
Uma história sobre o consultor de IA australiano Paul Cunningham, que utilizou o ChatGPT para ajudar a sua cadela Rosie a combater um câncer avançado, tornou-se viral após ser retweetada por Greg Brockman, cofundador da OpenAI. No entanto, investigadores da Universidade de Nova Gales do Sul, envolvidos no desenvolvimento de vacinas de mRNA, afirmam que o papel do ChatGPT foi limitado à pesquisa de literatura e orientações institucionais durante todo o processo.
Rosie é uma vira-lata de sete anos, diagnosticada em 2022 com um carcinoma de células de masto avançado, com expectativa de vida de apenas um a seis meses, segundo o veterinário. Cunningham decidiu agir proativamente, criando um fluxo de trabalho de pesquisa baseado em ferramentas de IA de consumo:
ChatGPT: utilizado para planejar ações, consultar literatura relevante e direcionar para o Centro de Genómica Ramaciotti e recomendar equipamentos de sequenciação Illumina.
Prof. Martin Alex Smith (Universidade de Nova Gales do Sul): realizou a sequenciação do genoma de Rosie por cerca de 3.000 dólares, com profundidade de 30x em tecido saudável e 60x em tecido tumoral, gerando 320GB de dados brutos.
AlphaFold: Cunningham usou para modelar a proteína c-KIT, mas a pontuação de confiança foi de apenas 54,55; a bióloga estrutural Kate Mitch, da mesma universidade, afirmou publicamente que essa pontuação era baixa, que AlphaFold “poderia estar errado” e que Smith confirmou que AlphaFold “não foi usado no design da vacina de mRNA”.
Grok: Cunningham admite que “a construção final do vetor da vacina de Rosie foi feita pelo Grok”, acrescentando que “a Gemini também fez muito trabalho pesado”.
Prof. Palli Thordarson (Instituto de Pesquisa de RNA, Universidade de Nova Gales do Sul): confirmou publicamente no Twitter que a montagem final da vacina de mRNA-LNP foi feita por sua equipe.
O professor Thordarson afirmou claramente no Twitter: “Isso pode não ter curado Rosie. Ganhamos tempo, mas alguns tumores não responderam.” Sua equipe ainda analisa por que alguns tumores não reagiram à terapia, destacando que vacinas personalizadas contra o câncer geralmente requerem o uso concomitante de inibidores de pontos de verificação imunológica — a vacina sozinha é ineficaz.
Este caso demonstra a viabilidade de vacinas de mRNA personalizadas na oncologia canina, mas não resultou numa cura completa. As pesquisas de Thordarson continuam.
Este não é o primeiro caso de exagero na publicidade da IA na medicina. Em 2017, o Watson for Oncology da IBM foi marcado por documentos internos como gerador de recomendações “inseguras e incorretas”. Após investir 62 milhões de dólares, o centro de câncer Anderson abandonou o projeto, e a IBM vendeu sua divisão Watson Health em 2022.
A história de Rosie difere fundamentalmente do fracasso do Watson — ninguém se feriu, os princípios científicos foram validados, e os pesquisadores envolvidos possuem credenciais reconhecidas. O problema real está no enquadramento narrativo: quando o ChatGPT ocupa o papel principal em títulos e na comunicação, enquanto os cientistas responsáveis pela sequenciação, design e montagem da vacina são marginalizados, a percepção pública sobre os limites das capacidades das ferramentas de IA é sistematicamente distorcida.
O ChatGPT foi usado principalmente para filtrar literatura científica, identificar potenciais colaboradores e recomendar equipamentos de sequenciação, funcionando como uma ferramenta de consulta de literatura. A sequenciação do genoma foi feita pelo centro de Smith, a montagem da vacina de mRNA pelo Instituto de RNA de Thordarson, e a concepção final do vetor foi feita pelo Grok (segundo Cunningham).
O resultado foi parcial. Thordarson afirmou que a terapia “ganhou tempo, mas alguns tumores não responderam”, e que a vacina precisa ser usada junto com inibidores de pontos de verificação imunológica. A equipe ainda está analisando os dados e não declarou cura completa.
Casos atuais mostram que as IA podem ajudar na pesquisa de literatura, na busca por pesquisadores e na exploração preliminar de dados. No entanto, sequenciação de genomas, validações laboratoriais de proteínas, design e fabricação de vacinas ainda requerem cientistas treinados e infraestrutura adequada. A IA é uma ferramenta de auxílio, não uma substituta para o julgamento científico profissional.