O Sétimo Selo

Inteligência artificial, biotecnologia e a luta para derrotar a morte

Em O Sétimo Selo (1957), Ingmar Bergman conta a história de Antonius Block, um cavaleiro que volta das Cruzadas e encontra seu país devastado pela Peste Negra. Ainda na praia onde desembarca, ele dá de cara com a morte. Block pede mais tempo a ela, ouve que ela não concede prorrogações e faz a única jogada que lhe resta: a desafia para uma partida de xadrez. Enquanto resistir no tabuleiro, ele vive.

O cavaleiro não busca a imortalidade. Quer apenas usar o tempo que lhe resta para encontrar respostas e, antes do fim, realizar um último ato que dê sentido à sua vida.

Por que usamos “O Sétimo Selo” como analogia para este Kinea Insights?

A humanidade joga essa mesma partida contra a morte desde sempre e, no último século, aprendeu a jogar melhor. Saneamento, antibióticos e vacinas elevaram a expectativa de vida média no mundo de 32 anos, em 1900, para 73, em 2023. A Morte, que não concedia prorrogações, concedeu mais de quarenta anos delas.

Agora, uma peça nova entrou no tabuleiro: a inteligência artificial. Algoritmos já leem exames de imagem, ajudam a detectar doenças mais cedo, vasculham bases de dados genéticas e encurtam o caminho entre uma hipótese e um candidato a medicamento. Etapas que levavam anos de tentativa e erro começam a andar muito mais rápido. Derrotar a Morte segue fora de alcance. Jogar melhor contra ela, não.

O exemplo mais emblemático é a previsão da forma das proteínas, etapa essencial para a descoberta de novos medicamentos e um desafio que a biologia perseguia havia mais de 50 anos. Foi o AlphaFold, sistema de inteligência artificial da DeepMind, o laboratório de I.A. do Google, que passou a resolvê-lo com precisão. Em 2024, o feito rendeu o Nobel de Química a Demis Hassabis, CEO da DeepMind, e a John Jumper, que liderou a pesquisa internamente.

Desenvolver um remédio novo leva de 10 a 15 anos, custa entre 1 e 3 bilhões de dólares, e cerca de 90% dos candidatos fracassam nos testes. O motivo é que a biologia é muito difícil de se prever. Uma molécula pode funcionar perfeitamente em células e em camundongos, mas no corpo humano causar um efeito colateral ou até mesmo não surtir efeito algum.

Por isso, o caminho até o paciente é um funil. De cada 100 remédios que entram nos testes clínicos, apenas 8 são aprovados, e o maior gargalo está na fase 2, onde a pergunta é se o tratamento de fato funciona. Os pesquisadores chamam esse ponto de “vale da morte”. É nele que a maioria dos projetos fracassa, depois de anos de trabalho e de investimento já feitos.

Como o cavaleiro, usaremos este Kinea Insights para buscar respostas: como a inteligência artificial e a biotecnologia podem nos dar não apenas mais anos de vida, mas anos de mais qualidade.

Começamos pela cruzada, como o setor chegou até aqui. Depois, a partida e o que a I.A. já decifrou na descoberta de remédios. Em seguida, a confissão e por que, nos testes clínicos, ganha quem tem mais dados. Na quarta parte, o silêncio do sétimo selo e os cenários possíveis. Por fim, as peças no tabuleiro e onde está o valor para o investidor.

A CRUZADA: DA FÉ À DESILUSÃO

Quando o filme começa, Block volta de dez anos de cruzada sem a fé com que partiu. A cruzada dos investidores na saúde também começou com fé.

Durante séculos, os remédios vieram direto da natureza: a aspirina foi isolada a partir da casca do salgueiro, a morfina veio da papoula, a penicilina nasceu de um fungo. Com o tempo, a química aprendeu a copiar e a produzir em laboratório esses tipos de moléculas.

O Prozac, lançado pela Eli Lilly em 1988, e o Viagra, lançado pela Pfizer em 1998, foram blockbusters dessa era, trazendo ao mercado tratamentos antes inimagináveis e levando à valorização recorde das empresas do setor. Nesse período dos anos 1990, que marcou auge do setor farmacêutico, empresas como a Pfizer chegaram a negociar acima de 70x lucro.

A euforia, porém, durou pouco. Na virada do século, o dinheiro migrou para a internet e, nos anos seguintes, as patentes começaram a vencer sem que novos campeões surgissem. As farmacêuticas viveram, então, uma década perdida.

Enquanto a química das pequenas moléculas perdia fôlego, outro caminho, aberto na década de 1980, começava a transformar o setor: a biotecnologia. Em vez de extrair ou sintetizar essas moléculas simples, ela coloca células vivas, como bactérias e leveduras, para trabalhar como minifábricas. Os cientistas as programam para produzir moléculas grandes e complexas, como a insulina, as vacinas e os anticorpos usados hoje contra o câncer e doenças autoimunes.

Até os anos 80, a insulina dos diabéticos vinha do pâncreas de porcos e bois. O primeiro grande feito da biotecnologia foi ensinar bactérias a produzi-la, o que a Genentech conseguiu em 1982.

De 2010 a 2015, a biotecnologia viveu sua era de ouro na bolsa, com anos seguidos de forte valorização, impulsionada por três fatores: (i) as grandes farmacêuticas, com patentes vencendo e poucos produtos novos, passaram a comprar biotechs, (ii) os juros perto de zero empurraram o capital para ativos de crescimento, e (iii) depois de uma década de poucas novidades, a ciência voltou a entregar avanços de peso, como a imunoterapia contra o câncer e os primeiros remédios capazes de curar a hepatite C.

No entanto, bastou um tuíte de Hillary Clinton contra o preço abusivo de um remédio antigo para derrubar o setor: em pouco mais de dois meses, o índice caiu 25% de seu pico.

O tuíte, porém, foi só o gatilho. Cada remédio novo entra no tabuleiro em desvantagem. É como se o cavaleiro Block, antes de encarar a Morte, tivesse de vencer todos os grandes mestres de xadrez do passado. Esses mestres são os melhores remédios existentes, testados por décadas e, em muitos casos, já genéricos e baratos. Não basta o novo funcionar: ele precisa ser melhor que o veterano, e provar isso custa cada vez mais.

Esse problema ficou conhecido como a Lei de Eroom, a Lei de Moore ao contrário: entre 1950 e 2010, o número de remédios aprovados por bilhão de dólares investido caiu pela metade a cada nove anos.

Decepcionados com o setor, os investidores foram atrás de outras apostas. Entre 2015 e 2025, as Sete Magníficas, as gigantes de tecnologia que lideram a bolsa americana, passaram de 12% para 34% do S&P 500. A biotecnologia ficou para trás: em abril de 2025, seu índice ainda estava abaixo do pico de dez anos antes. Hoje a I.A. promete virar esse jogo para a biotecnologia.

OS SEGREDOS DA MORTE: A PRÓXIMA JOGADA DA I.A.

Ao fim da partida, Block pede à Morte que lhe revele seus segredos, e ela responde que não tem nenhum. A I.A., por sua vez, corre para revelar os segredos da biologia.

O remédio tradicional é como um jogo de damas, com poucas peças e regras. O biotecnológico, como o xadrez. O problema começa na forma: remédio e alvo se encaixam como chave e fechadura. Em 60 anos, a ciência decifrou a forma de apenas 170 mil das mais de 200 milhões de proteínas conhecidas. Sem esse mapa, descobrir e otimizar remédios  exigia  muita tentativa e erro em laboratório.

Em 2020, o AlphaFold passou a prever a forma de uma proteína com a precisão de um laboratório. Em 2022, publicou a forma de mais de 200 milhões delas: o que levava anos de experimento passou a ser consultado de forma instantânea.

Ler o tabuleiro, porém, é só o começo. Antes do primeiro teste em humanos, todo remédio passa por quatro etapas: escolher o alvo (a fechadura), encontrar moléculas que se encaixem nele (a chave), lapidar a melhor delas e testá-la em células e animais em laboratório. Juntas, essas etapas levam cerca de 4 a 5 anos. A I.A. já atua em todas, com graus de maturidade diferentes.

A Roche, em comunicações recentes, diz que o tempo para identificar moléculas promissoras caiu pela metade em três anos, e que, entre 2022 e 2025, os candidatos a testes clínicos gerados internamente aumentaram 50%, com recursos de P&D praticamente estáveis.

O maior retorno sobre a pesquisa atraiu mais investimento. A Isomorphic, da Alphabet e comandada por Hassabis, tem acordos de quase 3 bilhões de dólares com Lilly e Novartis e captou 2,1 bilhões de dólares em 2026, mesmo sem nenhum resultado clínico comprovado. Na abertura da partida, a I.A. já sabe ler o tabuleiro.

Um experimento recente mostra como a I.A. já começa a auxiliar nessa fase de descoberta. A Citrini Research, casa de pesquisa de investimentos, montou uma equipe de cinco pessoas, três delas sem formação científica, e, com 200 mil dólares, pediu a um modelo interno da Anthropic otimizado para biologia uma molécula contra o veneno de escorpião. As picadas matam mais de 3.250 pessoas por ano, a maioria crianças, e ainda são tratadas com soros produzidos em cavalos, um processo lento e caro.

Em 64 horas, a I.A. criou mais de 318 mil desenhos de proteínas com objetivo de neutralizar as toxinas e evitar o envenenamento do paciente. Deste grupo, 211 desenhos foram selecionados pelo modelo como potenciais candidatos a tratamento. Depois de fabricados e testados em laboratório, 17 desenhos de fato neutralizaram os efeitos das toxinas.

Ainda não existe um antídoto: neutralizar a toxina não prova que o tratamento funcione, e faltam anos de testes em animais e humanos. Mesmo assim, um trabalho que exigiria meses de especialistas foi feito em poucos dias.

Embora nenhum remédio descoberto por I.A. tenha sido aprovado até agora, os primeiros resultados já começam a aparecer: das moléculas de empresas nativas de I.A. que concluíram a fase pré clínica, a de segurança, entre 80% e 90% foram aprovadas, contra 70-80% da média histórica. Boa parte das falhas nessa etapa vem das propriedades químicas da molécula, justamente onde a I.A. já dá sinais de domínio.

A CONFISSÃO: QUEM TEM OS DADOS, TEM O JOGO

No meio da partida, Block entra numa capela para se confessar e, achando que fala com um padre, revela a estratégia com que pretende vencer a morte.

Nos testes em humanos, porém, a partida é mais longa e mais difícil. Da primeira fase à aprovação são, em média, 10,5 anos, e só 8 de cada 100 moléculas chegam ao mercado. O gargalo é a fase 2, o teste de eficácia no tratamento:  somente  29%  passam. A biologia humana é  uma  ciência experimental e chave e fechadura nem sempre abrem a porta como se espera.

Na fase 1, a pequena amostra de moléculas descobertas com I.A. ainda não indica mudança de patamar. A maioria dos programas usa a I.A. para criar candidatos viáveis em laboratório, mas a fase 1 testa outro objetivo: a segurança, tolerabilidade e dosagem máxima em humanos, um problema fundamentalmente biológico e que demanda experimentos.

O medicamento nativo de I.A. mais avançado atualmente é o Rentosertib, da Insilico, para a fibrose pulmonar idiopática, doença que cicatriza o pulmão aos poucos e atinge cerca de 5 milhões de pessoas. A sobrevida média após o diagnóstico é de três a quatro anos, e os remédios atuais só freiam a perda da função pulmonar.

Na descoberta do Rentosertib, a I.A. atacou os dois desafios: apontou o alvo, uma proteína chamada TNIK, e desenhou a molécula para bloqueá-lo. Da escolha do alvo ao desenvolvimento do candidato foram 18 meses e menos de 80 moléculas testadas, uma etapa que costuma levar de 4 a 5 anos.

O Rentosertib também já superou a etapa em que a maioria dos remédios fracassa. Na fase 2, depois de 12 semanas, a capacidade pulmonar dos pacientes que tomaram a dose mais alta aumentou 98 mililitros, enquanto a do grupo placebo caiu 20. A fase 3 começou em julho de 2026, e seu resultado, esperado para o fim de 2027, será o primeiro veredito sobre um remédio descoberto por I.A. nessa etapa.

Até esse veredito, a fase 3 segue sem amostra: nenhum remédio descoberto por I.A. concluiu essa etapa. Com o tempo, a I.A. pode aumentar a chance de sucesso nas duas fases, mas não encurtá-las: os ritos continuam os mesmos, e o relógio da biologia não comprime. O problema é que, para aprender biologia, faltam dados.

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) treinaram com a internet inteira e aprendem com o feedback dos usuários. Na bioquímica dos remédios, não existe nada parecido, e os dados de biologia experimental são, em boa parte, exclusivos das farmacêuticas.

A saída que farmacêuticas e laboratórios de I.A. começam a testar é produzir mais dados para os modelos e mais depressa. Isso significa laboratórios cada vez mais automatizados e, no limite, autônomos: a I.A. desenha o experimento, robôs executam e o resultado volta direto para o modelo, que decide o próximo passo em um loop contínuo, com cada vez menos intervenção humana.

No fundo, tudo depende de dados. O AlphaZero aprendeu xadrez jogando milhões de partidas contra si mesmo apenas com simulações  digitais. Na biologia, cada partida é um experimento ou um paciente, e cada base de dados é cara e lenta.

O AlphaFold só foi possível porque cientistas passaram 60 anos depositando estruturas de proteínas num banco público. Para as fases 2 e 3, esse acervo nunca foi construído: as informações sobre como as moléculas se comportam em células e pacientes, inclusive quando fracassam, são escassas, e as poucas que existem estão espalhadas e trancadas nas farmacêuticas.

O padre a quem Block se confessou era, na verdade, a Morte disfarçada, e ela usou a informação para vencê-lo. Também no meio-jogo dos remédios, quem tiver os dados terá o jogo.

O SILÊNCIO DO SÉTIMO SELO: TRÊS FUTUROS

O título do filme vem do Apocalipse: quando o sétimo selo é aberto, faz-se silêncio no céu por cerca de meia hora, antes da revelação. É esse silêncio que a indústria vive hoje.

A I.A. já decifrou a forma das proteínas, desenha moléculas em meses e tem demonstrado sucesso da fase pré-clínica para a fase 1, mas ainda não houve veredito para as fases 2 e 3. O que vem a seguir depende de uma pergunta: os dados dos testes clínicos vão ensinar biologia aos modelos? Há três respostas possíveis, da mais pessimista à mais otimista.

O que separa os três cenários é a fase 2. No pessimista, a I.A. produz mais moléculas, e mais depressa, mas o fracasso só muda de lugar: sem dados sobre o corpo humano, todos miram os mesmos alvos, e a euforia acaba como em 2015. No cenário base, que já começou, a vantagem da fase pré-clínica se espalha pela indústria, mas a fase 2 melhora pouco.

No otimista, os dados dos testes clínicos voltam para os modelos e os tornam melhores a cada ciclo, como os dados da internet fizeram com os modelos de linguagem. Surgem terapias sob medida e o próprio envelhecimento passar a ser alvo.

Em números, a chance de um remédio chegar ao paciente sobe dos 8% de hoje para 11% a 13% no cenário base e para cerca de 18% no otimista. No melhor caso, o custo por remédio aprovado cai mais da metade com maior sucesso do funil de testes clínicos.

No meio do caminho, vale acompanhar dois indicadores: a taxa de sucesso das moléculas de I.A. na fase 2 e o retorno do investimento em P&D das grandes farmacêuticas, hoje em 2,9% ao ano sem contar os remédios de obesidade. Até lá, o investidor precisa de uma carteira que funcione nos três cenários.

AS PEÇAS NO TABULEIRO: ONDE ESTÁ O VALOR

No xadrez, o placar só aparece no fim. No mercado, é recalculado todo dia. E o ponto de partida é um setor barato: no fim dos anos 90, as ações de biotecnologia valiam 1,4x o múltiplo de lucro do S&P 500, hoje, valem cerca de 0,8x.

Numa biotech em fase clínica, o valor depende da probabilidade de seus remédios chegarem ao mercado: se essa probabilidade de sucesso sobe de 8% para 12%, o valor sobe cerca de 50%. Se chega a 18%, mais que dobra. Por outro lado, mais remédios aprovados também significam mais concorrência e preços sob pressão.

Outro tema do setor para as biotechs são as expirações de patentes de grandes medicamentos nos próximos anos. Até 2030, remédios que somam US$ 230 bilhões em vendas perdem a patente, e as grandes farmacêuticas têm US$ 1,3 trilhão de caixa para recompor esse motor de crescimento. Só no primeiro semestre de 2026, as aquisições no setor já somaram US$ 130 bilhões.

Na cadeia, a aposta mais segura está em quem vende as pás dessa corrida. Se a I.A. descobre mais moléculas para serem testadas, cresce o número de estudos clínicos e a demanda por empresas desse subsegmento, como IQVIA e Charles River.

Na época da COVID, por exemplo, em que a indústria corria para encontrar uma vacina, o número de testes clínicos aumentou consideravelmente, o que refletiu também nos pedidos das empresas como a IQVIA.

Empresas como a IQVIA tenderiam a ganhar com o aumento de testes por aumento de probabilidade de sucesso vinda de  I.A. Além disso, também cresceria a demanda por equipamentos e reagentes laboratoriais, produzidos por empresas como Thermo Fisher e Danaher.

Essas empresas tendem a ganhar nos três cenários, porque, até no pessimista, mais moléculas significam mais testes. O risco a vigiar é a própria I.A. automatizar os estudos e levar parte desse trabalho para dentro das farmacêuticas. Por enquanto, frente aos desafios de modelagem de biologia e regulação estrita no setor, não nos preocupamos com esse risco.

Também gostamos da biotecnologia como um todo, negociada a um valor razoável diante de tanto potencial. Block não escolheu o adversário, mas escolheu onde usar o tempo que ganhou. O investidor pode fazer o mesmo.

CONCLUSÃO: DRIBLAR A MORTE

Antonius Block nunca jogou para vencer a morte. Jogou para ganhar tempo, e cada lance adiava o fim. Na abertura, a ciência levou 60 anos para decifrar parte das chaves e fechaduras das proteínas, e a I.A. foi muito além em poucos anos. No meio-jogo, como na confissão do cavaleiro, vence quem tem os dados. As moléculas desenhadas por máquinas ainda esperam o veredito da fase 2, num silêncio parecido com o do céu antes da revelação do sétimo selo.

Na última jogada do filme, Block derruba as peças do tabuleiro para distrair a Morte, enquanto o casal de artistas Jof e Mia e o pequeno Mikael escapam. A inteligência artificial não vai derrotar a morte, mas pode repetir esse lance em escala e driblá-la por mais tempo, com  remédios descobertos em menos tempo, testes clínicos mais certeiros e mais anos de vida com qualidade.

Até a revelação, preferimos quem vende as pás dessa corrida, que ganham em qualquer cenário, e as biotechs, que ainda negociam a preços atrativos e com potencial de capturar os ganhos de I.A.

Quando a partida termina, a morte pergunta ao cavaleiro se ele aproveitou a trégua, e ele responde que sim. Pela primeira vez, a morte talvez não seja a melhor enxadrista à mesa.

Estamos sempre à disposição de nossos clientes e parceiros, compartilhando conhecimento sem simplificar a realidade e dando visibilidade sobre as decisões da gestão.

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