AI 產出的候選藥物數量創歷史新高，這家新創公司想找出哪些才是真正關鍵

AI 在科學領域最大的影響是 Google DeepMind 利用深度學習模型來預測蛋白質的複雜結構——蛋白質是驅動生物細胞中幾乎所有過程的分子。

但隨著 AI 模型持續產出更多潛在療法的候選藥物，一個新興的瓶頸也隨之出現：如何在實務中對所有這些候選藥物進行特性分析（characterization），以便進行測試和量產。

這正是 10x Science 的目標。這家成立於 2025 年 12 月的新創公司今天宣布獲得 480 萬美元的種子輪融資，由 Initialized Capital 領投，並獲得 Y Combinator、Civilization Ventures 和 Founder Factor 的支持。其三位創辦人分別是經驗豐富的生物化學家 David Roberts 和 Andrew Reiter，以及在計算機科學和 AI 模型領域擁有專業背景的連環創業家 Vishnu Tejas。

「當生物製藥公司試圖開發候選藥物時，他們擁有所有這些非常出色的預測工具，」Roberts 告訴 TechCrunch。「你可以在漏斗頂端加入任意數量的候選藥物，但它們都必須通過這個特性分析過程。每樣東西都需要被測量。」

了解蛋白質結構是研究人員開發生物製藥（biologic drugs）的關鍵，這些藥物是在活細胞中生產的，並透過精密設計來專門針對疾病和病況。例如，它們可以被設計成針對特定細胞，就像默克（Merck）銷售的熱門藥物 Keytruda，它能幫助免疫系統識別並攻擊癌症。

10x 的三位創辦人曾在諾貝爾獎得主 Carolyn Bertozzi 博士的史丹佛實驗室共事，在那裡他們研究癌細胞與免疫系統之間的相互作用，並對無法精確理解分子層面發生的情況感到沮喪。

評估分子最準確的方法是透過一種稱為質譜法（mass spectrometry）的複雜技術，這是一種透過在電場中測量分子來確定其原子結構的方法。這項相對較新的技術會產生複雜的數據，需要大量的專業知識才能解讀，且分析過程非常耗時。

在 Disrupt 會見您的下一位投資者或投資組合新創公司

您的下一輪融資、下一位員工、下一個突破機會。盡在 TechCrunch Disrupt 2026。屆時將有超過 10,000 名創辦人、投資者和科技領袖齊聚一堂，參加為期三天、超過 250 場的實戰會議、強大的引薦機會以及定義市場的創新。立即註冊，最高可節省 410 美元。

在 Disrupt 會見您的下一位投資者或投資組合新創公司

您的下一輪融資、下一位員工、下一個突破機會。盡在 TechCrunch Disrupt 2026。屆時將有超過 10,000 名創辦人、投資者和科技領袖齊聚一堂，參加為期三天、超過 250 場的實戰會議、強大的引薦機會以及定義市場的創新。立即註冊，最高可節省 410 美元。

10x 的平台將植根於化學和生物學的確定性演算法與能夠解讀數據的 AI 代理相結合。團隊必須投入大量工作來針對質譜數據訓練模型，並使其分析過程具備可追溯性（traceable），這是該工具用於協助公司達成監管合規的關鍵要求。

Matthew Crawford 是 Rilas Technologies 的科學家，該公司為其他公司進行化學分析——這讓生物技術新創公司等客戶不必投入數百萬美元購買自己的質譜設備及聘請操作專家。Crawford 已經使用 10x Science 平台數週，並表示這加快了他的工作速度。

Crawford 表示，該模型解釋結論、自行尋找正確數據進行分析以及適應評估不同類型分子的能力令他感到驚訝。雖然他過去實驗過的一些 AI 工具往往誇大其詞或存在準確性問題，但他認為這款工具做出了合理的假設，他將此歸功於創作者深厚的領域專業知識。

「我把一個特定的蛋白質放進去跑，它就根據我給文件取的名稱，大致推斷出那是什麼蛋白質，」Crawford 說。「接著它在網上數據庫搜尋該蛋白質的序列，所以我不需要手動輸入序列。」

10x 的高層表示，他們也正在與多家大型製藥公司以及學術研究人員合作。計劃是利用這筆種子資金聘請更多工程師，並繼續完善模型並將其提供給新客戶。如果他們能夠在蛋白質特性分析方面取得進展，Roberts 希望公司能進一步擴展，提供一種對生物學的新型理解，將蛋白質結構與細胞的其他數據相結合。

「我們正在構建的東西背後更深層的意義，實際上是定義分子智能（molecular intelligence）的一種新方法，」Roberts 說。

對於投資者而言，10x 提供了一種進入生物技術領域的有效途徑，且不依賴於特定藥物的成功或獲得監管批准。如果這家公司如創辦人所願發展，它將成為藥物開發的重要工具，無論最終產品在市場上是否成功。

「這是一個製藥公司每個月都必須付費使用的 SaaS 平台，用來篩選所有這些潛在的候選藥物，」Initialized 的合夥人 Zoe Perret 表示。她寄望於創辦人們深厚的經驗來保護公司免受競爭對手的侵害；因為了解這些方法及其產出數據的人才確實不多。

Crawford 說，該平台能做的，是幫助那些能從這些方法中受益、但缺乏時間或資源來部署這些方法的研究人員解鎖這些技術。

「這裡的研究小組正試圖研發新藥，」他告訴 TechCrunch。「他們只想從質譜分析中得到一個快速、簡單的答案，但這往往會引發一連串複雜的問題（open up a whole can of worms）。這套軟體將有助於避免這些麻煩，直接給他們實際需要的答案，讓他們能繼續進行下一步研究。」