Inteligência artificial ajuda prever fracasso de testes de medicamentos

Antes do medicamento experimental contra o mal de Alzheimer da Biogen ter fracassado em um ensaio no mês passado, analistas consultados pela Bloomberg estimavam vendas anuais de cerca de US$ 3,7 bilhões até 2023. Uma empresa alemã de inteligência artificial havia chegado a uma conclusão diferente.

A Innoplexus, uma empresa de capital fechado com sede nos arredores de Frankfurt, usa um algoritmo para analisar medicamentos em estudo por farmacêuticas, que inclui mais dados e contexto do que qualquer outra ferramenta. Sua avaliação do medicamento aducanumab da Biogen apontou 70% a 90% de chance de o ensaio não atingir seu objetivo.

"O sistema parece funcionar bem na previsão dos resultados de ensaios clínicos", disse Hendrik Leber, diretor-gerente da gestora de fundos Acatis Investment que avalia o programa, que ainda não foi usado para fazer negociações.

Eliminar a adivinhação em novos estudos sobre medicamentos seria o sonho de qualquer investidor do setor farmacêutico. Lançar um único produto no mercado tem um custo estimado de cerca de US$ 2,6 bilhões e, quando promissores campeões de vendas falham na fase final de testes, tanto farmacêuticas quanto acionistas sentem o impacto. Após a suspensão dos estudos com o aducanumab, a Biogen perdeu US$ 18 bilhões em valor de mercado em um dia.

Muitos analistas também tinham dúvidas sobre o medicamento, mesmo sem os insights da inteligência artificial. A queda das ações, embora significativa, indicou que investidores haviam precificado em 50% as chances de sucesso do estudo clínico, segundo Asthika Goonewardene, analista da Bloomberg Intelligence. O nível de preocupação era alto por causa de decepções anteriores com compostos semelhantes, e analistas pressionaram o comando da Biogen para divulgar novidades durante teleconferência de resultados em janeiro.

O software de aprendizagem da Innoplexus pode rastrear até 5 bilhões de sites por dia para avaliar probabilidades sobre ensaios clínicos. O sistema constrói uma rede gigante de relacionamentos entre dados, usando um algoritmo de processamento de linguagem natural treinado em pesquisas médicas para determinar se certas abordagens são promissoras.

A informação é introduzida, juntamente com outros 350 pontos de dados, em um algoritmo de inteligência artificial que tenta prever a probabilidade de sucesso de um futuro medicamento em particular. Esses outros pontos de dados incluem históricos de pacientes de hospitais na condução de testes e o nível de absorção de certos componentes do medicamento por seres humanos, segundo o fundador da Innoplexus, Gunjan Bhardwaj.

A inteligência artificial está longe de ser uma bala mágica de investimento. O índice de hedge fund Eurekahedge AI, que monitora os fundos que utilizam inteligência artificial como parte de suas principais estratégias, ofereceu retorno de pouco mais de 13% em três anos até 2018, ficando atrás do ganho de 30% do índice S&P 500 com dividendos reinvestidos.

Ainda assim, os próprios testes da Innoplexus com 20 mil estudos clínicos concluídos descobriram - embora retrospectivamente - que a previsão é correta em cerca de 85% dos casos, como um importante ensaio fracassado da Bristol-Myers Squibb sobre câncer de pulmão e um estudo bem-sucedido para tratamento do mieloma da Johnson & Johnson.