Startup polonesa usa IA generativa para aumentar a previsibilidade de ensaios clínicos
Fundada na Polônia pelos empreendedores Piotr Surma e Adam Dankiewicz, a Ingenix desenvolve uma ferramenta de inteligência artificial voltada à fase de ensaios clínicos da indústria farmacêutica. A solução utiliza modelos generativos para analisar grandes volumes de dados biológicos e antecipar riscos ligados à segurança e à eficácia de novos medicamentos, sem substituir os testes tradicionais.
Integração de múltiplos tipos de dados
O sistema criado pela startup é descrito como multimodal e multiescala. Isso significa que os algoritmos conseguem processar informações que vão desde características moleculares de um composto até indicadores populacionais extraídos de biobancos. Ao cruzar esses níveis de granularidade, o software identifica padrões que podem apontar, por exemplo, possíveis efeitos adversos ou falhas de eficácia antes de o estudo avançar para etapas mais custosas.
De acordo com os fundadores, a adoção de redes generativas permite simular cenários clínicos a partir de registros já disponíveis em bancos de dados públicos e privados. Com isso, a plataforma busca reduzir incertezas ao longo do desenvolvimento de fármacos e apoiar decisões sobre dosagem, perfil de pacientes e desenho dos protocolos.
Apoio da Corporação Financeira Internacional
A iniciativa recebe suporte da Corporação Financeira Internacional (IFC), braço do Banco Mundial dedicado ao setor privado em países emergentes. A colaboração ocorreu por meio da abordagem Upstream da instituição, que oferece assistência técnica para validação de produtos, definição de modelos de negócio e conexão com parceiros estratégicos.
O respaldo da IFC também contempla orientação para expansão em mercados com recursos limitados, onde o custo elevado dos ensaios clínicos representa barreira adicional ao lançamento de terapias inovadoras. Com processos potencialmente mais rápidos e menos onerosos, a empresa acredita poder facilitar a chegada de tratamentos a populações de baixa e média renda.
Custos e riscos dos ensaios
Estudos clínicos figuram entre as etapas mais caras do ciclo de pesquisa e desenvolvimento (P&D) farmacêutico. Estimativas citadas por Piotr Surma indicam que a indústria investe cerca de US$ 50 bilhões por ano nessa fase, cujo cronograma pode se estender de 10 a 15 anos até a aprovação regulatória. Mesmo com esse volume de recursos, a proporção de candidatos que alcançam o mercado permanece baixa.
Esse cenário de alto risco se reflete nos preços finais dos medicamentos e na velocidade com que novas terapias chegam a pacientes, sobretudo em regiões com menor capacidade de pagamento. Ao fornecer previsões mais precisas no início do processo, a Ingenix pretende reduzir falhas tardias, economizar recursos e, indiretamente, contribuir para ampliar o acesso.
Trajetória dos fundadores
Antes de lançar a Ingenix, Surma e Dankiewicz criaram a Applica, especializada em modelos avançados de IA. O negócio foi adquirido pela empresa de armazenamento de dados Snowflake em 2022. A experiência nessa área levou a dupla a concentrar esforços na aplicação de inteligência artificial à biologia, combinando estatística, matemática e conhecimento clínico para enfrentar gargalos da pesquisa farmacêutica.
Imagem: Internet
Foco em mercados emergentes
Um dos objetivos centrais do projeto é adaptar a tecnologia a diferentes realidades regulatórias e de infraestrutura em saúde. Com o suporte inicial da IFC, a companhia estabeleceu estratégias de crescimento que incluem parcerias locais em países em desenvolvimento, onde processos clínicos mais enxutos podem acelerar a implementação de novos fármacos.
Entre as frentes em análise estão a integração com bancos de dados nacionais, a capacitação de equipes regionais para interpretar resultados gerados pela IA e o ajuste de parâmetros de modelagem às características genéticas e epidemiológicas de cada população.
Parte de uma agenda global de saúde digital
O investimento na Ingenix integra um plano mais amplo do Grupo Banco Mundial para promover o uso responsável da inteligência artificial na medicina. Segundo a instituição, apoiar startups de saúde digital pode aumentar a eficiência dos sistemas de saúde, melhorar a qualidade assistencial e ampliar a cobertura em contextos com recursos limitados.
Embora não elimine a necessidade de estudos clínicos convencionais, a solução proposta pretende torná-los mais direcionados e menos suscetíveis a resultados inesperados. A expectativa é que, ao mitigar riscos logo nas etapas iniciais, as empresas farmacêuticas liberem capital para terapias que apresentem maior probabilidade de sucesso.
Combinando expertise em inteligência artificial, acesso a dados biológicos e suporte de organismos multilaterais, a Ingenix aposta em um modelo de desenvolvimento que busca equilibrar rapidez, custo e segurança. Se os resultados se confirmarem, a abordagem poderá influenciar práticas da indústria em mercados emergentes e contribuir para que inovações cheguem a pacientes de maneira mais ágil e acessível.
Crédito da imagem: Ingenix