#99 O protagonismo para um coração mais saudável

Bom dia. Curiosidade é um dos motores da humanidade, mas o seu motor não é uma busca por afirmação, e sim o reconhecimento da própria ignorância. Tem uma frase muito citada que resume isso de forma bonita: "Ensine sua língua a dizer 'eu não sei', e você vai progredir."

A transformação que vivemos por meio de novas informações torna primordial que a gente reavalie as premissas básicas que usamos para nortear nossas decisões, os princípios fundamentais que nos direcionam. No mundo da saúde, isso muitas vezes é feito através de atualizações de diretrizes de sociedades médicas ou revisões feitas com muito critério.

Recentemente o American College of Cardiology, talvez a sociedade mais respeitada de cardiologia do mundo, publicou um tipo de declaração científica liderada pelo Dr. Jonathan Myers. Ele e mais seis especialistas leram e organizaram o que existe sobre coração e exercício físico e criaram um guia prático para profissionais de saúde. Adianto que não tem grandes descobertas e pode até parecer "sem graça", mas é o que a ciência mostra que mais tem resultado. E não tem jeito, depende de cada pessoa.

Vamos ao que interessa.

A dose básica continua a mesma. São de 150 a 300 minutos por semana de exercício moderado (três sessões de 50 minutos já cumprem o mínimo), ou de 75 a 150 minutos de exercício vigoroso. O documento lembra que o maior ganho está em sair do zero, e que cada minuto a mais continua ajudando, só que cada vez menos. Para saber se a intensidade está certa, vale a sensação de "um pouco difícil", sem precisar de aparelho nenhum.

A novidade mais prática está nos passos. Os 10 mil passos por dia ficam como meta de quem já é bem ativo, e a declaração passa a chamar de meta realista algo perto de 7 mil. Numa revisão publicada em 2025 na Lancet Public Health, quem andava 7 mil passos por dia tinha 47% menos risco de morrer do que quem andava 2 mil. E concentrar o exercício em um ou dois dias da semana apareceu ligado a uma proteção do coração parecida com a de espalhar os mesmos minutos pela semana, o que tira a desculpa de quem tem a semana corrida.

Para o documento, a musculação é parte fundamental da receita. Ele pede pelo menos duas sessões por semana, com os grandes grupos musculares, de uma a três séries de 8 a 12 repetições. Quem está começando usa de 40% a 60% do peso máximo que consegue levantar uma única vez e sobe aos poucos até 60% a 80%. Os autores reconhecem que a prova de que a musculação sozinha previne infarto é menor que a do aeróbico, mas ela melhora força, pressão, a resposta do corpo à insulina e o equilíbrio, e ajuda a manter a independência com a idade.

O documento também reforça que quem não tem sintoma não precisa de teste ergométrico, o exame na esteira que acompanha o coração durante o esforço, para começar a se exercitar. Décadas atrás, as diretrizes pediam esse teste para quem tinha ou podia ter doença nas artérias do coração. Hoje os autores lembram que o risco de morrer durante o exercício é muito pequeno, com 1 morte súbita a cada 1,5 milhão de sessões num grande estudo com médicos americanos, e que, em quem não tem sintoma, o teste dá muitos alarmes falsos, prevê mal quem vai ter infarto e acaba desestimulando quem ia começar. Faz sentido quando a gente lembra que, sem sintoma, a artéria entupida é menos comum, e aí uma parte grande dos resultados alterados é alarme falso. São Paulo já foi por esse caminho. Desde 2018, quem tem de 15 a 69 anos entra na academia respondendo a um questionário de saúde, e o atestado só é exigido a partir dos 70. Em qualquer idade, sintoma novo durante o exercício, como dor no peito, é motivo para parar e procurar o médico.

A declaração é honesta sobre o que não sabe. A maior parte da evidência vem de estudos que observam pessoas, e há poucos estudos em que um sorteio decide quem se exercita e que acompanham infarto e morte. Cumprir a meta da semana não apaga o risco de passar o resto do dia sentado, tema que tratamos na edição 96. E ainda não se sabe se existe um ponto em que exercício demais faz mal ao coração.

O documento termina pedindo aos cardiologistas que perguntem aos pacientes sobre exercício e sugiram a meta da semana. Você não precisa esperar por essa pergunta para somar os minutos e os passos da semana e ver se a musculação entrou duas vezes. A receita está escrita, e o protagonista de um coração mais saudável é quem decide segui-la.

A inteligência artificial ainda não entregou uma droga de longevidade na farmácia, mas já mudou drasticamente a velocidade da busca. Nos últimos dois anos, a longevidade virou prioridade declarada para gigantes da tecnologia. Ferramentas como o AlphaFold renderam o Nobel de Química, e moléculas desenhadas por algoritmos chegaram aos ensaios clínicos em humanos. Mas, entre o entusiasmo dos data centers e a biologia real, o que é promessa e o que já é dado concreto?

Por que Fazer um Remédio É Tão Difícil (e Tão Caro)

Desenvolver um novo fármaco leva de 10 a 15 anos e custa, em média, mais de US$ 1 bilhão. O funil da indústria é implacável: apenas 1 em cada 10 candidatos que entram em testes humanos é aprovado (Sun et al., 2022). O mesmo estudo de Sun et al. mostra que a maioria dos fracassos decorre de falta de eficácia (40–50%) e toxicidade inesperada (30%) — exatamente onde a IA promete atuar, prevendo falhas antes dos testes em seres vivos.

Para a gerosciência, existe um obstáculo regulatório adicional: o envelhecimento em si não é reconhecido como doença por agências como FDA, EMA ou Anvisa. Qualquer "droga de longevidade" precisa, obrigatoriamente, ser testada e aprovada contra uma condição clínica específica.

A Promessa: 150 Anos e a "Velocidade de Escape"

A previsão mais ruidosa veio de Dario Amodei, CEO da Anthropic. No ensaio Machines of Loving Grace, ele sugere que uma IA avançada poderia comprimir 50 a 100 anos de progresso médico em apenas 5 a 10 anos, dobrando a expectativa de vida humana para 150 anos e atingindo a chamada "Velocidade de Escape da Longevidade".

A ideia é estimulante, mas exige ceticismo. O código roda em segundos, mas o mundo físico e, principalmente, regulatório não seguem a mesma escala: culturas celulares, modelos animais, testes clínicos e trâmites burocráticos demandam um tempo biológico impreterível.

Do Código à Bancada

Longe das especulações, três frentes já mostram resultados mensuráveis e transformadores:

1. AlphaFold: Mapeou mais de 200 milhões de estruturas proteicas, rendendo o Prêmio Nobel de Química de 2024 e resolvendo o ponto de partida do desenho de fármacos.
2. AlphaGenome: Publicado na Nature pela Google DeepMind, lê janelas de até 1 milhão de pares de base para interpretar os 98% do genoma não codificante — região onde residem as principais chaves da longevidade e de doenças complexas.
3. Proteínas De Novo: A Anthropic demonstrou que o modelo Claude projetou autonomamente mais de 318 mil proteínas contra neurotoxinas de escorpião em 64 horas, com 17 ligantes validados em laboratório. A etapa de "encontrar uma molécula que se liga ao alvo" está ficando barata e rápida.

A IA na Clínica e na Bolsa

A Insilico Medicine, fundada por Alex Zhavoronkov, é o caso mais maduro da interseção entre IA e longevidade. A empresa captou US$ 290 milhões em seu IPO em Hong Kong (3696.HK). Seu carro-chefe, o rentosertib (para fibrose pulmonar idiopática), tornou-se a primeira prova de conceito de uma droga com alvo e molécula descobertos por IA a mostrar sinais de eficácia clínica em Fase 2a (Nature Medicine).

Além disso, o fármaco reduziu a idade biológica estimada por relógios proteômicos de envelhecimento. A grande lição, porém, é o tempo: a Insilico levou uma década desde a sua fundação para consolidar esse resultado positivo em humanos. A IA acelerou a descoberta, mas a clínica manteve o ritmo da biologia.

O Gargalo Agora É Humano e Regulatório

A divergência sobre o real impacto temporal da IA no desenvolvimento farmacológico ficou evidente em debate no episódio recente do Beyond Tomorrow Podcast, reunindo nomes como George Church (Harvard), Alex Zhavoronkov (Insilico), Aubrey de Grey e Michael Ringel.

• A Visão Tecno-Otimista (George Church): Church defende que a combinação de IA com laboratórios autônomos (onde robôs executam experimentos desenhados por algoritmos, como na Lila Sciences, empresa em que Church é cientista-chefe) pode comprimir o tempo total de desenvolvimento de fármacos de décadas para frações de anos.
• A Visão Pragmática-conservadora (Alex Zhavoronkov): Zhavoronkov pontua que a IA consegue comprimir a fase de descoberta inicial de 4,5 anos para cerca de 9 a 18 meses. Contudo, a partir do momento em que a molécula entra no organismo vivo, o ganho de tempo é limitado: reguladores exigem ensaios clínicos rigorosos e testes de segurança que não podem ser substituídos por simulações computacionais no curto prazo.

Ou seja, o gargalo final deixou de ser a capacidade de cálculo e virou institucional. Se a IA reduz a fase de descoberta de cinco anos para um, mas a etapa clínica continua levando uma década, o ganho real será modesto. O futuro da longevidade será decidido tanto nos algoritmos quanto dentro das agências reguladoras.

Se você está lendo esse artigo, você tem um grande privilégio, pois está vivendo uma das maiores transformações tecnológicas desde que Michael Faraday descobriu como gerar eletricidade. A IA é no mínimo uma ferramenta e vai transformar como aprendemos, construímos e enxergamos o nosso trabalho. O grande desafio é entender como o uso dessa tecnologia nos afeta e como podemos fazer o melhor uso dela.

Falamos sobre isso na edição #30, quando trouxemos um estudo do MIT sobre a atividade elétrica do cérebro de quem usa a IA. E agora saiu um novo estudo que investigou a forma como usamos a IA e como isso afeta contas básicas e interpretação de texto.

O trabalho é de pesquisadores de Carnegie Mellon, Berkeley, Oxford, MIT e UCLA, apresentado em outubro num congresso científico sobre modelos de linguagem, a tecnologia por trás de assistentes como o ChatGPT. Em três experimentos pela internet, com 1.222 americanos, um sorteio decidia quem resolvia uma série de questões com um assistente de IA ao lado, que dava a resposta pronta se a pessoa pedisse, e quem resolvia sozinho. Perto do fim, o assistente sumia sem aviso, e todo mundo fazia as três últimas questões sem ajuda. Havia também um botão para pular a questão, e como errar não tinha punição nenhuma, apertar esse botão era escolher não tentar.

No primeiro experimento, com contas de fração, quem teve o assistente acertou 57% das questões finais, contra 74% de quem nunca teve acesso a ele, e pulou 20% delas, contra 11%. Os pesquisadores repetiram o teste com 585 pessoas, corrigindo uma falha do primeiro, e a diferença no acerto diminuiu (71% contra 77%), mas continuou. Nas questões de interpretação de texto, quem teve o assistente também acertou menos e pulou mais.

O que fez diferença foi o jeito de usar. Na repetição, os pesquisadores perguntaram a quem tinha o assistente como tinha usado. Seis em cada dez pegaram a resposta pronta, e foram eles que mais erraram e mais desistiram depois. Quase três em dez pediram só dica ou explicação, e esses foram tão bem quanto quem não teve acesso a ele. Como cada pessoa escolheu o próprio jeito de usar, essa comparação não prova a causa.

Para os autores, quando a ferramenta resolve tudo em segundos, a pessoa perde o esforço de resolver, que é onde o aprendizado acontece. Aprender dá a sensação de travar, e essa resistência faz parte do processo. O cérebro muda quando aprende, o que se chama neuroplasticidade, e os psicólogos Elizabeth e Robert Bjork chamam de dificuldades desejáveis as que deixam o estudo mais lento na hora e a memória mais firme depois. É o mesmo princípio do exercício, em que o músculo só fica mais forte quando encontra resistência.

E esse desafio vale a vida toda. Num estudo com 221 pessoas de 60 a 90 anos, quem passou três meses aprendendo algo novo e difícil, como fotografia digital ou costura de colchas de retalhos, melhorou a memória, e quem ficou em atividades sociais ou tarefas fáceis não teve o mesmo ganho. O estudo da IA tem limites, porque durou uns 15 minutos e o teste veio logo depois, então ainda não se sabe se o efeito dura ou se aumenta com o uso de todo dia.

Seria leviano achar que existe só um jeito certo de usar a IA. Faz sentido automatizar o que é repetitivo e usar a ferramenta para aprender o que é mais importante, mas mesmo no repetitivo vale entender o que está sendo feito. A calculadora não nos desobrigou de aprender as quatro operações. O maior perigo está em usar a IA para fugir do desconforto de aprender. Antes de pedir "faz pra mim", tente sozinho e, se travar, peça uma dica.