Aujourd'hui, nous avons annoncé SynthID Bio, une méthode permettant de filigraner et de détecter les protéines conçues par l'IA, véritables briques élémentaires du vivant.
Nous pensons qu'il s'agit de la première fois que l'humanité réussit à synthétiser des protéines conçues par l'IA qui soient à la fois fonctionnelles et filigranées. C'est une prouesse d'ingénierie spectaculaire réalisée par nos équipes de recherche @GoogleDeepMind, mais aussi un garde-fou essentiel alors que nous entrons dans une ère de transformation pour la recherche biologique.
L'IA générative aide la communauté scientifique à concevoir de nouveaux artefacts biologiques, comme des protéines fonctionnelles, grâce à des systèmes tels que AlphaProteo et RFDiffusion, et même des bactériophages. Cette technologie puissante pourrait faire progresser notre façon de développer des traitements efficaces contre les maladies, mais elle peut aussi être détournée de son usage. Par exemple, les protéines générées par l'IA pourraient contourner les mesures de contrôle de biosécurité utilisées par les entreprises de synthèse de gènes, tout en risquant de polluer les bases de données scientifiques partagées.
Depuis de nombreuses années, mon équipe et moi-même chez Google DeepMind travaillons à garantir la sécurité des modèles d'IA, en développant des solutions qui permettent de tracer l'origine des contenus générés par l'IA. Nos recherches nous ont conduits à créer SynthID, la solution de pointe qui intègre des filigranes imperceptibles dans les artefacts générés par l'IA (images, vidéos, audio et texte) sans en altérer la qualité. SynthID a déjà servi à filigraner plus de 100 milliards d'images et de vidéos ainsi que plus de 60 000 ans d'audio, et il est également utilisé par plusieurs de nos partenaires industriels clés, dont OpenAI, NVIDIA et Kakao.
Adapter SynthID au monde du vivant représentait un défi de taille. Dans le domaine des images, des vidéos et de l'audio, l'imperceptibilité doit tenir compte de la perception humaine et éviter les artefacts visuels ou les distorsions acoustiques. En biologie, c'est différent. Une séquence protéique n'est pas une simple chaîne de caractères : c'est une entité physique qui doit fonctionner dans le monde réel, avec de véritables conséquences biologiques. Les filigranes ne sont utiles que si les molécules obtenues conservent leur fonction. Pour une protéine, cela signifie se replier, interagir avec les récepteurs cellulaires et s'associer aux molécules exactement comme le ferait son équivalent non filigrané.
Avec SynthID Bio, nous sommes parvenus à un filigranage efficace tout en préservant l'activité biologique. Nous avons développé des techniques permettant de filigraner à la fois les séquences protéiques et les prédictions de leurs structures tridimensionnelles. Nos tests approfondis sur SynthID Bio ont montré que les molécules filigranées fonctionnaient aussi bien dans des environnements biologiques que face à de véritables cibles thérapeutiques. Lors d'expériences en laboratoire humide, nos liants filigranés ont également obtenu des résultats comparables à ceux de leurs équivalents non filigranés, confirmant que notre système fonctionne comme prévu.
J'espère que SynthID Bio deviendra une couche de vérification essentielle pour tracer les conceptions générées par l'IA. En signalant automatiquement les protéines créées par l'IA, il peut aider les prestataires de synthèse à fluidifier les contrôles de sécurité manuels et chronophages qui freinent actuellement des recherches vitales.
SynthID Bio contribuera également à préserver les biens communs scientifiques. Des avancées comme AlphaFold reposent sur des bases de données publiques fiables, telles que la Protein Data Bank, qui risquent d'être polluées par des volumes massifs de prédictions générées par l'IA. En filtrant ces contributions mal classées, SynthID Bio garantit que nos bases de données partagées et nos futurs algorithmes restent précis et exempts de prédictions accidentellement mal étiquetées.
Nous continuons d'améliorer SynthID et de l'étendre à encore plus de modalités biologiques. À titre d'exemple précoce, je suis ravi d'annoncer que, dans le cadre d'une collaboration en cours avec le laboratoire Hie de l'université Stanford et de l'Arc Institute, nous avons étendu SynthID Bio pour filigraner le génome d'un bactériophage conçu par Evo 2. Les premiers tests en laboratoire sur des cultures bactériennes ont montré que nos méthodes de filigranage peuvent préserver la fonction du bactériophage. Il s'agit d'une première étape importante et d'une preuve de concept technique prometteuse, et nous avons hâte de partager prochainement plus de détails avec la communauté scientifique.
L'élaboration de normes efficaces pour la traçabilité de l'origine biologique doit être un processus collaboratif. Comme pour notre travail sur la base de données AlphaFold, nous nous associons aux communautés scientifiques et de biosécurité pour développer ces technologies ensemble. Dans un premier temps, nous publions notre article méthodologique, rendons open source le code et les données in vitro, et mettons les poids à disposition de la communauté de recherche, afin de concrétiser pleinement les bénéfices de ce travail en matière de biosécurité.
Nous entrons dans une ère où la biologie passe d'une science d'observation à une discipline que nous pouvons concevoir de manière responsable. Le filigranage ne résoudra pas à lui seul les enjeux de biosécurité, mais il constitue une étape importante vers un monde plus sûr et plus résilient. Je suis convaincu que nous ne devrions pas mesurer les progrès uniquement à la complexité des structures biologiques que nous pouvons modéliser ou à leur impact potentiel, mais aussi à la clairvoyance et au sens des responsabilités avec lesquels nous encadrons ces capacités en pleine évolution.
Découvrez notre article de blog : https://deepmind.google/blog/introducing-synthid-bio/ et notre publication technique : https://www.nature.com/articles/s41586-026-10965-y
