Rentosertib, o primeiro medicamento concebido inteiramente por IA, não está apenas entrando na fase final dos ensaios clínicos, mas também está reescrevendo as regras do jogo.
Em menos de dois anos, um tratamento para fibrose pulmonar idiopática atingiu o estágio em que os humanos se tornaram um campo de testes.
“A biologia está se tornando computacional”
Por: Gabriel E. Levy B.
Em um ensaio clínico de Fase 2 realizado na China e publicado pela Nature Medicine em junho de 2025, o Rentosertib mostrou resultados promissores em pacientes com fibrose pulmonar idiopática, uma doença devastadora que mata cerca de 40.000 pessoas por ano somente nos Estados Unidos.
Os dados foram claros: aqueles que receberam a maior dose melhoraram significativamente sua capacidade pulmonar em comparação com a diminuição do grupo placebo. Até agora, mais um sucesso clínico.
O disruptivo, no entanto, não está tanto no resultado quanto na forma.
A Insilico Medicine, empresa por trás da descoberta, conseguiu acelerar o processo do design ao teste em humanos em apenas 18 meses.
Um feito se você considerar que a média para alcançar esse estágio ultrapassa quatro anos. Tudo começou com uma biblioteca de 78 moléculas e uma plataforma de IA capaz de identificar padrões no caos bioquímico.
Segundo o fundador da Insilico, Alex Zhavoronkov, o uso da IA neste estágio não é uma ferramenta auxiliar, mas o novo motor da pesquisa biomédica.
O filósofo e tecnólogo Luciano Floridi alertou há alguns anos que “a biologia está se tornando computacional” e que, portanto, “a medicina deixará de ser uma ciência artesanal para se tornar uma ciência de previsão baseada em dados” (The Logic of Information, 2019).
O rentosertib não é apenas uma molécula, é o primeiro embaixador desse novo paradigma.
“Este é o ano em que as coisas começaram a funcionar”
O anúncio de que a Rentosertib entrará na Fase 3 nos próximos 18 meses coincide com uma onda de entusiasmo dos investidores.
Durante os três primeiros trimestres de 2025, o capital de risco injetou mais de US$ 2,7 bilhões em startups de descoberta de medicamentos baseadas em IA, segundo dados da PitchBook.
Isso não é um fato isolado. O investimento global projetado para esse setor atingirá US$ 2,51 bilhões até 2026 e poderá crescer para US$ 16,49 bilhões até 2034, com uma taxa composta de 27%.
Nesse ecossistema acelerado, o dinheiro flui para as empresas que prometem não apenas encurtar os prazos de P+D, mas também reduzir as taxas de falha em fases clínicas avançadas.
Eli Lilly, por exemplo, se uniu à Nvidia para construir o que será, em janeiro de 2026, o supercomputador mais poderoso já instalado em uma empresa farmacêutica.
Não será uma fábrica de comprimidos, mas sim de dados: milhões de moléculas simuladas, avaliadas e descartadas em minutos, algo que antes levava anos.
Josh Meier, cofundador da empresa Chai Discovery, apoiada pela OpenAI, resumiu o novo zeitgeist dizendo: “Este é o ano em que as coisas começaram a funcionar.”
Com apenas duas rodadas de financiamento, a startup atingiu uma avaliação de US$ 1,3 bilhão. E no mundo da biotecnologia, onde a incerteza costumava ser a norma, a palavra “trabalho” é inestimável.
Para o sociólogo e teórico da ciência Bruno Latour, laboratórios não são espaços neutros, mas “redes de inscrição onde o conhecimento científico é transformado em fatos estáveis.” Com a IA, essas redes não são mais físicas.
Eles estão distribuídos em clusters de GPUs, e os “fatos estáveis” agora são moléculas viáveis descobertas por algoritmos que não adormecem nem duvidam.
O algoritmo como bioquímico
A IA não procura apenas combinações de compostos. Sua verdadeira promessa é compreender os padrões complexos que governam o corpo humano em uma escala impossível para o cérebro humano.
A DeepMind, por exemplo, deslumbrou o mundo em 2020 com o AlphaFold, um sistema que previu a estrutura de mais de 200 milhões de proteínas. Agora, esse conhecimento não é apenas armazenado, é aplicado.
No caso da Insilico, sua plataforma integra dados de imagens médicas, sequências genéticas, estudos clínicos anteriores e simulações moleculares.
O que antes eram tarefas separadas entre equipes de químicos, biólogos e clínicos agora são intersectadas e integradas em tempo real graças ao poder da computação.
Essa mudança não é apenas metodológica, é ontológica.
A medicina tradicional era uma ciência de tentativa e erro, onde a descoberta era tão aleatória quanto uma agulha no palheiro.
Com a IA, o palheiro vira um banco de dados, e a agulha vira uma previsão algorítmica.
No entanto, nem tudo é certo. O sucesso de Rentosertib nos estágios iniciais não garante que ele ultrapassará a Fase 3, onde muitos candidatos promissores historicamente fracassaram.
Além disso, há o debate ético: os algoritmos podem realmente entender a complexidade humana ou apenas replicá-la? Estamos criando conhecimento ou apenas otimizando padrões?
A epistemóloga Sabina Leonelli alerta sobre os riscos da automação do conhecimento na biologia. Em seu texto Data-centric Biology (2016), ele aponta que “a dependência de grandes volumes de dados não pode substituir a necessidade de interpretação contextual”.
Em outras palavras, o algoritmo pode encontrar moléculas, mas a medicina ainda é uma ciência profundamente humana.
Candidatos que já estão na disputa
O caso de Rentosertib não é uma exceção isolada.
A Retro Biosciences, impulsionada por um investimento pessoal de 180 milhões de dólares de Sam Altman, já iniciou ensaios clínicos com um medicamento experimental para Alzheimer.
Paralelamente, empresas como Valo Health, Recursion Pharmaceuticals e Atomwise estão trabalhando em tratamentos para doenças que vão do câncer a doenças raras, tudo com uma abordagem baseada em IA.
Em dezembro de 2025, a Chai Discovery arrecadou US$ 130 milhões em uma rodada Série B e afirma ter gerado moléculas com taxas de sucesso “sem precedentes”.
Além das manchetes otimistas, o importante é que já existem moléculas que entraram em fases clínicas, ou seja, estão sendo testadas em humanos. Esse é o limiar crítico entre promessa e realidade.
Insilico, por sua vez, não parou em Rentosertib. Em janeiro de 2026, anunciou uma parceria com a Hisun Pharmaceutical para nomear um novo candidato pré-clínico em apenas oito meses, uma velocidade que teria sido impensável na indústria farmacêutica há uma década.
Até grandes empresas como Pfizer e Novartis começaram a publicar estudos em suas próprias plataformas de descoberta assistidas por IA, embora ainda não tenham apresentado resultados clínicos tão avançados quanto os da Insilico.
Em conclusão
Rentosertib não é apenas uma molécula a caminho de se tornar um medicamento, é o emblema de uma nova era na biomedicina.
A inteligência artificial não é mais uma promessa do futuro, mas uma ferramenta ativa na descoberta de medicamentos.
Sua eficácia, ainda em avaliação, causou uma transformação radical no tempo, nos custos e até mesmo na compreensão da pesquisa. A questão não é mais se a IA pode criar medicamentos, mas como ela vai remodelar a forma como entendemos a doença, o corpo e a própria ciência.
Referências:
- Floridi, Luciano. A Lógica da Informação: Uma Teoria da Filosofia como Design Conceitual. Oxford University Press, 2019.
- Latour, Bruno. Vida no laboratório. Alianza Editorial, 1995.
- Leonelli, Sabina. Biologia Centrada em Dados: Um Estudo Filosófico. University of Chicago Press, 2016.
- Nature Medicine, junho de 2025. Resultados da Fase 2 da rentosertib.
- PitchBook Data Inc., relatório sobre investimento em biotecnologia com IA, 2025.
- Pesquisa de Precedência, Tamanho e Previsão do Mercado Global de IA na Farmacêutica 2024-2034, publicado em 2025.
