노벨화학상 연구실에서 나와, AI 신약 후보의 '진위'를 검증하는 회사에 62억이 붙었다

AI가 신약 후보 물질을 설계하는 속도는 빨라졌다. 알파폴드가 단백질 구조 예측 문제를 풀어낸 뒤, 챠이 디스커버리·아이소모픽 랩스·인실리코 메디신 같은 스타트업이 수천 개의 후보를 쏟아내고 빅파마도 앞다퉈 AI 플랫폼을 들였다¹. 문제는 그 다음이다 — 그 분자들이 실제로 설계한 대로 만들어졌는지 확인하는 작업은 여전히 사람 손에 달려 있었다. 그 병목에, 이니셜라이즈드 캐피털이 이끈 시드 라운드로 480만 달러(약 62억원)가 붙었다¹.

왜 '검증'이었나 — AI가 만든 후보들의 진짜 병목

구글 딥마인드의 알파폴드가 단백질 3차원 구조 예측을 풀면서 AI 신약 발굴의 물꼬가 트였다. 챠이 디스커버리, 아이소모픽 랩스, 인실리코 메디신 같은 스타트업이 AI로 신약 후보를 설계하고, 빅파마들도 자체 AI 파이프라인을 도입하면서 후보 물질은 그 어느 때보다 빠르게 쌓이고 있다¹.

그런데 신약 하나가 시장에 나오기까지 통상 10년, 1조원이 든다는 게 업계 정설이다². 이 시간과 비용의 상당 부분은 후보 물질이 설계도대로 실제 만들어졌는지를 확인하는 검증 단계에서 소모된다. AI가 아무리 많은 후보를 뽑아내도, 그 분자가 진짜 그 구조인지 확인하는 오믹스 데이터 해석은 여전히 숙련된 연구자의 수작업에 의존해 왔다.

10x 사이언스는 이 지점을 판다. top-down·middle-down·targeted 등 복수의 프로테오믹스 워크플로우를 하나의 소프트웨어에서 지원하고, 특정 장비 벤더에 종속되지 않도록 UniProt 및 커스텀 라이브러리를 네이티브로 연동한다³. 검증 단계를 AI/ML 네이티브 소프트웨어로 자동화한다는 것이 이 회사의 핵심 제안이다.

창업팀의 이력이 그 신뢰를 뒷받침한다. 세 명의 공동창업자 모두 2022년 노벨화학상 수상자 캐롤린 버토지 교수의 스탠퍼드 연구실 출신이며, 팀 전체는 스탠퍼드·MIT·UC버클리·UCSF·위스콘신-매디슨 출신 연구진으로 구성돼 있다¹. 2025년 12월 설립 후 채 다섯 달이 되지 않은 시점에, 와이콤비네이터의 지원을 받으며 목표 초과 청약으로 시드 라운드를 마감했다.

무엇이 다른가 — 벤더에 갇히지 않는 오믹스 레이어

어떻게 여기까지 왔나 — 라운드가 만들어진 3단계

1. 노벨상 연구실에서 나온 창업팀 세 공동창업자 모두 캐롤린 버토지 교수의 스탠퍼드 연구실 출신이다. 화학생물학 실험을 직접 설계·해석해온 배경이 오믹스 검증 소프트웨어의 도메인 신뢰도로 이어졌다¹.
2. YC 배킹으로 검증받다 10x 사이언스는 와이콤비네이터의 지원을 받는 스타트업으로 공식 홈페이지에 명시돼 있다. 2025년 12월 설립이라는 짧은 트랙레코드에도 YC 네트워크가 초기 신뢰 자산이 됐다³.
3. 목표 초과 청약으로 마감 이니셜라이즈드 캐피털이 리드를 잡고 YC·시빌리제이션 벤처스·파운더 팩터가 참여해 480만 달러 시드 라운드가 목표를 넘겨 청약 마감됐다¹.

The Bet — 왜 이니셜라이즈드는 '검증'에 걸었나

다음 12개월에 지켜볼 지표 3개

1. 협업 제약사·기관의 공개 전환 현재 '복수'로만 표현된 글로벌 제약사·학술기관과의 협업이 이름을 밝힌 공식 파트너십으로 바뀌는지가 첫 신호다¹.
2. 시리즈A 시점과 리드 VC 설립 5개월 만에 오버섭스크라이브드 시드를 마감한 속도가 다음 라운드에서도 이어지는지 볼 지표다.
3. 지원 워크플로우 확장 top-down·middle-down·targeted 프로테오믹스를 넘어 다른 오믹스 영역으로 제품 범위가 넓어지는지가 플랫폼화 여부를 가른다³.