Google DeepMind представила SynthID Bio — систему водяных знаков для белков, созданных искусственным интеллектом. Скрытую метку можно обнаружить как в цифровом проекте, так и в физическом белке. Лабораторные испытания показали, что она не мешает белкам выполнять свою работу.
Для маркировки аминокислотной последовательности система немного меняет выбор строительных блоков белка. SynthID Bio встроили в ProteinMPNN — популярный инструмент для проектирования белков. Специальный ключ подсказывает следующую аминокислоту, а ProteinMPNN отбрасывает варианты, которые нарушили бы работу молекулы.
Затем программа проверяет всю последовательность с тем же ключом и ищет статистический след подсказок. Для трех мишеней — VEGF-A, участка шиповидного белка SARS-CoV-2 и PD-L1 — маркированные белки не уступили обычным по доле успешных конструкций, силе связывания и разнообразию последовательностей.
Отдельный вариант технологии предназначен для трехмерных структур. Для него разработчики дообучили небольшую часть диффузионной сети AlphaFold 3. По данным DeepMind, точность модели сохранилась, а водяной знак распознается почти безошибочно.
Практическое применение — проверка заказов на синтез ДНК. Такие компании сверяют последовательности с базами известных угроз. Но ИИ способен создавать биологические конструкции, непохожие на уже известные образцы. Метка может подтвердить, что последовательность получена от доверенной модели, и сократить число ручных проверок. Ею также предлагают отмечать ИИ-разработки в научных базах Protein Data Bank, UniProt и GenBank.
У метода есть ограничения. Короткие белки могут не вместить достаточно признаков для надежного обнаружения. Соединение маркированного белка с немаркированным ослабляет сигнал, а сохранность ключей критична для всей системы. Кроме того, метку пока можно намеренно удалить.
DeepMind также встроила SynthID Bio в геномную модель Evo 2 и пометила геном созданного ею бактериофага — вируса, который заражает бактерии. Первые опыты показали, что маркированные фаги работают в бактериальных культурах. Код, лабораторные данные и веса моделей открыты для исследователей.
