{"id":7317,"date":"2024-09-09T12:56:09","date_gmt":"2024-09-09T12:56:09","guid":{"rendered":"https:\/\/longchangchemical.com\/?p=7317"},"modified":"2024-09-28T11:51:35","modified_gmt":"2024-09-28T11:51:35","slug":"why-the-end-of-ai-is-biopharma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/longchangchemical.com\/pt\/why-the-end-of-ai-is-biopharma\/","title":{"rendered":"Por que o fim da IA \u00e9 a biofarmac\u00eautica?"},"content":{"rendered":"

Por que o fim da IA \u00e9 a biofarmac\u00eautica?<\/strong><\/h1>\n

Com rela\u00e7\u00e3o \u00e0 dire\u00e7\u00e3o do desenvolvimento futuro da IA, a comunidade de investimentos tem opini\u00f5es diferentes, alguns acreditam que \u00e9 o setor fotovoltaico, outros acreditam que \u00e9 o setor de energia, enquanto a NVIDIA acredita que \u00e9 o campo dos produtos biofarmac\u00eauticos. No layout de investimento da NVIDIA para 2023, al\u00e9m dos algoritmos principais e da constru\u00e7\u00e3o de infraestrutura no campo da IA, os produtos biofarmac\u00eauticos se tornaram uma \u00e1rea fundamental de seu investimento. Kimberly Powell, vice-presidente de neg\u00f3cios de sa\u00fade da NVIDIA, deixou claro: \"Se o setor de design auxiliado por computador pode lan\u00e7ar a primeira empresa de chips com uma capitaliza\u00e7\u00e3o de mercado de $2 trilh\u00f5es, por que o setor de descoberta de medicamentos auxiliado por computador n\u00e3o pode gerar a pr\u00f3xima empresa farmac\u00eautica com capitaliza\u00e7\u00e3o de mercado de trilh\u00f5es de d\u00f3lares?\"<\/p>\n

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Est\u00e1 claro que a NVIDIA est\u00e1 otimista em rela\u00e7\u00e3o ao futuro da IA+BioPharma e tem como objetivo criar outra hist\u00f3ria de sucesso semelhante \u00e0 da NVIDIA. Por que a NVIDIA tem expectativas t\u00e3o altas para esse campo? A resposta a essa pergunta requer uma compreens\u00e3o profunda dos principais desafios e da l\u00f3gica subjacente do setor farmac\u00eautico.<\/p>\n

Lei anti-Moore
\nO r\u00e1pido desenvolvimento da tecnologia de IA n\u00e3o pode ser separado do r\u00e1pido progresso do setor de circuitos integrados. Gordon Moore, fundador da Intel, ap\u00f3s anos de estudo aprofundado do setor de semicondutores, resumiu a ideia de que o n\u00famero de transistores em circuitos integrados dobra a cada 18 ou 24 meses. Essa \u00e9 a famosa Lei de Moore. A Lei de Moore afirma que, \u00e0 medida que a tecnologia continua avan\u00e7ando, o desempenho do processador dobrar\u00e1 aproximadamente a cada dois anos e os pre\u00e7os cair\u00e3o para a metade do que eram. \u00c9 gra\u00e7as a essa itera\u00e7\u00e3o e avan\u00e7o cont\u00ednuos da tecnologia que a tecnologia de computadores cresceu exponencialmente, possibilitando recursos cada vez mais incr\u00edveis.<\/p>\n

Entretanto, ao contr\u00e1rio da Lei de Moore no setor de semicondutores, as tend\u00eancias no setor biofarmac\u00eautico mostram um fen\u00f4meno \"anti-Lei de Moore\". Durante muito tempo, o desenvolvimento de medicamentos inovadores foi conhecido como a \"lei das duas dezenas\", o que significa que geralmente leva dez anos e custa um bilh\u00e3o de d\u00f3lares para desenvolver um novo medicamento. No entanto, esses n\u00fameros est\u00e3o desatualizados, com os dados mais recentes mostrando que o custo m\u00e9dio de P&D de um medicamento inovador \u00e9 de cerca de $2,6 bilh\u00f5es globalmente, e o ciclo m\u00e9dio de P&D \u00e9 de cerca de 10,5 anos. Os longos ciclos de P&D e os altos custos de P&D tornam o desenvolvimento de medicamentos inovadores extremamente arriscado, n\u00e3o apenas exigindo grandes quantidades de apoio financeiro, mas tamb\u00e9m enfrentando altas taxas de fracasso. Para tornar a situa\u00e7\u00e3o ainda mais dif\u00edcil, a dificuldade de P&D continua a aumentar com o tempo, pois o custo do desenvolvimento de novos medicamentos e alvos aumenta e o retorno sobre o investimento diminui \u00e0 medida que mais medicamentos e alvos s\u00e3o descobertos.<\/p>\n

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Nesse ambiente anti-Lei de Moore, o limiar de P&D de medicamentos inovadores est\u00e1 cada vez mais alto e o risco de investimento est\u00e1 aumentando, fazendo com que a P&D de medicamentos inovadores se torne gradualmente a reserva das grandes empresas. No entanto, o setor farmac\u00eautico geralmente \u00e9 impulsionado pela inova\u00e7\u00e3o nas margens, com muitas novas tecnologias nascidas inicialmente em start-ups. Somente quando essas tecnologias s\u00e3o progressivamente validadas \u00e9 que as grandes empresas come\u00e7am a intervir e a fazer o layout.
\nDesenvolveu-se uma aparente contradi\u00e7\u00e3o entre as leis de desenvolvimento do setor e suas for\u00e7as motrizes, um fen\u00f4meno altamente incomum que poderia levar a um gargalo no avan\u00e7o da tecnologia m\u00e9dica humana, uma situa\u00e7\u00e3o que ningu\u00e9m veria com bons olhos.
\nO setor biofarmac\u00eautico est\u00e1 precisando urgentemente de mudan\u00e7as, e o custo cada vez maior do desenvolvimento de medicamentos inovadores oferece espa\u00e7o para essas mudan\u00e7as. \u00c9 com base nesses dois fatores que a NVIDIA acredita firmemente que a tecnologia de IA tem o potencial de revolucionar o setor farmac\u00eautico.
\nExperi\u00eancia vs. intui\u00e7\u00e3o
\nO setor farmac\u00eautico moderno \u00e9 frequentemente comparado a uma cidade murada constru\u00edda com base na intui\u00e7\u00e3o. Embora os medicamentos inovadores precisem passar por uma valida\u00e7\u00e3o cl\u00ednica rigorosa e sistem\u00e1tica antes de serem comercializados, o processo de descoberta \u00e9 cheio de incertezas. Todo o processo de descoberta de medicamentos se assemelha a um funil, com o n\u00famero de compostos candidatos bem-sucedidos diminuindo progressivamente em cada est\u00e1gio, desde a descoberta de medicamentos, passando pela valida\u00e7\u00e3o pr\u00e9-cl\u00ednica, at\u00e9 a valida\u00e7\u00e3o cl\u00ednica. Entre eles, o est\u00e1gio de descoberta de medicamentos \u00e9 particularmente dif\u00edcil, pois os desenvolvedores precisam examinar in\u00fameros compostos para identificar cerca de 10.000 candidatos em potencial e, por fim, escolher o composto certo ap\u00f3s camadas de triagem. A descoberta e a identifica\u00e7\u00e3o de um alvo espec\u00edfico n\u00e3o s\u00e3o apenas acidentais, mas tamb\u00e9m complexas e tediosas de validar, e ainda mais dif\u00edceis de localizar com sucesso a mol\u00e9cula certa.<\/p>\n

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Embora gera\u00e7\u00f5es de esfor\u00e7os de descoberta de medicamentos tenham padronizado o processo de descoberta de medicamentos, quando confrontados com uma enorme quantidade de dados de compostos, a P&D ainda depende muito da intui\u00e7\u00e3o dos pesquisadores, e os dados s\u00f3 podem fornecer uma ajuda limitada. A dire\u00e7\u00e3o correta de P&D \u00e9 um pr\u00e9-requisito para o sucesso e, uma vez tomada a rota errada, n\u00e3o importa quanto esfor\u00e7o seja feito, ela ainda pode ser in\u00fatil. Esse excesso de confian\u00e7a na intui\u00e7\u00e3o \u00e9 a causa principal do aumento cont\u00ednuo dos custos de P&D de medicamentos tradicionais.
\nPara reduzir os custos de P&D no setor farmac\u00eautico, \u00e9 necess\u00e1rio mudar para uma abordagem de P&D mais orientada por dados. Os dados s\u00e3o essencialmente experi\u00eancias acumuladas, e sua digitaliza\u00e7\u00e3o n\u00e3o significa a elimina\u00e7\u00e3o de falhas de P&D, mas sim que as falhas podem ser transformadas em uma base de aprendizado para a pr\u00f3xima P&D. Por meio do treinamento de modelos em larga escala, a IA pode tornar o processo de triagem de medicamentos mais r\u00e1pido e mais preciso.
\nO desenvolvimento de medicamentos inovadores pode ser comparado a um jogo Roguelike; embora cada jogada possa parecer aleat\u00f3ria e a experi\u00eancia possa ser diferente a cada vez, a dificuldade do pr\u00f3ximo desafio pode ser gradualmente reduzida por meio de falhas constantes e ac\u00famulo de dados.
\nA IA farmac\u00eautica \u00e9 essencialmente um processo de mudan\u00e7a da confian\u00e7a na intui\u00e7\u00e3o de especialistas para a confian\u00e7a no feedback de dados para encontrar o caminho ideal de P&D por meio do treinamento cont\u00ednuo de modelos. Essa mudan\u00e7a marca uma passagem da intui\u00e7\u00e3o para os dados e um progresso da emo\u00e7\u00e3o para a raz\u00e3o. Especialmente em muitas \u00e1reas de doen\u00e7as que ainda n\u00e3o foram conquistadas, confiar na intui\u00e7\u00e3o de um especialista pode n\u00e3o ser melhor do que aleatorizar o sucesso, enquanto a tentativa e o erro cont\u00ednuos do modelo de IA s\u00e3o a maneira mais eficaz de reduzir a taxa de falhas.
\nOs recursos de dados s\u00e3o os mais preciosos
\nAlgoritmos, aritm\u00e9tica e bancos de dados constituem os tr\u00eas elementos principais da tecnologia de IA. Na maioria dos cen\u00e1rios de aplica\u00e7\u00e3o de IA, os algoritmos s\u00e3o o elo principal e, embora o poder aritm\u00e9tico e os bancos de dados sejam igualmente importantes, os investidores tendem a dar mais aten\u00e7\u00e3o ao desenvolvimento de algoritmos de modelos grandes. Entretanto, no campo biofarmac\u00eautico, o dom\u00ednio dos algoritmos pode n\u00e3o ser t\u00e3o \u00f3bvio. Diferentemente de outros campos, os recursos de dados na \u00e1rea biofarmac\u00eautica s\u00e3o preciosos, muitas vezes n\u00e3o s\u00e3o de c\u00f3digo aberto e s\u00e3o os principais ativos das principais empresas farmac\u00eauticas. Tanto os resultados bem-sucedidos quanto os fracassados s\u00e3o obtidos por meio de testes cl\u00ednicos de alto custo.<\/p>\n

Portanto, est\u00e1 claro que, no campo farmac\u00eautico de IA, o banco de dados \u00e9 a chave para a competitividade central. Observando as empresas farmac\u00eauticas de IA populares na China, muitas delas foram transformadas a partir de empresas de CRO. Ao contr\u00e1rio das empresas farmac\u00eauticas tradicionais, as empresas de CRO t\u00eam uma rica experi\u00eancia em P&D e, embora os dados de P&D perten\u00e7am \u00e0 Parte A, elas conseguem acumular uma grande quantidade de dados de processo e metodologia no decorrer de v\u00e1rios processos de P&D, o que lhes d\u00e1 uma vantagem na constru\u00e7\u00e3o de bancos de dados. Considerando a natureza de fonte n\u00e3o aberta dos dados biofarmac\u00eauticos, o desenvolvimento da IA farmac\u00eautica poderia seguir em duas dire\u00e7\u00f5es. Uma delas \u00e9 a das corpora\u00e7\u00f5es multinacionais (MNCs) bem financiadas, que acumularam uma rica experi\u00eancia e dados de P&D por um longo tempo e come\u00e7aram a estabelecer de forma abrangente a tecnologia de IA; a outra s\u00e3o as CROs envolvidas principalmente na transforma\u00e7\u00e3o da ind\u00fastria farmac\u00eautica de IA na China, que t\u00eam uma forte capacidade de constru\u00e7\u00e3o de banco de dados, e o que lhes falta \u00e9 apenas o desenvolvimento de algoritmos de modelos grandes, e o problema do poder computacional pode ser resolvido por meio da coopera\u00e7\u00e3o com empresas de tecnologia como AliCloud e TencentCloud O problema do poder computacional pode ser resolvido por meio da coopera\u00e7\u00e3o com empresas de tecnologia como Ali Cloud e Tencent Cloud. O primeiro modelo pode ser mais dif\u00edcil de ser realizado na China, pois o setor biofarmac\u00eautico nacional come\u00e7ou tarde e n\u00e3o conta com empresas multinacionais que realizam pesquisa e desenvolvimento de medicamentos inovadores h\u00e1 muito tempo.<\/p>\n

Nas pr\u00f3ximas d\u00e9cadas, as empresas de CRO provavelmente se tornar\u00e3o os principais ativos da ind\u00fastria farmac\u00eautica de IA da China, enquanto no exterior \u00e9 principalmente uma competi\u00e7\u00e3o entre empresas multinacionais, que relutam em abrir seus dados para terceiros, e at\u00e9 mesmo empresas como a Nvidia s\u00f3 podem participar do campo biofarmac\u00eautico por meio de investimentos. Atualmente, os produtos farmac\u00eauticos de IA nacionais est\u00e3o nos est\u00e1gios iniciais de desenvolvimento e podem ser divididos em tr\u00eas n\u00edveis. O primeiro escal\u00e3o inclui empresas que v\u00eam desenvolvendo a tecnologia farmac\u00eautica de IA h\u00e1 muitos anos, como a Chengdu Pilot, a Hongbo Pharmaceuticals, a Jingtai Technology e a Medicine Stone Technology, etc.; o segundo escal\u00e3o \u00e9 uma empresa com vasta experi\u00eancia em P&D, mas que acabou de come\u00e7ar no campo dos produtos farmac\u00eauticos de IA, como a WuXi Kantei, a Medicilon e a Haoyuan Pharmaceuticals, etc.; e o terceiro escal\u00e3o \u00e9 experiente, mas ainda n\u00e3o foi desenvolvido em profundidade no campo da IA por outras empresas de CRO. No campo farmac\u00eautico de IA, os dados s\u00e3o o recurso mais importante, e o valor do banco de dados excede em muito os algoritmos e o poder aritm\u00e9tico, e \u00e9 por isso que as empresas de CRO podem assumir a lideran\u00e7a no atual setor farmac\u00eautico de IA dom\u00e9stico.<\/p>\n

Entre em contato conosco agora!<\/b><\/strong><\/h2>\n

Se precisar do Price, preencha suas informa\u00e7\u00f5es de contato no formul\u00e1rio abaixo. Normalmente, entraremos em contato dentro de 24 horas. Voc\u00ea tamb\u00e9m pode me enviar um e-mail\u00a0info@longchangchemical.com<\/a><\/span>\u00a0durante o hor\u00e1rio comercial (das 8h30 \u00e0s 18h UTC+8 de segunda a s\u00e1bado) ou use o bate-papo ao vivo do site para obter uma resposta imediata.<\/b><\/strong><\/h4>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Composto Glucoamilase<\/span><\/a><\/td>\n9032-08-0<\/td>\n<\/tr>\n
Pullulanase<\/span><\/a><\/td>\n9075-68-7<\/td>\n<\/tr>\n
Xilanase<\/span><\/a><\/td>\n37278-89-0<\/td>\n<\/tr>\n
Celulase<\/span><\/a><\/td>\n9012-54-8<\/td>\n<\/tr>\n
Naringinase<\/span><\/a><\/td>\n9068-31-9<\/td>\n<\/tr>\n
\u03b2-Amilase<\/span><\/a><\/td>\n9000-91-3<\/td>\n<\/tr>\n
Glucose oxidase<\/span><\/a><\/td>\n9001-37-0<\/td>\n<\/tr>\n
alfa-Amilase<\/td>\n9000-90-2<\/td>\n<\/tr>\n
Pectinase<\/span><\/a><\/td>\n9032-75-1<\/td>\n<\/tr>\n
Peroxidase<\/td>\n9003-99-0<\/td>\n<\/tr>\n
Lipase<\/span><\/a><\/td>\n9001-62-1<\/td>\n<\/tr>\n
Catalase<\/span><\/a><\/td>\n9001-05-2<\/td>\n<\/tr>\n
TANNASE<\/span><\/a><\/td>\n9025-71-2<\/td>\n<\/tr>\n
Elastase<\/span><\/a><\/td>\n39445-21-1<\/td>\n<\/tr>\n
Urease<\/span><\/a><\/td>\n9002-13-5<\/td>\n<\/tr>\n
DEXTRANASE<\/span><\/a><\/td>\n9025-70-1<\/td>\n<\/tr>\n
L-L\u00e1ctico desidrogenase<\/span><\/a><\/td>\n9001-60-9<\/td>\n<\/tr>\n
Malato desidrogenase<\/span><\/a><\/td>\n9001-64-3<\/td>\n<\/tr>\n
Colesterol oxidase<\/span><\/a><\/td>\n9028-76-6<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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