随着人工智能在科学领域的应用日益广泛，尤其是 Google DeepMind 成功预测蛋白质结构后，AI 筛选出的潜在药物候选物数量激增。然而，如何对这些候选物进行准确的实验表征与测试，已成为制约新药研发的关键瓶颈。针对这一挑战，初创公司 10x Science 应运而生。该公司成立于 2025 年 12 月，近日宣布完成由 Initialized Capital 领投的 480 万美元种子轮融资，Y Combinator 等机构跟投。 10x Science 由三位拥有深厚背景的创始人联手打造，其中包括斯坦福大学诺贝尔奖得主 Carolyn Bertozzi 实验室的校友、经验丰富的生物化学家 David Roberts 和 Andrew Reiter，以及具备人工智能与计算机背景的 Vishnu Tejas。团队致力于解决新药开发中的表征难题。虽然质谱仪是分析分子原子结构最精准的工具，但其产生的数据复杂且解读耗时，需要极高的专业门槛。 10x Science 的平台创新性地结合了基于化学与生物学的确定性算法和能够解读数据的 AI 代理。公司投入大量资源训练模型，确保分析过程可追溯，以满足药品监管合规的严格要求。目前，该平台已受到行业关注。Rilas Technologies 的科学家 Matthew Crawford 表示，该模型不仅速度快，还能像人类专家一样解释结论、自动检索数据并适应不同分子的评估，其准确性远超以往尝试过的 AI 工具。 获得融资后，10x Science 计划招募更多工程师以优化模型，并拓展至更多制药公司与学术机构。创始人希望借此建立一种新的“分子智能”定义，将蛋白质结构与其他细胞数据相结合。投资人认为，10x Science 提供的不依赖于单一药物成败的 SaaS 服务模式，将成为生物医药行业不可或缺的基础设施，帮助研究人员更高效地从海量数据中获取关键信息，加速新药研发进程。