Apesar do crescimento do interesse e dos investimentos em longevidade, pesquisadores e sistemas de inteligência artificial ainda não têm respostas claras sobre como aumentar de forma consistente a duração da vida humana. Nos últimos anos o tema saiu de círculos restritos para se tornar objeto de grandes apostas financeiras e experimentos públicos, mas a base científica que explique de maneira robusta os determinantes da longevidade continua ausente.

Há cerca de 20 anos, o estudo da longevidade era limitado a grupos de entusiastas da restrição calórica, pesquisas com rapamicina e alguns acadêmicos que mediam telômeros. Hoje, empresas e figuras públicas colocaram o assunto em evidência: a Altos Labs captou US$ 3 bilhões antes de publicar seu primeiro artigo científico; o executivo Bryan Johnson divulgou ao vivo procedimentos de transfusão de sangue; e a Calico, ligada à Alphabet, investe recursos do Google há cerca de uma década.

Por que ainda não sabemos como aumentar a longevidade

O problema central é a falta de um modelo científico integrado que explique a longevidade humana e defina um padrão “normal” para a duração da vida. É difícil determinar, por exemplo, por que alguém vive até 103 anos: quais fatores foram decisivos — genéticos, inflamatórios, hormonais, comportamentais ou de acesso a cuidados de saúde — e como essas variáveis se combinam ao longo da vida.

O campo opera hoje com hipóteses plausíveis. Entre as vias estudadas estão medicamentos baseados em GLP‑1, originalmente para diabetes, que têm mostrado perda de peso, redução de inflamação e menor risco de infarto; a prática de exercícios, em especial musculação, associada a menor intensidade de tremores em pacientes com Parkinson; e fatores sociais, já que a solidão está ligada à redução da expectativa e da qualidade de vida, indicando que relações afetivas e sociais podem influenciar a longevidade.

Essas possibilidades não configuram soluções universais. Cada indivíduo provavelmente responderá de modo diferente a intervenções nutricionais, farmacológicas ou comportamentais, o que leva ao conceito de longevidade de precisão — estratégias adaptadas às necessidades biológicas de cada pessoa.

O papel e os limites da inteligência artificial

A inteligência artificial aparece como ferramenta promissora para lidar com a complexidade do problema. Empresas como a Owkin dizem estar desenvolvendo modelos avançados voltados para a biologia que ajudam a formular perguntas mais precisas — por exemplo, por que algumas pessoas com mutações na telomerase parecem menos afetadas por essas alterações, ou por que terapias com GLP‑1 podem causar perda de massa muscular, fenômeno descrito como sarcopenia associada ao GLP‑1.

Ciência e IA ainda não sabem como prolongar a vida humana

Imagem: Divulgação

No entanto, o uso de IA na longevidade enfrenta limitações relevantes. A principal é a escassez de dados de alta qualidade e em grande escala necessários para treinar modelos capazes de identificar mecanismos biológicos. Grande parte das informações existentes é correlacional, o que dificulta separar causas de consequências ao longo de vidas humanas complexas. Assim, a IA precisa evoluir para prever relações causais e propor hipóteses biológicas testáveis.

Outro desafio é o tempo: experimentos que avaliem efeitos sobre longevidade levam décadas para concluir. Por isso, a comunidade busca marcadores substitutos confiáveis — como “relógios” biológicos da idade ou indicadores específicos de envelhecimento de órgãos —, mas ainda não há consenso sobre quais medidas adotar como padrões.

O interesse financeiro e científico tende a acelerar o surgimento de hipóteses e de descobertas parciais. Ainda assim, até que uma inteligência artificial alimentada por dados de pacientes amplos e de alta qualidade consiga identificar mecanismos causais robustos, não há expectativa de alcance de uma solução que torne as pessoas imortais.

Com informações de Fastcompanybrasil