YC-backed ReactWise utiliza IA para acelerar a fabricação de medicamentos
A inteligência artificial continua revolucionando a química. Uma startup sediada em Cambridge, no Reino Unido, apoiada pela YC, está utilizando IA para acelerar a fabricação de produtos químicos — um passo fundamental para levar novos medicamentos ao mercado.
Uma vez identificado um medicamento promissor no laboratório, as empresas farmacêuticas precisam produzir quantidades muito maiores do material para realizar os ensaios clínicos. É nesse ponto que a ReactWise propõe intervir com seu “copiloto de IA para otimização de processos químicos”, que, segundo a empresa, acelera em 30 vezes o processo tradicional baseado em tentativa e erro para determinar o melhor método de fabricação.
“Fazer medicamentos é realmente como cozinhar”, afirmou o cofundador e CEO, Alexander Pomberger. “É preciso encontrar a melhor receita para produzir um medicamento com alta pureza e elevado rendimento.”
Durante anos, a indústria tem se baseado, de maneira essencial, na experimentação ou na expertise da equipe para desenvolver esses processos. A automação promete reduzir o número de ciclos de iteração necessários para se chegar a uma receita confiável para a fabricação de um medicamento.
A startup acredita que, em breve, será capaz de oferecer uma “previsão em um único disparo” — onde a IA conseguirá prever o experimento ideal quase que imediatamente, sem a necessidade de múltiplas iterações para aprimorar as previsões — algo que Pomberger aposta que será possível “em dois anos”.
Os modelos de aprendizado de máquina da empresa já podem proporcionar grandes economias ao reduzir o número de iterações necessárias nessa etapa do desenvolvimento de medicamentos.
Cortando a Monotonia
“A inspiração para isso foi: sou químico de formação, trabalhei em grandes farmacêuticas e vi como toda a indústria é tediosa e guiada por tentativa e erro”, comentou Pomberger. Ele ressaltou que a empresa está consolidando cinco anos de pesquisa acadêmica — seu doutorado foi focado na “automação da síntese química impulsionada por fluxos de trabalho robóticos e IA” — em um software simples.
Por trás do produto da ReactWise estão “milhares” de reações realizadas em seus laboratórios para capturar pontos de dados que alimentam suas previsões baseadas em IA. Pomberger explicou que a startup adotou um método de “triagem de alto rendimento” em seu laboratório, que permitiu a análise de 300 reações simultaneamente, acelerando a captação dos dados de treinamento.
“Nas farmacêuticas, há apenas um ou dois tipos de reações que se repetem constantemente. O que fazemos é gerar, em nosso laboratório, milhares de pontos de dados para essas reações mais relevantes, treinar modelos fundamentais de reatividade e, assim, quando uma empresa precisa desenvolver um processo escalável, não precisa começar do zero”, detalhou.
A coleta desses dados começou em agosto do ano passado e deverá ser concluída até o verão, com a meta de alcançar 20 mil pontos de dados químicos para “cobrir as reações mais importantes”.
“Para obter um único ponto de dado de forma tradicional, um químico geralmente leva de um a três dias. Esse é um método realmente caro para avaliar dados — é muito difícil conseguir pontos individuais”, ressaltou Pomberger.
Até o momento, a empresa tem focado em processos de fabricação para medicamentos de moléculas pequenas, aplicáveis em tratamentos para diversas doenças. Além disso, a tecnologia pode ser adaptada para outras áreas, e a empresa já trabalha com dois fabricantes de materiais no desenvolvimento de sistemas de liberação de medicamentos à base de polímeros.
A automação da ReactWise inclui ainda um software que pode se integrar a equipamentos laboratoriais robóticos para aprimorar a precisão na fabricação de medicamentos. Vale destacar que a empresa se concentra exclusivamente na venda de software e não fabrica os kits laboratoriais robóticos, embora ofereça a capacidade de operar esses equipamentos se os clientes já os possuírem.
A startup britânica, fundada em julho de 2024, já possui 12 testes piloto em andamento com companhias farmacêuticas. Pomberger afirmou que as primeiras implementações em larga escala, na forma de uma assinatura do software, deverão ocorrer ainda este ano. Segundo ele, esses testes já contam com a participação de grandes players da indústria farmacêutica.
Financiamento Pré-seed
A ReactWise divulgou detalhes completos de sua captação pré-seed, que totaliza US$ 3,4 milhões. Esse montante inclui um aporte prévio da YC, de US$ 500 mil, e uma concessão do governo do Reino Unido no valor aproximado de £1,2 milhão (cerca de US$ 1,6 milhão). Os restantes US$ 1,5 milhão vieram de investidores-anjos e capitalistas de risco não identificados, comprometidos com o avanço da fabricação farmacêutica sustentável impulsionada por IA.
Embora a ReactWise esteja concentrada em uma etapa específica do desenvolvimento de medicamentos, Pomberger apontou que a aceleração nesse processo pode reduzir significativamente o tempo necessário para levar novos fármacos aos pacientes.
“Considere que a duração típica de um medicamento, desde o início até seu lançamento, varia de 10 a 12 anos, e o desenvolvimento do processo leva de um a dois anos. Se acelerarmos esse fluxo em uma média de 60%, teremos uma boa ideia do impacto que isso pode gerar”, afirmou.
Outras startups também estão aplicando IA em diferentes aspectos do desenvolvimento de medicamentos, inclusive na identificação de compostos promissores, o que pode gerar efeitos cumulativos à medida que mais inovações em automação são incorporadas.
No que se refere especificamente à fabricação de medicamentos, Pomberger defende que a ReactWise está à frente. “Fomos os primeiros a realmente enfrentar esse desafio”, afirmou.
A startup concorre com softwares legados que utilizam abordagens estatísticas, como o JMP. Embora outros também estejam aplicando IA para acelerar a fabricação, o acesso exclusivo da ReactWise a conjuntos de dados de alta qualidade sobre reações químicas é o seu diferencial competitivo.
“Somos os únicos que possuem a capacidade de gerar e manter esses conjuntos de dados internamente. A maioria dos nossos concorrentes oferece apenas o software, onde os clientes recebem instruções baseadas nos dados inseridos. Do nosso lado, oferecemos modelos pré-treinados que compreendem a química de forma profunda. Isso permite que um cliente simplesmente informe: ‘Esta é a minha reação de interesse, inicie’, e desde o primeiro dia receba recomendações de processo com base em todo o trabalho prévio realizado em nosso laboratório. E isso é algo que ninguém mais faz atualmente”, concluiu Pomberger.
