De acordo com pt.wedoany.com-Na palestra principal do segundo dia da conferência Bio-IT World 2026, vários especialistas discutiram a aplicação de modelos fundamentais e aprendizado federado na descoberta de medicamentos. O painel incluiu o Dr. Woody Sherman, fundador e diretor de inovação da PsiThera; o Dr. Mohammed AlQuraishi, professor assistente de biologia de sistemas na Universidade Columbia; o Dr. Jonathan Gilbert, diretor sênior de crescimento de ecossistema e colaboração de contribuidores na Eli Lilly; o Dr. José-Tomás Prieto, diretor de projetos de IA na Apheris; o Dr. Arman Zaribafiyan, chefe de alianças estratégicas de simulação de IA na SandboxAQ; e a Dra. Christina Taylor, cientista sênior de pesquisa e líder de design molecular computacional na Bayer.

Sherman enfatizou que plataformas abertas ajudam a impulsionar o avanço na descoberta de medicamentos, e a indústria deve construir modelos fundamentais em conjunto, utilizando posteriormente o aprendizado federado para otimizações adicionais.

AlQuraishi destacou que o AlphaFold avançou significativamente a previsão de estruturas proteicas em curto prazo, mas ainda há limitações na modelagem de seus componentes não proteicos. Ele apresentou o OpenFold como uma alternativa de código aberto ao AlphaFold, composto por mais de 40 instituições, visando fornecer uma plataforma pública reproduzível. O OpenFold é tanto um conjunto de ferramentas quanto uma aliança acadêmico-industrial, oferecendo mecanismos orientáveis para a indústria.

Gilbert explicou que a Eli Lilly lançou a plataforma TuneLab em 2025, oferecendo modelos de IA gratuitamente a empresas de biotecnologia, mas exigindo contribuição de dados de treinamento. O valor dos dados investidos pela Lilly no treinamento de modelos ultrapassa um bilhão de dólares. A plataforma atualmente tem mais de 75 parceiros, utilizada em dezenas de países em três continentes. A Lilly também firmou um acordo com a Collaborative Drug Discovery (CDD) para integrar o TuneLab à plataforma CDD Vault.

Prieto discutiu as complexidades na implementação do aprendizado federado, apontando que a preparação de dados não precisa ser centralizada é um novo paradigma, exigindo que cada empresa coordene padrões e ambientes computacionais. A rede de biologia estrutural com IA apoiada pela Apheris reúne várias das 20 maiores empresas biofarmacêuticas, permitindo que modelos de IA sejam treinados em dados proteicos proprietários, garantindo a segurança dos dados.

Zaribafiyan enfatizou que o ajuste fino pode reduzir significativamente a lacuna entre modelos genéricos e casos reais de descoberta de medicamentos. A SandboxAQ colaborou com o OpenFold e anunciou o lançamento de uma nova plataforma que conecta modelos quantitativos a grandes modelos de linguagem, permitindo que cientistas iniciem simulações e fluxos de trabalho usando linguagem natural.

Taylor destacou que modelos fundamentais impulsionados pela comunidade aceleraram a inovação na área de biomoléculas com IA. A Bayer utiliza esses modelos para analisar estruturas cristalinas, melhorar o desenvolvimento de medicamentos e características de ciência de cultivos, além de estudar interações proteicas e simular catálise enzimática.

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