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A Generate Biomedicines está a ganhar destaque num momento em que a IA está a transformar a forma como novos medicamentos são descobertos, testados e chegam aos doentes. Conhecida pela sua abordagem de “biologia generativa” — que utiliza aprendizagem automática para conceber novas proteínas e anticorpos — a empresa tornou-se um sinal importante da direção que a biotecnologia poderá seguir: ciclos de descoberta mais rápidos, terapêuticas mais precisas e uma maior exigência de provar valor clínico real para além do entusiasmo. Neste artigo, explicamos o que a Generate Biomedicines faz, porque é que o seu recente impulso no mercado importa para o ecossistema mais amplo de IA na biotecnologia e o que isso pode significar para a inovação na saúde — desde ensaios clínicos e regulação até ao futuro da acessibilidade e do alcance de tratamentos avançados.

O que aconteceu na IPO da Generate Biomedicines

A Generate Biomedicines angariou 400 milhões de dólares brutos ao fixar o preço dentro do intervalo indicado e ao colocar no mercado ações emitidas pela própria empresa. A Reuters assinalou também que a operação ocorreu num ambiente de IPOs volátil, influenciado por mudanças no apetite por risco e pelo sentimento em torno de narrativas de crescimento e IA. [Reuters]

Vários meios classificaram a operação como um barómetro para o apetite por IPOs de biotecnologia em 2026 — sobretudo para empresas posicionadas como especialistas em descoberta de fármacos com IA, em vez de biotechs focadas num único ativo. [BioPharma Dive]

Porque é que isto importa: na prática, as receitas da IPO podem expandir programas clínicos, acelerar preparação industrial e financiar ciclos mais longos — essenciais em biológicos e novas modalidades terapêuticas.

O que a Generate Biomedicines constrói: “biologia generativa” para terapêuticas proteicas

A tese central da Generate é que a descoberta de fármacos à base de proteínas não deve ficar limitada a pequenas alterações do que já existe na natureza. Em vez disso, a empresa pretende “programar a biologia” com aprendizagem automática e engenharia biológica para conceber novas terapêuticas proteicas.

Uma peça-chave desta abordagem é o Chroma, que a Generate descreve como um modelo generativo que cria novas proteínas usando “instruções” geométricas e funcionais. A empresa também disponibilizou um repositório público relacionado com o Chroma, refletindo a tendência de equipas de IA em biociências combinarem investigação aberta com pipelines proprietários.

Esta estratégia de “plataforma + pipeline” torna-se mais credível quando é acompanhada por:

• colaborações com grandes farmacêuticas
• programas clínicos em fases avançadas
• evidência pronta para reguladores

A principal aposta clínica: um anticorpo concebido com IA para asma grave

O ativo líder da Generate, GB-0895, atua na via TSLP (um alvo bem estabelecido na biologia da asma) e entrou em desenvolvimento global de Fase 3. Divulgações públicas referem dois estudos de Fase 3 — SOLAIRIA-1 e SOLAIRIA-2 — envolvendo cerca de 1.600 doentes em mais de 40 países, ilustrando a escala necessária para demonstrar valor no mundo real.

Para quem acompanha o tema do acesso: os biológicos para asma grave têm sido historicamente caros, logisticamente complexos e distribuídos de forma desigual. Se a IA conseguir reduzir fricção na descoberta e no desenvolvimento, pode ajudar — mas a acessibilidade e a entrega continuam a depender de políticas públicas, capacidade industrial e mecanismos de aquisição.

Tração comercial: por que razão parceiros como a Amgen e a Novartis contam

A Generate procurou colaborações que sinalizam procura real por conceção de proteínas apoiada em IA.

• A Amgen anunciou uma colaboração multi-alvo com 50 milhões de dólares de pagamento inicial e potencial significativo em marcos.
• A Novartis anunciou uma colaboração multi-alvo para descobrir e desenvolver terapêuticas proteicas utilizando a plataforma da Generate.

Estes acordos importam porque testam se a plataforma consegue gerar candidatos que passam filtros exigentes de desenvolvibilidade, segurança e capacidade de fabrico à escala.

O que governos, ONG e financiadores podem fazer já (um roteiro prático)

Se trabalha num ministério da saúde, numa agência financiadora, numa ONG ou num ecossistema de health-tech, a questão é: como transformar a aceleração da biotecnologia com IA em ganhos mensuráveis de acesso?

Cinco medidas de alto impacto:

1. Negociar acesso cedo — antes do pico de poder de preço
   Iniciar aconselhamento científico e “horizon scanning” na Fase 2/3, não após a aprovação. Sempre que possível, usar aquisição conjunta e modelos baseados em resultados.
2. Investir em prontidão para ensaios e infraestrutura ética de dados
   Apoiar EHRs conformes, sistemas de qualidade para centros de ensaio e modelos de consentimento que permitam participação sem comprometer privacidade.
3. Reforçar capacidade de entrega de biológicos
   Cadeia de frio, serviços de administração, farmacovigilância e vias de referenciação são a diferença entre “disponível” e “acessível”.
4. Usar a “reliance” regulatória de forma estratégica
   Alinhar requisitos locais com orientações internacionais para desenvolvimento com IA, mantendo supervisão local de segurança, rotulagem e vigilância pós-comercialização.
5. Financiar ciência de implementação para desenvolvimento com IA
   Não apenas “modelos de IA”, mas evidência sobre custos, prazos, impacto na equidade e resultados em saúde em contextos reais.

O que observar a seguir na história da Generate Biomedicines

O mercado financiou uma grande promessa. O que a valida será:

• Resultados clínicos de programas em fases avançadas como o GB-0895
• Evidência de que abordagens generativas como o Chroma produzem candidatos fabricáveis e seguros à escala
• Continuidade de procura e progresso em marcos nas colaborações com grandes farmacêuticas

E, para quem defende acesso: se a conversa sobre acesso começa antes das aprovações, e não anos depois.

Conclusão

A Generate Biomedicines é mais do que uma manchete — é um teste em tempo real sobre se a IA consegue, de forma consistente, entregar melhores medicamentos biológicos, e não apenas melhores previsões. Os próximos capítulos serão escritos nos resultados de ensaios em fases avançadas, na confiança dos reguladores e na capacidade da empresa para escalar o fabrico sem comprometer a segurança ou a qualidade. Mas a lição maior para o ecossistema de tecnologia em saúde é clara: avanços na descoberta não se traduzem automaticamente em avanços na saúde. Transformar terapêuticas concebidas por IA em resultados mensuráveis dependerá de planear desde cedo a acessibilidade, fortalecer redes de ensaios clínicos, garantir governação transparente e construir sistemas de prestação de cuidados capazes de suportar tratamentos avançados. Se estas peças avançarem em conjunto, a biologia generativa poderá encurtar prazos, ampliar o leque de terapêuticas viáveis e acelerar o tipo de inovação na saúde de que o mundo precisa com urgência.