Startup de medicamentos com IA, Insilico Medicine, lança uma ‘academia’ de IA para ajudar modelos como GPT e Qwen a serem bons em ciência

A Insilico Medicine, uma empresa norte-americana de descoberta de medicamentos baseada em IA e listada em Hong Kong, está a lançar um novo serviço que treinará modelos de linguagem de grande escala de uso geral, como o GPT da OpenAI ou o Qwen da Alibaba, para lidar com tarefas de biologia e química.

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Modelos generalistas “falham miseravelmente” nos benchmarks utilizados para medir o desempenho da IA em tarefas científicas, disse Alex Zhavoronkov, fundador e CEO da Insilico, à Fortune. “_Testas cinco vezes a mesma tarefa e podes ver que está tão longe do estado da arte… É basicamente pior do que aleatório. É um lixo completo.”

Muito melhores são os modelos de IA especializados, treinados diretamente com dados de química ou biologia. Mas esses modelos muitas vezes não permitem que um utilizador os solicite em linguagem simples, como alguém consegue com os modelos de uso geral, e também não têm a capacidade de realizar tarefas além de funções científicas específicas.

Apresenta-se a nova “Science MMAI Gym” da Insilico, concebida para transformar um modelo de linguagem de grande escala generalista em algo que possa desempenhar tão bem quanto os modelos especializados.

A academia é uma mudança de direção para a Insilico, que a considera parte do seu “roteiro de longo prazo rumo à superinteligência farmacêutica”. A startup faz parte de um grupo de empresas de biotecnologia que tenta usar aprendizagem de máquina e inteligência artificial para pesquisar e desenvolver novos medicamentos. Mas com a “academia”, a Insilico agora direciona-se a outras empresas de biotecnologia e farmacêuticas, oferecendo treinar novos modelos de IA para elas.

A Insilico treinará modelos usando uma combinação de conjuntos de dados específicos de domínio, modelos de recompensa e aprendizagem por reforço, e afirma que este processo pode melhorar o desempenho do modelo em até 10 vezes em relação aos principais benchmarks em química e biologia, chegando mesmo a aproximar-se do desempenho de modelos especificamente desenhados para essas tarefas científicas.

Mas por que uma empresa decidiria treinar um modelo generalista, em vez de usar um especializado? A razão é a flexibilidade: um modelo especializado é muito bom numa coisa — por exemplo, descoberta de medicamentos — mas não consegue fazer outras; em contraste, um modelo generalista treinado, mesmo que não atinja exatamente o desempenho de um modelo especializado, consegue manter a capacidade de realizar muitas outras tarefas. Isso significa que uma startup pode confiar apenas num grande modelo, em vez de uma variedade de modelos especializados.

“Se o modelo for pequeno, começa a esquecer algumas das tarefas mais primitivas para as quais foi criado,” diz Zhavoronkov. “Se o modelo for grande, esse problema desaparece.”

Zhavoronkov admite que mesmo os modelos generalistas que passam pela academia da Insilico ainda não terão um desempenho tão bom quanto os melhores modelos especializados de ponta. “Para que possam raciocinar em termos de simulações moleculares, precisam de entender e ver a física. A linguagem não é realmente desenhada para isso, por isso eles vão ser um pouco inferiores em relação a modelos baseados em física de fronteira,” explica, embora espere que isso melhore nos próximos anos.

No entanto, à medida que os LLMs se tornam mais comuns — e mais startups os adotam — Zhavoronkov afirma que quer que a Insilico se torne a “principal treinadora desses modelos.” A Insilico já está em conversações com potenciais clientes sobre o programa de treino, diz ele; embora não tenha divulgado nomes específicos, afirmou que contactou “os principais atores de fronteira nos EUA.”

Insilico, Hong Kong e biotecnologia

Fundada em 2014, a Insilico está a correr para ser uma das primeiras startups a obter um medicamento totalmente desenhado por IA aprovado em ensaios clínicos e no mercado. Um dos principais esforços da startup é um medicamento para combater a fibrose pulmonar idiopática, uma condição em que se forma tecido cicatricial nos pulmões, dificultando a respiração. A startup afirmou que conseguiu levar o seu medicamento a ensaios clínicos em apenas 18 meses, muito mais rápido do que a média de quatro anos de empresas de biotecnologia mais tradicionais. No ano passado, o medicamento concluiu os ensaios de Fase II, com investigadores a concluir que os resultados justificam “investigação adicional em ensaios clínicos de maior escala e duração mais longa.”

A Insilico também está a explorar outras condições, como a doença inflamatória intestinal, além de investigar novos medicamentos contra o câncer e GLP-1.

Em dezembro, a Insilico levantou 2,3 mil milhões de dólares de Hong Kong (295 milhões de dólares) na sua oferta pública inicial (IPO), a maior estreia de uma biotech em Hong Kong em 2025. A IPO atraiu empresas como Eli Lilly, Tencent e Oaktree como investidores de referência.

As ações da startup dispararam desde a estreia na Bolsa de Hong Kong, a 30 de dezembro. A 16 de janeiro, a 54,75 dólares de Hong Kong (7,02 dólares), as ações da Insilico valem mais do que o dobro do preço de oferta da IPO, que foi de 24,05 dólares de Hong Kong (3,08 dólares).

O índice Hang Seng Biotech, que acompanha as 30 maiores empresas de biotecnologia listadas em Hong Kong, subiu 100% nos últimos 12 meses, muito à frente do ganho de 37% registado pelo índice de referência Hang Seng.

A Insilico não é a única startup de IA cujas ações listadas em Hong Kong dispararam nas últimas semanas. As ações da MiniMax, uma startup chinesa de IA para consumidores, subiram 160% desde que começaram a negociar, a 9 de janeiro. A designer de chips Biren também subiu mais de 90% em relação ao preço de oferta inicial.

Ainda assim, investidores nos EUA e na China questionam se o boom da IA pode durar. Enquanto Zhavoronkov mantém um olho na possibilidade de uma bolha de IA se formar nos mercados de ações, ele está otimista de que a descoberta de medicamentos por IA será mais segura de uma bolha a rebentar do que outros setores. “As pessoas podem viver sem um assistente conversacional ou filmes gerados por IA. Mas não podem viver sem medicamentos.”

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