Startup 10x Science huy động 4,8 triệu USD để giải quyết nút thắt trong phát triển thuốc bằng AI

Startup 10x Science huy động 4,8 triệu USD để giải quyết nút thắt trong phát triển thuốc bằng AI

Tác động lớn nhất của AI trong khoa học hiện nay có thể thấy qua việc Google DeepMind sử dụng mô hình học sâu để dự đoán cấu trúc phức tạp của protein — những phân tử điều khiển hầu hết mọi quá trình trong tế bào sống. Tuy nhiên, khi các mô hình AI liên tục tạo ra ngày càng nhiều ứng viên tiềm năng cho các phương pháp điều trị mới, một nút thắt cổ chai đang xuất hiện: đó là việc thực tế phải xác định đặc tính của tất cả các ứng viên này để thử nghiệm và sản xuất đại trà.

Đó chính là mục tiêu của 10x Science, một startup được thành lập vào tháng 12 năm 2025. Hôm nay, công ty vừa công bố vòng gọi vốn hạt giống (seed round) trị giá 4,8 triệu USD, do Initialized Capital dẫn đầu, với sự tham gia của Y Combinator, Civilization Ventures và Founder Factor. Ba người đồng sáng lập là David Roberts và Andrew Reiter (các chuyên gia hóa sinh giàu kinh nghiệm) cùng Vishnu Tejas (một nhà sáng lập nhiều lần có chuyên môn về khoa học máy tính và mô hình AI).

Vấn đề của ngành công nghiệp dược phẩm

Khi các công ty sinh dược (biopharma) cố gắng tạo ra một ứng viên thuốc, họ sở hữu rất nhiều công cụ dự đoán tuyệt vời, Roberts chia sẻ với TechCrunch. Bạn có thể thêm bao nhiêu ứng viên tùy thích vào phần đầu của phễu, nhưng tất cả chúng đều phải trải qua quá trình xác định đặc tính. Mọi thứ đều cần được đo lường.

Việc hiểu rõ cấu trúc của protein là chìa khóa cho các nhà nghiên cứu phát triển các loại thuốc sinh học (biologics) — những loại thuốc được sản xuất trong tế bào sống và sử dụng thiết kế tinh vi để nhắm mục tiêu cụ thể vào các bệnh lý và tình trạng sức khỏe. Ví dụ, chúng có thể được thiết kế để nhắm vào các tế bào cụ thể, giống như thuốc Keytruda phổ biến của Merck giúp hệ miễn dịch nhận biết và tấn công ung thư.

Ba người sáng lập của 10x Science từng làm việc cùng nhau tại phòng thí nghiệm của Đại học Stanford dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ Carolyn Bertozzi (người đoạt giải Nobel), nơi họ nghiên cứu sự tương tác giữa tế bào ung thư và hệ miễn dịch. Họ cảm thấy thất vọng vì không thể hiểu chính xác những gì đang diễn ra ở cấp độ phân tử.

Giải pháp kết hợp thuật toán và AI

Cách chính xác nhất để đánh giá các phân tử là thông qua một kỹ thuật phức tạp gọi là phổ khối (mass spectrometry) — phương pháp xác định cấu trúc nguyên tử của chúng bằng cách đo lường trong điện trường. Kỹ thuật tương đối mới này tạo ra dữ liệu phức tạp đòi hỏi chuyên môn đáng kể để giải thích và việc phân tích chúng tiêu tốn rất nhiều thời gian.

Nền tảng của 10x kết hợp các thuật toán xác định dựa trên hóa học và sinh học với các tác nhân AI có khả năng giải thích dữ liệu đó. Đội ngũ đã phải thực hiện rất nhiều công việc để đào tạo các mô hình trên dữ liệu phổ khối và đảm bảo các phân tích của họ có thể truy xuất được — một yêu cầu quan trọng đối với công cụ giúp các công ty đạt được sự tuân thủ quy định.

Matthew Crawford, một nhà khoa học tại Rilas Technologies — công ty thực hiện các phân tích hóa học cho các doanh nghiệp khác — cho biết ông đã sử dụng nền tảng 10x Science trong vài tuần qua và nó giúp tăng tốc độ công việc của ông.

Crawford nói rằng mô hình này đã khiến ông ngạc nhiên với khả năng giải thích các kết luận, tự tìm kiếm dữ liệu phù hợp để phân tích và thích ứng với việc đánh giá các loại phân tử khác nhau. Trong khi một số công cụ AI mà ông từng thử nghiệm trước đây hứa hẹn quá nhiều hoặc gặp vấn đề về độ chính xác, thì công cụ này đưa ra các giả định hợp lý, điều mà ông cho là nhờ vào chuyên môn sâu rộng về lĩnh vực này của các nhà sáng lập.

"Tôi đưa một loại protein cụ thể vào đó và nó tự nhận ra, từ tên tệp tôi đặt, loại protein đó có thể là gì," Crawford nói. "Sau đó, nó tự tìm kiếm các cơ sở dữ liệu trực tuyến để tìm chuỗi của protein đó, nên tôi không cần phải lập trình chuỗi vào."

Tầm nhìn tương lai

Các giám đốc điều hành của 10x cho biết họ cũng đang làm việc với nhiều công ty dược phẩm lớn cũng như các nhà nghiên cứu học thuật. Kế hoạch là sử dụng nguồn vốn hạt giống này để tuyển dụng thêm kỹ sư và tiếp tục tinh chỉnh mô hình cũng như cung cấp cho khách hàng mới. Nếu họ có thể thu hút được sự chú ý trong việc xác định đặc tính protein, Roberts hy vọng công ty sẽ mở rộng để cung cấp một cách hiểu mới về sinh học, kết hợp cấu trúc protein với các dữ liệu khác về tế bào.

"Điều sâu sắc hơn đằng sau những gì chúng tôi xây dựng thực sự là một cách mới để định nghĩa trí tuệ phân tử," Roberts nói.

Đối với các nhà đầu tư, 10x cung cấp một cách tiếp cận hữu ích vào lĩnh vực công nghệ sinh học mà không phụ thuộc vào sự thành công của một loại thuốc cụ thể hay việc được cơ quan quản lý phê duyệt. Nếu công ty hoạt động theo đúng kỳ vọng của các nhà sáng lập, nó sẽ trở thành một công cụ quan trọng cho phát triển thuốc, bất kể sản phẩm cuối cùng có thành công trên thị trường hay không.

"Đây là một nền tảng SaaS mà các công ty dược phẩm phải trả tiền hàng tháng để xử lý tất cả các ứng viên tiềm năng này," Zoe Perret, một đối tác tại Initialized, nói. Bà đang kỳ vọng vào kinh nghiệm sâu sắc của các nhà sáng lập để bảo vệ công ty trước các đối thủ cạnh tranh; đơn giản là không có nhiều người hiểu rõ các phương pháp này và dữ liệu mà chúng tạo ra.

Crawford cho biết những gì nền tảng này có thể làm là giúp mở khóa các kỹ thuật này cho các nhà nghiên cứu có thể hưởng lợi từ chúng nhưng lại thiếu thời gian hoặc nguồn lực để triển khai.

"Các nhóm ở đây đang cố gắng tạo ra một loại thuốc mới," ông nói với TechCrunch. "Họ chỉ muốn nhận được một câu trả lời nhanh chóng, đơn giản từ phổ khối, và sau đó nó mở ra một hộp Pandora rắc rối. Phần mềm này sẽ giúp giữ hộp Pandora đó đóng lại và chỉ cung cấp cho họ câu trả lời mà họ thực sự cần để thực hiện bước tiếp theo trong nghiên cứu của họ."