AIが過去最多の潜在医薬品を生成する中、このスタートアップは有用な候補を見極めようとしている

科学におけるAIの最大の影響力は、Google DeepMindが深層学習モデル（deep learning model）を用いてタンパク質（proteins）の複雑な構造を予測した点にある。タンパク質は、生体内のほぼすべてのプロセスを駆動する分子である。 しかし、AIモデルが潜在的な治療法の候補を次々と生成し続ける中で、新たなボトルネックが生じている。それは、テストや大量生産のために、それらの候補を実際に実務レベルで特徴づける（characterizing）ことである。 それが、2025年12月に設立されたスタートアップの10x Scienceが目指す目標である。同社は本日、Initialized Capitalがリードし、Y Combinator、Civilization Ventures、Founder Factorの支援を受けた480万ドルのシードラウンドを発表した。3人の創設者は、経験豊富な生化学者のDavid RobertsとAndrew Reiter、そしてコンピュータサイエンスとAIモデルの専門知識を持つシリアルアントレプレナーのVishnu Tejasである。 「バイオファーマが創薬候補を作成しようとする際、彼らには非常に優れた予測ツールが揃っています」とRobertsはTechCrunchに語った。「ファネルの上部には望むだけの候補を追加できますが、それらはすべてこの特性評価プロセスを通過しなければなりません。すべての要素を測定する必要があります。」 生物学的医薬品（biologic drugs）を開発する研究者にとって、タンパク質の構造を理解することは鍵となる。これらは生体内で生産され、疾患や状態を特定に標的とするために洗練された設計が施されている。例えば、Merckによって販売されている人気薬Keytrudaのように、特定の細胞を標的とするように設計できる。これは免疫系ががんを特定して攻撃するのを助ける薬である。 10xの3人の創設者は、ノーベル賞受賞者であるCarolyn Bertozzi博士のStanford研究室で共同で研究を行い、がん細胞と免疫系の相互作用を調査していた。しかし、分子レベルで何が正確に起きているかを理解できなかったことに苛立っていた。 分子を評価する最も正確な方法は、質量分析（mass spectrometry）と呼ばれる複雑な技術を用いることである。これは電場内で分子を測定することで原子構造を決定する方法だ。比較的新しいこの技術は複雑なデータを生成し、それを解釈するには高度な専門知識が必要であり、分析には多くの時間を要する。 Techcrunchイベント San Francisco, CA | October 13-15, 2026 10xのプラットフォームは、化学と生物学に根ざした決定論的アルゴリズム（deterministic algorithms）と、そのデータを解釈できるAIエージェント（AI agents）を組み合わせている。同チームは、モデルをスペクトロメトリーデータで訓練し、分析の追跡可能性を確保するために多大な作業を行った。これは企業が規制遵守を達成するのを支援するツールにとって、重要な要件である。 Matthew Crawfordは、他企業向けに化学分析を行うRilas Technologiesの科学者である。同社はバイオテックスタートアップのようなクライアントが、スペクトロメトリー装置の運用に数百万ドルを投資し、専門家を雇う必要がないよう支援している。Crawfordは数週間から10x Scienceのプラットフォームを使用しており、作業が加速されていると語っている。 クローフォード氏は、このモデルが結論を説明する能力や、分析に必要なデータを自ら見つけ出す能力、そして異なる種類の分子を評価することに適応する能力によって彼を驚かせたと語った。過去に実験した一部のAI（人工知能）ツールは過度な約束をしたり精度の問題を抱えたりしていたが、このモデルは合理的な仮定を立てると同氏は指摘し、その理由を開発者の深いドメイン（分野）の専門知識に起因するものだと説明している。 「特定のタンパク質をこのモデルに入力したところ、ファイル名からどのタンパク質であるかをほぼ自動的に推測してくれました」とクローフォード氏は語った。「その後、オンラインのデータベースからそのタンパク質のアミノ酸配列を検索してくれたため、私が配列を手動でプログラムする必要はありませんでした。」 10xの経営陣は、複数の大手製薬企業や学術研究者とも連携していると語っている。このシード資金（seed funding）を活用してより多くのエンジニアを採用し、モデルの改良を継続して新規顧客に提供していく計画だ。タンパク質の特性解析で一定の成果を上げられれば、ロバーツ氏は同社がタンパク質構造と細胞に関する他のデータを組み合わせた、生物学に対する新たな理解の提供へと事業を拡大することを望んでいる。 「私たちが構築しようとしているものの根底にあるのは、実際には分子インテリジェンス（molecular intelligence）を定義する新たな方法です」とロバーツ氏は語った。 投資家にとって、10xは特定の創薬候補の成功や規制当局からの承認に依存しない、バイオテック（biotech）分野への有用な参入方法を提供している。創設者の期待通りに会社が軌道に乗れば、最終的な製品が市場で成功するかどうかにかかわらず、創薬開発における重要なツールとなるだろう。 「これは製薬企業がすべての可能性のある候補を検証するために、毎月必ず支払わなければならないSaaS（Software as a Service）プラットフォームです」とイニシャライズドのパートナー、ゾー・ペレット氏は語った。創設者の深い経験が競合他社から同社を守るだろうと彼女は見込んでおり、これらの手法とその生成データを理解している人材はそもそも限られているからだ。 クローフォード氏によれば、このプラットフォームが果たし得る役割は、これらの手法から恩恵を受けられるものの、導入に時間やリソースを割けない研究者に対して、その技術の利用を可能にすることだ。 「ここでの研究グループは新しい創薬を試みています」と彼はTechCrunchに語った。「彼らは質量分析（mass spec）から迅速で単純な答えを得たいだけですが、そうすると一筋縄ではいかない複雑な問題が山ほど出てきます。このソフトウェアはそうした問題を閉ざしたまま、研究の次のステップに進むために実際に必要な答えを提供するのを助けてくれるでしょう。」 当記事のリンクを通じてご購入いただいた場合、当社には少額のコミッション（手数料）が入る場合があります。これは当社の編集上の独立性に影響しません。 Timへの連絡、またはTimからの接触の検証は、tim.fernholz@techcrunch.com へのメール送信、またはSignal上で tim_fernholz.21 宛てのencrypted message（暗号化メッセージ）で行ってください。 View Bio

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