Startupul 10x Science vrea să rezolve blocajul creat de avalanșa de medicamente generate de inteligența artificială

Cea mai mare realizare a inteligenței artificiale în știință până acum este considerată folosirea de către Google DeepMind a unui model de învățare profundă pentru a prezice structurile complexe ale proteinelor — moleculele care stau la baza aproape fiecărui proces din celulele vii.

Pe măsură ce modelele de inteligență artificială generează însă tot mai mulți candidați pentru posibile tratamente, apare un nou blocaj: caracterizarea efectivă, în practică, a tuturor acestor candidați, astfel încât să poată fi testați și produși la scară largă.

Acesta este obiectivul companiei 10x Science, un startup fondat în decembrie 2025, care a anunțat acum o rundă seed de 4,8 milioane de dolari, condusă de Initialized Capital, cu participarea Y Combinator, Civilization Ventures și Founder Factor. Cei trei fondatori sunt David Roberts și Andrew Reiter, biochimiști cu experiență, și Vishnu Tejas, un fondator în serie cu expertiză în informatică și modele de inteligență artificială.

„Când biopharma încearcă să creeze un candidat de medicament, are la dispoziție o mulțime de instrumente de predicție foarte bune”, a explicat Roberts. „Poți adăuga câți candidați vrei în partea de sus a pâlniei, dar toți trebuie să treacă prin acest proces de caracterizare. Totul trebuie măsurat.”

Înțelegerea structurii proteinelor este esențială pentru cercetătorii care dezvoltă medicamente biologice. Acestea sunt produse în celule vii și folosesc un design sofisticat pentru a viza foarte specific anumite boli și afecțiuni. De exemplu, pot fi proiectate să țintească anumite celule, precum Keytruda, un medicament popular comercializat de Merck, care ajută sistemul imunitar să identifice și să atace cancerele.

Cei trei fondatori ai 10x au lucrat împreună în laboratorul de la Stanford al laureatei Nobel, dr. Carolyn Bertozzi, unde au studiat interacțiunile dintre celulele canceroase și sistemul imunitar. Acolo au resimțit frustrarea cauzată de incapacitatea de a înțelege cu exactitate ce se petrece la nivel molecular.

Cea mai precisă metodă de evaluare a moleculelor este o tehnică complexă numită spectrometrie de masă, prin care le este determinată structura atomică prin măsurarea lor într-un câmp electric. Această tehnică relativ nouă generează date extrem de complexe, care necesită multă expertiză pentru a fi interpretate, iar analiza lor consumă mult timp.

Platforma 10x combină algoritmi deterministici, fundamentați în chimie și biologie, cu agenți de inteligență artificială capabili să interpreteze aceste date. Echipa a depus un efort considerabil pentru a antrena modelele pe date de spectrometrie și pentru a face analizele lor perfect urmărite și verificabile, un aspect esențial pentru un instrument care urmează să fie folosit în sprijinul respectării cerințelor de reglementare.

Matthew Crawford este cercetător la Rilas Technologies, o firmă care realizează analize chimice pentru alte companii, economisindu-le astfel clienților – cum ar fi startupurile de biotehnologie – investiții de câteva milioane de dolari în propriile echipamente de spectrometrie și în experții necesari pentru a le opera. El utilizează de câteva săptămâni platforma 10x Science și spune că aceasta îi accelerează munca.

Crawford afirmă că modelul l-a surprins prin capacitatea de a-și explica concluziile, de a găsi singur datele potrivite pentru analize și de a se adapta la evaluarea diferitelor tipuri de molecule. Unele instrumente de inteligență artificială cu care a experimentat în trecut au promis prea mult sau au avut probleme de acuratețe. În acest caz însă, consideră că platforma face presupuneri rezonabile, lucru pe care îl pune pe seama expertizei profunde a creatorilor în domeniu.

„Am rulat o anumită proteină prin sistem, și pur și simplu a dedus, din felul în care am numit fișierul, ce proteină era probabil”, a povestit Crawford. „Apoi a căutat în baze de date online secvența acelei proteine, astfel încât nu a mai fost nevoie să introduc eu manual secvența.”

Reprezentanții 10x spun că lucrează deja cu mai multe companii farmaceutice majore, dar și cu cercetători din mediul academic. Planul este ca banii obținuți în această rundă de finanțare să fie folosiți pentru angajarea mai multor ingineri, pentru rafinarea în continuare a modelului și pentru extinderea numărului de clienți. Dacă vor reuși să devină un standard în caracterizarea proteinelor, Roberts speră ca firma să se extindă și să ofere un nou tip de înțelegere a biologiei, combinând structura proteinelor cu alte date despre celule.

„Lucrul mai profund din spatele a ceea ce construim este, de fapt, un nou mod de a defini inteligența moleculară”, a spus Roberts.

Pentru investitorii săi, 10x reprezintă o modalitate avantajoasă de a intra în zona biotehnologiei fără a depinde de succesul unui singur medicament și de obținerea aprobării de reglementare pentru acesta. Dacă firma va evolua așa cum speră fondatorii, va deveni un instrument important în dezvoltarea de medicamente, indiferent dacă produsele finale vor avea sau nu succes comercial.

„Aceasta este o platformă SaaS pe care companiile farmaceutice trebuie să o plătească în fiecare lună, pentru a trece prin toți acești potențiali candidați”, a explicat Zoe Perret, partener la Initialized. Ea mizează pe experiența profundă a fondatorilor pentru a proteja compania de competitori; pur și simplu nu există foarte mulți oameni care să înțeleagă aceste metode și tipul de date pe care îl generează.

Ceea ce ar putea face această platformă, spune Crawford, este să deschidă accesul la aceste tehnici pentru cercetători care ar avea de câștigat din folosirea lor, dar nu dispun de timpul sau de resursele necesare pentru a le implementa.

„Grupuri de aici încearcă să creeze un nou medicament”, a spus el. „Vor doar să obțină un răspuns rapid și simplu din analiza de mas spectrometrie, iar apoi se trezesc cu un întreg «borcan de viermi» deschis. Acest software va ajuta la menținerea acelui borcan închis și le va oferi doar răspunsul de care au cu adevărat nevoie, pentru a putea face apoi următorul pas în cercetarea lor.”