スタートアップ企業が、AIが生成した膨大な数の創薬候補の中から、最も有望なものを見極める

AIが科学にもたらした最も重要な貢献の一つは、Google DeepMindがディープラーニングモデルを応用し、生細胞内のほぼすべてのプロセスを司る分子であるタンパク質の複雑な構造を予測したことだ。

しかし、AIモデルが潜在的な治療法の候補をますます多く生成するにつれ、新たなボトルネックが生じています。それは、試験や大規模生産に向けたこれらの候補の実用的な特性評価です。

これに取り組むのが、2025年12月に設立されたスタートアップ「10x Science」だ。同社は本日、Initialized Capitalが主導し、Y Combinator、Civilization Ventures、Founder Factorが参加する480万ドルのシードラウンドを調達したと発表した。 共同創業者は3名で、ベテランの生化学者であるDavid Roberts氏とAndrew Reiter氏、そしてコンピュータサイエンスとAIモデルに精通したシリアルアントレプレナーのVishnu Tejas氏である。

「バイオ医薬品企業が創薬候補の開発に着手する際、優れた予測ツールを数多く活用しています」と、ロバーツ氏はTechCrunchに語った。「ファネルの上流には好きなだけ候補を追加できますが、それらはすべて特性評価プロセスを経なければなりません。あらゆる要素を測定する必要があるのです。」

生きた細胞内で生産され、疾患や病状を正確に標的とするよう設計された生物学的製剤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不可欠だ。例えば、これらの薬剤は特定の細胞に標的を絞るように設計することが可能であり、これは免疫系ががんを認識して攻撃するのを助ける、メルク社の広く使用されている医薬品「キートルーダ」とよく似ている。

10xの3人の創業者は以前、ノーベル賞受賞者キャロリン・ベルトッツィ博士のスタンフォード大学研究室で共に働き、がん細胞と免疫系の相互作用を研究していた。彼らは、分子レベルで何が起きているのかを正確に把握できないことに苛立ちを覚えていた。

分子を評価する最も精密な方法は質量分析法であり、これは電場中の分子を測定することで原子構造を特定する複雑な技術である。この比較的新しい手法は、解釈に高度な専門知識を要する複雑なデータを生成し、分析プロセスには多大な時間を要する。

10xのプラットフォームは、化学と生物学に基づいた決定論的アルゴリズムと、データを解釈できるAIエージェントを融合させたものである。チームは、質量分析データを用いてモデルを学習させ、分析のトレーサビリティを確保するために多大な労力を費やした。これは、企業が規制遵守を達成できるよう支援することを目的としたツールにとって、極めて重要な機能である。

他社向けに化学分析を行う企業、Rilas Technologiesの科学者であるマシュー・クロフォード氏は、バイオテクノロジーのスタートアップ企業などのクライアントが、自社の分光測定装置やそれを操作する専門家に数百万を投資することを回避できるよう支援している。クロフォード氏は数週間前から10x Scienceのプラットフォームを利用しており、それが業務の効率化につながっていると報告している。

クロフォード氏は、このモデルが推論の根拠を説明し、分析に必要な正しいデータを独自に見つけ出し、さまざまな種類の分子の評価に適応する能力に感銘を受けたと述べた。彼が以前にテストしたAIツールの中には、過大な期待を抱かせるものや精度に問題があるものもあったが、このツールは合理的な仮定を立てていると彼は言う。この特質は、開発者たちの深い専門知識によるものだと彼は評価している。

「特定のタンパク質をこのツールにかけたところ、ファイル名からそのタンパク質が何であるかをほぼ正確に特定しました」とクロフォード氏は語った。「その後、オンラインデータベースでそのタンパク質の配列を検索してくれたため、手動で配列を入力する必要はありませんでした。」

10xの幹部によると、同社は現在、複数の大手製薬会社や学術研究者とも提携しているという。 シード資金を活用して、エンジニアをさらに採用し、モデルをさらに洗練させ、新規顧客を獲得する計画だ。タンパク質特性解析で勢いをつけることに成功すれば、ロバーツ氏は、同社が最終的に、タンパク質の構造と他の細胞データを統合した、生物学に対する新たな理解を提供する事業へと拡大することを期待している。

「私たちが根本的に構築しているのは、分子の知性を定義する新たなアプローチなのです」とロバーツ氏は語った。

投資家にとって、10xは特定の医薬品の成功や規制当局の承認に左右されない、バイオテクノロジー分野への参入口を提供する。同社が創業者の構想通りに発展すれば、最終的な製品が商業的に成功するかどうかにかかわらず、医薬品開発において不可欠なツールとなるだろう。

「これは、製薬企業がこれらすべての潜在的な候補物質を処理するために月額料金を支払わなければならないSaaSプラットフォームです」と、Initializedのパートナーであるゾーイ・ペレット氏は述べた。彼女は、競合他社から同社を守るための創業者の深い専門知識に賭けている――これらの手法と、それによって生成されるデータを真に理解している人はごくわずかだからだ。

クロフォード氏によると、このプラットフォームが実現できるのは、これらの手法から恩恵を受けられるものの、それを実装するための時間やリソースを欠いている研究者たちに、これらの技術を利用可能にすることだ。

「ここにいる研究グループは新薬の開発に取り組んでいる」と、彼はTechCrunchに語った。「彼らは質量分析から迅速かつシンプルな答えを求めているだけだが、そうすると次から次へと厄介な問題が噴出してしまう。このソフトウェアは、そうした厄介な問題を未然に防ぎ、研究の次の段階に進むために実際に必要な答えだけをシンプルに提供してくれるだろう。」