Uma empresa de pesquisa de investimentos queria provar que a IA poderia revolucionar o desenvolvimento de medicamentos. Por isso, se uniu à Anthropic para ver se uma versão inédita de Claude poderia produzir antiveneno contra escorpiões. Não foi possível – e uma verificação detalhada dos fatos feita pelo The Verge, publicada em 22 de outubro, mostra exatamente até que ponto o experimento ficou aquém da alegação viral, mesmo que os pesquisadores admitam que os resultados subjacentes eram “tecnicamente promissores”.
O episódio é um estudo de caso sobre como as alegações de descoberta de medicamentos por IA viajam: um experimento chamativo, uma postagem de blog triunfante e uma lacuna entre o que foi demonstrado e o que as manchetes implicavam. Para uma indústria onde o financiamento da inteligência artificial depende cada vez mais de histórias adjacentes à ciência, vale a pena ler com atenção.
Como o experimento se desenrolou
A empresa por trás do experimento é a Citrini Research, que publicou uma postagem no blog intitulada "Queríamos usar Claude para criar uma nova droga. Aqui está o que aconteceu". Como relata o The Verge, o relato veio completo com perguntas retóricas, um relato detalhado das aventuras científicas amadoras da equipe e uma citação de Charles Darwin. O próprio Citrini admitiu que “nenhum de nós poderia afirmar saber alguma coisa sobre IA no que se refere à biologia”.
A colaboração teve uma origem incomum. Citrini esbarrou nas barreiras de biossegurança de Claude enquanto tentava fazer com que o modelo pesquisasse candidatos a medicamentos, e o autor do post diz que "o spam ligou para qualquer pessoa da minha lista de contatos que trabalhava em um laboratório de IA" até encontrar um parceiro disposto. A Anthropic concordou em retirar as restrições e dar à equipe acesso a um modelo mais avançado e inédito – com a condição de que trabalhassem nos escritórios da Anthropic. O laboratório de IA também pagou a conta de computação e token, que chegou a pouco menos de US$ 50.000.
O antiveneno de escorpião era um alvo adequado: é um tratamento caro e difícil de produzir, muitas vezes envolvendo a injeção de veneno em cavalos. O objetivo era usar Claude para projetar proteínas que pudessem se ligar às toxinas do veneno do escorpião.
Munida de um aviso de 35 páginas, a equipe liberou cerca de 300 subagentes para descobrir proteínas adequadas. O relato mais sóbrio da própria Antrópico afirma que Claude gerou quase 320 mil candidatos e os reduziu a 180 designs depois de descartar aqueles que se assemelhavam a toxinas conhecidas ou proteínas existentes. Todo o processo levou 64 horas. Trabalhando com Claude, a equipe adicionou outros 31 designs, elevando o total para 211.
O que os laboratórios úmidos encontraram
Citrini então enviou os projetos para dois laboratórios externos – a empresa de biotecnologia suíça Adaptyv Bio e a Twist Biosciences, com sede nos EUA – para testar se as proteínas poderiam realmente se ligar aos alvos pretendidos. Esse teste custou cerca de outros US$ 150.000, elevando o gasto total para cerca de US$ 200.000. Ainda não está claro por que os testes não poderiam ter sido conduzidos no laboratório úmido de biologia da Anthropic, na Califórnia.
Os resultados: 17 das proteínas foram aprovadas, ligando-se coletivamente a quatro das cinco toxinas do escorpião que a equipe esperava atingir. Nenhuma das proteínas se ligou a mais de uma única toxina.
E é aí que a história termina, cientificamente. A ligação a uma toxina não significa que uma proteína possa neutralizá-la, muito menos funcionar como um tratamento seguro e eficaz. A própria postagem de Citrini admite que “nenhum experimento ainda testou se eles realmente interromperam o funcionamento da toxina”. Por outras palavras, a empresa decidiu fabricar um novo medicamento e, em vez disso, realizou um passo muito anterior no processo – que os especialistas descrevem como a parte relativamente fácil.
Especialistas: promissores, mas prematuros
The Verge consultou vários especialistas acadêmicos e seu consenso foi consistente. “É fácil descobrir um bom aglutinante contra toxinas de cobras e escorpiões”, disse Andreas Hougaard Laustsen-Kiel, professor de tecnologias de anticorpos na Universidade Técnica da Dinamarca. "A parte difícil é traduzi-lo em um medicamento."
Dois de seus colegas da DTU – a professora assistente Melisa Benard Valle e a pesquisadora sênior Anne Ljungars – foram além, descrevendo as descobertas como “longe de ser um medicamento e exageradas”. Os resultados são tecnicamente promissores, escreveram eles, mas a segurança, a estabilidade, o comportamento do corpo e a capacidade de desenvolvimento permanecem desconhecidos. “Traduzir esses ligantes em um medicamento real provavelmente ainda é um processo longo e desafiador”. Na sua opinião, o elemento genuinamente novo da experiência foi o processo de descoberta autónoma, e não os resultados biológicos.
Andreas Bender, professor de aprendizagem automática em medicina na Universidade Khalifa, em Abu Dhabi, e professor visitante na Universidade de Cambridge, acrescentou um contexto que esvazia ainda mais a novidade: os métodos existentes, como o rastreio de alto rendimento, são muitas vezes capazes de encontrar muitos resultados de candidatos a um custo controlável, sem qualquer IA. Projetar proteínas que se liguem a alvos é, em suas palavras, “uma espécie de” problema resolvido. "É exatamente essa tradução que falta."
O ângulo de negócios
Por que uma empresa de pesquisa de investimentos gastaria US$ 200 mil para não fabricar um medicamento? Porque o experimento também funciona como marketing. Citrini declarou o exercício uma espécie de sucesso, argumentando que oferece um vislumbre das oportunidades de investimento na próxima era de descoberta de medicamentos possibilitados pela IA. As especificidades da sua tese otimista foram reservadas aos assinantes pagantes, embora a Bloomberg tenha relatado que a empresa destacou empresas envolvidas na vertente de testes do desenvolvimento de medicamentos, incluindo os Laboratórios Charles River, que fornecem primatas para investigação animal.
As opções de enquadramento falam por si. Em um vídeo discutindo o experimento, Citrini descreveu a porção de IA como “gratuita” – ignorando a guia de aproximadamente US$ 50.000 que a Anthropic comprou. Quando questionada, a empresa acusou os críticos de criticar, escrevendo: “Não é para bater em um cavalo morto, mas somos uma empresa de pesquisa de investimentos – não uma startup de biotecnologia”. Nem Citrini nem Anthropic responderam aos pedidos de comentários do The Verge.
O contexto também é importante aqui. Citrini esteve anteriormente por trás de uma peça de ficção amplamente divulgada que imaginava uma catástrofe económica induzida pela IA que ganhou força nas redes sociais e abalou os mercados do mundo real. A Anthropic, a poucas semanas da sua tão aguardada IPO, tem as suas próprias razões para falar do potencial da IA no desenvolvimento de medicamentos e nas ciências da vida – duas áreas que está a perseguir ativamente.
O que o experimento realmente provou
Despojado do hype, o experimento demonstra algo real, mas mais restrito do que as manchetes sugeriam: um modelo de IA, operando com autonomia incomum, pode realizar uma pesquisa de candidatos a proteínas em grande escala, de forma barata e rápida, gerando uma lista restrita que contém ligantes genuínos. Esse é um ganho de produtividade significativo para o trabalho de descoberta em estágio inicial.
Mas a distância entre as “17 proteínas que se ligam” e o “antiveneno que salva vidas” abrange estudos de segurança, formulação, testes de eficácia e ensaios regulamentares – a parte longa e dispendiosa do desenvolvimento de medicamentos que nenhum cálculo ainda comprimiu. Especialistas disseram ao The Verge que transformar moléculas promissoras em medicamentos eficazes continua sendo um desafio muito maior do que encontrá-las.
A lição para os leitores que avaliarem a próxima história viral da ciência da IA é simples: pergunte se o resultado foi uma descoberta, uma lista restrita – ou uma proposta de assinatura.
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