Eric Nguyen, ex-estudante de engenharia e pesquisador em Stanford, acaba de tirar a Radical Numerics do modo furtivo com um aporte de US$ 50 milhões. A rodada seed, liderada pela Emergence Capital, conta com a participação de investidores como Obvious Ventures e Triatomic Capital, além do apoio de figuras como Patrick Collison, CEO da Stripe. A empresa nasce com a ambição de ensinar a inteligência artificial a ler, escrever e raciocinar na linguagem fundamental dos sistemas vivos, tratando o DNA, RNA e proteínas como um todo integrado.
A equipe de fundadores — composta por Nguyen, Michael Poli, Stefano Massaroli e Armin Thomas — é responsável por criar o campo da genômica generativa. Com passagens pela Liquid AI, o grupo desenvolveu os modelos Evo e Evo 2, capazes de gerar DNA em larga escala após treinamento com genomas de mais de 100 mil espécies. A decisão de fundar a startup veio após a demonstração de que a tecnologia poderia projetar vírus funcionais, um marco acadêmico que, segundo Nguyen, revelou a necessidade de uma aplicação prática e controlada da tecnologia.
A mudança de paradigma na biologia computacional
O mercado de descoberta de fármacos via IA deve alcançar US$ 25 bilhões até 2035, mas a Radical Numerics identifica uma falha estrutural na abordagem atual. Enquanto competidores como Isomorphic Labs e Inceptive focam em modalidades únicas — proteínas ou RNA, respectivamente —, a startup defende que o gargalo da indústria não é a criação da droga, mas a compreensão de seu comportamento em sistemas biológicos complexos.
A aposta da companhia é que o futuro da biotecnologia reside na visão sistêmica. Ao treinar modelos que interpretam múltiplos componentes moleculares simultaneamente, a empresa pretende oferecer uma plataforma capaz de prever interações que modelos limitados a um único tipo de molécula ignoram. Esse movimento busca transformar a biologia de uma ciência baseada em tentativa e erro para uma disciplina de engenharia preditiva.
Mecanismos de monetização e parcerias estratégicas
O modelo de negócios da Radical Numerics ainda está em fase de maturação, equilibrando licenciamento de APIs, desenvolvimento de modelos proprietários para parceiros farmacêuticos e pagamentos por marcos de desenvolvimento. Nguyen é cético quanto a fórmulas prontas, admitindo que o setor ainda não encontrou o padrão ideal de comercialização para a IA aplicada às ciências da vida.
Atualmente, a empresa já opera com duas frentes comerciais distintas. A primeira foca em diagnósticos precoces de câncer pancreático e outros tumores, enquanto a segunda, em parceria com um laboratório nacional, dedica-se à detecção e caracterização de patógenos. A diversificação entre saúde humana e defesa biológica reflete a necessidade de aplicar a tecnologia em cenários de alto impacto, onde a velocidade e a precisão da IA podem gerar valor imediato.
Tensões éticas e a corrida pela defesa biológica
A capacidade de gerar genomas artificiais carrega um risco inerente, reconhecido pela própria equipe: o mesmo modelo que acelera diagnósticos pode reduzir barreiras para a criação de armas biológicas. Consciente dessa dualidade, a Radical Numerics adotou uma postura cautelosa. Modelos futuros não terão código aberto automático, e a empresa trouxe Andrew Weber, ex-secretário adjunto de defesa dos EUA, como conselheiro para orientar a estratégia de segurança.
A colaboração com laboratórios nacionais para detectar patógenos gerados por IA é uma tentativa de equilibrar a balança. Para os reguladores e a comunidade científica, o desafio será acompanhar a velocidade de inovação da startup sem sufocar o avanço em diagnósticos vitais. A empresa se posiciona, portanto, não apenas como uma desenvolvedora de fármacos, mas como uma sentinela tecnológica em um campo onde a fronteira entre cura e ameaça é cada vez mais tênue.
Perspectivas para o futuro da genômica
Cerca de 98% do genoma humano permanece um território inexplorado pela ciência contemporânea. A Radical Numerics acredita que a mesma tecnologia capaz de decodificar esses mistérios servirá como escudo contra eventuais explorações maliciosas. A eficácia dessa estratégia, contudo, dependerá da capacidade da empresa em escalar seus modelos sem comprometer a segurança.
O sucesso da companhia servirá como um termômetro para o setor de biotecnologia nos próximos anos. Resta saber se o modelo multimodal será o padrão dominante ou se a especialização continuará sendo o caminho mais curto para a aprovação de novos tratamentos pelas agências reguladoras.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Fortune
