В Google DeepMind утверждают, что проверка может обнаружить метку как в физическом белке, так и в его цифровом проекте. Лабораторные испытания показали, что она не меняет работу белков.
«SynthID Bio — важная часть решения задачи отслеживания происхождения биологических разработок», — сказала Сара Картер, эксперт по политике биобезопасности из Science Policy Consulting, изучившая эту работу.
Как работает метка
В последовательностях SynthID Bio слегка меняет выбор аминокислот. Для трёхмерных структур инструмент корректирует координаты атомов.
Инструмент работает внутри ProteinMPNN — популярного инструмента для проектирования белков от Baker Lab, сообщает Джон Тиммер в Ars Technica. Он использует ключ, похожий на криптографический, чтобы предлагать каждую следующую аминокислоту. ProteinMPNN отклоняет любые варианты, не подходящие для функционального белка. Чтобы обнаружить метку, программа сканирует всю последовательность с помощью ключа и подсчитывает, как часто встречаются предложенные аминокислоты.
Команда испытывала белки-связыватели — белки, предназначенные для сцепления с другими белками. Их спроектировали с помощью AlphaProteo и версии ProteinMPNN с SynthID Bio. Испытания охватили три мишени: VEGF-A, рецептор-связывающий домен (RBD) спайкового белка SARS-CoV-2 и PD-L1. По частоте успешного связывания, сродству к мишени и разнообразию последовательностей проекты с водяными знаками не уступали вариантам без них. В проведении лабораторных испытаний помогла Adaptyv Bio. В августе Anthropic сообщила, что Claude спроектировал функциональные белки-связыватели.
Для структур SynthID Bio дообучает небольшой участок диффузионной сети AlphaFold 3. Затем водяной знак сохраняется в весах модели. По данным Google DeepMind, AlphaFold 3 сохраняет точность, а обнаружение метки почти безошибочно. В июле TNW сообщило, что DeepMind расформировала команду, создавшую AlphaFold.
Проверка заказов на синтез ДНК
Чтобы создать спроектированный белок, лаборатория заказывает ДНК у компании, занимающейся синтезом. Такие компании проверяют заказы по базам данных известных угроз. Как отмечает Google DeepMind, ИИ теперь способен проектировать последовательности, мало похожие на известные опасные варианты. Поэтому проверка незнакомых заказов может потребовать длительного ручного анализа. Водяной знак мог бы показать, что заказ создан доверенной моделью.
«Для Twist водяные знаки — перспективное дополнение к инструментам биобезопасности: они могут усилить проверку, направить ресурсы на последовательности, требующие более пристального внимания, и повысить эффективность биобезопасности по мере развития биологии, создаваемой с помощью ИИ», — сказал Джеймс Дигганс, вице-президент по вопросам политики и биобезопасности в Twist Bioscience.
По словам Google DeepMind, метка также может помочь обозначать созданные ИИ записи в общедоступных базах данных. Среди них — Protein Data Bank, UniProt и GenBank. Red Queen Bio, которую поддерживает OpenAI, использует ИИ для разработки антител против будущих вирусов.
Известные ограничения
Как сообщает Ars Technica, команда отметила ряд ограничений. Безопасность системы зависит от надёжности процесса передачи и хранения ключей. В очень коротких белках может быть слишком мало помеченных аминокислот, чтобы обнаружить метку. Слияние помеченного белка с непомеченным может ослабить сигнал. Поскольку обнаружение основано на статистике, выбранный порог определяет долю ложноположительных и ложноотрицательных результатов.
Многие инструменты ИИ для проектирования белков не используют ProteinMPNN. Google DeepMind признаёт, что ещё предстоит сделать метку более устойчивой к намеренному удалению.
Далее — вирусы, заражающие бактерии
Google DeepMind также добавила SynthID Bio в геномную модель Evo 2 совместно с лабораторией Hie при Стэнфордском университете и Arc Institute. Вместе они добавили водяной знак в геном бактериофага, спроектированного Evo 2. Бактериофаг — это вирус, заражающий бактерии. По данным лаборатории, первые испытания на бактериальных культурах показывают, что фаги с водяным знаком работают. Команда планирует опубликовать техническую статью.
Google DeepMind открыла исходный код и опубликовала лабораторные данные. Кроме того, компания предоставляет исследователям веса модели.
SynthID в споре о микроскопической съёмке
Водяной знак SynthID от Google для изображений и видео оказался в центре отдельного спора. Nikon повторно проверяет видео, победившее в конкурсе Small World in Motion, сообщает Алекс Блейк в TechRadar. На видео доктора Нин Сюй из Университета Цинхуа показаны реснички дыхательных путей ребёнка с редким генетическим заболеванием. Подпись гласит: «При постобработке использовался ИИ».
По данным TechRadar, аспирант Медицинского центра Юго-Западного университета Техаса Иэн Донован заявил, что обнаружил в видео встроенный водяной знак SynthID. Nikon сообщила в LinkedIn, что Сюй предоставил подробную техническую документацию.
«ИИ не использовался для создания экспериментального видео, ресничек или их движения», — сказал Сюй в LinkedIn, сообщает TechRadar.
Сюй заявил, что использовал ИИ, чтобы выделить и визуализировать детали на восстановленных изображениях в градациях серого.
Опубликовано 1 октября 2026 - 07:25 Наверх
