Investigador da OpenAI Sai para Criar Startup de Descoberta de Medicamentos com IA, Buscando $200M em Avaliação de $2B

Miles Wang, que estudou como a IA pode acelerar a ciência, está supostamente deixando a OpenAI para iniciar uma empresa focada em encontrar novos medicamentos mais rapidamente.

AI2Day Newsdesk· 3 min read
A top-down flat-lay view of a laboratory bench covered with glass vials, molecular model kits, and a glowing tablet screen displaying abstract network diagrams
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Pontos principais

  • Miles Wang, investigador da OpenAI, está a sair para lançar uma startup de descoberta de medicamentos, de acordo com quatro fontes com conhecimento dos seus planos.
  • A startup está em negociações para angariar aproximadamente $200 milhões numa avaliação de $2 mil milhões, embora Wang tenha contestado essas cifras específicas.
  • A empresa de capital de risco Lightspeed está supostamente em discussões para liderar a ronda de financiamento.
  • A empresa pode focar-se em encontrar novos usos para medicamentos que já existem ou que falharam em ensaios clínicos anteriores, segundo duas fontes.
  • Wang juntou-se à OpenAI em 2024 depois de sair de Harvard, onde estudava ciência da computação.

Miles Wang juntou-se à OpenAI em 2024 diretamente vindo de Harvard, onde tinha sido um estudante de licenciatura a estudar ciência da computação. Nos últimos dois anos, co-autorizou investigação sobre como modelos de IA, a tecnologia por trás de ferramentas como ChatGPT, podem acelerar a descoberta científica. Agora, primeiro reportado pelo TechCrunch AI, está a sair de porta aberta para construir algo seu.

Wang está em negociações para angariar aproximadamente $200 milhões numa avaliação de $2 mil milhões para uma nova startup focada na descoberta de medicamentos orientada por IA. A empresa de capital de risco Lightspeed está supostamente em discussões para liderar a ronda. Wang contestou as cifras de financiamento reportadas e a descrição da empresa, mas não forneceu correções. Lightspeed não comentou. As negociações estão em curso e os detalhes podem mudar.

Vários outros investigadores da OpenAI deverão juntar-se ao novo empreendimento.

A startup pode focar-se num canto específico e prático do desenvolvimento de medicamentos: encontrar novos usos para medicamentos que já existem ou que falharam em ensaios clínicos anteriores. Esta abordagem é importante porque medicamentos já aprovados pela FDA, a Agência Federal Americana de Medicamentos que supervisiona a segurança dos medicamentos, já passaram testes de segurança. Saltar esta fase pode cortar anos do caminho até aos pacientes e à receita.

Para pessoas comuns, isso pode eventualmente significar acesso mais rápido a tratamentos, particularmente para condições onde os pipelines de medicamentos são escassos.

As discussões de angariação de fundos ocorrem num momento lotado e bem financiado para o setor. Chai Discovery, uma startup que usa IA para prever como as moléculas interagem para que os investigadores possam identificar novos candidatos a medicamentos, anunciou na terça-feira que angariou $400 milhões numa avaliação de $3,8 mil milhões. O seu co-fundador Josh Meier também passou pela OpenAI. Separadamente, Isomorphic Labs, que saiu de Google DeepMind, o braço de investigação em IA da Alphabet, angariou uma ronda de financiamento da Série B de $2,1 mil milhões em maio de 2026.

Os investidores estão claramente dispostos a apostar somas grandes que a IA pode genuinamente encurtar o processo de descoberta de medicamentos, que tradicionalmente leva mais de uma década e custa mil milhões de dólares.

O que isto significa para os pacientes?

Nada muda na farmácia amanhã. A descoberta de medicamentos, mesmo com a IA a acelerar a investigação inicial, ainda requer anos de ensaios clínicos antes que qualquer novo tratamento chegue às pessoas. O que as ferramentas de IA podem fazer é reduzir a lista de candidatos promissores mais rapidamente, reduzindo o tempo e o custo que os investigadores gastam em becos sem saída. Se a abordagem funcionar em larga escala, pacientes com condições raras ou negligenciadas poderiam ver mais opções chegar mais cedo do que o sistema atual permite.

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