Aposta bilionária: CEO da AstraZeneca afirma que I.A. pode elevar taxa de sucesso na criação de novos remédios

O CEO da AstraZeneca, Pascal Soriot, disse que a inteligência artificial está ajudando a empresa a desenvolver medicamentos mais rapidamente, a identificar alvos terapêuticos promissores e a melhorar as chances de sucesso em testes clínicos caros.

Soriot disse que a AstraZeneca está usando ferramentas e parcerias de IA, incluindo seu trabalho com a Tempus AI e a Pathos, para tomar decisões mais inteligentes no desenvolvimento de medicamentos e acelerar a inovação em todo o seu portfólio de projetos (pipeline).

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“O valor da IA em nossa indústria é a melhoria da produtividade”, disse Soriot no programa “Mad Money” da CNBC na sexta-feira. “Na forma como você projeta um novo medicamento, um novo remédio, você pode realmente fazer isso de jeito mais rápido, fazer de forma mais inteligente.”

Os comentários surgem no momento em que os investidores questionam cada vez mais se os gastos massivos em inteligência artificial estão gerando retornos significativos em setores como a saúde. Soriot disse que a AstraZeneca já está vendo aplicações práticas na descoberta e no desenvolvimento de medicamentos, desde a identificação de novos alvos até a melhoria do design de medicamentos potenciais.

“Você pode descobrir novos alvos, mas também pode otimizar sua molécula [e] remover da molécula o que você acha que seriam potenciais efeitos colaterais, e a IA te ajuda a fazer isso”, disse ele.

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Soriot observou que a IA também está ajudando a empresa a tomar melhores decisões sobre quais medicamentos avançar no processo de desenvolvimento. Por meio de sua parceria com a Tempus AI, ele disse que a empresa está usando modelos de IA para analisar dados com o objetivo de melhorar a descoberta de medicamentos e aumentar as chances de sucesso em testes de fase avançada.

“Desenvolvemos um agente que reúne todos esses dados — dados clínicos, dados laboratoriais — e nos ajuda a prever a probabilidade de sucesso de um teste de Fase 3”, disse Soriot.

O retorno potencial é significativo.

“Gastamos US$ 300 milhões, US$ 400 milhões, US$ 500 milhões em um teste”, disse Soriot. “Se você aumenta a probabilidade de sucesso, a melhoria de produtividade é enorme.”

Bruno Pavan

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