Bugün, yaşamın yapı taşları olan yapay zekâ tarafından tasarlanan proteinleri filigranlamak ve tespit etmek için geliştirdiğimiz bir yöntem olan SynthID Bio'yu duyurduk.
İnsanlığın hem işlevsel hem de filigranlı yapay zekâ tasarımı proteinleri ilk kez başarıyla sentezlediğine inanıyoruz. Bu, @GoogleDeepMind araştırma ekiplerimizin muhteşem bir mühendislik başarısı olmakla birlikte, biyolojik araştırmalarda dönüşümsel bir çağa girerken hayati bir güvenlik önlemi niteliği de taşıyor.
Üretken yapay zekâ; AlphaProteo ve RFDiffusion gibi sistemler ve hatta bakteriyofajlar aracılığıyla bilim dünyasının işlevsel proteinler gibi yeni biyolojik yapılar tasarlamasına yardımcı oluyor. Bu güçlü teknoloji, etkili hastalık tedavileri geliştirme biçimimizi ileriye taşıyabilir ancak kötüye kullanılmaya da açık bir potansiyel barındırıyor. Örneğin, yapay zekâ tarafından üretilen proteinler, gen sentez şirketlerinin kullandığı biyogüvenlik tarama önlemlerini aşabilir ve paylaşılan bilimsel veritabanlarını kirletme riski oluşturabilir.
Ekibimle birlikte Google DeepMind'da uzun yıllardır yapay zekâ modellerinin güvenli olmasını sağlamak ve üretken yapay zekâ çıktılarının kökenini izlemeye yardımcı olan çözümler geliştirmek için çalışıyoruz. Araştırmalarımız bizi SynthID'yi geliştirmeye yöneltti; bu son teknoloji çözüm, görüntü, video, ses ve metin gibi yapay zekâ tarafından üretilen içeriklere kalitelerini etkilemeden algılanamaz filigranlar yerleştiriyor. SynthID şimdiden 100 milyardan fazla görsel ve videoyu, 60.000 yılı aşkın ses kaydını filigranlamak için kullanıldı ve OpenAI, NVIDIA ile Kakao dahil olmak üzere birçok önemli sektör ortağımız tarafından tercih ediliyor.
SynthID'yi biyolojik dünyaya uyarlamak oldukça zorlu bir süreçti. Görüntü, video ve ses dünyasında algılanamazlık, insan algısını dikkate almalı ve görsel bozulmalardan veya akustik distorsiyonlardan kaçınmalıdır. Biyoloji ise farklıdır. Bir protein dizisi yalnızca bir metin dizesi değildir: doğal dünyada işlev görmesi gereken ve gerçek biyolojik sonuçlar doğuran fiziksel bir varlıktır. Filigranlar, ancak ortaya çıkan moleküller işlevlerini koruduğunda işe yarar. Bir protein için bu; katlanmak, hücresel reseptörlerle etkileşime girmek ve moleküllerle tam olarak filigransız eşdeğeri gibi arayüz kurmak anlamına gelir.
SynthID Bio ile biyolojik aktiviteyi korurken etkili bir filigranlama başardık. Hem protein dizilerini hem de üç boyutlu protein yapılarına dair tahminleri filigranlayacak teknikler geliştirdik. SynthID Bio üzerinde yaptığımız kapsamlı testler, filigranlanmış moleküllerin hem biyolojik ortamlarda hem de gerçek terapötik hedeflere karşı işlev gördüğünü ortaya koydu. Islak laboratuvar deneylerinde, filigranlanmış bağlayıcılarımız da filigransız eşdeğerleriyle aynı başarıyı göstererek sistemimizin amaçlandığı gibi çalıştığını doğruladı.
SynthID Bio'nun, yapay zekâ tarafından üretilen tasarımların izlenmesinde temel bir doğrulama katmanı haline gelmesini umuyorum. Yapay zekâ üretimi proteinleri otomatik olarak işaretleyerek, sentez sağlayıcılarının şu anda hayati araştırmaları yavaşlatan manuel güvenlik incelemelerini kolaylaştırmasına yardımcı olabilir.
SynthID Bio ayrıca bilimsel ortak alanın korunmasına da katkıda bulunacak. AlphaFold gibi çığır açan gelişmeler, Protein Veri Bankası (Protein Data Bank) gibi temiz kamuya açık veritabanlarına dayanır ve bu veritabanları devasa hacimdeki yapay zekâ üretimi tahminler tarafından kirlenme riski taşır. Yanlış sınıflandırılmış bu katkıları filtreleyerek SynthID Bio, paylaşılan veritabanlarımızın ve gelecekteki algoritmalarımızın doğru kalmasını ve yanlışlıkla hatalı etiketlenmiş tahminlerden arınmış olmasını sağlar.
SynthID'yi geliştirmeye ve daha fazla biyolojik modaliteye genişletmeye devam ediyoruz. İlk örneklerden biri olarak, Stanford Üniversitesi ve Arc Institute'teki Hie laboratuvarıyla süregelen iş birliğimiz kapsamında SynthID Bio'yu bir Evo 2 tasarımı bakteriyofajın genomunu filigranlamak üzere genişlettiğimizi paylaşmaktan heyecan duyuyorum. Bakteri kültürlerinde yapılan ilk laboratuvar testleri, filigranlama yöntemlerimizin bakteriyofajın işlevini koruyabildiğini gösterdi. Bu erken bir kilometre taşı ve umut vadeden teknik bir kavram kanıtıdır; yakında bilim dünyasıyla daha fazla detayı paylaşmayı dört gözle bekliyoruz.
Biyolojik köken takibi için etkili standartlar geliştirmek, iş birliğine dayalı bir süreç olmalıdır. AlphaFold veritabanındaki çalışmalarımızda olduğu gibi, bu teknolojileri birlikte geliştirmek için bilim ve biyogüvenlik topluluklarıyla ortaklık kuruyoruz. İlk adım olarak, bu çalışmanın tüm biyogüvenlik avantajlarını hayata geçirebilmemiz için yöntem makalemizi yayımlıyor, kodu ve in vitro verileri açık kaynak olarak sunuyor ve ağırlıkları araştırma topluluğunun kullanımına açıyoruz.
Biyolojinin gözlemsel bir bilimden, sorumlu bir şekilde mühendislik yapabileceğimiz bir alana dönüştüğü bir çağa giriyoruz. Filigranlama tek başına biyogüvenliği çözmez, ancak daha güvenli ve daha dirençli bir dünyaya giden yolda önemli bir adımdır. İlerlemeyi yalnızca modelleyebildiğimiz biyolojik yapıların karmaşıklığıyla veya potansiyel etkileriyle değil, aynı zamanda bu gelişen yetenekleri yönlendirirken gösterdiğimiz öngörü ve sorumlulukla ölçmemiz gerektiğine inanıyorum.
Blog yazımızı okuyun: https://deepmind.google/blog/introducing-synthid-bio/ ve teknik makalemize göz atın: https://www.nature.com/articles/s41586-026-10965-y
