Ex-executiva da OpenAI cria biobanco de IA para dividir doenças crônicas em subtipos

Fidji Simo, ex-número dois de Sam Altman na OpenAI, fundou a ChronicleBio para cruzar dados biológicos em larga escala e separar POTS, covid longa e fadiga crônica em subtipos mais precisos. O trabalho ainda não chega ao consultório, mas pode mudar como ensaios clínicos são desenhados e interpretados.

Fidji Simo deixou a cadeira de número dois de Sam Altman na OpenAI em julho de 2025, depois de meses tentando conciliar a rotina da empresa com uma síndrome de taquicardia postural ortostática (POTS) diagnosticada em 2019. A condição faz o coração disparar e a pressão cair quando a pessoa fica em pé ou mesmo sentada por mais de cinco ou dez minutos.

Segundo reportagem da Forbes Brasil, ela segue como consultora da OpenAI, mas o foco virou outro: uma startup chamada ChronicleBio, fundada em março de 2025 ao lado de Rohit Gupta e Rishi Reddy, para tentar decifrar a biologia por trás de doenças crônicas que hoje não têm explicação clara.

Para quem atende paciente com POTS, covid longa ou encefalomielite miálgica (a fadiga crônica conhecida como ME/CFS), a notícia não é de um exame novo para pedir amanhã. É sobre um movimento de fundo que pode, em alguns anos, mudar como esses diagnósticos são definidos e como ensaios clínicos selecionam quem vai receber qual tratamento.

Por que o mesmo rótulo esconde pacientes muito diferentes

O argumento central da ChronicleBio é simples de enunciar e difícil de resolver: POTS, covid longa e ME/CFS provavelmente não são uma doença cada uma, mas um conjunto de condições diferentes que acabaram recebendo o mesmo nome por falta de ferramentas melhores de distinção. Isso é familiar para qualquer médico que já recebeu um paciente com sintomas difusos, exames normais e nenhuma explicação satisfatória para oferecer.

Acreditamos que essas condições são nomes que os médicos deram a conjuntos de sintomas e que existe muita heterogeneidade entre os pacientes. Se uma doença for, na verdade, dez doenças diferentes, fica muito mais difícil desenvolver um medicamento.

Fidji Simo, cofundadora da ChronicleBio

Rishi Reddy, cofundador e presidente do conselho da empresa, descreve o mesmo problema do lado de quem tenta explicar o paciente ao sistema de saúde: "Hoje, os pacientes chegam aos consultórios com sintomas que parecem absurdos, e os médicos não sabem o que fazer com eles." Ele e Gupta, o CEO, também convivem com doenças crônicas na família, o que empurrou o projeto para além do interesse comercial.

O que a empresa está medindo, e por que não é um exame de sangue comum

A ChronicleBio coleta amostras de sangue de pacientes nos Estados Unidos e na Índia, inclusive com unidades móveis para quem está acamado e não consegue ir a uma clínica. Até agora, segundo a Forbes, a empresa reuniu quase 200 terabytes de dados a partir de mais de mil pacientes, quase 9.800 tubos de sangue e 40 mil frascos de amostras armazenados em biobanco.

Desse material saem mais de 1 bilhão de pontos de dados, incluindo 2 mil metabólitos (moléculas produzidas na digestão e no reparo celular) e mil proteínas. É um nível de detalhe biológico que nenhum painel de exame de rotina oferece, e que só virou viável em escala por causa do custo de sequenciamento caído e da capacidade de inteligência artificial para achar padrão em volume de dado que nenhuma equipe humana processaria sozinha.

O resultado prático até aqui: a empresa diz ter identificado 13 subtipos diferentes entre essas doenças crônicas, cinco deles só dentro da ME/CFS. Gupta é direto sobre o risco de vender isso como milagre: "Queremos fazer um trabalho preciso, e não apenas usar palavras da moda como medicina de precisão e terapias personalizadas. A última coisa de que um paciente precisa é que nos lancemos agressivamente atrás dessas soluções sem selecionar o paciente certo."

Um ensaio que fracassou explica por que subtipo importa na prática

O caso mais instrutivo para quem acompanha paciente em pesquisa clínica vem de antes da ChronicleBio, do Metrodora Institute, clínica que Simo cofundou em 2023 e cujos ativos de pesquisa foram incorporados pela nova empresa antes de fechar, em junho de 2025. Pacientes da Metrodora participaram de um ensaio com Vyvgart, medicamento já aprovado para miastenia gravis, testado em pessoas com POTS associada a covid longa.

Para alguns participantes, o efeito foi descrito como transformador. Mas em junho de 2024 a farmacêutica Argenx encerrou o estudo, alegando que não houve melhora clinicamente significativa frente ao placebo no grupo todo. Cinquenta e três participantes publicaram carta aberta no site The Sick Times, em outubro de 2025, pedindo que o estudo fosse refeito com outro desenho.

Simo usa esse episódio para ilustrar o problema estrutural: "Para um subgrupo de pessoas, o efeito foi quase mágico, mas o ensaio clínico ainda assim fracassou. Isso acontece com frequência. O ensaio falha, mas o tratamento poderia ter ajudado 20% dos pacientes." Um estudo de 2019 citado na reportagem estima que 30% dos medicamentos falham na fase 2 por falta de eficácia suficiente na população testada, não necessariamente por não funcionarem para ninguém.

Para o médico que interpreta um "ensaio negativo" ao explicar para o paciente por que um tratamento não está disponível, essa é a leitura que vale levar: resultado negativo em média populacional não significa resultado nulo para todo subgrupo. É o mesmo raciocínio que já mudou a oncologia na última década, quando o tratamento passou a ser guiado por biomarcador específico do tumor em vez de apenas pela localização dele no corpo.

O que já está na mesa do consultório, e o que ainda é promessa

Vale separar duas coisas que a reportagem mistura e que fazem diferença prática. A ChronicleBio é pesquisa em estágio inicial, sem produto, exame ou classificação validada que um médico possa pedir ou usar hoje para decidir conduta. A empresa captou US$ 20 milhões em rodada semente, com investidores como Breyer Capital e Patrick Collison, da Stripe, e planeja os primeiros ensaios clínicos para ME/CFS ainda em 2025, com novos estudos previstos para 2026.

Já existe, em paralelo, inteligência artificial clínica em uso real no consultório americano. A reportagem cita a OpenEvidence, ferramenta adotada por boa parte dos médicos nos Estados Unidos para apoio a decisão clínica, que também está buscando levar medicamentos para cânceres raros a ensaios, usando dados genéticos do Memorial Sloan Kettering. É esse tipo de ferramenta, já disponível, que pode ser delegado hoje: busca de literatura, sugestão de diagnóstico diferencial, triagem de elegibilidade para estudo clínico.

O que não dá para delegar, nem para a ChronicleBio nem para qualquer ferramenta de IA atual, é o diagnóstico de um paciente com POTS, covid longa ou fadiga crônica diante de você. Essas classificações continuam sendo as melhores disponíveis até que os subtipos propostos sejam validados em estudo revisado por pares e, de preferência, replicados fora da própria empresa que os descobriu.

Dado biológico sensível em escala pede atenção redobrada

Um biobanco com amostra de sangue, perfil metabólico e proteico de mais de mil pacientes é, por definição, um repositório de dado de saúde extremamente sensível, o tipo de informação que no Brasil recebe tratamento reforçado pela Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) justamente por poder revelar condição genética, reprodutiva e de predisposição a doença.

Nada na reportagem indica irregularidade na coleta americana e indiana, mas o modelo chama atenção para um ponto que já vale para qualquer médico brasileiro que hoje orienta paciente a participar de biobanco ou estudo genético: checar se o consentimento é específico, se há previsão clara de uso futuro do material e se a instituição tem plano de resposta para vazamento.

O Conselho Federal de Medicina já deixa claro, nas normas sobre telemedicina e uso de tecnologia no atendimento, que a responsabilidade pela decisão clínica é sempre do médico, nunca de um algoritmo ou de uma classificação ainda em teste. Isso vale tanto para apoio diagnóstico de IA quanto para resultado preliminar de pesquisa como os subtipos da ChronicleBio: promissor, mas ainda não é base para mudar conduta isoladamente.

O que acompanhar daqui para frente

O sinal mais concreto para guardar é o calendário dado por Gupta: primeiros ensaios clínicos para ME/CFS ainda em 2025, com novos estudos no início de 2026. Se os 13 subtipos resistirem a replicação e começarem a aparecer como critério de inclusão em protocolos de pesquisa, isso é o momento em que a discussão sai do papel e passa a afetar para quem encaminhar paciente, e com que expectativa.

Até lá, o ganho real para quem atende hoje é de enquadramento: entender que um paciente com sintoma difuso e exame normal pode estar dentro de um subtipo ainda sem nome, e que "não achamos nada" nem sempre significa "não há nada para achar".

Fonte: Forbes Brasil