Gigantes da tecnologia veem uma cura para o câncer na IA. Mas o CEO da Eli Lilly acha que ela é ‘não particularmente boa’ em resolver problemas de biologia ou química

A busca por uma cura contra o câncer remonta a milhares de anos. Algumas das pesquisas mais antigas conhecidas datam do antigo Egito, onde Imhotep, o médico e arquiteto do rei Djoser, descreveu um tumor humano em papiro por volta de 2600 a.C.

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Agora, um número crescente de líderes tecnológicos está elogiando a IA como a chave para resolver o mistério médico que tem intrigado os médicos há milênios. É o que Ruth Porat, presidente do Google, previu em outubro passado. E é por isso que Dario Amodei, CEO da Anthropic, cunhou o termo “o século 21 comprimido”, refletindo sua visão de que a IA acelerará o progresso médico. Mas alguns na área médica acham que essa previsão está, pelo menos, um pouco exagerada.

Em uma entrevista recente no podcast Plain English com Derek Thompson, o CEO da Eli Lilly, David Ricks, afirmou que a IA está longe de curar a doença.

“Se você apenas pedir para resolver questões de biologia ou química, eles não são particularmente bons nisso”, disse ele. “Eles são treinados na linguagem humana, não na linguagem de química, física e biologia.”

Uma das razões pelas quais o investimento em IA atingiu níveis recordes, rivalizando com o PIB de alguns países desenvolvidos, é a crença de que a tecnologia pode possibilitar avanços científicos revolucionários. Durante a coletiva de imprensa do presidente Donald Trump, anunciando o Projeto Stargate no ano passado — um investimento de US$ 500 bilhões em infraestrutura de IA até 2029 — o presidente executivo da Oracle, Larry Ellison, afirmou que o projeto poderia levar a uma vacina contra o câncer, que poderia ser desenvolvida em apenas 48 horas.

A realidade atual da pesquisa em IA contra o câncer

Embora Ricks tenha algumas dúvidas sobre as capacidades científicas da IA, vários modelos de IA fizeram avanços significativos na pesquisa do câncer. Por exemplo, o modelo Sybil AI de Harvard, em 2023, previu com precisão o risco de câncer de pulmão em seis anos.

E o modelo AlphaProteo do Google DeepMind tem sido fundamental na criação de ligantes de proteínas que visam certas moléculas, incluindo aquelas associadas ao câncer. Na verdade, a Eli Lilly usa o AlphaFold, outro sistema de IA desenvolvido pelo Google DeepMind, e mantém uma parceria com ele.

Mas Ricks afirmou que as capacidades atuais da IA são apenas uma gota no oceano em comparação com a necessidade de mais pesquisa científica. “Conseguimos fazer uma máquina prever coisas bastante bem, como a estrutura de uma proteína”, disse ele. “Mas isso é talvez 1/1000 dos problemas que enfrentamos na descoberta de medicamentos.”

O CEO da Eli Lilly aposta em modelos de IA personalizados para concretizar avanços científicos. Durante a entrevista, ele observou que a maioria dos LLMs não consegue dominar as nuances necessárias para lidar com a biologia, algo que ele acredita que modelos treinados com dados avançados e específicos poderão alcançar um dia.

“O futuro aqui é, na verdade, construir cada vez mais modelos para esses problemas de previsão específicos, porque a biologia, ao contrário da linguagem humana, não segue todas as mesmas regras da mesma maneira”, afirmou, semelhante ao AlphaFold e AlphaProteo do Google DeepMind.

Ainda assim, Ricks acredita que os humanos, com ou sem IA, estão bastante longe na pesquisa e desenvolvimento biológico, apesar dos avanços já alcançados na medicina. “Estamos mais ou menos como um bebê na linguagem da biologia”, disse ele.

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