Сегодня мы представили SynthID Bio — метод нанесения водяных знаков и обнаружения белков, спроектированных с помощью ИИ, то есть строительных блоков жизни.
Мы считаем, что человечество впервые успешно синтезировало спроектированные ИИ белки, которые одновременно функциональны и содержат водяные знаки. Это выдающееся инженерное достижение наших исследовательских команд @GoogleDeepMind, но и важнейший механизм защиты на пороге эпохи трансформаций в биологических исследованиях.
Генеративный ИИ помогает научному сообществу создавать новые биологические объекты — например, функциональные белки — с помощью таких систем, как AlphaProteo и RFDiffusion, и даже бактериофаги. Эта мощная технология способна изменить подход к разработке эффективных методов лечения заболеваний, но её можно использовать и во вред. Например, сгенерированные ИИ белки могут обойти системы биобезопасности, которые применяют компании по синтезу генов, а также загрязнить общедоступные научные базы данных.
Многие годы моя команда в Google DeepMind работает над тем, чтобы модели ИИ оставались безопасными: мы создаём решения, помогающие отслеживать происхождение результатов работы генеративного ИИ. Так появился SynthID — передовая технология, которая внедряет незаметные водяные знаки в созданный ИИ контент (изображения, видео, аудио и текст) без потери качества. С помощью SynthID уже нанесены водяные знаки более чем на 100 миллиардов изображений и видео, а также на аудиозаписи общей длительностью свыше 60 000 лет. Технологию используют многие наши ключевые отраслевые партнёры, включая OpenAI, NVIDIA и Kakao.
Адаптировать SynthID для мира биологии оказалось серьёзным вызовом. В случае изображений, видео и аудио незаметность водяного знака определяется человеческим восприятием: нужно избегать визуальных артефактов и акустических искажений. В биологии всё иначе. Последовательность белка — это не просто строка текста, а физическая структура, которая должна работать в реальном мире и иметь настоящие биологические последствия. Водяные знаки имеют смысл только тогда, когда молекулы сохраняют свою функцию. Для белка это значит правильно сворачиваться, взаимодействовать с клеточными рецепторами и связываться с молекулами точно так же, как его аналог без водяного знака.
С SynthID Bio мы добились эффективной маркировки при полном сохранении биологической активности. Мы разработали методы нанесения водяных знаков как на последовательности белков, так и на предсказания их трёхмерных структур. Масштабные тесты SynthID Bio показали, что помеченные молекулы работают и в биологических средах, и против реальных терапевтических мишеней. В лабораторных экспериментах (in vitro) наши меченые связующие молекулы показали такую же эффективность, как и немаркированные аналоги, что подтверждает корректную работу системы.
Надеюсь, SynthID Bio станет ключевым уровнем верификации при отслеживании спроектированных ИИ структур. Автоматически выявляя белки, созданные ИИ, технология поможет поставщикам услуг синтеза ускорить медленные ручные проверки безопасности, которые сегодня тормозят важные исследования.
SynthID Bio также поможет сохранить общее научное пространство. Такие прорывы, как AlphaFold, опираются на чистые публичные базы данных вроде Protein Data Bank, которым грозит загрязнение огромными объёмами сгенерированных ИИ предсказаний. Отфильтровывая ошибочно классифицированные данные, SynthID Bio сохраняет точность общих баз данных и будущих алгоритмов, защищая их от случайно неверно размеченных предсказаний.
Мы продолжаем улучшать SynthID и расширять его применение на другие биологические модальности. В качестве первого примера я рад сообщить, что в рамках совместной работы с лабораторией Hie из Стэнфордского университета и Arc Institute мы адаптировали SynthID Bio для нанесения водяных знаков на геном бактериофага, спроектированного с помощью Evo 2. Первые лабораторные тесты на бактериальных культурах показали, что наши методы маркировки позволяют сохранить функции бактериофага. Это лишь первый рубеж и многообещающее техническое доказательство концепции, и мы скоро поделимся подробностями с научным сообществом.
Разработка надёжных стандартов отслеживания происхождения биологических объектов должна быть совместной работой. Как и в случае с базой данных AlphaFold, мы объединяем усилия с научным сообществом и специалистами по биобезопасности, чтобы развивать эти технологии вместе. В качестве первого шага мы публикуем статью с описанием метода, открываем доступ к коду и данным in vitro, а также передаём веса моделей исследователям, чтобы эта работа принесла максимальную пользу биобезопасности.
Мы входим в эпоху, когда биология превращается из наблюдательной науки в область, которой можно ответственно управлять. Одни только водяные знаки не решат проблему биобезопасности, но это важный шаг к более безопасному и устойчивому миру. Я убеждён: прогресс следует оценивать не только по сложности биологических структур, которые мы умеем моделировать, или их потенциальному влиянию, но и по дальновидности и ответственности, с которыми мы направляем развитие этих технологий.
Читайте наш блог: https://deepmind.google/blog/introducing-synthid-bio/ и техническую статью: https://www.nature.com/articles/s41586-026-10965-y
