生物安全領域裡程碑：谷歌 DeepMind 首創 AI 蛋白質水印技術
作者：小泵 責編：小泵 評論： 9 月 30 日消息，谷歌今日推出 SynthID Bio，將數字水印技術引入合成生物學領域。該技術可將不可感知的簽名直接嵌入生物編碼，不僅能在數字模型上驗證，還可在合成的物理蛋白質上完成驗證，同時在實驗室測試中保持蛋白質的生物學功能。生成式 AI 正在幫助科學家解決關鍵生物學挑戰，從預測蛋白質結構到設計全新蛋白質，再到開發新型噬菌體。但這類工具也帶來了新挑戰：新型 AI 設計可能繞過傳統 DNA 合成篩選，而標記錯誤的合成 3D 結構會汙染公共數據庫，誤導後續研究。SynthID Bio 是專門為合成生物學開發的水印方法系列，旨在加強生物安全和科學誠信。
它會根據數據類型調整方法，對序列的氨基酸選擇進行 subtle 引導，對預測的 3D 結構調整原子座標，從而創建可靠的檢測信號。實驗表明，這些調整不會損害蛋白質的生物學功能，這對於有效治療疾病和推進科學研究至關重要。在針對 VEGF-A、SARS-CoV-2 刺突蛋白 RBD 和 PD-L1 這三種靶蛋白的溼實驗室測試中，帶水印的設計在命中率、結合親和力和自然序列多樣性方面，與未帶水印的版本表現一致，成功創造了首個帶有水印且具備生物學功能的蛋白質結合劑。對於蛋白質摺疊，SynthID Bio 對 AlphaFold 3 擴散網絡的一小部分進行微調，將水印能力直接構建到模型權重中。
這確保預測的 3D 座標本身就帶有可檢測的特徵，無論由誰運行模型，SynthID Bio 都能保持 AlphaFold 3 的預測準確性，同時提供近乎完美的可檢測性，維持關鍵結構特徵分佈，還能抵禦數字噪聲或微小座標變化。生物安全依賴分層防禦，SynthID Bio 的水印方法可作為嵌入生物設計本身的重要驗證層。這一層對於 DNA 合成篩選尤其重要，當前 AI 可以創造與已知危害幾乎不相似的全新序列，篩選人員無法再沿用舊假設，而 SynthID Bio 可以提供自動驗證信號，證明訂單來自帶有內置安全措施的可信模型。
類似地，SynthID Bio 還可以幫助維護蛋白質數據庫、UniProt、GenBank 等數據庫的完整性，確保合成條目得到正確標記或標記，供進一步審查。谷歌表示，雖然沒有單一的生物安全乾預措施是萬能靈藥，但 SynthID Bio 把經過驗證的水印工具 SynthID 帶入了合成生物學，是可靠識別和跟蹤 AI 生成生物序列和結構的重要第一步。未來的關鍵挑戰包括讓水印對故意篡改具備更強的魯棒性。SynthID Bio 還可以與來源元數據方法或 AI 生成生物數據的中央存儲庫配合使用，更好地識別和跟蹤 AI 生成的蛋白質。
谷歌目前正研究如何將水印技術應用於更復雜的生物物體，在與斯坦福大學 Hie 實驗室和 Arc Institute 的合作研究中，已經將 SynthID Bio 集成到先進基因組模型 Evo 2 中，為 Evo 2 設計的噬菌體基因組添加水印，早期實驗室測試已經確認這些帶水印的噬菌體具備功能。附上參考Function-preserving watermarking of AI-generated proteins廣告聲明：文內含有的對外跳轉鏈接（包括不限於超鏈接、二維碼、口令等形式），用於傳遞更多信息，節省甄選時間，結果僅供參考，包含外鏈的文章均包含本聲明。
投訴水文 我要糾錯 下載APP，簽到賺金幣兌豪禮 相關文章關鍵詞：谷歌，合成生物學，生物安全，SynthID Bio，AI蛋白質用戶反饋谷歌 Android Auto 故障：小摺疊手機閉合狀態下無法撥打電話谷歌推出 Gemini 4 Argon 旗艦 AI 模型，消息稱其實戰性能遭員工質疑谷歌攜手“超人”卡維爾使用 Googlebook 開發遊戲，計劃 11 月推出谷歌最前沿 AI 模型：Gemini 4 Argon 登場，長週期代碼工程 DeepSWE 測試超 Claude Opus 5.
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