramentas como o IBM Watson Discovery e as plataformas baseadas em IA da Elsevier apoiam os investigadores farmacêuticos no planeamento estratégico e na tomada de decisões baseadas em evidências. Espera-se que esta categoria “outros” cresça à medida que aumenta a procura por ferramentas auxiliares de IA no desenvolvimento de medicamentos.

Por aplicativo

• Oncologia:A oncologia é a área de aplicação líder no mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos devido à complexidade e urgência do tratamento do câncer. As tecnologias de IA são amplamente utilizadas para identificar alvos específicos de tumores, prever respostas a medicamentos e projetar terapias personalizadas. De acordo com a American Cancer Society, mais de 1,9 milhões de novos casos de cancro foram diagnosticados nos EUA só em 2023, reforçando a necessidade de inovação rápida. Plataformas de IA como PathAI e Tempus oferecem soluções focadas em oncologia que auxiliam na descoberta de biomarcadores e no suporte à decisão em tempo real. Este segmento continua a receber grandes investimentos devido à necessidade não atendida na terapia do câncer.
• Doença Infecciosa:A IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos está ganhando força no gerenciamento de doenças infecciosas, especialmente pós-pandemia. Os modelos de IA estão ajudando os pesquisadores a identificar novos antivirais, antibióticos e vacinas. Em resposta à COVID-19, empresas como a DeepMind utilizaram a IA para prever a estrutura 3D das proteínas virais, acelerando o desenvolvimento de vacinas. O aumento de cepas resistentes a antibióticos exige ainda mais IA para identificar novos alvos microbianos. O ressurgimento global de doenças como a tuberculose e a malária também levou as partes interessadas no setor da saúde a explorar soluções terapêuticas assistidas por IA para gerir os surtos de forma mais eficiente.
• Neurologia:Na neurologia, a IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos está sendo usada para tratar distúrbios complexos como Alzheimer, Parkinson e epilepsia. Estas condições requerem uma compreensão profunda da neurobiologia e dos biomarcadores, que a IA pode analisar rapidamente a partir de diversos conjuntos de dados. De acordo com a Associação de Alzheimer, mais de 6 milhões de americanos vivem com Alzheimer, mas os tratamentos eficazes permanecem limitados. As plataformas de IA estão sendo treinadas em dados de imagens cerebrais, genômica e comportamento do paciente para identificar novos alvos de medicamentos e prever respostas ao tratamento. Empresas como a NeuroInitiative dedicam-se à pesquisa em neurologia alimentada por IA, com o objetivo de trazer a próxima onda de terapias do SNC.
• Outros:Além destas três categorias dominantes, a IA também está a ser aplicada em áreas como cardiologia, doenças respiratórias e doenças autoimunes. A adaptabilidade das ferramentas de IA permite que sejam adaptadas para praticamente qualquer domínio terapêutico. Por exemplo, na diabetes, a IA ajuda a conceber análogos de insulina com maior eficácia. Nas doenças raras, onde os dados são escassos, os modelos de IA simulam a progressão da doença e a resposta terapêutica, ajudando os investigadores a priorizar os ensaios. Esta categoria “outros” reflete o amplo potencial da IA ​​para descoberta e desenvolvimento de medicamentos na remodelação de múltiplas fronteiras terapêuticas.

PERSPECTIVAS REGIONAIS

O mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos mostra diversas trajetórias de crescimento entre regiões, impulsionadas por diferenças em infraestrutura tecnológica, capacidade de investimento, regulamentações de saúde e ecossistemas de P&D. A América do Norte lidera o mercado global, com uma indústria farmacêutica madura e fortes capacidades de IA. A Europa segue de perto, com colaborações robustas de investigação académica e clínica. A Ásia-Pacífico está a emergir como um centro de rápido crescimento devido ao aumento dos gastos com cuidados de saúde e aos ecossistemas biotecnológicos impulsionados pela tecnologia, especialmente na China, Índia e Japão. Entretanto, a região do Médio Oriente e de África está a adoptar gradualmente tecnologias de IA na descoberta de medicamentos, apoiada por reformas nacionais de saúde e por investimentos crescentes em investigação. Cada região contribui de forma única para o cenário de inovação farmacêutica em evolução impulsionado pela IA.

América do Norte

A América do Norte domina o mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos, graças à sua infraestrutura avançada de saúde, ampla adoção de IA e altos gastos em P&D. Os Estados Unidos abrigam importantes empresas de biotecnologia de IA, como Atomwise, Recursion Pharmaceuticals e Insilico Medicine, que colaboram ativamente com grandes gigantes farmacêuticos como Pfizer, Novartis e Johnson & Johnson. De acordo com a PhRMA, as empresas biofarmacêuticas dos EUA investiram mais de US$ 100 bilhões em P&D somente em 2022. Além disso, o apoio da FDA para inovações em saúde digital e IA acelera a aprovação e integração de ferramentas de IA em pipelines de desenvolvimento de medicamentos. O Canadá também desempenha um papel crescente, com centros de pesquisa em IA, como o Vector Institute, apoiando inovações em saúde. Com a crescente adoção da aprendizagem automática para ensaios clínicos e modelação de doenças, a América do Norte continua a ser o epicentro da IA ​​no desenvolvimento de medicamentos.

Europa

A Europa é um ator forte no mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos, impulsionada por redes colaborativas de pesquisa, financiamento robusto e apoio político para a saúde digital. Países como a Alemanha, o Reino Unido e a França lideram a inovação biotecnológica impulsionada pela IA. O governo do Reino Unido investiu mais de 250 milhões de libras em IA e ciência de dados no setor da saúde, com forte ênfase em aplicações de IA na descoberta de medicamentos. As universidades e empresas farmacêuticas europeias estão profundamente empenhadas em parcerias público-privadas que aproveitam a IA para acelerar a produção de medicamentos. A Agência Europeia de Medicamentos (EMA) também está a desenvolver quadros para a integração da IA ​​no processo regulamentar. Empresas como BenevolentAI (Reino Unido) e BioXcel (Suíça) estão desenvolvendo plataformas de IA usadas para descoberta de alvos e triagem de compostos. Com um impulso regulamentar no sentido da inovação e da transparência, a Europa está a emergir como um terreno fértil para avanços farmacêuticos impulsionados pela IA.

Ásia-Pacífico

A região Ásia-Pacífico está testemunhando um rápido crescimento no mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos, impulsionado pela expansão dos setores de biotecnologia, pelo aumento dos investimentos em saúde e pelo crescimento da infraestrutura digital. A China lidera a região com pesados ​​investimentos em startups de saúde de IA, apoiados por políticas nacionais como o “Plano de Desenvolvimento de IA da Próxima Geração”. Empresas chinesas como Huawei e iCarbonX estão colaborando com institutos de pesquisa para criar plataformas de IA para genômica etriagem de drogas. O Japão também está a investir em IA para investigação farmacêutica, com o apoio do Ministério da Saúde e de empresas líderes como a Takeda e a Fujitsu. A Índia, com a sua forte base farmacêutica e de TI, está a aproveitar a IA para impulsionar a descoberta de medicamentos de baixo custo para doenças raras e infecciosas. Um número crescente de ensaios clínicos na região, juntamente com a ênfase na medicina personalizada, fazem da Ásia-Pacífico um interveniente fundamental no cenário global em evolução do desenvolvimento de medicamentos impulsionados pela IA.

Oriente Médio e África

A região do Médio Oriente e África está gradualmente a integrar a IA na descoberta de medicamentos, com países como os EAU, a Arábia Saudita e a África do Sul a mostrarem sinais precoces de adopção. Os governos estão a dar prioridade à IA nas estratégias nacionais; por exemplo, os EAU nomearam um Ministro de Estado dedicado à Inteligência Artificial e lançaram iniciativas de saúde orientadas pela IA através do Fundo de Inovação Mohammed Bin Rashid. A Visão 2030 da Arábia Saudita inclui grandes investimentos em IA na saúde. A África do Sul está a emergir como líder regional na ciência de dados de saúde, apoiada por parcerias com organizações globais. No entanto, a região enfrenta desafios como o acesso limitado a dados limpos, orçamentos mais baixos para I&D e lacunas em infraestruturas. Apesar destes obstáculos, o aumento das colaborações em investigação médica e as iniciativas de saúde pública estão a abrir oportunidades para a IA para a descoberta e desenvolvimento de medicamentos em todo o Médio Oriente e África. A crescente prevalência de doenças crónicas e o interesse pela telemedicina reforçam ainda mais o potencial de expansão da IA ​​na região.

LISTA DAS PRINCIPAIS IA PARA DESCOBERTA DE DROGAS E DESENVOLVIMENTO DE EMPRESAS DE MERCADO PERFILADAS

ANÁLISE DE INVESTIMENTO E OPORTUNIDADES

O mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos está experimentando um aumento acentuado nos investimentos globais, impulsionados por empresas farmacêuticas, capitalistas de risco e iniciativas governamentais. Entre 2020 e 2023, o financiamento de capital de risco em startups de descoberta de medicamentos impulsionadas pela IA ultrapassou os 8 mil milhões de dólares, refletindo o aumento da confiança dos investidores. Só em 2023, empresas como a Insilico Medicine angariaram mais de 300 milhões de dólares em financiamento da Série D, enquanto a Exscientia garantiu múltiplas parcerias baseadas na IA com grandes players farmacêuticos, como a Sanofi e a Bayer, envolvendo pagamentos iniciais multimilionários e pagamentos por etapas. Os governos também estão a fomentar o crescimento – a China atribuiu mais de 2 mil milhões de dólares ao desenvolvimento de infraestruturas de IA na biotecnologia, e o NIH dos EUA lançou iniciativas como a Bridge2AI para apoiar a investigação de IA na medicina.

Os investidores estão particularmente atentos às oportunidades em doenças raras, oncologia e doenças neurológicas, onde a I&D tradicional não conseguiu satisfazer a procura. As startups de biotecnologia em estágio inicial que oferecem IA generativa e plataformas baseadas em aprendizado de máquina estão se tornando os principais alvos de aquisição para grandes empresas farmacêuticas que buscam modernizar seus pipelines. Além disso, as colaborações intersetoriais entre gigantes da tecnologia de IA, como Nvidia e Microsoft, com empresas de biotecnologia estão criando sinergias no poder computacional e no desenvolvimento de medicamentos. Com uma mudança em direção à medicina de precisão e terapias personalizadas, o mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos apresenta um cenário de investimento atraente e de alto potencial para o futuro próximo.

DESENVOLVIMENTO DE NOVOS PRODUTOS

O desenvolvimento de novos produtos alimentados por IA está a acelerar no ecossistema de descoberta de medicamentos, permitindo uma inovação farmacêutica mais rápida, precisa e económica. As empresas estão lançando plataformas especializadas que agilizam tudo, desde a identificação de alvos até testes clínicos. Por exemplo, a Exscientia revelou a sua plataforma de design de medicamentos de IA totalmente automatizada, “Centaur Chemist”, que tem sido utilizada para desenvolver mais de 30 candidatos a medicamentos em colaboração com intervenientes farmacêuticos globais. Da mesma forma, a Insilico Medicine introduziu “Pharma.AI”, uma plataforma abrangente de descoberta de medicamentos de ponta a ponta que integra modelagem de doenças, descoberta de alvos e geração de moléculas em um único pipeline.

Em 2023, a Deep Genomics anunciou um novo sistema de IA que prevê impactos de mutações genéticas e sugere candidatos a medicamentos baseados em RNA com alta precisão. Esta inovação já está a ser testada em doenças genéticas raras. Enquanto isso, o IBM Watson Health evoluiu para uma ferramenta de medicina de precisão, ajudando os pesquisadores a prever respostas terapêuticas em pacientes com câncer. Novos modelos de IA são agora capazes de rastrear milhares de milhões de compostos in silico, reduzindo o tempo de investigação pré-clínica em mais de 60%. A IA também está a ser utilizada para redirecionar medicamentos existentes para doenças emergentes, oferecendo novas fontes de receitas para as empresas farmacêuticas.

Startups como XtalPi e Atomwise estão continuamente atualizando suas plataformas com arquiteturas de aprendizagem profunda aprimoradas e bibliotecas compostas, lançando novas APIs e interfaces para melhorar a experiência do usuário e a produtividade de P&D. Esta onda de inovação de produtos impulsionada pela IA deverá transformar o processo de desenvolvimento farmacêutico em termos de velocidade e taxas de sucesso.

DESENVOLVIMENTOS RECENTES DOS FABRICANTES EM IA PARA DESCOBERTA DE DROGAS E MERCADO DE DESENVOLVIMENTO

• Avanço da Fase II da Insilico Medicine (2023): A Insilico Medicine ganhou as manchetes em 2023 ao avançar seu medicamento INS018_055, descoberto por IA, um candidato ao tratamento de fibrose, em ensaios clínicos de Fase II. Isto marcou um dos primeiros medicamentos gerados por IA a atingir esta fase, mostrando como a IA pode reduzir significativamente o tempo de descoberta – de mais de 4 anos para apenas 18 meses.

• Colaboração Exscientia e Merck (2023): Em meados de 2023, a Exscientia iniciou uma colaboração multialvo para descoberta de medicamentos de IA com a Merck KGaA, com foco em oncologia e imunologia. O acordo incluiu um pagamento inicial de US$ 20 milhões, com pagamentos por marcos baseados no desempenho que deverão exceder US$ 670 milhões, tornando-se uma das maiores parcerias AI-farmacêuticas no ano passado.

• Atomwise lança AtomNet® 2.0 (2024): No início de 2024, Atomwise lançou AtomNet® 2.0, uma plataforma de aprendizagem profunda atualizada projetada para triagem de compostos ultragrandes. Ele pode analisar mais de 16 bilhões de moléculas semanalmente, oferecendo identificação de acertos e previsões de engajamento de alvos dramaticamente mais rápidas em diversas áreas terapêuticas.

• Expansão do laboratório alimentado por IA da XtalPi (2023): XtalPi abriu um novo laboratório inteligente em Xangai no final de 2023, equipado com síntese automatizada, sistemas de manuseio robótico e software de IA. Este laboratório permite testes de moléculas de alto rendimento e otimização de leads guiada por IA, processando 10 vezes mais compostos por dia em comparação com configurações tradicionais.

• Laboratório de Co-Inovação Microsoft e Novartis (2024): Em 2024, a Microsoft expandiu sua colaboração com a Novartis para construir um Laboratório de Co-Inovação de IA na Suíça. O laboratório se concentra no uso da IA ​​do Azure e do aprendizado de máquina para identificar novos alvos de medicamentos para doenças autoimunes. A parceria integra infraestrutura em nuvem, análises em tempo real e modelos de aprendizagem profunda nas operações de P&D da Novartis, acelerando os ciclos dos projetos em 40%.

COBERTURA DO RELATÓRIO

O relatório sobre o mercado de IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos fornece uma análise aprofundada dos principais componentes do setor, abrangendo avanços tecnológicos, tendências regionais, cenário competitivo e segmentação por tipo e aplicação. Inclui dados abrangentes de 2020 a 2024 e projeções até 2030, oferecendo uma visão detalhada do comportamento do mercado, tendências de investimento, inovações de produtos e colaborações estratégicas em todo o mundo. O relatório avalia grandes players como Alphabet, Microsoft, Insilico Medicine, Atomwise, Exscientia e XtalPi, destacando suas ofertas de produtos, plataformas de IA, iniciativas de P&D e desenvolvimentos recentes. Por exemplo, as parcerias da Exscientia e a progressão dos ensaios clínicos da Insilico são analisadas especificamente quanto ao impacto no mercado.

O estudo também divide o mercado por tipos de soluções – como identificação de alvos, triagem de moléculas, design de medicamentos de novo, otimização de medicamentos e testes clínicos – e aplicações incluindo oncologia, neurologia, doenças infecciosas e outros. Ele avalia as taxas de adoção tecnológica, o fluxo de investimento e o papel crescente do aprendizado de máquina, do aprendizado profundo e da IA ​​generativa no ciclo de vida da descoberta de medicamentos.

Além disso, são fornecidos insights regionais para a América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico e Oriente Médio e África, cada um com drivers de mercado e padrões de adoção de IA exclusivos. O relatório apoia a tomada de decisões das partes interessadas, oferecendo insights acionáveis ​​baseados em fatos, análise de dados em tempo real e previsões de especialistas.