A IA Cura

A OpenAI apresentou o GPT-Rosalind, o primeiro modelo de uma nova família orientada especificamente para a biologia, a descoberta de fármacos e a medicina translacional. O sistema está treinado para ler artigos científicos, consultar bases de dados laboratoriais, conceber experiências e gerar hipóteses biológicas, e é disponibilizado com um plug-in de investigação em ciências da vida para o Codex que se liga a mais de 50 ferramentas e fontes de dados científicas. A OpenAI afirma que ultrapassa o seu modelo generalista em testes de bioquímica, desenho experimental e utilização de ferramentas, e que num teste cego de previsão de RNA do laboratório de terapia génica Dyno Therapeutics superou 95% dos cientistas humanos. Disponível em pré-visualização de investigação para clientes empresariais qualificados, com a Amgen, a Moderna e o Allen Institute entre os primeiros utilizadores; sinaliza uma viragem para modelos específicos por domínio a par dos sistemas de fronteira generalistas.OpenAI announcement

A Roche anunciou uma expansão da sua infraestrutura de IA em nuvem híbrida, adicionando 2.176 GPUs NVIDIA Blackwell para ultrapassar as 3.500 unidades no total. Os sistemas locais distribuem-se pelos Estados Unidos e Europa e alimentam o pipeline Lab-in-the-Loop da Roche através da plataforma NVIDIA BioNeMo, onde experiências e modelos de IA iteram em conjunto na descoberta, desenvolvimento e fabrico. Trata-se da maior implantação de computação de IA anunciada por uma empresa farmacêutica.Roche Media Release

Engenheiros da USC Viterbi apresentaram uma ferramenta de IA totalmente automatizada que detecta células cancerosas numa amostra de sangue em cerca de dez minutos, sem intervenção humana. O sistema analisa a amostra célula a célula e isola células tumorais circulantes raras que os patologistas costumam perder, devolvendo o resultado a tempo da mesma consulta e não após dias de trabalho laboratorial. Enquanto a maioria das IAs de biópsia líquida até hoje são demonstrações de investigação, a ferramenta da USC foi pensada como diagnóstico implementável: rápida o suficiente para a clínica, precisa o suficiente para triagem e automatizada o suficiente para funcionar sem pessoal especializado. Se passar a validação, a curva de tempo até resultado no rastreio de cancro colapsa de dias para uma única consulta.USC Viterbi announcement

Investigadores da Johns Hopkins apresentaram o MIGHT, um método de IA para detectar cancro avançado a partir de uma amostra de sangue, com base em características de aneuploidia. Testado em 1.000 doentes (352 com cancros avançados e 648 sem cancro), o MIGHT obteve 72% de sensibilidade com 98% de especificidade — um perfil de fiabilidade notoriamente melhor do que o de detectores anteriores publicados. O resultado é importante porque o calcanhar de Aquiles deste campo tem sido o dos falsos positivos: uma ferramenta de rastreio que alerta cancro em demasia força biópsias desnecessárias e corrói a confiança. A especificidade do MIGHT faz com que um positivo passe a ter peso suficiente para accionar passos seguintes, aproximando a biópsia líquida com IA do uso clínico de rotina.Johns Hopkins announcement

Investigadores do MIT utilizaram IA generativa para conceber compostos químicos inteiramente novos eficazes contra bactérias resistentes a antibióticos. Ao contrário das abordagens anteriores de descoberta de antibióticos assistida por IA, que rastreavam bibliotecas de moléculas existentes, esta abordagem gerou estruturas moleculares novas a partir do zero, visando vulnerabilidades bacterianas específicas identificadas pelo modelo. A investigação demonstrou que a IA pode ir além do rastreio de moléculas conhecidas para conceber moléculas inteiramente novas, abrindo uma abordagem generativa ao desenvolvimento de antibióticos contra superbactérias.MIT News

A FDA concedeu autorização de novo ao Clairity Breast, a primeira ferramenta de IA aprovada para prever o risco a cinco anos de desenvolver cancro da mama usando apenas uma mamografia de rastreio padrão. O modelo lê padrões subtis invisíveis aos radiologistas e devolve uma pontuação de risco pessoal, que pode ser usada para intensificar o rastreio, encaminhar para RM ou tranquilizar mulheres de baixo risco. É um marco regulatório — a primeira autorização nos Estados Unidos para IA preditiva (e não diagnóstica) em oncologia — e desloca o papel clínico da IA: deixa de ser detectar cancro presente numa imagem e passa a ser prever se haverá cancro numa pessoa concreta. A decisão abre caminho a modelos semelhantes de risco a longo prazo em cardiologia, dermatologia e oftalmologia.BCRF breakthroughs report

O empresário tecnológico australiano Paul Conyngham utilizou o ChatGPT para identificar antigénios tumorais candidatos e o AlphaFold para modelar as proteínas resultantes, produzindo o design de uma vacina personalizada de mRNA contra o cancro para a sua cadela Rosie em menos de dois meses. O investigador da UNSW Pall Thordarson sintetizou e administrou a vacina, e em fevereiro de 2025 o tumor na pata de Rosie tinha reduzido 75%. Foi o primeiro caso conhecido de uma vacina personalizada contra o cancro concebida por IA utilizada com sucesso num animal vivo, demonstrando que a mesma plataforma de mRNA por detrás das vacinas contra a COVID-19 podia ser rapidamente adaptada a perfis individuais de cancro a baixo custo.Fortune

O Prémio Nobel de Física de 2024 foi atribuído a John Hopfield e Geoffrey Hinton pelo trabalho fundacional em redes neurais artificiais. O prémio de Química foi para David Baker pelo design computacional de proteínas, e para Demis Hassabis e John Jumper da DeepMind pelo AlphaFold — um sistema de IA que resolveu o desafio da previsão da estrutura de proteínas que resistia há 50 anos. Foi a primeira vez que os métodos de IA receberam reconhecimento Nobel em duas disciplinas simultaneamente, estabelecendo a IA como uma metodologia científica de nível Nobel.Nature Machine Intelligence

A DeepMind lançou o AlphaFold 3, expandindo-se para além da previsão de estrutura de proteínas para modelar com precisão as interações entre proteínas e ADN, ARN e fármacos de moléculas pequenas. O sistema atingiu uma melhoria de precisão de 50% em relação ao AlphaFold 2, permitindo a previsão das interações moleculares que sustentam a maioria dos processos biológicos. O lançamento estendeu o alcance da IA da previsão de formas de proteínas isoladas para a modelação de toda a complexidade da biologia molecular, acelerando a descoberta de fármacos e a investigação fundamental nas ciências da vida.Nature

Investigadores do MIT utilizaram aprendizagem profunda para identificar uma classe estrutural inteiramente nova de compostos antibióticos eficazes contra o Staphylococcus aureus resistente à meticilina (MRSA). O modelo de IA não só encontrou os candidatos como também explicou o seu raciocínio, revelando as subestruturas químicas responsáveis pela atividade antimicrobiana — um avanço importante na IA interpretável para a descoberta de fármacos. A investigação mostrou que a descoberta de fármacos impulsionada por IA pode ser simultaneamente eficaz e interpretável, respondendo a uma crítica importante das abordagens de caixa-negra na investigação farmacêutica.MIT News

A DeepMind lançou estruturas previstas para quase todos os 200 milhões de proteínas conhecidas pela ciência — o universo proteico completo catalogado na UniProt. A base de dados de estruturas proteicas do AlphaFold expandiu-se de 1 milhão para mais de 200 milhões de entradas numa única publicação, livremente acessível a investigadores em todo o mundo. O lançamento deu a cada biólogo no planeta acesso imediato a estruturas de proteínas que teriam levado séculos a determinar experimentalmente, alterando fundamentalmente o ritmo da investigação biológica e médica.Nature