O maior impacto da IA na ciência é o uso de um modelo de aprendizagem profunda pelo Google DeepMind prever as estruturas complexas das proteínas – as moléculas que conduzem praticamente todos os processos nas células vivas.
Mas à medida que os modelos de IA continuam a apresentar mais candidatos para potenciais tratamentos, surge um estrangulamento: caracterizar realmente todos esses candidatos na prática, para testes e produção em massa.
Esse é o objetivo 10x Ciênciauma startup fundada em dezembro de 2025 que anunciou hoje uma rodada inicial de US$ 4,8 milhões, liderada pela Initialized Capital e com o apoio da Y Combinator, Civilization Ventures e Founder Factor. Seus três fundadores são o biólogo químico David Roberts, o biólogo Andrew Reiter e Vishnu Tejus, um fundador em série com experiência em ciência da computação e modelos de IA.
“Quando a biofarmacêutica tenta criar um candidato a medicamento, eles têm todas essas ferramentas de previsão muito boas”, disse Roberts ao TechCrunch. “Você pode adicionar quantos candidatos quiser ao topo do funil, mas todos eles terão que passar por esse processo de caracterização. Tudo precisa ser medido.”
Compreender a estrutura das proteínas é fundamental para os investigadores que desenvolvem medicamentos biológicos, que são produzidos em células vivas e utilizam um design sofisticado para atingir especificamente doenças e condições. Por exemplo, eles podem ser projetados para atingir células específicas, como o Keytruda, um medicamento popular vendido pela Merck que ajuda o sistema imunológico a identificar e atacar o câncer.
Os três fundadores da 10x Science trabalharam juntos no laboratório de Stanford da ganhadora do Nobel Dra. Carolyn Bertozzi, onde estudaram as interações entre as células cancerígenas e o sistema imunológico, e ficaram frustrados por sua incapacidade de entender precisamente o que estava acontecendo em nível molecular.
A forma mais precisa de avaliar moléculas é através da espectrometria de massa, técnica que mede a massa e a carga das moléculas para determinar sua composição e estrutura. A abordagem relativamente nova gera dados complexos que requerem conhecimentos significativos para serem interpretados, e sua análise leva muito tempo.
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A plataforma da 10x Science combina algoritmos determinísticos enraizados na química e na biologia com agentes de IA que podem interpretar esses dados. A equipe teve que fazer um trabalho significativo para treinar os modelos em dados de espectrometria e tornar suas análises rastreáveis, um requisito fundamental para uma ferramenta que será usada para ajudar as empresas a alcançar a conformidade regulatória.
Matthew Crawford é cientista da Rilas Technologies, uma empresa que realiza análises químicas para outras empresas – evitando que clientes como startups de biotecnologia tenham que investir vários milhões de dólares em seus próprios equipamentos de espectrometria e em especialistas para operá-los. Crawford usa a plataforma 10x Science há várias semanas e diz que ela está acelerando seu trabalho.
Crawford disse que o modelo o surpreendeu com sua capacidade de explicar suas conclusões, encontrar os dados certos para análises por conta própria e se adaptar à avaliação de diferentes tipos de moléculas. Embora algumas ferramentas de IA que ele experimentou no passado tenham prometido demais ou sofrido problemas de precisão, ele diz que esta faz suposições razoáveis, algo que ele atribui ao profundo conhecimento de domínio de seus criadores.
“Eu analisei uma proteína específica e ele simplesmente descobriu, pelo nome que dei ao arquivo, qual provavelmente era a proteína”, disse Crawford. “Em seguida, ele pesquisou em bancos de dados on-line a sequência daquela proteína, então não precisei programar a sequência.”
Os executivos da 10x dizem que também estão trabalhando com várias grandes empresas farmacêuticas, bem como com pesquisadores acadêmicos. O plano é usar esse financiamento inicial para contratar mais engenheiros e continuar a refinar o modelo e oferecê-lo a novos clientes. Se conseguirem ganhar força na caracterização de proteínas, Roberts espera que a empresa se expanda para oferecer um novo tipo de compreensão da biologia, combinando a estrutura das proteínas com outros dados sobre as células.
“O que há de mais profundo por trás do que estamos construindo é, na verdade, uma nova maneira de definir inteligência molecular”, disse Roberts.
Para os seus investidores, a 10x oferece uma forma útil de entrar no espaço da biotecnologia que não depende do sucesso de um medicamento específico e da obtenção de aprovação regulamentar. Se a empresa funcionar da forma que os seus fundadores esperam, tornar-se-á uma ferramenta importante para o desenvolvimento de medicamentos, independentemente de os eventuais produtos terem ou não sucesso no mercado.
“Esta é uma plataforma SaaS pela qual o setor farmacêutico tem que pagar, todos os meses, para passar por todos esses candidatos potenciais”, disse Zoe Perret, sócia da Initialized. Ela conta com a profunda experiência dos fundadores para proteger a empresa dos concorrentes; simplesmente não há muitas pessoas que entendam esses métodos e os dados que eles produzem.
O que a plataforma poderia fazer, diz Crawford, é ajudar a desbloquear as técnicas para pesquisadores que poderiam se beneficiar desses métodos, mas não têm tempo ou recursos para implementá-los.
“Grupos aqui estão tentando fazer um novo medicamento”, disse ele ao TechCrunch. “Eles só querem obter uma resposta rápida e simples da especificação de massa, e então isso abre uma lata inteira de worms. Este software vai ajudar a manter essa lata de worms fechada e apenas dar-lhes a resposta que realmente precisam para então fazer a próxima coisa em sua pesquisa.”
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