Eli Lilly, fabricante do Mounjaro, usou IA para ampliar a produção de remédios contra obesidade

Quando o assunto é inteligência artificial na indústria farmacêutica, o debate costuma girar em torno da descoberta de novos medicamentos. Na Eli Lilly, porém, o retorno mais concreto da tecnologia chegou por um caminho menos óbvio: a linha de produção. Segundo reportagem da Forbes, a maior farmacêutica do mundo conseguiu ampliar significativamente a fabricação de seus dois principais medicamentos GLP-1, o Zepbound, para perda de peso, e o Mounjaro, para diabetes, graças ao uso de inteligência artificial nas fábricas. A estratégia envolveu o que a indústria chama de "gêmeo digital", uma réplica virtual de uma fábrica real, alimentada por dados em tempo real, que permite simular mudanças no processo produtivo antes de implementá-las fisicamente. A tecnologia não é exclusividade da Lilly, mas o caso da empresa mostra como ela pode gerar resultados mensuráveis em escala. O problema que motivou a mudança A Lilly enfrentou uma pressão considerável nos últimos anos para atender à demanda crescente pelos medicamentos GLP-1. Entre o fim de 2022 e 2024, a agência regulatória americana FDA (equivalente à Anvisa no Brasil) classificou esses produtos como em situação de escassez, o que abriu uma brecha legal para que outros fabricantes produzissem versões similares, mesmo com as patentes vigentes da empresa. Diante desse cenário, a companhia decidiu revisar processos que já considerava otimizados. "Tínhamos um processo que todos achávamos ter sido otimizado. O risco de entrar na lista de escassez nos fez olhar de novo, mesmo achando que o processo já era tão bom quanto poderia ser", disse Diogo Rau, diretor de informação e tecnologia digital da Lilly, à Forbes. Rau ingressou na empresa em 2021, após uma década na Apple, e se reporta diretamente ao CEO David Ricks. Sob sua supervisão, a Lilly modelou digitalmente todos os componentes de suas fábricas, como máquinas, insumos e etapas do processo, para simular diferentes configurações e identificar a mais eficiente. "Achamos que parecia bom demais para ser verdade, mas o mundo físico ainda correspondia ao gêmeo digital", afirmou ele. O resultado, segundo Rau, foi uma produção adicional suficiente para ter impacto nos resultados financeiros da empresa, embora ele não tenha divulgado números exatos. Controle de qualidade em milissegundos Além de ampliar o volume produzido, a tecnologia também aprimorou a detecção de defeitos nos autoaplicadores usados pelos pacientes. O sistema é capaz de fotografar cada dispositivo dezenas de vezes, de ângulos variados, em intervalos de poucos centésimos de segundo, para identificar falhas antes que o produto chegue ao consumidor. Trata-se de uma aplicação menos glamourosa do que a busca por novos compostos ativos, mas com impacto direto na receita da empresa. Zepbound e Mounjaro juntos responderam por mais da metade dos US$ 65 bilhões em receita da Lilly no último ano. As vendas do Mounjaro chegaram a US$ 23 bilhões (o dobro do registrado no ano anterior), enquanto o Zepbound saltou de US$ 4,9 bilhões para US$ 13,5 bilhões no mesmo período. Esse desempenho ajudou a empresa a se tornar a primeira do setor de saúde a atingir um valor de mercado de US$ 1 trilhão. IA na pesquisa: horizonte mais distante O uso de inteligência artificial para descoberta de medicamentos também faz parte dos planos da Lilly, mas os resultados esperados estão em outro horizonte de tempo. Em janeiro deste ano, a empresa anunciou uma parceria com a Nvidia para investir US$ 1 bilhão em um laboratório de inovação voltado a problemas da indústria farmacêutica, com suporte de supercomputadores. No mesmo mês, a Lilly fechou um acordo com a Chai Discovery, startup de IA avaliada em US$ 1,3 bilhão após captar US$ 230 milhões, para desenvolver um modelo que acelere a descoberta de medicamentos biológicos, que são derivados de fontes naturais, como proteínas e células, em contraste com os compostos sintetizados quimicamente em laboratório. Rau avaliou as expectativas em torno dessa frente: "Isso vai acontecer em meados dos anos 2030, se não no fim dos anos 2030, quando esses medicamentos estiverem no mercado. É uma grande aposta no futuro." Para ele, a ideia de que a IA poderá encurtar o desenvolvimento de um remédio para seis ou dezoito meses é "o que mais se exagera" no setor e um risco real para a credibilidade da tecnologia na indústria. Mais Lidas