As startups analisam uma enxurrada de candidatos a medicamentos gerados por inteligência artificial para encontrar os mais viáveis.

Uma das contribuições mais significativas da IA para a ciência é a aplicação de um modelo de aprendizado profundo pela Google DeepMind para prever as complexas estruturas das proteínas — as moléculas que controlam quase todos os processos nas células vivas.

No entanto, à medida que os modelos de IA geram um número crescente de candidatos potenciais para terapias, surge um novo obstáculo: a caracterização prática desses candidatos para testes e produção em larga escala.

Essa é a missão da 10x Science, uma startup lançada em dezembro de 2025 que anunciou hoje um aporte inicial de 4,8 milhões de dólares liderado pela Initialized Capital, com participação da Y Combinator, Civilization Ventures e Founder Factor. Seus três fundadores são David Roberts e Andrew Reiter, ambos bioquímicos experientes, e Vishnu Tejas, um empreendedor serial especializado em ciência da computação e modelos de IA.

“Quando as empresas farmacêuticas se propõem a criar um candidato a medicamento, elas dispõem de todas essas excelentes ferramentas de previsão”, disse Roberts ao TechCrunch. “Você pode adicionar quantos candidatos quiser no início do processo, mas todos eles precisam passar pelo processo de caracterização. Tudo deve ser medido.”

Para os pesquisadores que desenvolvem medicamentos biológicos — produzidos em células vivas e projetados para atacar especificamente doenças e condições — entender a estrutura das proteínas é essencial. Por exemplo, esses medicamentos podem ser projetados para atingir células específicas, assim como o Keytruda, um remédio da Merck amplamente utilizado que ajuda o sistema imunológico a reconhecer e atacar cânceres.

Os três fundadores da 10x já trabalharam juntos no laboratório de Stanford da Dra. Carolyn Bertozzi, vencedora do Prêmio Nobel, estudando as interações entre células cancerígenas e o sistema imunológico. Eles ficaram frustrados com a incapacidade de entender exatamente o que estava acontecendo no nível molecular.

O método mais preciso para avaliar moléculas é a espectrometria de massa, uma técnica complexa que determina a estrutura atômica medindo as moléculas em um campo elétrico. Essa abordagem relativamente nova gera dados detalhados que exigem grande expertise para serem interpretados, e o processo de análise é demorado.

A plataforma da 10x combina algoritmos determinísticos baseados em química e biologia com agentes de IA capazes de interpretar esses dados. A equipe investiu muito esforço no treinamento dos modelos com dados de espectrometria e na garantia de que suas análises fossem rastreáveis — um recurso crucial para uma ferramenta destinada a ajudar as empresas a cumprir as regulamentações.

Matthew Crawford, cientista na Rilas Technologies — uma empresa que realiza análises químicas para outras firmas — ajuda clientes como startups de biotecnologia a evitar investir milhões em equipamentos de espectrometria próprios e em especialistas para operá-los. Crawford tem usado a plataforma da 10x Science há várias semanas e relata que ela acelerou seu trabalho.

Crawford observou que o modelo o impressionou pela sua capacidade de explicar seus raciocínios, localizar automaticamente os dados corretos para análise e se adaptar ao avaliamento de vários tipos de moléculas. Enquanto alguns outros ferramentas de IA que ele testou antes ou prometiam demais ou tinham problemas de precisão, ele diz que este modelo faz suposições sensatas — uma qualidade que atribui à profunda especialização dos seus criadores.

“Eu passei um determinado proteína pelo sistema, e ele basicamente entendeu, a partir do nome do arquivo, qual era essa proteína”, disse Crawford. “Em seguida, procurou em bancos de dados online pela sequência dessa proteína, então eu não precisei inserir a sequência manualmente.”

Os executivos da 10x relatam que também estão colaborando com várias grandes empresas farmacêuticas e pesquisadores acadêmicos. O plano é usar o financiamento inicial para contratar mais engenheiros, aprimorar ainda mais o modelo e atrair novos clientes. Se tiverem sucesso em ganhar destaque no campo da caracterização de proteínas, Roberts espera que a empresa eventualmente se expanda para fornecer uma nova compreensão da biologia — uma que integre a estrutura das proteínas com outros dados celulares.

“O que realmente estamos construindo é uma nova abordagem para definir a inteligência molecular”, disse Roberts.

Para os investidores, a 10x oferece uma porta de entrada para o setor de biotecnologia que não depende do sucesso ou da aprovação regulatória de um determinado medicamento. Se a empresa se desenvolver conforme seus fundadores imaginam, ela se tornará uma ferramenta essencial no desenvolvimento de medicamentos, independentemente de o produto final ter sucesso comercialmente.

“Esta é uma plataforma SaaS que as empresas farmacêuticas precisam pagar mensalmente para processar todos esses candidatos potenciais”, disse Zoe Perret, sócia da Initialized. Ela acredita na profunda especialização dos fundadores para proteger a empresa de concorrentes — há muito poucas pessoas que realmente entendem esses métodos e os dados que eles geram.

De acordo com Crawford, o que a plataforma pode fazer é tornar essas técnicas acessíveis para pesquisadores que poderiam se beneficiar delas, mas não têm tempo ou recursos para implementá-las.

“Existem grupos aqui tentando desenvolver um novo medicamento”, ele disse ao TechCrunch. “Eles só querem uma resposta rápida e simples da espectrometria de massa, e então surgem muitos problemas. Este software ajudará a evitar esses problemas e fornecerá apenas a resposta de que eles realmente precisam para avançar no próximo passo de suas pesquisas.”