“A área da saúde e da pesquisa biomédica é uma das mais impactadas pela inteligência artificial e a cada semana há uma coisa nova. Estamos vendo avanços muito grandes e muito rápidos”, afirma o biólogo Helder Nakaya, pesquisador sênior do Einstein Hospital Israelita e professor da Universidade de São Paulo (USP).

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No campo da inteligência artificial, os últimos estudos mostram que essas ferramentas podem se tornar indispensáveis para fazer diagnósticos, por exemplo. “No entanto, ainda existe um componente humano que não pode ser reduzido a dados estruturados que uma IA tem acesso. Um diagnóstico médico envolve contexto, interação, sinais sutis, às vezes até aspectos sensoriais, observa Nakaya. “O que estamos vendo, porém, é que essas ferramentas estão se tornando cada vez mais competentes em integrar informações de múltiplas origens. Isso abre espaço para pesquisas que podem, de fato, redefinir a forma como a tecnologia se integra à prática médica, sem substituir o médico.”

A seguir, veja quatro inovações apresentadas em pesquisas de 2025 que, segundo Nakaya, prometem abrir novas fronteiras para a saúde.

A ciência tem buscado alternativas para reduzir a fila de pessoas à espera de transplante de órgãos. A urgência parece ainda maior quando se trata da doação de rim: das 47 mil pessoas à espera de um doador compatível no Brasil, 44 mil aguardam por um rim, segundo o Sistema Nacional de Transplantes.

Para lidar com o problema, ensaios clínicos estão usando órgãos de porcos geneticamente modificados para reduzir os riscos de rejeição e permitir um alívio, mesmo que temporário, a pessoas com falência de órgãos. A técnica, conhecida como xenotransplante, já vem sendo aplicada para estudos com pulmão, fígado e coração, mas no caso dos rins, apesar da demanda, ela enfrentava resistências do organismo.

Um estudo publicado em fevereiro na revista The New England Journal of Medicine, porém, mostrou que é possível reduzir essa rejeição. A pesquisa, que contou com a participação de médicos brasileiros, foi considerada uma das principais descobertas do setor ao melhorar as técnicas de edição de DNA e facilitar a integração do rim xenotransplantado ao receptor.

“Já vemos pesquisas nesse setor há vários anos, mas a grande mudança é que agora a gente tem ferramentas de edição genômica mais potentes e maior conhecimento da imunologia, da rejeição, para poder entender quais são os genes que os cientistas devem tirar ou colocar nos porcos para poder fazer esse processo dar certo”, explica o pesquisador do Einstein.

Outra investigação de impacto foi publicada, em julho, pela Nature Medicine. Nela, um sistema de inteligência artificial “pensou” em qual era o melhor alvo terapêutico para combater a fibrose pulmonar idiopática e desenhou a molécula que poderia combatê-lo.

“Foi um estudo marcante por dois aspectos. O primeiro foi a escolha da IA de atacar aquela proteína, que ninguém tinha pensado. E, depois, foi uma outra IA que desenhou uma droga que pudesse inibir essa proteína”, detalha o professor.

O ensaio com a terapia proposta pela IA envolveu 71 pessoas em 30 meses e teve bons resultados. O fato de o computador ter liderado esse processo de criação, porém, não tirou a responsabilidade de especialistas pelo material publicado. A investigação seguiu padrões tradicionais, com supervisão humana plena. A inovação esteve na capacidade de analisar caminhos que não estavam no radar dos pesquisadores.

Outro destaque do ano é um modelo de inteligência artificial que pode ser usado para prever a progressão de doenças a partir de grandes conjuntos de registros de dados sobre elas. Apresentado em setembro na Nature Medicine, o sistema é inspirado na mesma lógica dos modelos generativos usados em ferramentas como o ChatGPT, mas, em vez de palavras, ele opera com eventos de saúde. Cada diagnóstico, internação ou condição clínica funciona como um “token”, e o modelo aprende a sequência desses eventos ao longo da vida das pessoas.

“A partir do histórico de um paciente, o sistema estima quais doenças têm maior probabilidade de surgir no futuro e em que horizonte de tempo”, explica Nakaya. Isso permite simular trajetórias possíveis de saúde e funciona como uma ferramenta de apoio à decisão, ajudando médicos e pesquisadores a antecipar riscos, planejar acompanhamento e pensar estratégias de prevenção com base em dados populacionais, sempre dentro de contextos controlados e com limitações claras.

Uma pesquisa analisou sinais cerebrais para gerar descrições de pensamentos, “lendo a mente” de voluntários. Publicado na revista Science Advances no início de novembro, o estudo usou mapas que analisam quais regiões do cérebro se ativam conforme pensamos em objetos específicos, para conseguir prever conteúdos imaginados.

“Não se trata de acessar pensamentos íntimos ou decifrar a mente humana”, explica o pesquisador. “O que esses estudos mostram é que, quando você já conhece o conjunto de estímulos e consegue mapear como o cérebro responde a eles, passa a ser possível reconhecer padrões associados a objetos, cenas ou ações específicas. É mais parecido com traduzir sinais cerebrais em descrições do que com ler pensamentos.”

Fonte: Agência Einstein