O CEO da Arm Holdings, a maior empresa de tecnologia do Reino Unido, Rene Haas, afirmou que os avanços na inteligência artificial ajudarão a encontrar uma cura para o câncer nas próximas décadas. A empresa sediada em Cambridge projeta a arquitetura de semicondutores usada em smartphones, smartwatches e outros dispositivos, além de chips de inteligência artificial para data centers. Segundo Haas, modelar os marcadores de DNA afetados pelo câncer é complexo demais para os seres humanos e os sistemas de inteligência artificial atuais; no entanto, esse problema pode ser superado com mais modelos e sistemas avançados. Beneficiada pelo boom da inteligência artificial, a Arm tornou-se, neste ano, a empresa mais valiosa da história da BK, com um valor de mercado superior a 400 bilhões de dólares. O Google DeepMind apresentou, em 2024, o AlphaFold 3, que prevê as interações entre proteínas, DNA, RNA e moléculas de medicamentos. A Isomorphic Labs começou, neste ano, os preparativos para os primeiros ensaios clínicos em humanos de medicamentos projetados com inteligência artificial. AstraZeneca, Eli Lilly e Sanofi estabeleceram parcerias de inteligência artificial para tratamentos contra o câncer. Haas afirmou que as restrições de fornecimento dificultaram o acesso aos chips.
Por que é importante
Esta avaliação mostra que o papel da inteligência artificial no campo do câncer está ligado não apenas a softwares de desenvolvimento de tratamentos, mas também à infraestrutura computacional capaz de processar grandes volumes de dados biológicos. O AlphaFold 3 e as parcerias das empresas farmacêuticas revelam que diferentes atores continuam desenvolvendo estudos voltados à compreensão das relações entre proteínas, DNA, RNA e moléculas de medicamentos. No entanto, a declaração de Haas representa mais uma previsão sobre a capacidade que a tecnologia poderá alcançar do que um resultado de tratamento clinicamente comprovado; por isso, permanece em aberto como os resultados das pesquisas se transformarão em tratamentos seguros e eficazes. As restrições de fornecimento no acesso aos chips também colocam em pauta a questão de quem poderá utilizar os recursos computacionais necessários para esses estudos e em quais condições.