Hoje, anunciamos o SynthID Bio, um método para aplicar marca d'água e detectar proteínas projetadas por IA — os blocos de construção da vida.
Acreditamos que esta é a primeira vez que a humanidade consegue sintetizar proteínas criadas por IA que são, ao mesmo tempo, funcionais e marcadas com watermark. Trata-se de uma conquista de engenharia espetacular das nossas equipes de pesquisa do @GoogleDeepMind, mas também de uma salvaguarda essencial à medida que entramos em uma era transformadora na pesquisa biológica.
A IA generativa está ajudando a comunidade científica a projetar novos artefatos biológicos, como proteínas funcionais, com sistemas como AlphaProteo e RFDiffusion, e até mesmo bacteriófagos. Essa tecnologia poderosa pode revolucionar a forma como desenvolvemos tratamentos eficazes para doenças, mas também tem potencial para ser usada de maneira indevida. Por exemplo, proteínas geradas por IA poderiam burlar as medidas de triagem de biossegurança usadas por empresas de síntese genética, além de ameaçar contaminar bancos de dados científicos compartilhados.
Há muitos anos, minha equipe e eu no Google DeepMind trabalhamos para garantir que os modelos de IA sejam seguros, criando soluções que ajudam a rastrear a origem dos conteúdos gerados por IA. Nossa pesquisa nos levou a desenvolver o SynthID, a solução mais avançada do mercado para incorporar marcas d'água imperceptíveis em artefatos gerados por IA, como imagens, vídeos, áudios e textos, sem afetar sua qualidade. O SynthID já foi usado para marcar mais de 100 bilhões de imagens e vídeos e mais de 60.000 anos de áudio, além de ser utilizado por vários dos nossos principais parceiros do setor, incluindo OpenAI, NVIDIA e Kakao.
Adaptar o SynthID ao mundo biológico foi um desafio significativo. No universo de imagens, vídeos e áudios, a imperceptibilidade precisa levar em conta a percepção humana e evitar artefatos visuais ou distorções acústicas. Na biologia, a lógica é outra. Uma sequência de proteínas não é apenas uma cadeia de texto: é uma entidade física que precisa funcionar no mundo real, com consequências biológicas concretas. As marcas d'água só funcionam se as moléculas resultantes mantiverem suas funções. Para uma proteína, isso significa se dobrar, interagir com receptores celulares e se conectar com outras moléculas exatamente como faria sua equivalente sem marca d'água.
Com o SynthID Bio, alcançamos uma marcação eficaz preservando a atividade biológica. Desenvolvemos técnicas para aplicar marcas d'água tanto nas sequências de proteínas quanto nas previsões de suas estruturas tridimensionais. Nossos testes extensivos com o SynthID Bio mostraram que as moléculas marcadas funcionaram tanto em ambientes biológicos quanto contra alvos terapêuticos reais. Em experimentos de laboratório (wet lab), nossos ligantes marcados também igualaram o desempenho de suas versões sem marca d'água, confirmando que nosso sistema funciona como planejado.
Espero que o SynthID Bio se torne uma camada fundamental de verificação no rastreamento de projetos gerados por IA. Ao sinalizar automaticamente proteínas criadas por inteligência artificial, ele pode ajudar os provedores de síntese a agilizar as revisões de segurança manuais e demoradas que hoje travam pesquisas essenciais.
O SynthID Bio também vai ajudar a preservar o patrimônio científico comum. Avanços como o AlphaFold dependem de bancos de dados públicos limpos, como o Protein Data Bank, que correm o risco de ser poluídos por volumes imensos de previsões geradas por IA. Ao filtrar essas contribuições mal classificadas, o SynthID Bio mantém nossos bancos de dados compartilhados e futuros algoritmos precisos e livres de previsões rotuladas incorretamente por acidente.
Continuamos aprimorando o SynthID e expandindo seu uso para ainda mais modalidades biológicas. Como primeiro exemplo, estou animado em compartilhar que, em uma colaboração em andamento com o laboratório Hie da Stanford University e do Arc Institute, ampliamos o SynthID Bio para marcar o genoma de um bacteriófago projetado pelo Evo 2. Testes preliminares de laboratório em culturas bacterianas mostraram que nossos métodos de marca d'água conseguem preservar a função do bacteriófago. Esse é um marco inicial e uma prova de conceito técnica promissora, e esperamos compartilhar mais detalhes com a comunidade científica em breve.
Desenvolver padrões eficazes para a rastreabilidade de origem biológica deve ser um processo colaborativo. Assim como fizemos com o banco de dados do AlphaFold, estamos firmando parcerias com as comunidades científica e de biossegurança para desenvolver essas tecnologias juntos. Como primeiro passo, estamos publicando nosso artigo sobre a metodologia, tornando o código e os dados in vitro open source e liberando os pesos para a comunidade de pesquisa, para que possamos extrair todos os benefícios de biossegurança desse trabalho.
Estamos entrando em uma era em que a biologia deixa de ser uma ciência apenas observacional para se tornar algo que podemos projetar de forma responsável. A marca d'água não vai resolver a biossegurança sozinha, mas é um passo importante rumo a um mundo mais seguro e resiliente. Acredito que não devemos medir o progresso apenas pela complexidade das estruturas biológicas que conseguimos modelar ou pelo seu impacto potencial, mas também pela visão de futuro e pela responsabilidade com que conduzimos esses avanços.
Leia nosso blog: https://deepmind.google/blog/introducing-synthid-bio/ e nosso artigo técnico: https://www.nature.com/articles/s41586-026-10965-y
