Hoy anunciamos SynthID Bio, un método para aplicar marcas de agua y detectar proteínas diseñadas con IA, los componentes esenciales de la vida.
Creemos que esta es la primera vez que la humanidad logra sintetizar proteínas diseñadas con IA que son funcionales y, al mismo tiempo, llevan una marca de agua. Se trata de un logro de ingeniería espectacular por parte de nuestros equipos de investigación de @GoogleDeepMind, pero también de una salvaguarda fundamental ahora que entramos en una era transformadora de la investigación biológica.
La IA generativa está ayudando a la comunidad científica a diseñar elementos biológicos novedosos, como proteínas funcionales, mediante sistemas como AlphaProteo y RFDiffusion, e incluso bacteriófagos. Esta poderosa tecnología podría transformar la forma en que desarrollamos tratamientos eficaces contra enfermedades, pero también tiene el potencial de ser mal utilizada. Por ejemplo, las proteínas generadas por IA podrían evadir las medidas de control de bioseguridad que emplean las empresas de síntesis de genes, además de amenazar con contaminar las bases de datos científicas compartidas.
Durante muchos años, mi equipo y yo en Google DeepMind hemos trabajado para garantizar que los modelos de IA sean seguros, creando soluciones que ayudan a rastrear el origen de los contenidos generados por IA. Nuestra investigación nos llevó a desarrollar SynthID, la solución más avanzada para insertar marcas de agua imperceptibles en elementos generados por IA —como imágenes, videos, audio y texto— sin afectar su calidad. SynthID ya se ha utilizado para marcar más de 100 mil millones de imágenes y videos, así como más de 60,000 años de audio, y también lo usan varios de nuestros socios clave de la industria, entre ellos OpenAI, NVIDIA y Kakao.
Adaptar SynthID al mundo biológico representó un desafío enorme. En el ámbito de las imágenes, los videos y el audio, lograr que algo sea imperceptible implica tener en cuenta la percepción humana y evitar artefactos visuales o distorsiones acústicas. La biología es distinta. Una secuencia de proteínas no es solo una cadena de texto: es una entidad física que debe funcionar en el mundo real, con consecuencias biológicas concretas. Las marcas de agua solo sirven si las moléculas resultantes conservan su función. En el caso de una proteína, esto significa plegarse, interactuar con los receptores celulares y vincularse con otras moléculas exactamente igual que su equivalente sin marca de agua.
Con SynthID Bio, logramos aplicar marcas de agua de manera eficaz sin perder actividad biológica. Desarrollamos técnicas para marcar tanto las secuencias de proteínas como las predicciones de sus estructuras tridimensionales. Nuestras pruebas exhaustivas de SynthID Bio demostraron que las moléculas marcadas funcionaban tanto en entornos biológicos como frente a objetivos terapéuticos reales. En experimentos de laboratorio húmedo (wet lab), nuestras moléculas de unión marcadas también igualaron el éxito de sus equivalentes sin marca, lo que confirma que nuestro sistema funciona tal como fue diseñado.
Espero que SynthID Bio se convierta en una capa de verificación clave para rastrear diseños generados por IA. Al identificar automáticamente las proteínas creadas con IA, puede ayudar a los proveedores de servicios de síntesis a agilizar las revisiones de seguridad manuales y lentas que hoy frenan investigaciones vitales.
SynthID Bio también ayudará a proteger el patrimonio científico común. Avances como AlphaFold dependen de bases de datos públicas limpias, como el Protein Data Bank, que corren el riesgo de verse contaminadas por enormes volúmenes de predicciones generadas por IA. Al filtrar estas contribuciones mal clasificadas, SynthID Bio mantiene nuestras bases de datos compartidas y los algoritmos del futuro precisos y libres de predicciones etiquetadas incorrectamente por accidente.
Seguimos mejorando SynthID y ampliándolo a aún más modalidades biológicas. Como primer ejemplo, me entusiasma compartir que, en una colaboración en curso con el laboratorio Hie de la Universidad de Stanford y el Arc Institute, extendimos SynthID Bio para marcar el genoma de un bacteriófago diseñado con Evo 2. Las primeras pruebas de laboratorio en cultivos bacterianos han demostrado que nuestros métodos de marcado pueden preservar la función del bacteriófago. Este es un hito inicial y una prueba de concepto técnica muy prometedora; esperamos compartir más detalles con la comunidad científica pronto.
Desarrollar estándares eficaces para rastrear el origen biológico debe ser un proceso colaborativo. Al igual que hicimos con la base de datos de AlphaFold, estamos trabajando junto con las comunidades científica y de bioseguridad para desarrollar estas tecnologías en conjunto. Como primer paso, publicamos nuestro artículo sobre la metodología, liberamos el código y los datos in vitro como código abierto, y ponemos los pesos a disposición de la comunidad de investigación, para poder aprovechar al máximo los beneficios de bioseguridad de este trabajo.
Estamos entrando en una era en la que la biología deja de ser una ciencia puramente observacional para convertirse en algo que podemos diseñar de manera responsable. Las marcas de agua no resolverán por sí solas los desafíos de la bioseguridad, pero son un paso importante hacia un mundo más seguro y resiliente. Estoy convencido de que no debemos medir el progreso únicamente por la complejidad de las estructuras biológicas que podemos modelar ni por su impacto potencial, sino también por la visión y la responsabilidad con las que guiamos estas capacidades en constante avance.
Lee nuestro blog: https://deepmind.google/blog/introducing-synthid-bio/ y nuestro artículo técnico: https://www.nature.com/articles/s41586-026-10965-y
