Isomorphic Labs
노벨 화학상 수상자이자 DeepMind 창업자 Demis Hassabis가 설립한 AI 신약 설계 기업 — AlphaFold의 상업적 계승자로서 인류의 모든 질병 정복을 목표로, $27억 누적 조달로 역사상 가장 대담한 바이오테크 미션을 추진하다
Isomorphic Labs는 2021년 2월 영국 런던에서 설립된 AI 퍼스트 신약 설계 기업입니다. Alphabet Inc.의 독립 자회사로 구성되었으며, 창업자 Sir Demis Hassabis의 표현을 빌리자면 “생물학과 정보과학 사이의 동형 사상(isomorphic mapping)이 존재한다는 확신”이 기업의 이름이자 철학입니다. 회사의 탄생은 DeepMind의 AlphaFold2가 50년간 미해결 과제로 남아 있던 단백질 구조 예측 문제를 사실상 해결한 2020년으로 거슬러 올라갑니다. Hassabis와 공동 창업팀은 이 획기적 AI 시스템을 활용해 신약 발굴 프로세스 전체를 재설계할 수 있다는 사업적 비전을 수립했고, Alphabet은 이를 독립 상업 벤처로 분사시키기로 결정했습니다.
1976년 런던 출생. 4세부터 체스 신동으로 두각을 나타내 13세에 체스 마스터(Elo 2300) 등급을 달성한 Hassabis는, 이후 17세에 Bullfrog Productions에서 Theme Park(1994년 황금 조이스틱 어워드 수상)를 프로그래밍하며 게임 AI 경력을 시작했습니다. 케임브리지대학교 컴퓨터과학 학사를 최우등으로 졸업한 후 유니버시티 칼리지 런던(UCL)에서 인지신경과학 박사를 취득했습니다.
2010년 Mustafa Suleyman, Shane Legg와 함께 DeepMind를 공동 창업했으며, 2014년 Google에 인수된 이후 AlphaGo(2016년 세계 챔피언 이세돌 격파), AlphaFold(2020–2021년 단백질 구조 예측 문제 해결), AlphaFold 2(Nature 표지 논문)를 비롯한 일련의 역사적 AI 돌파구를 이끌었습니다. Science지 ‘올해의 10대 과학 성과’에 4회 선정됐으며, 2017년 CBE, 2023년 기사 작위(Knight) 서임, 2024년 노벨 화학상 수상으로 과학자로서의 입지를 공인받았습니다. 2021년 Alphabet 산하 독립 기업으로 Isomorphic Labs를 창업하며, 현재 Google DeepMind와 Isomorphic Labs 양사의 CEO를 겸임하고 있습니다.
DeepMind에서 7년간 AlphaStar(StarCraft II를 최초로 프로 인간 선수에게 승리한 AI) 개발을 주도했으며, Isomorphic Labs 창립 이후 최고 AI 책임자(Chief AI Officer)를 거쳐 2024년 11월 President로 취임했습니다. IsoDDE 기술 플랫폼의 개발을 총괄합니다.
Isomorphic Labs의 공동 창업자이자 초대 President. DeepMind에서 AlphaFold의 사업 개발을 이끌었으며, Hassabis와 함께 Alphabet을 설득해 Isomorphic Labs 분사를 성사시켰습니다. “AlphaFold가 신약 발굴에 AI를 적용하기 시작할 수 있다는 신호였다”고 창업 배경을 설명합니다.
Isomorphic Labs는 AI 신약 설계 엔진(IsoDDE: Isomorphic Drug Design Engine)을 핵심 기술 자산으로 하는 AI 퍼스트 신약 설계 기업입니다. 2026년 2월에 공식 공개된 IsoDDE는 단순 단백질 구조 예측을 넘어, 신약 후보 물질의 설계·최적화·임상 가능성 평가를 통합하는 완전한 AI 신약 설계 엔진으로 진화했습니다. 복수의 치료 영역 및 약물 모달리티(소분자, 항체 등)에 걸쳐 작동하는 여러 독자 AI 모델이 통합된 단일 플랫폼 체계를 구성합니다.
×2 단백질-리간드 구조 예측 정확도 (IsoDDE 대 AlphaFold3)
IsoDDE의 핵심 기술 역량:
AlphaFold 3 대비 단백질-리간드 구조 예측 일반화 벤치마크에서 2배의 성능 향상을 달성했습니다. 소분자 약물이 표적 단백질과 결합하는 방식을 원자 수준에서 정확하게 예측함으로써, 실험실 수준의 정밀도를 컴퓨터 시뮬레이션으로 구현합니다. 이는 X선 결정학·cryo-EM 등 수개월을 요하는 실험적 방법을 수 초로 대체합니다.
기존 물리 기반 결합 친화도 계산법(Free Energy Perturbation 등)보다 높은 정확도를 달성하면서, 비용과 시간은 수십~수백 분의 1에 불과합니다. 신약 최적화 단계에서 수십만 개의 후보 물질을 고속 스크리닝할 수 있는 능력으로, 개발 주기 압축의 핵심 동인입니다.
아미노산 서열 정보만을 입력으로, 기존에 알려지지 않은 결합 포켓(cryptic/allosteric sites)을 자동으로 발굴합니다. 세레블론(cereblon) 단백질의 사례에서, 15년간 단일 결합 부위만 존재한다고 여겨지던 표적에서 신규 암호화 결합 포켓을 최근 실험적 발견보다 앞서 예측했습니다. ‘드러그어블하지 않다(undruggable)’고 여겨지던 표적에 대한 접근 가능성을 열어주는 돌파구입니다.
소분자(Small Molecules), 항체(Antibodies), 펩타이드, ADC(항체-약물 접합체) 등 복수의 약물 모달리티에 걸쳐 작동하는 통합 플랫폼입니다. 종양학(Oncology) 및 면역학(Immunology)을 우선 치료 영역으로 삼으며, 도전적인 화학 문제를 수반하면서 질병 기전이 충분히 규명된 적응증을 전략적으로 공략합니다.
전략적 파트너십 포트폴리오: Isomorphic Labs는 내부 독자 프로그램과 병행하여, 글로벌 빅파마와의 전략적 연구 협업을 통해 AI 플랫폼의 산업적 적용을 가속화하고 있습니다.
멀티-타깃 소분자 연구 협업. 선급금(Upfront) $45M 수령. 마일스톤 포함 총 잠재 가치 최대 $1.7B(로열티 별도). 2024년 1월 공식화 후 협업 범위를 지속 확장 중입니다.
멀티-타깃 소분자 연구 협업. 마일스톤 포함 총 잠재 가치 최대 $1.2B(로열티 별도). 최초 협업 1년여 만에 범위를 확장하는 계약 갱신이 이루어졌습니다.
Lilly·Novartis에 이어 전략적 연구 협업을 체결한 빅파마. AI 신약 설계 플랫폼의 적용 범위를 추가 치료 영역 및 타깃으로 확장하는 파트너십입니다.
Isomorphic Labs는 2021년 설립 이후 모기업 Alphabet의 단독 출자로 운영되다가, 2025년 3월 처음으로 외부 자본 시장에 문을 열었습니다. Series A $6억의 성공적인 유치에 이어, 불과 14개월 만에 글로벌 일류 기관 투자자들로부터 $21억의 Series B를 조달해 누적 외부 조달액이 $27억을 돌파했습니다. 특히 2026년 5월 Series B에는 Thrive Capital(리드), Alphabet, GV와 함께 중동 국부펀드(MGX), 싱가포르 테마섹(Temasek), 영국 주권 AI 기금(UK Sovereign AI Fund)이 신규 참여하며 지정학적 차원의 AI 인프라 투자로서의 위상을 확인했습니다.
케임브리지 King’s Cross의 임시 오피스에서 10여 명의 팀으로 출발. Alphabet은 Google DeepMind로부터 이 팀을 분사시키며 “경이로운 아이디어”라며 지원을 결정했습니다. 초기 팀은 대부분 DeepMind 출신 AI 연구자로 구성되었으며, 외부에 공개된 Alphabet의 투자 규모는 없지만 독립적인 연구·운영을 위한 실질적 자본이 투입됐습니다. 2021년 11월 4일 공식 대외 발표.
Lilly($45M 선급금 + 최대 $1.7B 마일스톤)와 Novartis(최대 $1.2B 마일스톤)와의 멀티-타깃 소분자 연구 협약을 동시에 발표했습니다. 이 파트너십은 Isomorphic Labs의 AI 신약 설계 접근법에 대한 빅파마 업계의 실질적 신뢰를 공개 시장에서 최초로 확인한 이정표입니다. 양 사는 선급금·마일스톤·로열티 혼합 구조를 채택했으며, Novartis는 1년 여 만에 협업 범위를 자발적으로 확대했습니다.
역사적 맥락: 창립 이후 Alphabet의 내부 출자로만 운영되던 Isomorphic Labs가 최초로 외부 자본 시장에 문을 열었습니다. Joshua Kushner의 Thrive Capital이 리드하며 GV(Google Ventures), Alphabet이 공동 참여했습니다. Thrive Capital 파트너 Vince Hankes는 Hassabis를 “현격히 특별한 기업가”로 평가하며 “신약 발굴의 판도를 CAD 이전 항공기 설계에서 이후로의 전환과 같이 근본적으로 바꿀 것”이라고 투자 근거를 밝혔습니다.
자금 용도: AI 신약 설계 엔진(IsoDDE) 차세대 개발, 내부 파이프라인의 임상 진입 가속화, 세계적 AI·엔지니어링·신약 설계·임상 인재 채용. 이 라운드는 Isomorphic Labs가 Alphabet의 내부 프로젝트를 넘어 독립 상업 바이오테크로서의 입지를 공식화하는 전환점이 됐습니다.
Nature 게재 논문을 통해 IsoDDE의 핵심 역량을 공식 공개했습니다. 단백질-리간드 구조 예측 일반화 벤치마크에서 AlphaFold 3 대비 2배의 성능을 달성했으며, 물리 기반 방법론보다 높은 정확도로 결합 친화도를 예측하고, 서열 정보만으로 신규 결합 포켓을 발굴하는 세 가지 혁신 역량을 검증했습니다. 또한 Johnson & Johnson과의 추가 파트너십 체결도 이 시기에 발표됐습니다. 이 공개는 뒤따르는 Series B의 기술적 근거가 됩니다.
라운드 특징: Thrive Capital이 다시 리드하며 기존 투자자 Alphabet, GV가 재참여했습니다. 신규 참여자로 아부다비 기술 투자사 MGX, 싱가포르 국부펀드 Temasek, Alphabet 성장 펀드 CapitalG, 영국 주권 AI 펀드(UK Sovereign AI Fund)가 가세하며 지정학적 전략 투자로서의 성격을 더했습니다.
CEO Sir Demis Hassabis 코멘트: “우리의 접근법이 근본적으로 타당하다는 것을 보여준 지금, 초점은 기술을 최대 잠재력으로 스케일링하는 것이다. 이 자본 투입은 우리의 신약 설계 엔진을 대규모로 구축하여 모든 질병 해결의 사명을 앞당길 것이다.”
자금 용도: IsoDDE의 지속적 개발·배포, 치료 프로그램 파이프라인의 임상 진입 가속화, AI·엔지니어링·신약 설계·임상 인재 확보, 런던·케임브리지(MA)·로잔 3개 글로벌 거점 확장.
투자자 스펙트럼이 시사하는 전략적 함의: Series B에 영국 Sovereign AI Fund(국가 전략 AI 인프라 투자), 아부다비 MGX(중동 기술 주권 확보), 싱가포르 Temasek(아시아 생명과학 포트폴리오)이 동시에 참여한 것은, Isomorphic Labs가 단순 바이오테크 투자를 넘어 국가 수준의 AI 역량 전략과 교차하는 자산으로 인식되고 있음을 방증합니다. GV의 크리슈나 예쉬완트 Managing Partner는 “Isomorphic이 구축하고 있는 접근법은 이전에 가능했던 것의 경계를 밀어붙이는, 프로세스 초기에 더 잘 이해되는 중요한 의약품을 만들 수 있다”고 평가했습니다.
AI 신약 발굴 영역에는 Recursion Pharmaceuticals, Exscientia, Insilico Medicine, Relay Therapeutics를 비롯해 Boltz 등 오픈소스 경쟁자와, Schrödinger 등 기성 계산화학 기업들이 존재합니다. 그러나 Isomorphic Labs가 이 경쟁 구도 안에서 구조적으로 차별화되는 지점은 기술·인적·데이터·생태계의 네 가지 차원에서 관찰됩니다.
IsoDDE는 AlphaFold의 개량 모델이 아니라, AlphaFold를 만든 동일한 팀이 신약 설계 전체 프로세스를 재설계한 결과물입니다. 경쟁사들이 알파폴드의 공개 가중치(weights)나 오픈소스 구현체를 활용하는 반면, Isomorphic Labs는 AlphaFold의 독자 학습 데이터, 내부 모델 아키텍처, 추가 독자 훈련 데이터에 접근할 수 있는 유일한 기업입니다. 오픈소스 경쟁자들이 “모방해야 할 새로운 기준”으로 인정하는 이 격차는 Nature가 “어떻게 유사한 결과를 달성할지 단서를 주지 않는다”고 지적할 만큼 구조적입니다.
AI 신약 설계 모델의 정확도는 훈련 데이터의 질과 규모에 직결됩니다. Lilly·Novartis·J&J와의 멀티-타깃 파트너십은 재무적 수익뿐 아니라, 공개 데이터베이스에 존재하지 않는 독자 실험 데이터(assay data, 임상 전 데이터)를 지속적으로 IsoDDE에 공급하는 폐쇄적 데이터 파이프라인을 형성합니다. Takeda의 과학자가 지적한 것처럼 경쟁사들은 “이 독자 훈련 데이터가 얼마나 중요한지조차 추측만 할 수 있다”는 점에서, 이 데이터 해자는 모델 가중치 공개 없이는 단기간 극복이 불가능합니다.
Isomorphic Labs는 독립 법인이지만 Alphabet의 산하 기업으로서, Google DeepMind의 최신 AI 연구 성과, Google Cloud 컴퓨팅 인프라, 그리고 AlphaFold의 지속적인 기술 발전에 우선적으로 접근합니다. AlphaFold 3(2024년 5월)는 DeepMind와 Isomorphic Labs의 공동 개발로 발표됐으며, 이 협력 구조는 Isomorphic Labs가 AI 프런티어 모델 개발에서 실질적 이점을 지속 확보하는 메커니즘입니다. Alphabet의 Ruth Porat이 Series B에서 AI 헬스케어 투자에 대한 강력한 의지를 표명한 것도 이 구조적 연계의 연장선입니다.
Isomorphic Labs 임직원 중 약 11%가 DeepMind 출신으로, 이들은 세계 어느 AI 연구소에서든 근무 가능한 수준의 인재입니다. AlphaStar(StarCraft II AI), AlphaFold 등 역사적 AI 프로젝트를 직접 구축한 연구자들이 신약 설계에 집중하고 있으며, 이 인재 밀도는 채용 시장에서 “Nobel 수상 CEO가 이끄는 AI×신약 교차점의 최전선”이라는 포지셔닝으로 자기 강화됩니다. Thrive Capital의 Vince Hankes가 “어떤 AI 연구소에서도 일할 수 있었지만 굳이 바이오 중심 회사를 택한 인재들”이라고 강조한 이 인재 자산은 단기간 복제가 가장 어려운 경쟁 우위입니다.
전통 바이오텍이 기업 수명 전체에 걸쳐 1~2개의 신약 후보를 발굴하는 반면, Hassabis의 목표는 “시스템과 프로세스를 구축해 연간 수십 개의 약물을 설계하는 것”입니다. IsoDDE는 단일 타깃에 대한 일회성 예측이 아닌, 복수의 표적·모달리티·적응증에 걸쳐 반복적으로 후보를 생성·최적화하는 통합 엔진으로 설계되어 있습니다. 이 처리량(throughput)의 차이가 장기적으로 파이프라인 규모와 다양성에서 결정적 격차를 만들어냅니다.
Lilly, Novartis, J&J 3개 빅파마와의 동시 파트너십은 단순 매출원을 넘어, ① AI 플랫폼의 실제 의약품 발굴 역량에 대한 업계 최고 기관들의 공개적 기술 검증, ② 파트너 제공 독자 실험 데이터의 IsoDDE 훈련 반영, ③ 파트너십 성공 시 이어지는 추가 확장 계약이라는 세 가지 전략적 가치를 동시에 창출합니다. Novartis가 1년 만에 자발적으로 협업 범위를 확장한 것은 초기 성과에 대한 가장 강력한 시장 신호입니다.
Hassabis가 단기적 목표가 아닌 20~30년을 바라보는 장기 미션으로 설정한 이 비전은, “항생제 도입 이전 귀앓이로도 사망하던 시대를 우리가 상상하기 어려운 것처럼, 10~20년 후에는 심장마비나 뇌동맥류로 사망하는 시대를 되돌아볼 수 있어야 한다”는 구체적 기대로 이어집니다. $27억의 누적 자본, 세계 최고 수준의 AI·생물학 인재, 빅파마 3사의 전략적 지지를 확보한 Isomorphic Labs는 이제 내부 AI 설계 신약의 최초 임상 진입(First-in-Human)을 앞두고 있습니다. AI가 신약을 발굴하는 것을 ‘가능한 일’로 만드는 것을 넘어, ‘당연한 산업 표준’으로 정착시키는 것이 다음 10년의 과제입니다.