El mayor impacto de la IA en la ciencia es el uso de modelos de aprendizaje profundo por parte de DeepMind predecir estructuras complejas de proteínas: moléculas que impulsan casi todos los procesos en las células vivas.
Pero a medida que los modelos de IA siguen generando más candidatos para posibles tratamientos, surge un obstáculo: caracterizar a todos esos candidatos en la práctica, para realizar pruebas y producirlos en masa.
Ese es el objetivo de 10x Science, una startup fundada en diciembre de 2025 que hoy anunció 4,8 millones de dólares en financiación inicial, liderada por Initialized Capital y con el respaldo de Y Combinator, Civilization Ventures y Founder Factor. Los tres fundadores son David Roberts y Andrew Reiter, bioquímicos experimentados, y Vishnu Tejas, un fundador en serie con experiencia en informática y modelado de inteligencia artificial.
“Cuando las biofarmacéuticas intentan crear candidatos a fármacos, cuentan con todas estas herramientas de predicción realmente buenas”, dijo Roberts a TechCrunch. “Puedes agregar tantos candidatos como quieras a la parte superior del embudo, pero todos tienen que pasar por este proceso de caracterización. Todos necesitan ser medidos”.
Comprender la estructura de las proteínas es clave para los investigadores que desarrollan medicamentos biológicos, que se producen en células vivas y utilizan un diseño avanzado para atacar específicamente enfermedades y afecciones. Por ejemplo, los medicamentos pueden diseñarse para atacar células específicas, como Keytruda, un medicamento popular vendido por Merck que ayuda al sistema inmunológico a identificar y atacar el cáncer.
Los tres fundadores de 10x trabajaron juntos en el laboratorio de Stanford donde estudió la premio Nobel Dra. Carolyn Bertozzi, donde estudiaron las interacciones entre las células cancerosas y el sistema inmunológico, y se sintieron frustrados por su incapacidad para comprender exactamente lo que estaba sucediendo a nivel molecular.
La forma más precisa de evaluar moléculas es mediante una técnica compleja llamada espectrometría de masas, una forma de determinar su estructura atómica midiéndolas en un campo eléctrico. Esta técnica relativamente nueva produce datos complejos que requieren una gran experiencia para interpretarlos y analizarlos lleva mucho tiempo.
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La plataforma 10x combina algoritmos deterministas basados en la química y la biología con agentes de inteligencia artificial que pueden interpretar esos datos. El equipo tuvo que realizar un trabajo importante para entrenar el modelo con datos de espectrometría y hacer que su análisis fuera rastreable, lo cual es un requisito clave para que la herramienta se utilice para ayudar a las empresas a lograr el cumplimiento normativo.
Matthew Crawford es científico de Rilas Technologies, una empresa que realiza análisis químicos para otras empresas, de modo que clientes como las nuevas empresas de biotecnología no tienen que invertir varios millones de dólares en su propio equipo de espectrometría y expertos para operarlo. Crawford ha estado utilizando la plataforma 10x Science durante varias semanas y dice que acelera su trabajo.
Crawford dijo que el modelo lo sorprendió por su capacidad para explicar conclusiones, encontrar los datos correctos para analizar y adaptarse para evaluar diferentes tipos de moléculas. Si bien algunas herramientas de inteligencia artificial que probó en el pasado prometieron demasiado o sufrieron problemas de precisión, dijo que estas herramientas hacían suposiciones razonables, algo que atribuyó a la profunda experiencia en el dominio de sus creadores.
“Puse ciertas proteínas allí y, a partir de los nombres de los archivos, las nombro, qué proteínas podrían contener”, dijo Crawford. “Luego busca en bases de datos en línea la secuencia de proteínas, por lo que no tengo que programar la secuencia”.
Los ejecutivos de 10x dicen que también trabajan con varias grandes empresas farmacéuticas, así como con investigadores académicos. El plan es utilizar estos fondos iniciales para contratar más ingenieros y seguir perfeccionando el modelo y ofrecerlo a nuevos clientes. Si logran ganar terreno en la caracterización de proteínas, Roberts espera que la empresa se expanda para ofrecer nuevos conocimientos en biología, combinando la estructura de las proteínas con otros datos sobre las células.
“Lo más profundo detrás de lo que estamos construyendo es en realidad una nueva forma de definir la inteligencia molecular”, dijo Roberts.
Para sus inversores, 10x ofrece una forma útil de ingresar al campo de la biotecnología que no depende de que un medicamento en particular tenga éxito y obtenga la aprobación regulatoria. Si la empresa funciona como esperan sus fundadores, será una herramienta importante para el desarrollo de fármacos, independientemente de que el producto final tenga éxito en el mercado o no.
“Se trata de una plataforma SaaS por la que las empresas farmacéuticas tienen que pagar todos los meses para llegar a todos estos candidatos potenciales”, afirmó Zoe Perret, socia de Initialized. Confió en la profunda experiencia de los fundadores para proteger la empresa de la competencia; No mucha gente entiende este método y los datos que produce.
Lo que la plataforma puede hacer, dice Crawford, es ayudar a abrir técnicas a los investigadores que podrían beneficiarse de estos métodos pero que no tienen el tiempo ni los recursos para implementarlos.
“El grupo aquí está intentando crear un nuevo fármaco”, dijo a TechCrunch. “Sólo quieren obtener una respuesta rápida y sencilla a partir de una especificación de masas, y luego abrir una lata de gusanos. Este software ayudará a mantener los gusanos cerrados y les dará las respuestas que realmente necesitan para luego hacer lo siguiente en su investigación”.
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