Quando a pergunta é: “A sociedade mundial está mais preparada para outra pandemia como a de 2020?” A resposta clara é: Não. Mas se a questão é: “A ciência e a tecnologia médica estão mais preparadas e habilitadas a tratar epidemias, comparando a 5 anos atrás?” A resposta absoluta é: extraordinariamente mais preparadas. Se as lideranças humanas em 2025 continuam tão medíocres quanto em 2020, seu poder clínico-científico não tem comparação: saltamos 50 anos em 5.

O poder de deturpar a informação e explorar o negacionismo vacinal hoje é tão real quanto há 5 anos. A disposição de colaboração global parece ainda mais escassa. Humanos continuam patéticos. Basta ver a sustentabilidade ambiental: a timidez de resultados da COP-30 evidencia a fragilidade civilizatória desta primeira metade do século. Quanto mais ciência temos, mais ignorância política acumulamos. Sempre haverá um Pinker para negar qualquer pessimismo quanto aos avanços em equidade social. A isso denominamos relativismo temporal, uma espécie de otimismo retrospectivo: “bem, mas no século XIX era pior…”

Os fatos atuais contradizem. A nação mais rica do mundo destila verticalização por todos os lados e ergue barreiras quanto à pesquisa de vacinas mRNA. A segunda mais rica é um misto de tergiversação e mistério. Tente um contato pessoal (não- digital) com qualquer empresa chinesa e aterrize novamente no século XX…

Imagine rebobinar 2020 e apertar play em 2025. Se a pandemia irrompesse hoje, considerando o estágio atual das plataformas de IA, bioinformática e automação laboratorial, o cenário epidemiológico seria drasticamente diferente, principalmente quanto à velocidade da resposta científica. Embora a biologia humana (tempo que o corpo leva para reagir) e a burocracia humana (tempo que suas lideranças demoram a convergir) não mudem na mesma velocidade, a fase “descoberta-&-design imunoterápico” (outrora um romance de inverno) virou haicai, acelerando de meses para dias, quiçá horas. Em 2020, o genoma do SARS-CoV-2 foi decifrado em semanas, mas a proteína Spike só apareceu no microscópio depois de muito nitrogênio líquido e paciência criogênica. Hoje, algoritmos de LLM não leem a Spike: eles a antecipam, esboçam maquetes em 3-D e simulam sua dança com o receptor ACE2. Mais que isso: sugerem proteínas sintéticas mais estáveis e vacinas pan-coronavírus capazes de prever mutações que o próprio vírus ainda ignora.

Hoje, ferramentas como o AlphaFold 3 (Google DeepMind) e o ESM Fold (Meta) são capazes de prever a estrutura 3D de qualquer proteína viral em minutos, com precisão atômica. Se soubéssemos em 2020 o que sabemos hoje, não apenas entenderíamos a forma do vírus, mas também como ele infecta e quais variantes são perigosas quase que instantaneamente.

A fase de pesquisa vacinal levaria poucas horas, embora o gargalo continuasse sendo os ensaios clínicos (testes em humanos), que levam meses. No entanto, a Cognição Artificial ajudaria a recrutar pacientes mais rápido e analisar dados em tempo real, talvez encurtando a aprovação de 11 meses para algo em torno de 6 a 8 meses. A ‘descoberta de antivirais’ seria a maior diferença. Em 2020, perdemos tempo testando drogas antigas (Hidroxicloroquina, Ivermectina, Remdesivir) com resultados incertos. Hoje, máquinas de inteligência epidemiológica podem testar bilhões de moléculas existentes (contra a estrutura do vírus) em dias (simulações computacionais). Teríamos identificado candidatos reais a antivirais nas primeiras semanas (‘triagem virtual massiva’). É muito provável que tivéssemos um ‘tratamento antiviral eficaz’ disponível quase ao mesmo tempo (ou até antes) das vacinas, reduzindo drasticamente a mortalidade hospitalar.

Por outro lado, a vigilância e o diagnóstico são hoje muito mais efetivos, como, por exemplo, a (1) Detecção por Som, que já opera com aplicativos (smartphone) baseados em LLMs. Eles são capazes de detectar o Covid-19 com alta precisão no som da tosse do usuário, permitindo triagem em massa sem necessidade de kits físicos (que faltaram em 2020). Da mesma forma, as (2) Análises por Imagem se exponenciaram, diferenciando instantaneamente uma pneumonia-Covid de outras pneumonias (redução no tempo de triagem e na lotação dos Pronto-Atendimentos). Sem falar na (3) Vigilância Preditiva, como o sistema BlueDot já fazia em 2020, só que agora utilizando LLMs que analisam em segundos redes sociais e relatórios médicos globais.

Ou seja, nosso smartphone já escuta o timbre rouco que denuncia o vírus; o algoritmo radiologista ‘pinta de vermelho’ a pneumonia-Covid (antes do laudo chegar); e um radar lexical fareja a “pneumonia estranha” nas redes, antes mesmo que o hospital comece a lotar. Resultado: ao contrário de ‘Manaus-2020’, o oxigênio chega antes da falta de ar.

A ciência que temos hoje teria resolvido aquele ‘quebra-cabeça viral’ de 2020 quase instantaneamente. Não teríamos passado meses “no escuro” tentando entender como a doença funciona. Disporíamos de medicamentos mais cedo, vacinas melhores (% protetivo) e menos informação duvidosa circulando pelas mídias especializadas. Estudos recentes, como o “Early detection of emerging SARS-CoV-2 Variants from wastewater through genome sequencing and machine learning”, publicado este ano pela University of Nevada, mostram que a IA consegue identificar com precisão assinaturas de variantes virais em misturas complexas de esgoto, permitindo intervenções antes do surto explodir. Trata-se do chamado Wastewater Intelligence (“inteligência de águas residuais”), que em 2020 era só tese de mestrado, mas hoje já está disponível para redes integradas de esgoto (desde que a cidade, claro, tenha um gestor lúcido e determinado, alguém que perceba que rastrear vírus em esgoto vale tanto quanto monitorar a qualidade do ar).

Boston, por exemplo, joga xadrez com os patógenos. Desde março de 2020, a Massachusetts Water Resources Authority (MWRA) e a prefeitura local coletam amostras diárias na estação Deer Island. O painel de 10 de janeiro de 2025 mostrou uma média de ‘1.206 cópias de RNA SARS-CoV-2 por mililitro’, com tendência estável e oscilação de apenas 6% (relatório da MWRA confirma que picos virais no esgoto antecipam em 1 a 3 semanas o salto de internações e casos clínicos). Em Amsterdã, a Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM), Rede Nacional Holandesa, analisa semanalmente amostras em cerca de 40% de suas Estações Residuais (133 estações). Foi exatamente esse sistema que, em 2021, detectou a variante Ômicron no esgoto do aeroporto de Schiphol, antes de seu espalhamento comunitário. A proposta é simples: quem pesquisa o esgoto lê o futuro; quem tampa o nariz para ele recicla velhas (e tristes) recordações.

Hans Henri P. Kluge, Diretor Regional da OMS na Europa, em seu speech na reunião de alto nível realizada em Copenhagen (novembro de 2025), levantou a importância das tecnologias de IA para a proteção humana: “Gostaria que todos vocês imaginassem um mundo, daqui a menos de 10 anos, onde uma mãe em uma aldeia rural possa receber um diagnóstico instantâneo em seu celular, graças a uma IA que fala sua língua e conhece seu histórico médico; onde uma enfermeira em uma pequena clínica pode acessar as mesmas ferramentas de ponta que os principais hospitais de Paris ou Estocolmo; onde cada profissional de saúde, do voluntário comunitário ao cirurgião especialista, tenha um assistente de IA que nunca se cansa, nunca se esquece e os ajuda a concentrar esforços onde realmente importa”. Kluge não estava falando para turistas ou médicos de família, mas para as principais lideranças clínico-assistenciais de 53 estados-membros da Comunidade Europeia. Seu discurso tinha o tom de uma citação helênica: “Não culpe os pés por não conseguir subir em árvores”.

Em 26 de janeiro de 2025, havia mais de 777 milhões de casos confirmados de Covid-19, com mais de 7,7 milhões de óbitos em todo o mundo, classificando a pandemia-2020 como a quinta mais mortal da história. Embora ela seja hoje um “problema de saúde estabelecido e contínuo, que não constitui mais uma emergência de saúde pública”, a pandemia catalisou uma crise médico-assistencial global sem precedentes, que deixa rastros ainda hoje. O que se pode afirmar, em novembro de 2025, é que algumas nações estão rapidamente deixando a era da “vigilância reativa” (esperar que os infectados cheguem aos hospitais) para entrar na era da “Inteligência Epidêmica Preditiva”.

O estudo chinês “Artificial intelligence in the COVID-19 pandemic: balancing benefits and ethical challenges in China’s response”, publicado pela Nature em 2025, faz uma análise profunda sobre o uso das IAs nos eventos pandêmicos, inclusive no de 2020, consagrando o LLM como uma nova e poderosa salvaguarda para qualquer quadro epidêmico: “A natureza persistente e evolutiva da pandemia Covid-19, que se estendeu para além de 2023, frustrou as expectativas iniciais de uma solução rápida, semelhante ao surto de SARS em 2003. A rápida disseminação e mutação do vírus, aliadas às variadas políticas internacionais de prevenção, evidenciam a complexidade da governança global da saúde. No entanto, a IA emergiu como uma ferramenta crucial nessa batalha contínua. Cada revolução científica e tecnológica remodela a sociedade em diferentes graus, e o surgimento da IA é um exemplo contemporâneo: sua aplicação prudente é crucial para manter a estabilidade social e a sanidade pública em meio a qualquer pandemia”.

“A IA pode ajudar a determinar onde no mundo precisamos intensificar o monitoramento, tanto geograficamente quanto em certas espécies animais, passando por águas residuais e seres humanos. Isso nos permite focar nos pontos críticos que concentram maior risco”, explica o pesquisador dinamarquês Frank Møller Aarestrup, coautor do estudo “Artificial intelligence and One Health: potential for spillover prediction?”, publicado em setembro de 2025 pela The Lancet. O estudo também mostra a importância da abordagem “One Health”, que considera a saúde humana, animal e ambiental dentro do mesmo arcabouço preditivo. Surtos, como o Covid-19, parvovírus e gripe aviária, têm origem em animais, mas é difícil prever quando e onde um vírus desse tipo irá infectar humanos. As máquinas de cognição artificial e malhas de sensores podem facilitar enormemente essa vigilância, identifica o estudo. Muitos centros de pesquisa viral já trabalham com o conceito de co-cientista, um agente epidemiológico artificial capaz de apoiar a pesquisa científica desde a formulação de hipóteses, passando pela pesquisa bibliográfica até a análise e a apresentação de dados. Marion Koopmans (Erasmus University), também coautora no estudo da Lancet, afirma que a IA em cinco anos transformará as respostas globais às pandemias: “Ao analisar grandes volumes de dados climáticos e socioeconômicos, a IA pode ajudar a prever onde e como os surtos ocorrerão, avaliar seu impacto e aprimorar a compreensão das respostas do sistema imunológico a novos patógenos.”

Cientistas da Universidade de Oxford também publicaram em 2025, na Nature, o trabalho “Artificial intelligence for modelling infectious disease epidemics”, mostrando que os LLMs estão transformando as respostas epidemiológicas. “Se essas ferramentas forem integradas aos sistemas nacionais de saúde, poderão salvar milhões de vidas em futuras pandemias”, explica no estudo o professor Moritz Kraemer, coautor da pesquisa.

Por outro lado, a mesma IA que costura escudos pode afiar facas: alguns biólogos já conseguem modificar vírus usando tecnologia de LLMs. Plataformas de cognição artificial podem fornecer conselhos preciosos para solucionar problemas de biólogos amadores na elaboração de, por exemplo, armas biológicas. O estudo “Forecasting LLM-enabled biorisk and the efficacy of safeguards”, publicado em julho de 2025, mostra que “graças à IA, a expertise necessária para causar intencionalmente uma nova pandemia poderia se tornar acessível a muito mais pessoas”. A pesquisa avalia os riscos por meio de 46 especialistas em biossegurança e biologia, juntamente com 22 especialistas em previsão viral. A mediana das previsões indica que, se as IAs atingissem metas específicas de desempenho “o risco anual de uma epidemia causada por humanos, com mais de 100.000 mortes, aumentaria de 0,3% para 1,5%”. Ou seja, dissolve-se o mito de que o “gênio do mal” precisa ter PhD; basta usar o prompt certo.

Considerando agora a IA no pulso do paciente: os smart-epidemiological-watches (relógios epidêmicos inteligentes) despontam no horizonte. Durante a pandemia de 2020, constatou-se que cerca de 44% das infecções eram transmitidas dias antes dos primeiros sintomas. Detectar portadores nesse limiar (pré-sintomático) tornou-se, portanto, uma condição crítica para conter surtos. Em março de 2025, o estudo finlandês-americano “Terminating pandemics with smartwatches” demonstrou que ‘relógios inteligentes comuns’, acrescidos de “algoritmos para detecção precoce de infecções”, podem funcionar como ‘microestações de vigilância populacional’.

Esses dispositivos já monitoram continuamente frequência cardíaca, variabilidade da FC, temperatura cutânea, padrões de sono, atividade física, etc. Alterações discretas nesses sinais surgem horas ou dias antes dos sintomas do Covid-19, influenza e outros patógenos. Quando o algoritmo detecta esse “desvio de base”, envia um alerta. Se o usuário reduzir em 66% seus contatos com humanos logo em seguida ao alerta, o número de reprodução (R) cai de 2,55 para 1,37 na cepa do Covid-19 e de 1,55 para 0,81 em uma gripe pandêmica. Resultado: com R abaixo de 1, a cadeia de transmissão se extingue. Mesmo quando R permanece ligeiramente acima de 1, o surto desacelera drasticamente, criando margem de manobra para vacinar, rastrear e tratar antes que a curva epidemiológica dispare.

Nessa direção, imagine um “exército silencioso de microssentinelas cravados no pulso de bilhões de pessoas” (o número de usuários de smartphones atingiu 5,78 bilhões em 2025). São algoritmos de IA “farejando” na pulsação e na pele o sussurro do vírus dias antes da tosse ecoar. Ao primeiro desvio, o relógio dispara o alerta e cada cidadão cancela, por exemplo, um jantar, cortando galhos inteiros da árvore de contágio, derrubando o R para abaixo de 1 antes mesmo que a epidemia ‘perceba que começou’.

Mas a ‘lógica mRNA’ não nos poupa apenas de vírus, mas também de tumores. Os avanços vacinais podem se tornar muito mais intensos e radicais nos próximos meses ou anos, como mostra o estudo “Personalized mRNA Vaccines Will Revolutionize Cancer Treatment—If Funding Cuts Don’t Doom Them”, publicado em novembro de 2025 pela Scientific American: …tão logo o tumor cancerígeno pancreático foi removido de Barbara Brigham, no outono de 2020, pesquisadores do departamento de patologia do Hospital do Memorial Sloan Kettering (Nova York) foram chamados. Enquanto Brigham, agora com 79 anos, se recuperava em seu leito hospitalar, aguardando voltar para casa, seu tumor e partes do pâncreas já eram enviados ao laboratório. Recebiam um código de barras e eram congelados a 80 graus negativos. Os fragmentos foram deixados em formol para evitar a degradação; depois foram colocados em uma máquina que, gradualmente, substituiu a água de cada célula por álcool. Uma equipe de pesquisadores tirou imagens de alta resolução dos fragmentos e, com um bisturi, removeu uma série de secções de tecido tumoral. Dois meses depois, Brigham retornou ao hospital para receber uma vacina adaptada às mutações que diferenciavam seu tumor pancreático. Feita por mRNA, a vacina era essencialmente um conjunto de instruções genéticas para ajudar seu sistema imunológico a perseguir proteínas mutantes de suas células tumorais. Passaram-se quatro anos desde que Brigham recebeu a última das nove doses de sua “vacina personalizada”. Nesse tempo, ela viu um neto terminar a faculdade e se casar, além de presenciar o doutorado de outro. Assistiu também a dezenas de jogos de basquete ao lado de seus outros dois netos, embalando a mais nova, nascida em 2024. Ela organiza um encontro semanal com os amigos e tenta viver o lema ‘uma pequena aventura todos os dias’. Continua livre do câncer de pâncreas.

Brigham foi um dos 16 pacientes do estudo que recebeu a vacina, e um dos 8 que apresentaram uma resposta imune significativa. Seis desses 8 pacientes ainda estão em remissão. Em 2020, poucos poderiam imaginar que o correio genético entregaria anticorpos “sob medida”.

O que pode conter esse avanço e abrir brechas para novas pandemias? As lideranças humanas, por óbvio. Os cortes em verbas de investimento científico promovidos em todo o mundo, capitaneados pela falange de burgomestres instalada no governo dos EUA, indicam o risco pandêmico que podemos enfrentar. Os cortes em 2025, que totalizam US$ 3 bilhões em fundos, segundo dados da NIH (National Institutes of Health) e da NSF (National Science Foundation), abatem o coração da pesquisa médica. De acordo com análise do jornal The Washington Post, a pesquisa sobre doenças infecciosas em 2025 já foi afetada com 14,4% (só as doenças respiratórias tiveram um corte de quase 6%). Pesquisas sobre doenças cardiovasculares, câncer e desenvolvimento vacinal também foram afetadas. A China bate palmas, a Europa, por tabela, também reduz investimentos acadêmicos (principalmente aqueles que decorrem de acordos bilaterais) e o resto do mundo tira o “pó das máscaras de 2020”…

É muito provável que, se a caixa de ferramentas cognitivas artificiais que utilizamos em 2025 tivesse aterrissado em Wuhan, em 2020, ou se um novo primo-covidiano surgisse hoje, o intruso virótico teria sido desmascarado em 72 horas. Em 14 dias, algoritmos multimodais já exibiriam seu prontuário profilático, distinguindo alvos antivirais de prateleira; na terceira semana, o protótipo de vacina mRNA estaria encapsulado, pronto para fase 1; e na sexta semana, boosters sob medida aguardariam apenas o selo regulatório. Ou seja, antes que o vírus aprendesse a pronunciar “ômicron”, a pandemia já seria nota de rodapé no GenBank, um susto contido num triscar de bytes.

O jurista sócio-liberal italiano Norberto Bobbio (1909-2004) descreveu o labirinto humano: “Acreditamos saber que existe uma saída, mas não sabemos onde ela está. Não havendo ninguém do lado de fora que nos possa indicá-la, temos que procurá-la por decisão própria. O que o labirinto ensina não é onde está a saída, mas quais são os caminhos que não levam a lugar algum”. No caso epidêmico, o elemento humano de hoje, representado pelas lideranças políticas de governos e parlamentos do G7, G20 ou G170, faz a diferença, infelizmente a favor do cataclismo pandêmico. Estamos preparados para os patógenos, mas despreparados para enfrentar uma das gerações de líderes globais mais medíocres dos últimos 50 anos, eleitas ou ungidas pelo apoio popular.

Guilherme S. Hummel

Head Mentor – EMI (eHealth Mentor Institute)