전직 팔란티어 인재들이 만든 AI 스타트업, 1200만 달러로 제약 연구개발의 판을 바꾸려는 이유

1200만 달러 시드 투자 유치의 의미

이번 투자 라운드는 글로벌 벤처 캐피털 **액셀(Accel)**이 주도했으며, **에어 스트리트 캐피털(Air Street Capital)**과 **엘더 굴(Elder Gull)**이 참여했다 . 기업 가치는 공개되지 않았다 . 액셀의 파트너 소날리 드 리커(Sonali De Rycker)는 투자 배경으로 두 가지를 꼽았다. 하나는 이 플랫폼이 신약 개발의 특정 단계에 국한되지 않고 전체 라이프사이클을 아우른다는 점이고, 다른 하나는 회사가 공식 출범하기도 전에 이미 시범 단계를 넘어 유료 상용 도입(Paid production deployments)을 이끌어냈다는 점이다 .

제약사의 '연결 조직'을 표방하는 세 개의 핵심 모듈

Perceptic의 플랫폼은 기존 제약사들이 사용하는 데이터와 도구, 업무 시스템 위에 올라가는 **'인텔리전스 레이어(Intelligence layer)'**를 지향한다. 복잡하게 얽힌 부서 간 벽을 허물어 '연결 조직(Connective tissue)' 역할을 하는 것이 목표다. 기존 IT 인프라를 억지로 교체하지 않아도 되며, 고객사가 가진 특정 데이터, 컴퓨팅 자원, AI 모델을 그대로 활용할 수 있는 유연함을 지녔다 . 구체적인 기능은 다음 세 가지 제품으로 나뉜다.

스카우트(Scout) — 외부 신약 물질 분석 가속화

라이선싱 후보 물질이나 경쟁사의 개발 프로그램 같은 외부 신약 자산을 스카우트하고 분류하는 데 특화된 모듈이다. 회사 측에 따르면, 기존에 몇 주가 걸리던 과학적 실사를 약 1시간으로 단축하고, 일주일에 수백 건 평가하던 물질 스크리닝 규모를 단 몇 분 만에 수천 건으로 확장할 수 있다고 주장한다 .

퍼셉틱OS(PercepticOS) — 내부 의사 결정 지능화

R&D 내부의 의사 결정을 지원하는 도구다. 연구팀이 과학적 가설을 테스트하거나, 자사 데이터를 외부 벤치마크와 비교 분석하고, 최적의 임상 시험 적응증(적용 질환)을 선별하는 작업을 돕는다 . 부서 간 데이터 가시성을 획기적으로 높여 빠른 고/중단(Go/No-Go) 판단을 내리도록 돕는 것이 핵심이다.

아틀라스(Atlas) — 임상 데이터 자동화의 핵심

아틀라스는 사내외에 흩어진 임상시험 데이터를 하나의 통합된 기반으로 조화시키는 모듈이다. Perceptic은 현재 가동 중인 이 모듈을 통해 임상 데이터 추출 작업량이 50배 증가했다고 밝혔다. 이는 그동안 수작업에 의존하던 임상 분석 데이터 처리에 대대적인 자동화가 적용되고 있음을 의미하는 수치다 .

초기 시장 반응과 차별화된 입지

시드 단계 스타트업으로서는 이례적으로, Perceptic은 이미 여러 글로벌 상위 20위권 제약사에서 유료 프로덕션 도입을 시작했다 . 공개적으로 이름이 알려진 고객사는 호주에 본사를 둔 글로벌 생명공학 기업 CSL이다 .

이들의 핵심 전략은 기존의 파편화된 툴 환경에 대한 정면 돌파다. 지금까지 제약 R&D 시장은 의약화학자를 위한 도구, 임상 운영을 위한 도구, 사업개발을 위한 도구 등 부서별로 분절된 솔루션들로 난립해 왔다. Perceptic은 "약물을 따라갈 뿐, 부서를 따라가지 않는다"는 철학을 내세우며, 이 모든 것을 연결하는 범기능적 시스템을 표방한다 .

이런 철학은 창업자들이 팔란티어에서 체득한 뼈아픈 교훈에서 비롯됐다. 규제가 심한 산업에서 AI가 실패하는 결정적인 이유는, 조직의 의사 결정 구조 깊숙이 통합되지 못한 채 고립된 업무 흐름 위에 덧붙여졌을 때라는 사실을 그들은 누구보다 잘 알고 있다 .