Como os Gêmeos Digitais na Saúde Estão Remodelando o Futuro da Medicina e do Desenvolvimento de Medicamentos

A indústria farmacêutica encontra-se num ponto de inflexão. À medida que as capacidades de inteligência artificial aceleram, duas visões fundamentalmente diferentes competem para remodelar a forma como descobrimos medicamentos e tratamos doenças crónicas. Um caminho foca-se na aceleração do desenvolvimento de medicamentos através do poder computacional; o outro centra-se em reverter doenças sem medicamentos. Ambos dependem de gémeos digitais na saúde — réplicas virtuais que espelham sistemas biológicos — mas com aplicações e implicações de mercado drasticamente distintas.

A Aposta de Milhões de Dólares: Estratégia de Gémeos Digitais da NVIDIA e Eli Lilly na Descoberta de Medicamentos

O conceito de gémeos digitais evoluiu dramaticamente desde as suas origens na manufatura. O Dr. Michael Grieves introduziu o “Modelo de Espelhamento de Informação” em 2002, mas a terminologia ganhou destaque quando o technologist da NASA, John Vickers, adotou o termo “gémeos digitais” em 2010 para descrever réplicas virtuais de naves espaciais usadas para simulação e mitigação de riscos. Hoje, os gémeos digitais na saúde representam uma mudança fundamental na forma como as empresas de ciências da vida operam.

O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, trouxe o conceito para o conhecimento geral ao posicionar os gémeos digitais como centrais na estratégia da NVIDIA na keynote do GTC 2021, reforçando posteriormente a mensagem na CES 2026 com a declaração: “O futuro das indústrias pesadas começa como um gémeo digital.”

Esta visão cristalizou-se em ação concreta recentemente, quando a NVIDIA e a gigante farmacêutica Eli Lilly anunciaram uma parceria transformadora de cinco anos, avaliada em 1 mil milhões de dólares. Em vez de depender de metodologias tradicionais de tentativa e erro, a colaboração estabelece um laboratório de co-inovação na Área da Baía de São Francisco, concebido para funcionar como um centro de engenharia biológica de alta velocidade.

A infraestrutura que sustenta este esforço reflete uma ambição computacional em grande escala. Os investigadores irão aproveitar os chips Vera Rubin da NVIDIA — sucessores da arquitetura Blackwell — para alimentar simulações biológicas massivas. Através da plataforma de IA BioNeMo da NVIDIA, as equipas podem simular vastos cenários químicos e biológicos inteiramente em ambiente virtual, modelando interações e eficácia de medicamentos antes de sintetizar uma única molécula física em laboratório.

A manufatura recebe igual atenção nesta iniciativa. Ao implementar a tecnologia NVIDIA Omniverse, a Eli Lilly consegue construir gémeos digitais das suas linhas de produção, permitindo testes de resistência às cadeias de abastecimento e otimização dos fluxos de trabalho de fabrico para terapêuticas de alta procura, nomeadamente medicamentos contra a obesidade e compostos de próxima geração para perda de peso.

Quando a Tecnologia Encontra a Biologia: Twin Health e a Sua Abordagem Alternativa à Reversão Metabólica

Paralelamente à abordagem computacional da NVIDIA, surge um modelo concorrente da Twin Health, uma empresa de saúde de precisão fundada pelo empreendedor em série Jahangir Mohammed, anteriormente conhecido por fundar a Jasper, uma pioneira em IoT posteriormente adquirida pela Cisco.

Em vez de acelerar a criação de medicamentos, a Twin Health aplica gémeos digitais na saúde para ajudar os pacientes a eliminar dependências de medicação crónica. A inovação central da empresa consiste na construção de um perfil metabólico virtual dinâmico para cada paciente, agregando mais de 3.000 pontos de dados diários — leituras de glicose no sangue, padrões de ritmo cardíaco, duração do sono, níveis de atividade física, entre outros.

A infraestrutura de recolha de dados é distribuída e contínua. Os pacientes utilizam monitores de glicose contínua e smartwatches em casa, complementados por balanças inteligentes e dispositivos de medição da pressão arterial fornecidos pela própria empresa. Algoritmos de IA sintetizam esta assinatura biosensorial multidimensional numa réplica digital das respostas metabólicas únicas de cada indivíduo, operando sem necessidade de visitas clínicas regulares para monitorização.

Através de uma aplicação móvel, o sistema fornece orientações em tempo real. Um algoritmo pode recomendar uma caminhada de 15 minutos após o almoço para evitar um pico de glicose previsto, ou sugerir alterações no horário das refeições. Esta abordagem difere fundamentalmente da intervenção farmacêutica — trata a disfunção metabólica subjacente através da otimização comportamental e do estilo de vida, em vez de suplementação química.

A validação clínica chegou num momento estratégico do mercado. Em 12 de janeiro, a estreia da Twin Health na Nasdaq coincidiu com a divulgação de resultados de um ensaio controlado aleatório liderado pela Cleveland Clinic, publicado inicialmente no New England Journal of Medicine Catalyst em agosto de 2025. Os resultados demonstraram que 71% dos participantes do ensaio conseguiram reverter a diabetes tipo 2 — definida por níveis de hemoglobina A1C abaixo de 6,5% sem insulina ou outros medicamentos para reduzir a glicose (o metformina, uma terapia de baixo custo, foi permitida).

Mais provocador para as dinâmicas atuais do mercado: 85% dos participantes eliminaram com sucesso medicamentos caros de GLP-1, incluindo drogas de marca como Ozempic e Wegovy, mantendo um controlo ótimo da glicose. Para os pagadores — entidades que suportam os custos de saúde —, isto representa uma via de redução de custos significativa.

A Inflexão do Mercado: Gémeos Digitais Encontram a Realidade Económica

A urgência subjacente às duas estratégias torna-se evidente ao analisar a trajetória do mercado de GLP-1. Entre 2018 e 2023, os gastos com medicamentos de GLP-1 nos EUA aumentaram mais de 500%, atingindo 71,7 mil milhões de dólares. As projeções indicam que esta categoria poderá ultrapassar os 100 mil milhões de dólares até 2030. Este crescimento explosivo criou duas pressões: gargalos na produção que exigem investimento de capital e aumento de custos que alarmam pagadores e empregadores.

A Eli Lilly respondeu investindo 9 mil milhões de dólares na capacidade de produção de ingredientes farmacêuticos ativos. A Novo Nordisk, líder de mercado, igualou com um compromisso de 11 mil milhões de dólares em instalações de fabrico na Dinamarca e na Carolina do Norte. Apesar destes investimentos massivos, ambas as empresas agora perseguem modelos de preços diretos ao consumidor e formulações orais para lançamento em 2026 — um reconhecimento claro de que os canais tradicionais de distribuição enfrentam compressão de margens.

O comportamento dos pagadores revela a tensão económica central. O relatório “Global Medical Trend Rates” da AON para 2026 projeta que os custos dos planos de saúde patrocinados por empregadores subirão 9,8%, devido aos padrões de utilização e aumento de despesas com GLP-1. Simultaneamente, a pesquisa “Survey on Health and Benefit Strategies for 2026” da Mercer revela que 77% dos grandes empregadores têm como objetivo explícito reduzir os custos com GLP-1, com a expansão da cobertura a estagnar face às tentativas de contenção de custos.

A posição recente da Twin Health no mercado responde diretamente a esta rebelião dos pagadores. A empresa levantou 53 milhões de dólares em agosto de 2025, especificamente para expandir para empresas Fortune 500, operando com um modelo financeiro baseado em resultados: a Twin Health só gera receita quando ocorrem melhorias de saúde mensuráveis, prevendo uma poupança de cerca de 8 mil dólares por membro de alto custo por ano.

A Transformação do R&D: Quando a IA Redefine o Pipeline de Inovação

Por trás de ambas as estratégias está uma necessidade mais profunda da indústria. No Fórum Económico Mundial de Davos, Jensen Huang articulou o principal desafio da indústria farmacêutica com uma franqueza incomum:

“Há três anos, a maior parte do orçamento de R&D deles era provavelmente laboratórios úmidos. Agora, olhem para os supercomputadores de IA em que investiram, os laboratórios de IA. Cada vez mais, esse orçamento de R&D vai mudar para inteligência artificial.”

Esta realocação reflete a crescente pressão sobre as farmacêuticas para justificarem centenas de bilhões de dólares anuais em gastos de investigação e desenvolvimento, uma dinâmica ainda mais urgente considerando que cerca de 90% dos candidatos a fármacos da fase I fracassam antes da aprovação regulatória. Incorporar a infraestrutura computacional da NVIDIA num modelo de aprendizagem contínua pode reduzir significativamente os custos associados ao desenvolvimento de compostos que falham.

O relatório “2026 US Health Care Outlook” da Deloitte capta o sentimento mais amplo da indústria: a saúde está a passar de implementações experimentais de IA para implantações em escala, demonstrando retornos financeiros mensuráveis. A distinção é fundamental para a alocação de capital e diferenciação estratégica.

A Tese de Investimento: Navegar por Futuros Competitivos

Os investidores em saúde enfrentam cada vez mais um panorama que oferece múltiplas — por vezes conflitantes — propostas de valor. Paul MacDonald, Diretor de Investimentos da Harvest ETFs, expressa esta convicção dual:

“A IA na saúde é realmente empolgante, e observamos implantações práticas a proliferar em diagnósticos, investigação biopharma e desenvolvimento de dispositivos médicos,” explicou MacDonald. “Embora tecnologias de saúde de precisão, como wearables e otimização de estilos de vida personalizados, representem inovações promissoras, mantemos a convicção de que as classes de medicamentos para obesidade e os seus mercados endereçáveis vão expandir-se substancialmente.”

MacDonald destacou fatores específicos que sustentam a procura por GLP-1: a expansão do acesso ao Medicare e formulações orais em desenvolvimento para lançamento em 2026. A disponibilidade de rotas não-injetáveis amplia significativamente a adoção potencial pelos pacientes, ao mesmo tempo que melhora as estruturas de custos e as margens de lucro para os fabricantes com infraestrutura de produção estabelecida.

Esta perspetiva equilibrada — acolhendo o progresso da IA enquanto mantém a convicção na procura por GLP-1 — reflete a complexidade genuína que os investidores enfrentam atualmente. Os gémeos digitais na saúde representam um avanço tecnológico real, mas a dinâmica competitiva entre descoberta acelerada de medicamentos e reversão de doenças sem intervenção farmacológica permanece por resolver. Ambas representam caminhos credíveis, cada um com modelos económicos distintos, públicos-alvo diferentes e implicações a longo prazo para o funcionamento da medicina moderna.

Os anos vindouros determinarão se os gémeos digitais irão principalmente acelerar a inovação farmacêutica ou permitir aos pacientes evitar medicamentos por completo — ou se ambas as transformações ocorrerão simultaneamente, remodelando a economia da saúde de formas que nenhuma previsão única consegue captar totalmente.