أعلنت شركة التكنولوجيا الحيوية الناشئة 10x Science عن تمويل أولي قدره 4.8 مليون دولار في ديسمبر 2025، بهدف حل الاختناقات التي تواجه صناعة اكتشاف الأدوية في عصر الذكاء الاصطناعي. بينما حققت شركات مثل جوجل ديبمايند تقدمًا كبيرًا في التنبؤ بهياكل البروتينات باستخدام النماذج深度学习، فإن المشكلة الحالية تكمن في صعوبة التحقق من خصائص آلاف المرشحات الدوائية التي يقترحها الذكاء الاصطناعي فعليًا واختبارها وإنتاجها بكميات كبيرة. تأسست الشركة من قبل ثلاثة خبراء هم ديفيد روبرتس وأندرو رايتير، وهما كيميائيون حيويون ذوو خبرة، بالإضافة إلى فيشنو تيجاس، المؤسس المتكرر في مجال علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. وقد عمل المؤسسون معًا سابقًا في مختبر البروفيسورة كارولين برتوزي الحاصلة على جائزة نوبل في جامعة ستانفورد، حيث واجهوا صعوبة في فهم التفاعلات الجزيئية بدقة. تهدف 10x Science إلى سد هذه الفجوة من خلال منصة تجمع بين خوارزميات كيميائية حيوية محددة ووكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على تفسير بيانات معقدة. تعتمد الطريقة الأكثر دقة لتقييم الجزيئات حاليًا على تقنية قياس الطيف الكتلي، وهي عملية معقدة تتطلب وقتًا طويلاً وخبرة عالية لتحليل البيانات الناتجة. تعمل منصة 10x على أتمتة وتبسيط هذه العملية، حيث يتم تدريب النماذج على بيانات القياس الطيفي مع ضمان إمكانية تتبع التحليلات، وهو أمر حاسم للامتثال للوائح التنظيمية في قطاع الأدوية. أظهرت الاختبارات الأولية فعالية المنصة عندما استخدمها عالم من شركة Rilas Technologies، وهي جهة تقدم خدمات التحليل الكيميائي للشركات الناشئة. أثنى العالم ماثيو كروفورد على قدرة النموذج على تفسير استنتاجاته، وإيجاد البيانات ذات الصلة تلقائيًا دون تدخل مبرمج، والتكيف مع أنواع مختلفة من الجزيئات. بل إن النظام كان قادرًا على تحديد بروتين معين بناءً على اسم الملف فقط ثم البحث عن تسلسله في قواعد البيانات العالمية. تخطط الشركة لاستخدام التمويل الجديد لتوظيف المزيد من المهندسين وتحسين النموذج قبل توسيع نطاق تقديمه للعملاء الجدد. وتعمل 10x حاليًا مع شركات أدوية كبرى وباحثين أكاديميين. يرى المؤسس ديفيد روبرتس أن الهدف الأعمق هو خلق طريقة جديدة لتعريف "الذكاء الجزيئي"، مما يجمع بين هيكل البروتين وبيانات خلوية أخرى. يُعتبر الاستثمار في هذه الشركة استراتيجية مبتكرة للمستثمرين، حيث لا يعتمد نجاحها على نجاح دواء محدد معين أو الحصول على موافقة تنظيمية لمنتج نهائي، بل على تقديم خدمة برمجية (SaaS) تحتاج شركات الأدوية للدفع لها شهريًا للتعامل مع المرشحين المحتملين. يوضح الشركاء أن العمق المعرفي لمؤسسي الشركة يمثل حاجزًا أمام المنافسين، نظراً لندرة المتخصصين القادرين على فهم هذه الطرق والبيانات الدقيقة. في النهاية، يهدف هذا الحل البرمجي إلى تمكين مجموعات بحثية قد لا تملك الموارد أو الوقت لإجراء تحليلات معقدة، مما يساعدها على الحصول على إجابات سريعة ودقيقة لاستكمال أبحاثها دون التعثر في تعقيدات البيانات التقنية.