Mercado de IA para descoberta de medicamentos deve chegar a US$ 10,29 bilhões até 2031

O mercado de inteligência artificial aplicada à descoberta de medicamentos deve avançar em ritmo acelerado até 2031, acompanhando a digitalização crescente do setor farmacêutico e biotecnológico. De acordo com estimativa da Mordor Intelligence, o segmento foi avaliado em US$ 2,58 bilhões em 2025 e pode chegar a US$ 10,29 bilhões em 2031, com taxa composta de crescimento anual de 25,94% no período entre 2026 e 2031. O relatório indica que a adoção de ferramentas de IA está se tornando parte central das estratégias de pesquisa, desenvolvimento e inovação em saúde.

Esse movimento acontece em um contexto de alta complexidade científica e pressão por eficiência. A descoberta de novos fármacos costuma envolver etapas longas, custos elevados e alta taxa de insucesso. Nesse cenário, a inteligência artificial vem sendo usada para acelerar tarefas como identificação de alvos terapêuticos, desenho de moléculas, seleção de candidatos promissores e previsão de resultados clínicos. A promessa não é substituir completamente os métodos tradicionais, mas torná-los mais rápidos, mais orientados por dados e com maior capacidade de priorização.

Mercado em expansão e lógica por trás da adoção

O relatório aponta que a expansão do mercado é impulsionada pela adoção crescente de tecnologias de IA em pesquisas farmacêuticas e biotecnológicas. Na prática, isso significa que empresas do setor estão incorporando plataformas capazes de analisar grandes volumes de informações biológicas, químicas e clínicas para apoiar decisões mais cedo no processo de desenvolvimento de medicamentos. A combinação de machine learning, big data e análise avançada tem sido central para essa transformação.

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma área da IA em que sistemas aprendem padrões a partir de dados históricos para fazer previsões ou classificações. No contexto farmacêutico, isso permite que algoritmos identifiquem relações entre estruturas moleculares, atividades biológicas e potenciais efeitos terapêuticos. Já o uso de big data se refere à capacidade de trabalhar com bases massivas e complexas, algo especialmente relevante em biologia molecular, genômica e ensaios clínicos. Quando essas camadas são combinadas, o processo de pesquisa pode se tornar mais seletivo e orientado por evidências computacionais.

Segundo a Mordor Intelligence, um dos efeitos práticos dessa tendência é a redução do tempo para chegada de novas terapias ao mercado. Em um setor onde cada etapa adicional pode significar anos de trabalho e investimentos elevados, a possibilidade de filtrar moléculas e hipóteses com mais precisão representa um ganho operacional relevante. O relatório também destaca a melhora nas taxas de sucesso ao identificar candidatos com maior potencial já nas fases iniciais do desenvolvimento.

Onde a IA atua na descoberta de medicamentos

A aplicação da inteligência artificial na descoberta de medicamentos aparece em diferentes fases do pipeline de pesquisa. Uma das etapas mais citadas é a identificação e validação de alvos terapêuticos. Nessa fase, pesquisadores procuram proteínas, genes ou mecanismos biológicos relacionados a uma doença e buscam entender quais deles podem ser manipulados por um medicamento. Com apoio de IA, essa triagem pode ser feita com mais rapidez, cruzando dados experimentais, genéticos e clínicos.

Outro uso importante está no hit generation e na priorização de candidatos. O termo hit se refere a compostos que apresentam alguma atividade de interesse em testes preliminares. A IA ajuda a classificar quais dessas moléculas merecem avançar para testes mais aprofundados. Em seguida, entra a etapa de lead optimization, ou otimização de compostos líderes, na qual os pesquisadores ajustam estruturas químicas para aumentar eficácia e reduzir efeitos indesejados. Também há uso em candidate screening, que é a triagem de candidatos, além de de novo drug design, em que novos compostos são projetados do zero por métodos computacionais.

O relatório ainda menciona aplicações em drug repurposing, ou reposicionamento de medicamentos, que consiste em encontrar novas indicações terapêuticas para fármacos já conhecidos. Essa abordagem tende a interessar bastante ao mercado porque pode reduzir etapas do desenvolvimento, já que parte do perfil de segurança do composto já foi observada. Outro ponto relevante é o uso da IA em previsão de segurança e toxicidade, área crítica para evitar que candidatos promissores avancem até estágios caros e arriscados sem chances reais de sucesso.

Quantum machine learning ganha espaço no debate

Entre os recortes apresentados, o relatório destaca o avanço do quantum machine learning, tecnologia que combina técnicas de aprendizado de máquina com recursos de computação quântica. Embora o tema ainda esteja em fase de amadurecimento, ele aparece no relatório como uma vertente de crescimento rápido dentro do mercado. Na prática, a proposta é usar a capacidade de processamento quântico para lidar com problemas computacionais complexos que podem ser relevantes na modelagem molecular e na análise de interações biológicas.

Esse ponto é importante porque a descoberta de medicamentos depende de simulações cada vez mais sofisticadas. Moléculas, proteínas e outros elementos biológicos interagem em escalas que exigem alto poder de cálculo. Nesse cenário, a computação quântica é vista como uma possível alavanca futura para acelerar cálculos e ampliar a precisão de algumas análises. O relatório, porém, trata o tema como um vetor de crescimento dentro de um mercado mais amplo e ainda em consolidação, não como uma solução já dominante.

Colaborações entre farmacêuticas e empresas de tecnologia

Um dos pontos centrais da notícia é o aumento das parcerias entre empresas farmacêuticas e fornecedores de tecnologia. A lógica dessas colaborações é unir conhecimento biológico e clínico com infraestrutura computacional, algoritmos e capacidade de tratamento de dados. Para as farmacêuticas, isso pode significar acesso mais rápido a ferramentas de modelagem e automação. Para as empresas de tecnologia, significa atuar em um setor de alto valor estratégico e com forte demanda por inovação.

O relatório observa que organizações estão colaborando para desenvolver plataformas avançadas de descoberta de fármacos, design de moléculas e biomarcadores. Biomarcadores são indicadores biológicos que ajudam a medir processos normais ou patológicos no organismo, além de respostas a tratamentos. Quando combinados com IA, eles podem apoiar desde a seleção de pacientes até a personalização de terapias, o que conecta esse mercado à chamada medicina de precisão.

A pesquisa da Mordor Intelligence também destaca que a disponibilidade crescente de grandes bases biológicas tem sustentado esse avanço. Isso inclui dados genômicos, informações laboratoriais, resultados de ensaios e registros clínicos. Quanto maior e mais qualificado o conjunto de dados, mais robustos tendem a ser os modelos de IA usados para gerar hipóteses e previsões. Ao mesmo tempo, isso reforça a importância de governança de dados, padronização e validação científica.

Diferenças regionais e dinâmica competitiva

Em termos geográficos, a América do Norte aparece como a região de maior participação no mercado, com 43,54% em 2025. O desempenho é associado à presença consolidada de empresas farmacêuticas e biotecnológicas, à infraestrutura digital avançada e ao volume de investimentos em pesquisa com IA. A liderança regional também é explicada pela maior velocidade de adoção de soluções tecnológicas aplicadas à pesquisa biomédica.

A Europa ocupa posição relevante, apoiada por iniciativas de pesquisa colaborativa, financiamento para aplicações de IA em saúde e foco em inovação. Já a Ásia-Pacífico surge como uma região de crescimento acelerado, impulsionada pela expansão de seus setores biotecnológicos e pelo avanço da adoção de soluções digitais em países como China, Índia e Japão. O relatório sugere que esse mapa regional pode se tornar ainda mais diversificado à medida que mais mercados investirem em saúde digital e infraestrutura para pesquisa baseada em dados.

No campo competitivo, o relatório cita empresas globais e firmas especializadas em IA como IBM, Microsoft, Google, Atomwise, BenevolentAI, Insilico Medicine, Schrödinger, Exscientia, Recursion Pharmaceuticals e Pfizer. A presença desse grupo mostra que o mercado reúne tanto grandes grupos de tecnologia quanto players focados em pesquisa farmacêutica e plataformas de descoberta. Em comum, todos disputam vantagem em algoritmos, capacidade analítica, escala de dados e formação de parcerias estratégicas.

Impactos para indústria, pesquisa e saúde

Para o setor farmacêutico, a principal consequência da expansão da IA é a tentativa de reduzir o tempo entre a hipótese científica e a geração de um candidato viável. Isso pode aumentar a eficiência de portfólios de pesquisa, diminuir desperdícios e direcionar melhor os investimentos em desenvolvimento. Em um ambiente de custos elevados e alta taxa de insucesso, esse tipo de ganho operacional é especialmente valioso.

Para institutos acadêmicos e centros de pesquisa, a tendência abre espaço para maior integração entre ciência computacional e biologia. A disponibilidade de ferramentas mais sofisticadas pode ampliar a capacidade de analisar grandes conjuntos de dados e gerar novas hipóteses sobre doenças complexas. Isso é particularmente relevante em áreas como oncologia, doenças raras e outras condições em que a personalização do tratamento tem peso crescente.

Também há impactos na formulação de estratégias de medicina de precisão. Ao permitir o uso de dados específicos de pacientes para orientar pesquisas e desenhar terapias, a IA fortalece abordagens mais personalizadas de desenvolvimento de medicamentos. Esse movimento pode melhorar a adequação de tratamentos a perfis biológicos distintos, embora continue dependente de validação clínica rigorosa e de marcos regulatórios adequados.

No plano regulatório, o relatório observa que autoridades e stakeholders da saúde estão reconhecendo o valor da IA na eficiência da descoberta de medicamentos. Isso sugere um ambiente mais favorável à adoção, mas também indica que a expansão do mercado dependerá de confiança técnica, transparência metodológica e validação dos resultados produzidos pelos sistemas.

Síntese do cenário até 2031

O avanço previsto para o mercado de inteligência artificial na descoberta de medicamentos mostra como a tecnologia vem se consolidando como parte estrutural da inovação em saúde. A projeção de crescimento até US$ 10,29 bilhões em 2031 reflete a combinação de demanda por eficiência, abundância de dados biológicos, maior maturidade das ferramentas de machine learning e fortalecimento de parcerias entre farmacêuticas e empresas de tecnologia.

O movimento não elimina os desafios inerentes ao desenvolvimento de fármacos, mas aponta para um novo padrão de trabalho, mais analítico e orientado por previsões computacionais. À medida que a IA ganha espaço em etapas como identificação de alvos, triagem, otimização molecular e avaliação de toxicidade, o setor passa a operar com maior intensidade de dados e com potencial de ampliar sua produtividade. O relatório da Mordor Intelligence indica que essa transformação já está em curso e tende a se aprofundar nos próximos anos.