A descoberta e o desenvolvimento de novos medicamentos enfrentam hoje desafios significativos em termos de tempo, custo e complexidade científica, num contexto em que a quantidade de dados biológicos e químicos cresce de forma exponencial. A inteligência artificial (IA) surge como um aliado estratégico capaz de transformar este processo, desde a identificação de alvos terapêuticos, integrando dados ómicos e de redes biológicas, até à geração de novas moléculas com perfis de eficácia e segurança otimizados. Nesta conferência foram apresentadas análises e reflexões sobre como os métodos de aprendizagem automática e modelos generativos podem acelerar as fases iniciais da investigação farmacêutica, permitindo explorar espaços químicos vastos, priorizar compostos promissores e apoiar decisões informadas antes dos ensaios laboratoriais e clínicos. Foram ainda apresentados exemplos de trabalho desenvolvido na Universidade de Coimbra, que ilustram o potencial da IA na aproximação entre a investigação computacional e a prática farmacêutica, e que abrem caminho a abordagens terapêuticas mais personalizadas e eficientes.
