O doutor Alex Javoronkov, num artigo para o jornal «Ash-Sharq al-Awsat», afirma que a inteligência artificial abre novos horizontes na investigação da longevidade, fornecendo instrumentos para identificar com precisão potenciais intervenções e avaliar o seu impacto no organismo humano.
Segundo o autor, publicações recentes da sua equipa nas revistas Cell e Nature Biotechnology demonstram como a IA ajuda a determinar alvos farmacológicos na biologia do envelhecimento e a integrar «medições do envelhecimento» a partir de análises ao sangue em ensaios clínicos de fármacos criados com a ajuda de algoritmos.
Javoronkov sublinha: embora não se possa afirmar que um fármaco concreto já prolongue a vida de alguém, estes trabalhos apontam para um futuro promissor no desenvolvimento de medicamentos, em que a IA identifica candidatos e, em paralelo, se estuda o seu efeito sobre os processos de envelhecimento e sobre as doenças-alvo.
A inteligência artificial, observa o especialista, amplia significativamente o leque daquilo que os cientistas podem descobrir e medir, mas o papel decisivo continua a caber a rigorosos experimentos laboratoriais e clínicos, que confirmam o benefício real para a saúde.
O autor distingue dois ritmos de descoberta de fármacos: o rápido computacional, em que a IA analisa dados, gera estruturas e propõe experimentos, e o lento biológico, que exige a síntese de moléculas, a verificação da entrega nos tecidos, a avaliação da segurança e a realização de estudos em seres humanos.
Como exemplo, Javoronkov cita o fármaco rentosertib, desenvolvido para a fibrose pulmonar idiopática: a IA ajudou a encontrar o alvo biológico e a criar a molécula, e já ao fim de 18 meses se obteve um candidato pré-clínico — um passo notável em comparação com os prazos tradicionais.
Em conclusão, o especialista formula uma ambição: na sua opinião, a IA pode, em última análise, contribuir para duplicar a esperança média de vida humana, embora hoje isso continue a ser um objetivo e não uma previsão comprovada; a possibilidade atual é criar fármacos mais eficazes e infraestruturas para os testar.
