Imagine que você é o líder da BU de uma grande empresa farmacêutica sediada na Europa e precisa resolver uma crise que a sua empresa está enfrentando: um novo medicamento que você lançou recentemente está tendo um problema de qualidade nos lotes que foram produzidos em um planta na América do Norte, devido a um problema de manutenção naquela linha de produção específica. Você está recebendo muitas reclamações de pacientes e farmácias, e precisa agir rapidamente.

A primeira coisa que você faz é rastrear todos os lotes que foram produzidos naquela planta através do blockchain, e em um minuto você consegue saber exatamente a lista de itens a se fazer recall: afinal, graças ao blockchain, você tem todas as transações e movimentos da sua cadeia de suprimentos rastreados em tempo real. Você então solicita um recall urgente dos lotes exatos afetados pelo problema.

Ao mesmo tempo, você tem que lidar com alguns pacientes que estão tendo efeitos colaterais por causa desse problema, então você entra no metaverso e acessa os dados de saúde em tempo real de todos os pacientes que relataram esses efeitos colaterais, e sua equipe médica analisa todos eles em tempo real e através da Inteligência Artificial faz simulações de moléculas no laboratório, e consegue descobrir uma molécula que minimize esses efeitos colaterais: você então produz essa molécula e oferece gratuitamente a todos esses pacientes.

Por último, mas não menos importante, você tem que resolver o problema que seu equipamento tem na planta da América do Norte: por causa disso, você gera um "gêmeo digital" (ou digital twin) desse equipamento para aparecer em Realidade Aumentada dentro de sua sala de escritório na Europa, e pode para executar as simulações em tempo real de manutenção. Você então entende que devido a um parafuso solto, o equipamento está vibrando mais do que o normal e isso está causando o problema: você então aperta o parafuso solto através de um robô, e em um minuto o equipamento na América do Norte volta ao normal.

Tenho certeza de que você pode pensar: "Andrea, como tudo isso é possível? Como você pode resolver em minutos problemas que a indústria hoje leva semanas, senão meses para resolver?". Isso soa mais como um roteiro da série "Black Mirror" da Netflix, certo?

Mas não é: é muito mais real do que Black Mirror e representa algumas das aplicações do mundo real das tecnologias da Web3 para o setor farmacêutico.

Vamos por partes.

Em primeiro lugar, o que é Web3? Bem, a Web3 é considerada por muitos a 3ª iteração da internet, da qual estamos nos aproximando graças às suas novas tecnologias: blockchain, Metaverso, DAOs, gêmeos digitais, criptografia, dApps (aplicativos descentralizados), NFTs, todos alimentados por IA. e ML (Machine Learning), e assim por diante: basicamente, uma nova geração de serviços de Internet que são construídos sobre tecnologias descentralizadas.

Mas como chegamos aqui? Vejamos a evolução da Web: a Web 1.0 veio com o nascimento da Internet e foi uma fase em que informação fundamentalmente digitalizada, submetendo o conhecimento ao poder dos algoritmos (esta fase passou a ser dominada pelo Google) e tornando a Web em sua maioria somente um ambiente de consumo de conteúdo. A Web 2.0 veio com as mídias sociais, rodando principalmente em smartphones, digitalizou as pessoas e submeteu o comportamento e as relações humanas ao poder dos algoritmos (esta fase foi dominada pelo Facebook), e fez da internet não apenas um lugar para consumir conteúdo, mas também para criá-lo.

E a Web3? Esta terceira fase digitalizará fundamentalmente o resto do mundo e o renderizará em 3D. Na Web3, todos os objetos e lugares serão replicáveis ​​e legíveis por máquinas e sujeitos ao poder dos algoritmos. E por quem o metaverso será dominado? Muito provavelmente por qualquer um e ninguém ao mesmo tempo – exatamente porque é uma web descentralizada, assim como será um lugar para as pessoas consumirem conteúdo, produzi-lo, mas o mais importante: ser os donos dele e serem recompensadas por isso. Tem certas características, em particular que é descentralizada (como referimos), imersiva (ou seja, é 3D e não apenas 2D como a internet é hoje) e persistente (ou seja, as coisas acontecem mesmo quando não estamos online).

Estatísticas recentes mostram a oportunidade de marcas mergulharem profundamente na Web3 e em algumas de suas tecnologias subjacentes, como o metaverso: por exemplo, um novo relatório da empresa de pesquisa Gartner prevê que até 2026, 25% das pessoas gastarão pelo menos uma hora por dia no metaverso para trabalho, compras, educação, social e/ou entretenimento. Também se espera que 30% das organizações a nível global tenham produtos e serviços prontos para o metaverso até 2026.

Quando se trata de blockchain, embora o setor financeiro responda por mais de 30% do valor total de mercado da tecnologia (valor de mercado que deve chegar a US$ 67,4 bilhões até 2026, segundo Markets and Markets), o valor desta tecnologia também começou a se espalhar para outros setores, como manufatura (17,6%), distribuição e serviços (14,6%) e setor público (4,2%). Quando se trata do setor de saúde como um todo, a oportunidade é enorme: um relatório publicado pela pesquisa de mercado Vantage em 2022 estimou que o tamanho do mercado global de blockchain na saúde deve atingir cerca de US$ 11 bilhões até 2028.

A verdade é que, embora em Pharma ainda não estejamos lá quando se trata de maturidade na Web3, vemos uma forte aceleração da Transformação Digital no setor. Como palestrante e pesquisador que trabalha com a maioria das Big Pharma globalmente (incluindo Novartis, Janssen, AstraZeneca, Bayer, Abbott, Roche e muitas outras), estou plenamente ciente do impacto que a digitalização está causando na indústria farmacêutica, especialmente após o Covid -19: uma pesquisa recente da Deloitte com 150 líderes do setor biofarmacêutico aponta para o fato de que certas tecnologias digitais, como computação em nuvem (49%), IA (38%), data lakes (33%) e wearables (33%) foram adotadas nas operações do dia-a-dia, enquanto outras como computação quântica e digital twins ainda são incipientes. Outra estatística interessante é que os fabricantes farmacêuticos podem gastar US$ 1,2 bilhão em análise de dados até 2030, de acordo com a Smart Pharma Survey 2020 da Pharma Manufacturing - que também descobriu que “mais de 93% dos fabricantes pesquisados ​​disseram que quando estão projetando ou atualizando instalações, a digitalização é um parte importante da discussão".

Mas se podemos concordar que a transformação digital está em andamento no momento (e acelerada pelo Covid-19), ainda temos que admitir que - além de alguns experimentos e projetos piloto tímidos, mas muito necessários - a indústria farmacêutica ainda não está muito clara sobre os potenciais impactos e oportunidades da Web3 em seus negócios, desde Pesquisa e Desenvolvimento de medicamentos até trials clínicos, desde a interação com o paciente no Metaverso até o uso do Blockchain para transformações da supply chain - eventualmente ajudando a fazer o que a indústria almeja desde o seu início: melhor curar (e prevenir) doenças e melhorar a saúde das pessoas em geral.

É por isso que passei as últimas semanas conversando com especialistas das maiores empresas farmacêuticas do mundo e compilei este artigo, que descreve quais são os principais impactos das tecnologias Web3 na indústria farmacêutica.

1. Blockchain para transformação da Supply Chain

Alguns anos atrás, em 2018, encontrei um relatório da Accenture intitulado: "In Blockchain We Trust: Transforming the Life Sciences Supply Chain", que estimou que a tecnologia de blockchain poderia fornecer uma oportunidade de US $ 3 bilhões até 2025 no setor de life sciences, principalmente por meio da transformação da supply chain.

Devo confessar que naquela época eu estava apenas nos meus primeiros dias de entendimento sobre a Web3 e sua tecnologia de descentralização, ou seja, Blockchain, mas essas estatísticas realmente chamaram minha atenção, então comecei a investigar mais sobre as aplicações do Blockchain na supply chain.

Mas antes de chegarmos à sua aplicação no mercado Farmacêutico, vamos primeiro entender melhor o que é a tecnologia Blockchain: trata-se basicamente de um banco de dados distribuído que é compartilhado entre os nós de uma rede de computadores, que armazena informações eletronicamente em formato digital. Um blockchain reúne informações em grupos, conhecidos como blocks, que contêm conjuntos de informações e que possuem determinadas capacidades de armazenamento e, quando preenchidos, são fechados e vinculados ao bloco preenchido anteriormente, formando uma cadeia de dados conhecida como blockchain. Todas as novas informações que seguem esse bloco recém-adicionado são compiladas em um bloco recém-formado que também será adicionado à cadeia uma vez preenchido e, quando preenchido, é gravado de forma irreversível e se torna parte dessa linha do tempo. Cada bloco na cadeia recebe um carimbo de hora exata quando é adicionado à cadeia. Você vê? O blockchain é uma Distributed Ledger Technology (DLT), onde esse banco de dados é distribuído entre vários nós de rede em vários locais, o que o torna descentralizado.

E quando se trata de seus potenciais impactos nas cadeias de suprimentos de Pharma, podemos listar vários como transparência (tudo é rastreado em tempo real), velocidade (você pode acessar as informações em tempo real e não esperar que os intermediários forneçam elas para você) , e compartilhamento de informações: eu realmente gosto da definição do analista da KPMG Arun Ghosh, que disse que o blockchain na indústria farmacêutica serve como um “livro da verdade” para compartilhar informações complexas com reguladores, gerentes de benefícios farmacêuticos, fabricantes contratados, médicos, pacientes, acadêmicos pesquisadores e colaboradores de P&D, entre outros.

Vejamos algumas das aplicações práticas: um primeiro exemplo vem da oportunidade de rastrear melhor os medicamentos e minimizar a incidência de medicamentos falsificados. Um artigo de 2021 de uma equipe de pesquisadores da Universidade Khalifa em Abu Dhabi intitulado "Uma abordagem baseada em Blockchain para a rastreabilidade de medicamentos na cadeia de suprimentos de saúde", aponta para o fato de que a maioria dos sistemas de rastreamento de medicamentos existentes são centralizados (através da FDA no EUA e reguladores em todo o mundo) levando a problemas de privacidade, transparência e autenticidade de dados na supply chain. Eles, então, apresentam uma abordagem baseada em blockchain Ethereum, alavancando contratos inteligentes e armazenamento off-chain descentralizado para rastreabilidade eficiente de produtos na cadeia de suprimentos de saúde: o contratos inteligentes garantem a proveniência dos dados e eliminam a necessidade de intermediários e fornecem um histórico de transações seguro e imutável para todas as partes interessadas. Ao mesmo tempo, pense nisso: os recalls de medicamentos são muito mais simples por meio da tecnologia Blockchain. O produto pode ser facilmente rastreado de volta ao fabricante e associado a um lote de produção, permitindo a identificação de outros produtos e para onde foram enviados.

Ao mesmo tempo, como mencionamos, a tecnologia blockchain pode ajudar as empresas farmacêuticas a aplicar "contratos inteligentes" e otimizar os custos relacionados às transações da cadeia de suprimentos. Um estudo de caso aqui vem da Amici Pharmaceuticals: em 27 de janeiro de 2022, a Chronicled, Inc., a empresa de tecnologia por trás da rede líder de blockchain farmacêutica MediLedger, e a Amici Pharmaceuticals anunciaram uma parceria para simplificar o alinhamento de preços e garantir a precisão do estorno na primeira vez no MediLedger Rede Blockchain. A Rede MediLedger alinha parceiros comerciais em tempo real em contratos de preços, listas de clientes elegíveis e dados de identidade de clientes, como identificadores HIN, DEA e 340B. Esses dados são então usados ​​pelo blockchain para impor automaticamente a precisão do estorno, eliminando a maioria dos erros e escalonamentos que criam esforço manual para os fornecedores.

Agora, quando se trata dos players de Big Pharma, eles não estão apenas sentados e assistindo, mas estão cada vez mais abertos à Web3. Cynthia A. Challener, Ph.D., diretora de conteúdo científico da Pharma's Almanac, mapeou algumas das principais iniciativas: Novartis usando tecnologia blockchain e IoT para identificar medicamentos falsificados e rastrear a temperatura com visibilidade em tempo real para todos os participantes da supply chain. A Merck obteve recentemente uma patente de blockchain para prevenir medicamentos falsificados, aumentando a segurança da cadeia de suprimentos. Em um esforço conjunto, Pfizer, Amgen e Sanofi estão investigando o uso da tecnologia blockchain para armazenar com segurança os dados de saúde do paciente para acelerar os ensaios clínicos e reduzir os custos de desenvolvimento de medicamentos. A startup Blockchain Exochain oferece uma maneira segura de armazenar e gerenciar dados de pacientes de ensaios clínicos que também permite que os pacientes controlem como os pesquisadores podem interagir com seus dados médicos. A Boehringer Ingelheim (Canadá) fez uma parceria com a IBM para testar a capacidade da plataforma blockchain desta última de “melhorar a confiança, transparência, segurança do paciente e empoderamento do paciente em ensaios clínicos”, melhorando o gerenciamento de processos e registros de ensaios clínicos.

Recentemente, a IBM anunciou que está trabalhando com KPMG, Merck e Walmart para desenvolver uma plataforma farmacêutica em blockchain que possa rastrear medicamentos à medida que se movem pela cadeia de suprimentos global. Existem vários outros projetos FDA DSCSA utilizando a tecnologia blockchain. Um dos mais proeminentes é o MediLedger, que tem mais de 20 membros, incluindo Pfizer, Amgen e Gilead. O objetivo é alavancar os recursos do blockchain para criar um sistema interoperável no qual várias partes, incluindo fabricantes, distribuidores atacadistas, hospitais e farmácias, possam registrar, verificar e transferir produtos farmacêuticos com absoluta confiança em sua autenticidade e procedência.

No geral, podemos prever que, por mais que o blockchain tenha revolucionado as finanças por meio de criptomoedas e finanças descentralizadas (DeFi), podemos prever uma revolução na forma como as cadeias de suprimentos são gerenciadas globalmente por meio do Blockchain - e não apenas na indústria farmacêutica!

2. Metaverso para Trials clínicos e foco no paciente

"Meta-o quê?": Tenho certeza de que essa foi sua reação ao recente anúncio de Mark Zuckerberg sobre o rebranding do Facebook para Meta. Pelo menos,essa foi a minha. Mas, curiosamente, agora todos falamos sobre o Metaverse graças a esse anúncio e, embora não seja uma ideia nova, só recentemente conseguimos entender melhor suas implicações para as empresas farmacêuticas, especialmente pela maneira como conduzem testes de medicamentos e obtêm melhores dados do paciente.

Mas vamos primeiro entender o que é o Metaverso: o termo nasceu da junção do prefixo grego "meta" (que significa além) e "universo", e fundamentalmente é um espaço compartilhado virtual e coletivo, criado pela convergência de recursos físicos virtualmente aprimorados realidade (representada pelos "digital twins", dos quais falaremos), e o espaço virtual que já permeia o mundo físico (em especial a Realidade Aumentada, também chamada de AR). Confuso?

Pense assim: hoje estamos basicamente online quando acessamos a Internet, mas com novos dispositivos, maior conectividade e tecnologias de ponta, estaremos online o tempo todo em mundos descentralizados, imersivos e persistentes.

Uma das grandes oportunidades que o Metaverso está oferecendo para a indústria farmacêutica é, em geral, de "se aproximar" do paciente - o que é algo com o que a indústria tem lutado tradicionalmente, vamos ser honestos.

A verdade é que, como Arghya Biswas, Global Trial Manager da Novartis, escreveu em um ótimo artigo do Linkedin que ele escreveu em fevereiro de 2022 com o título "O Metaverso vai revolucionar a saúde, incluindo ensaios clínicos, até 2030", a pandemia de Covid-19 "acelerou a implementação de Ensaios Clínicos Descentralizados (DCT) ou Ensaios Virtuais, onde os participantes do ensaio podem participar do conforto de sua casa ou visitar o hospital algumas vezes (no caso de ensaios híbridos). A indústria agora também começou a aceitar e incorporar mais opções digitais como eConsenting, ePRO, eSource, Electronic Health Records e dispositivos vestíveis em diferentes ensaios clínicos". Ele acrescentou que "pode ​​não ser errado supor que um dia os ensaios clínicos virtuais acontecerão dentro de um metaverso. Isso não apenas fornecerá uma interação real entre médicos, enfermeiros e pacientes, mas também a tecnologia blockchain adicionará outra camada de segurança aos dados do teste, dificultando a adulteração e melhorando assim a credibilidade dos dados".

A análise de Biswas é respaldada por uma pesquisa da McKinsey sobre o impacto da descentralização nos ensaios clínicos: normalmente, 70% dos participantes moram a mais de duas horas dos locais dos ensaios (dados da Sanofi), então a descentralização amplia o acesso aos ensaios para alcançar um número maior e potencialmente um grupo mais diversificado de pacientes. A descentralização também pode reduzir a carga de trabalho dos pesquisadores do estudo, uma vez que as atividades tradicionais do local (como administração de medicamentos, avaliações e verificação de dados) podem ser realizadas remotamente por outros ou pelos próprios participantes do estudo. possibilitado por uma infinidade de tecnologias e serviços em evolução: ferramentas como consentimento eletrônico, telemedicina, monitoramento remoto de pacientes e avaliações eletrônicas de resultados clínicos (eCOAs) e, claro, agora o Metaverse também permite que os investigadores mantenham links para os participantes do estudo sem em - visitas pessoais.

A indústria parece estar percebendo essa mudança: antes da pandemia, uma pesquisa da Industry Standard Research em dezembro de 2019 descobriu que so 38% das organizações farmacêuticas e de pesquisa por contrato (CROs) esperavam que os testes virtuais fossem um componente importante de seus portfólios e 48% esperava realizar um teste com a maioria das atividades realizadas nas casas dos participantes. Quando a McKinsey fez as mesmas perguntas um ano depois na Mesa Redonda de Operações Clínicas da McKinsey, as respostas foram 100% e 89%, respectivamente.

Mas como os trials de novas moléculas funcionariam no Metaverso? Para começar, quero que você pense em uma "cópia" virtual de si mesmo e de todos os seus dados de saúde em tempo real: essa cópia de si mesmo, que no metaverso é chamada de "gêmeo digital" (do qual falaremos sobre mais abaixo), seria basicamente uma representação de si mesmo com quem não apenas a indústria farmacêutica, mas também seu médico, pode interagir e monitorar a qualquer momento durante os ensaios clínicos. Uma espécie de telemedicina ao extremo, não é?

Gêmeos digitais dos participantes do trial seriam criados com dados de saúde de diferentes fontes, como registros médicos eletrônicos de pacientes e wearables que medem parâmetros físicos em tempo real (como, por exemplo, saturação de oxigênio, que está facilmente disponível através do oxímetro nos dispositivos mais recentes da Samsung), e eles replicariam como se comportariam e responderiam em situações específicas. Você pode acompanhar sua saúde, diagnosticar doenças, planejar tratamentos preventivos e, claro, monitorar suas reações a um novo medicamento que está sendo desenvolvido e testado.

A verdade é que precisamos de inovação urgente em ensaios clínicos, porque, como Ganes Kesari, cofundador e cientista-chefe de decisões da Gramener, coloca em um ótimo artigo da Forbes intitulado “Meet Your Digital Twin: The Coming Revolution In Drug Development”, os ensaios atuais de medicamentos tem 4 defeitos:

1. Eles não são uma representação precisa do mundo real;

2. Poucos estudos recrutam os pacientes necessários a tempo (os desafios de recrutamento atrasam quase 80% de todos os estudos);

3. Nem todo paciente é tratado pelo novo medicamento de um estudo (geralmente metade é tratado com placebo);

4. Nem todos os medicamentos experimentais funcionam com a segurança necessária.

Bem, os gêmeos digitais no Metaverse podem resolver tudo isso através de algumas de suas características: cobertura infinita (gêmeos digitais podem simular uma ampla variedade de características do paciente, fornecendo uma visão representativa do impacto de um medicamento em uma população mais ampla), velocidade (a IA pode simplificar o desenho do estudo fornecendo visibilidade da disponibilidade do paciente para uma variedade de critérios de inclusão e exclusão), previsibilidade (com gêmeos digitais prevendo a resposta do paciente, não haverá necessidade de placebos ou drogas fictícias, para que todos os pacientes em um estudo possam ter certeza de o novo tratamento) e, por último, mas não menos importante, a segurança (reduzindo o número de pacientes que precisam de testes no mundo real, os gêmeos digitais podem minimizar o impacto perigoso dos medicamentos em estágio inicial).

Mas, qual é a situação atual? A verdade é que ainda estamos nos primórdios da aplicação de gêmeos digitais às life sciences. Hoje, os pilotos usam gêmeos simples para modelar as funções moleculares e celulares do corpo humano, em vez de simular toda a resposta de um paciente em ensaios clínicos.

No mesmo artigo da Forbes, Charles Fisher, CEO da Unlearn.AI, uma startup que levantou mais de US$ 17 milhões para construir gêmeos digitais para testes, disse: “Ainda não estamos em um estágio em que podemos simular a bioquímica real de uma pessoa. Há muita biologia que ainda não entendemos e não há dados. Portanto, não estamos trabalhando para prever como os pacientes respondem ao novo tratamento". Mas o impacto pode ser enorme, como ele acrescentou: "Vejo o potencial de reduzir o tamanho dos ensaios clínicos com segurança e confiabilidade, digamos, em 25%, que pode ter um efeito multiplicador na pesquisa médica e nos pacientes. Isso permitirá que todas as empresas de biotecnologia e farmacêutica executem ensaios clínicos mais rapidamente e com menor custo".

Portanto, podemos concluir que assim como a telemedicina também será revolucionada pelo metaverso - mudando totalmente as interações médico/paciente -, podemos prever uma mudança de paradigma nos trials clínicos graças a tecnologias imersivas e descentralizadas como o Metaverso.

3. Gêmeos digitais para P&D e manufatura

Em 2019, Kevin Kelly, fundador da revista Wired, escreveu uma incrível matéria de capa para a revista chamada “Welcome to the Mirrorworld”, onde descrevia como a Realidade Aumentada desencadeará as próximas grandes plataformas de tecnologia. Ele escreveu: “Estamos construindo um mapa-múndi de 1 para 1 de alcance quase inimaginável. Quando concluída, nossa realidade física se fundirá com o universo digital.” Em outras palavras, prepare-se para conhecer seu gêmeo digital e o gêmeo digital de sua casa, seu país, seu escritório, e até do mundo.

“Gêmeo digital?”, você deve estar se perguntando, especialmente depois de ter lido sobre esse conceito anteriormente no artigo.

Bem, deixe-me apresentar um dos primeiros blocos de construção por trás do metaverso, ou seja, o conceito de “gêmeos digitais”. Um gêmeo digital é, de acordo com a definição da IBM, uma representação virtual de um objeto ou sistema, ou mesmo pessoa como vimos, que abrange seu ciclo de vida, é atualizado a partir de dados em tempo real e usa simulação, Machine Learning e raciocínio para ajudar na decisão do que fazer. Imagine uma grande empresa manufatureira tendo gêmeos digitais de seus equipamentos: por meio deles, um engenheiro de sua casa poderá resolver problemas em uma fábrica de outro continente através do Metaverso. As mesmas tecnologias permitirão reuniões de escritório muito mais produtivas do que as ferramentas de videoconferência bidimensionais atuais. Os aplicativos voltados para o cliente podem incluir a criação de gêmeos digitais no varejo, oferecendo experiências de atendimento ao cliente que não seriam possíveis no mundo físico, e até mesmo empresas de engenharia como a Siemens estão usando gêmeos digitais para simular o impacto de árvores caindo em suas antenas 5G. Incrível, certo?

E quando chegamos ao setor Pharma e olhamos para as potenciais implicações para a indústria, podemos usar gêmeos digitais tanto no prédio de produção, no laboratório, no próprio produto e até no próprio paciente: ou seja, eles tem inúmeras aplicações.

Mas, por enquanto, vamos nos concentrar primeiro em P&D: quando olhamos para P&D farmacêutico, problemas com custos e recursos geralmente dificultam os projetos de pesquisa, pois os pesquisadores não podem fazer tudo com as ferramentas que têm à sua disposição. Como resultado, quando os pesquisadores embarcam em um novo projeto de descoberta de moléculas, as probabilidades estão em grande parte contra eles. Aproximadamente 90% das pesquisas de novos medicamentos falham – uma quantia substancial, uma vez que a indústria farmacêutica global gastou quase US$ 200 bilhões em pesquisa e desenvolvimento em 2020. É aí que os gêmeos digitais podem ser um ativo útil em P&D. Enquanto os pesquisadores podem levar meses, até anos, de foco dedicado para classificar e analisar dados, os avanços na computação permitem que os gêmeos digitais possam executar vários cenários de teste simultaneamente. Além disso, a automação de testes permite que os médicos recriem e reproduzam rapidamente cenários de testes, geralmente conduzidos em ambientes altamente controlados, como vimos no capítulo anterior.

Mas o mais interessante é que os gêmeos digitais são uma ferramenta vital para ajudar engenheiros e operadores a entender não apenas o desempenho dos produtos, mas como eles funcionarão no futuro: a análise dos dados dos sensores conectados, combinados com outras fontes de informação , nos permite fazer essas previsões.

Um exemplo? As grandes empresas farmacêuticas usam software de dinâmica de fluidos computacional (CFD) para modelar momento, energia e transporte de massa em sistemas de engenharia e biológicos e, quando analisamos isso, o software CFD é um dos tipos mais populares de solução de gêmeos digitais.

Gêmeos digitais organizam o desenvolvimento de bioprocessos, sugerem projetos experimentais e gerenciam novos conhecimentos, e tudo isso reduz drasticamente os custos de desenvolvimento, alcançados pela combinação do conhecimento anterior da plataforma para prever resultados futuros do processo.

Quando se trata do uso de gêmeos digitais na fabricação de produtos farmacêuticos, o impacto também é enorme: para acelerar o tempo de lançamento no mercado, reduzir o desperdício de lotes e aumentar a qualidade e a confiabilidade na fabricação de vacinas, Atos, GlaxoSmithKline e Siemens se uniram para trazer "gêmeos digitais" para o processo de fabricação na indústria farmacêutica. Usando sensores em linha em cada etapa do processo, eles agora podem coletar dados para entender exatamente o que está acontecendo em tempo real e, combinando esses dados com modelos físicos, químicos e biológicos, eles construíram um gêmeo digital do processo farmacêutico: uma réplica ao vivo em sílica do processo físico que permite a otimização das operações e a simulação de mudanças, proporcionando novos insights para o desenvolvimento e controle total sobre o processo de fabricação farmacêutica.

Matt Harrison, chefe de ciências, inovação digital e estratégia de negócios da GSK Vaccines, disse no comunicado à imprensa: "Com gêmeos digitais, você pode fazer grandes quantidades de experimentos digitais e minimizar o número de experimentos reais que você faz". Experimentos baseados em gêmeos digitais também podem eliminar a necessidade de construir uma instalação de teste, o que pode levar anos.” Ele acrescentou: “Podemos executar vários experimentos – modelagem e simulação – em vez de ir a um laboratório”.

Quando olhamos para isso, os gêmeos digitais são realmente uma tecnologia que está pronta para revolucionar o mundo, e quando digo isso, quero dizer literalmente: NVIDIA, a líder em Inteligência Artificial,, está construindo um gêmeo digital da Terra, chamado Earth-2, para simular exatamente o impacto das mudanças climáticas. Incrível, não é?

4. Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data para Marketing e CRM

Gostaria que você imaginasse o seguinte cenário: você é o piloto de um avião e um dia, no meio do voo, um de seus motores entra em pane. Terrível, certo? Aconteceu de repente, e aparentemente nada seria capaz de prever isso.

Mas a verdade é que, sim, provavelmente seria possível visualizá-lo se o avião estivesse cheio de sensores que capturam dados em tempo real e, por meio de IA, seria capaz de antecipar uma parada do motor - por meio de correlações e simulações baseadas no Big Data que é coletado (praticamente como um Tesla é capaz de fazer, diferentemente da maioria dos carros).

Vê o poder do Big Data sendo processado pela Inteligência Artificial? Isso nos ajuda a prever mais e reagir cegamente menos. E considere que já vivemos em um mundo com muitos e muitos dados, onde mais de 90% dos dados gerados desde o início da humanidade foram gerados na última década, e onde hoje chegamos ao ponto de 97 Zettabytes de dados até o final de 2022 de acordo com Statista (que só para se ter uma ideia, um Zettabyte é um número com 12 zeros… são muitos dados!). 

Então, como Big Data e I.A. podem ajudar em Pharma? A verdade é que há uma infinidade de aplicações, especialmente após o Covid-19: uma pesquisa da Deloitte sobre o dimensionamento da adoção da IA ​​em toda a cadeia de valor de Pharma descobriu que o COVID-19 colocou em destaque a IA. Empresas usaram muito a IA para otimizar a seleção de locais para vacinas COVID-19 e gerenciar o impacto das interrupções em suas operações de desenvolvimento clínico. A Novartis, por exemplo, usou a IA para analisar dados sobre operações de teste armazenadas em data lakes para prever onde as interrupções (como falta de pessoal, atrasos nas inscrições) provavelmente ocorreriam e intervir cedo para reduzir seu impacto nos prazos dos testes. Além disso, o estudo "Medindo o retorno da inovação farmacêutica" de 2020 da Deloitte descobriu que investimentos em IA e digitalização de operações de teste permitiram que a maioria das 20 principais empresas (em termos de gastos com P&D) mantivessem testes importantes em andamento sem afetar os prazos de lançamento previstos.

A verdade é que as empresas farmacêuticas têm muitos dados, acumulados ao longo de anos de operação (especialmente dados internos, mas estamos vendo cada vez mais dados externos, como dados de pacientes): em P&D, por exemplo, descoberta digital e teste de moléculas com técnicas avançadas de modelagem e simulação serão comuns (como vimos no capítulo anterior). Por exemplo, a simulação fisiológica acelerará o desenvolvimento de produtos e a modelagem 3D de tecidos ajudará a avaliar a toxicidade potencial usando simulação de computador. Em ensaios clínicos, os fluxos de dados de sensores de ensaios clínicos in vivo capturados por wearables serão incluídos em registros de registro e dossiês de valor para fornecer uma indicação precoce da eficácia do mundo real.

A GSK deu um passo nessa direção em 2018 com um investimento de US$ 300 milhões na 23andMe para, entre outras coisas, ter acesso ao banco de dados de 5 milhões de pessoas que a startup possui. E sabemos que dados alimentam algoritmos de Machine Learning: a GSK também é uma das empresas que mais escala em Inteligência Artificial, com uma equipe de mais de 100 pessoas trabalhando em IA. Eli Lilly também tem trabalhado muito nesta área: ela é membro do MLDPS, o Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis Consortium, que é uma colaboração com o MIT para desenvolver software para automatizar a descoberta e síntese de pequenas moléculas.

Em marketing e vendas, o papel do Big Data também é fundamental para entender o comportamento de prescrição e os perfis de potenciais pacientes, possibilitando uma segmentação mais precisa de fornecedores e aumentando o número de prescrições feitas. Por exemplo, uma tecnologia de “pesquisa de pacientes” que explora registros médicos eletrônicos para identificar pacientes com doenças raras específicas permitirá que as forças de vendas e os contatos da ciência médica se concentrem em prestadores de serviços que cuidam de pacientes com probabilidade de ter essas doenças raras, embora ainda não tenham sido diagnosticadas. Um exemplo é o que a Novartis vem fazendo no Brasil com esclerose múltipla: eles colocaram códigos QR em clínicas de oftalmologia, para que os pacientes escaneiem e preencham um formulário com seus sintomas, o que pode ajudar a Novartis a prever muito melhor do que médicos individuais as chances de esclerose múltipla , através de um algoritmo de I.A. que usa os dados do paciente.

Mas cuidado: empresas de tecnologia como Apple, IBM e Qualcomm Technologies estão se esforçando muito na área da saúde e já estão gerando muitos dados: elas podem se envolver com pacientes por meio de aplicativos, dispositivos de saúde e fitness e comunidades online, por exemplo. Basta pensar na Apple, com o Health Kit no iPhone e no Apple Watch! E eles são capazes de coletar petabytes de dados dessas e de outras fontes, como registros médicos eletrônicos e pedidos de seguro, capturando informações valiosas.

Por exemplo, a plataforma IBM Watson Health – recentemente no centro de uma parceria com a Apple e sua plataforma de dados de sensores de saúde HealthKit – está usando análises avançadas e recursos de processamento de linguagem natural para apoiar decisões clínicas. A oportunidade está aí: quem primeiro entre as empresas farmacêuticas irá colaborar com esses players na construção de uma cultura analítica e de Big Data, ganhará uma importante vantagem competitiva. A Sanofi deu um passo nessa direção ao iniciar uma parceria em 2017 com a Evidation Health, empresa de “análise comportamental” que, por meio de sua plataforma Real Life Study, coleta dados sobre pacientes por meio de aplicativos em smartphones e wearables.

No geral, a transformação digital está permitindo que as empresas farmacêuticas gerem valor para o paciente além do medicamento, como fornecer tratamento personalizado e em tempo real por meio de sensores e serviços digitais. Muitos medicamentos irão fazer parte de um ecossistema digital que monitora constantemente as condições dos pacientes e fornece feedback em tempo real. O resultado disso? Maior eficácia, pois permite personalizar a terapia com base nas necessidades clínicas e de estilo de vida do paciente e permitirá o monitoramento remoto por profissionais de saúde. Já existem muitos sensores e dispositivos IoT no mercado que podem medir os sinais biofísicos do paciente: desde wearables como o Apple Watch, FitBit e similares, até chips sob a pele que também permitem a injeção de medicamentos onde mais necessário, para um que conheço bem pois eu trabalhei na L'Oréal: My Skin Track UV da La Roche-Posay – um sensor combinado com um aplicativo móvel que monitora a exposição da pele aos raios ultravioleta.

A consequência de tudo isso? Que os tratamentos sejam cada vez mais personalizados e mais precisos, de acordo com as necessidades de cada paciente. Ao acoplar a IoT ao Big Data, será possível prever como os pacientes reagirão aos tratamentos e até mesmo realizar ensaios clínicos de novos medicamentos mais rapidamente. Personalizar medicamentos seguindo a composição genética de um indivíduo faz parte da iniciativa de medicina de precisão (ou personalizada), e muito disso foi possível graças aos avanços na compreensão do microbioma humano, especialmente a maneira como a flora intestinal humana interage com os produtos farmacêuticos. Ou seja, no futuro não será importante apenas produzir o medicamento, mas será ainda mais importante fornecer aos pacientes e às pessoas soluções completas e customizadas para produtos e serviços de saúde. E a Inteligência Artificial e o Machine Learning estão exatamente aqui para isso.

5. NFTs para data sharing e proteção de IP

Quem não ouviu falar da palavra "NFT" ultimamente? Impossível não ter sido impactado por esse termo, que na maioria das vezes está relacionado à "arte digital" - e tenho certeza que você está pensando agora: "Andrea, o que isso tem a ver com Pharma?".

Bom, para começar temos que entender o que são NFTs, ou Non-fungible Tokens, para entender que suas aplicações vão muito além da arte e de jogos, e não são apenas a bolha especulativa que estamos vendo agora.

O que são NFTs, exatamente? NFTs podem ser pensados ​​como uma assinatura para ativos digitais, que dependem da tecnologia blockchain para provar a autenticidade por meio de um registro. Ao confirmar a autenticidade, os NFTs estabelecem a propriedade de ativos on-line únicos que podem variar de uma simples imagem pixelizada a um conjunto complexo de dados, impossibilitando a duplicação sem permissão (para esclarecer, isso significa que um conjunto de dados pode ser imitado, mas o original é sempre claramente identificável: por exemplo, você poderia ler o primeiro Tweet de Jack Dorsey no Twitter em toda a Internet, mas o original foi leiloado por US $ 2,9 milhões e é de propriedade do empresário de criptomoedas Sina Estavi). Identificar de onde os dados vêm e verificar sua validade é um pilar fundamental da indústria hoje, tornando provável que continue a ser um grande tópico de interesse no futuro.

Ao contrário da grande moda de NFTs como investimentos, as aplicações de NFTs em saúde e marketing farmacêutico não se destinam apenas a gerar lucro. Em vez disso, os NFTs serviriam como uma solução para verificação de serviços de saúde digitalizados, autenticação de credenciais e dados e proteção de propriedade intelectual (IP). Em seu nível mais básico, essa tecnologia pode ajudar a encurtar a jornada de assistência médica e eliminar o erro humano e, ao seu pico, pode melhorar a transparência no espaço para profissionais de saúde e pacientes.

Quais são algumas de suas aplicações? Como o belo artigo do PM360 chamado "Além dos investimentos da moda: três aplicações de NFTs no marketing de saúde e farmacêutico" descreve, um primeiro exemplo é o uso de NFTs para verificação de ofertas e serviços: veja, serviços de telemedicina e entrega de medicamentos estão em ascensão , e NFTs podem ser valiosos na verificação desses serviços entre transações virtuais e físicas. Por exemplo, pedidos de prescrição “tokenizados” e compras OTC podem ser definitivamente vinculados à sua escrita e fabricação iniciais, respectivamente, garantindo a qualidade até que os pedidos cheguem ao consumidor. Nesse cenário, o NFT seria associado ao produto físico e rastreado online, incluindo informações sobre recalls, substituições e datas de vencimento. Você se lembra do blockchain usado para ter transparência da cadeia de suprimentos farmacêutica? É exatamente isso.

Além disso, os NFTs podem ser usados ​​para a autenticação de credenciais e dados: a verdade é que as aplicações dos NFTs vão além do rastreamento de produtos para verificar credenciais de prestadores de serviços de saúde e registros de pacientes. Com essas credenciais, os NFTs podem ser usados ​​para validar históricos educacionais, desde diplomas e certificações institucionais como CRM. Quando emitidas diretamente pela organização, essas credenciais são insuscetíveis de manipulação, mantendo sua integridade independente de quaisquer registros físicos. Isso minimizará a possibilidade de profissionais fraudulentos e melhorará a segurança do paciente em todos os níveis da jornada de saúde.

Além disso, os registros do paciente também podem ser verificáveis ​​por NFTs, marcando um conjunto original de dados do paciente como autêntico e, potencialmente, permitindo que o paciente possua esse conjunto de dados. Como proprietários desses dados, os pacientes podem conceder acesso de terceiros para usar seus registros em consultórios de saúde, farmácias e outras instituições aplicáveis. Em última análise, isso minimizaria o erro humano entre as transferências de consultório, melhorando a eficiência do tratamento do paciente, e também minimizaria o tempo de transferência, acelerando a jornada de tratamento no processo.

Ao mesmo tempo, em marketing e P&D farmacêuticos, os NFTs podem proteger a propriedade intelectual de maneira semelhante à proteção dos dados dos pacientes: para os profissionais de marketing que desenvolvem soluções exclusivas, ativos e materiais podem ser tokenizados e sujeitos à transferência de propriedade conforme necessário. Da mesma forma, programas e algoritmos personalizados podem ser tokenizados para evitar cópia e manipulação.

As plataformas de recrutamento online com vários pontos de dados, como aquelas que exigem registros individuais, podem até ser tokenizadas, garantindo que o conjunto de dados seja preciso e verificável em todas as iniciativas de marketing. Além de melhorar a segurança dos dados, essa aplicação de NFTs ao marketing também pode aumentar o valor de soluções exclusivas entre os concorrentes.

Você vê? Quando olhamos para as NFTs, não devemos considerá-las apenas peças de arte digital super caras, mas também um divisor de águas na proteção de dados e IP nas indústrias farmacêutica e de saúde.

6. DAOs e descentralização para colaboração em Pharma

Você sabe como funciona uma cooperativa? Falo muito para cooperativas no Brasil, especialmente nos setores financeiro e agro, e sempre me surpreendi com a forma como elas conseguem ser mais centradas no cliente e colaborativas, por causa de sua estrutura de "propriedade" - que, para explicar o mais brevemente possível, é basicamente um modelo em que a organização é "propriedade" de seus clientes.

Isso definitivamente torna a prestação de contas muito mais importante, torna a divisão de lucros mais igualitária e, como mencionei anteriormente, torna a organização mais focada no cliente (já que os cooperados, ou seja, os clientes-proprietários, tomam decisões sobre a estratégia cooperativa durante suas assembleias) .

E enquanto o cooperativismo tradicional nasceu em 1844 na Inglaterra, agora vemos uma nova forma de cooperativismo em ascensão através da Web3: aquela trazida pelas DAOs, ou Organizações Autônomas Descentralizadas.

O que são DAOs, para começar? Um DAO é um novo tipo de estrutura organizacional, construída com tecnologia blockchain, que é frequentemente descrita como uma espécie de cooperação criptográfica. Em sua forma mais pura, os DAOs são grupos que se formam para um propósito comum, como investir em startups, gerenciar uma stablecoin ou comprar um monte de NFTs. A ConsenSys, uma organização blockchain, define DAOs como “órgãos governamentais que supervisionam a alocação de recursos vinculados aos projetos aos quais estão associados e também têm a tarefa de garantir o sucesso a longo prazo do projeto que apoiam”. Uma vez formado, um DAO é gerenciado por seus membros, geralmente por meio do uso de tokens de criptografia. Esses tokens geralmente vêm com certos direitos, como a capacidade de gerenciar um patrimônio comum ou votar em determinadas decisões.

E como os DAOs podem causar impacto na indústria farmacêutica? Bem, um de seus usos pode ser útil para colaborar em torno de IP e permite um melhor licenciamento e descoberta por meio da colaboração em pesquisa.

Veja este exemplo: recentemente, a Molecule AG, que se descreve como um “mercado de biotecnologia IP Web3”, anunciou uma parceria com o fundo de capital de risco Apollo Health Ventures e VitaDAO, uma organização autônoma descentralizada que financia start-ups em estágio inicial de P&D na área de longevidade. O objetivo da parceria é colaborar no financiamento e na construção do ecossistema de biotecnologia da longevidade, pois a Molecule acredita que as ineficiências na pesquisa e desenvolvimento biofarmacêutico da longevidade e na transferência de tecnologia universitária podem ser abordadas usando as ferramentas do mercado da Web3. Isso inclui novos tipos de classe de ativos líquidos, como o IP-NFT, um tipo de token não fungível pioneiro da Molecule do qual detém propriedade intelectual.

Novas formas de governança por meio de DAOs, como VitaDAO, e avaliação de IP, como IP-NFTs, movem a propriedade intelectual em estágio inicial para a Web3 para permitir maior liquidez, descoberta e complexidade legal reduzida por meio da padronização dos termos de licenciamento.

Ao mesmo tempo, a colaboração na indústria farmacêutica pode ser impulsionada não apenas por meio de DAOs, mas também por meio de bancos de dados médicos descentralizados: a startup britânica Innovative Bioresearch permite pesquisas médicas descentralizadas para HIV, câncer e COVID. O token da startup, INNBC, combina finanças descentralizadas (DeFi) e ciência para apoiar a pesquisa biomédica e o desenvolvimento de aplicativos descentralizados (dApp). Ao contrário da atitude convencional de DeFi, a startup permite que os usuários façam mineração de moedas enquanto contribuem com medicamentos e terapias. Seu aplicativo de banco de dados descentralizado permite que pesquisadores médicos compartilhem dados sobre blockchain, garantindo segurança e prova de origem. Desta forma, a Innovative Bioresearch facilita o desenvolvimento de medicamentos e previne o roubo de propriedade intelectual (PI).

Além disso, a startup holandesa Triall desenvolve software integrado a blockchain para pesquisa clínica descentralizada. Ele combina tecnologias blockchain e identidade auto-soberana (SSI) para proteger dados de pesquisa clínica. Ao contrário dos sistemas eletrônicos existentes que carecem de transparência e integridade de dados, ela permite auditorias de dados clínicos e armazenamento imutável. Por exemplo, o aplicativo de gerenciamento de documentos clínicos da Triall, Verial eTMF, armazena dados no blockchain e garante sua integridade e autenticidade. Da mesma forma, suas soluções permitem que empresas farmacêuticas, pesquisadores contratados, hospitais e pacientes colaborem de maneira mais transparente e acelerem o desenvolvimento de medicamentos.