AI生成候选药物规模暴涨 10x Science获480万美元种子轮破局

生物医药领域生成式AI落地提速，当前大模型可批量生成潜在候选药物分子，但甄别有效分子的效率瓶颈日益凸显。美国初创企业10x Science近期完成480万美元种子轮融资，主打AI驱动的复杂分子价值评估技术，为药企研发管线降本提效，本轮融资将主要用于技术迭代与头部药企客户的商业化拓展。

过去三年，生成式AI在生物医药领域的渗透直接改写了候选药物发现的效率逻辑：过去研发团队需要花费3-5年才能筛选出10个进入验证环节的候选分子，现在借助大语言模型，仅需1个月就能生成同等规模的潜在分子库，甚至部分团队的分子生成产能已达到每年百万级。

但爆发式增长的分子供给并未直接转化为新药落地效率的提升。据行业统计，当前AI生成的候选分子中，仅有不足0.1%能通过后续的靶点结合、毒理测试等验证环节，99%以上的生成分子均为无效产出，反而挤占了药企的研发算力与人力成本，筛选高价值分子已经成为AI制药落地的核心卡点。

不同于多数AI制药企业扎堆布局的分子生成赛道，10x Science的核心能力聚焦在分子生成后的价值评估环节。其自研模型整合了分子动力学模拟、靶点结合概率预测、长期毒理风险预判三大核心模块，能够在分子生成阶段就过滤掉90%以上的无效候选，大幅降低后续验证环节的投入。