AI가 쏟아내는 신약 후보가 급증하고 있다. 이 스타트업은 그중 무엇이 중요한지 가려내려 한다.

과학 분야에서 AI가 낸 가장 큰 성과 중 하나는 Google DeepMind가 딥러닝 모델을 활용해 살아있는 세포의 거의 모든 과정을 움직이는 분자인 단백질의 복잡한 구조를 예측한 일이다.

하지만 AI 모델이 잠재적 치료제 후보를 점점 더 많이 쏟아내면서 새로운 병목도 생기고 있다. 실제 실험과 대량 생산으로 이어지기 전에, 그 많은 후보를 하나하나 제대로 특성화하고 검증해야 한다는 점이다.

2025년 12월 설립된 스타트업 10x Science는 바로 이 문제를 풀겠다는 목표를 내세운다. 이 회사는 오늘 Initialized Capital이 주도하고 Y Combinator, Civilization Ventures, Founder Factor가 참여한 480만 달러 규모의 시드 투자를 발표했다. 공동 창업자는 숙련된 생화학자 데이비드 로버츠와 앤드루 라이터, 그리고 컴퓨터 과학과 AI 모델에 전문성을 지닌 연쇄 창업자 비슈누 테자스다.

로버츠는 테크크런치에 “바이오제약 회사들이 신약 후보를 만들 때는 정말 훌륭한 예측 도구를 여럿 갖고 있습니다”라며 “퍼널의 맨 위에는 원하는 만큼 후보를 넣을 수 있지만, 결국 그 후보들은 모두 특성화 과정을 통과해야 합니다. 모든 것을 실제로 측정해야 하죠”라고 말했다.

단백질 구조를 이해하는 일은 바이오의약품을 개발하는 연구자들에게 핵심이다. 바이오의약품은 살아있는 세포에서 생산되며, 정교한 설계를 통해 특정 질환과 상태를 정밀하게 겨냥한다. 예를 들어 면역 체계가 암을 식별하고 공격하도록 돕는 머크의 대표 약물 키트루다처럼 특정 세포를 표적으로 삼도록 설계할 수 있다.

10x Science의 세 공동 창업자는 노벨상 수상자인 캐럴린 베르토치 박사의 스탠퍼드대 연구실에서 함께 일했다. 이들은 암세포와 면역 체계 사이의 상호작용을 연구하면서도 분자 수준에서 정확히 무슨 일이 벌어지는지 이해하기 어렵다는 점에 답답함을 느꼈다.

분자를 평가하는 가장 정확한 방법은 질량분석법이라는 복잡한 기술을 활용하는 것이다. 전기장 안에서 분자를 측정해 원자 구조를 규명하는 방식이다. 비교적 새로운 이 기술은 해석에 상당한 전문성이 필요한 복잡한 데이터를 만들어내며, 분석에도 많은 시간이 든다.