Google DeepMindは9月30日、AIが生成したタンパク質の配列や立体構造に識別用の印を埋め込む「SynthID Bio」を発表しました。生物学的な機能を保ちながら、AI由来の設計を追跡できるかを確かめた研究です。成果は同日付のNature論文でも公開されました。
配列と立体構造に識別情報を埋め込む
配列向けの方法は、生成時のアミノ酸の選び方を調整して透かしを入れます。立体構造向けにはAlphaFold 3の一部を追加学習し、予測される原子の座標に検出可能な印を持たせます。ファイルに出典ラベルを付けるだけでなく、生成物そのものに由来を示す情報を組み込む発想です。
三つの標的で結合性能を検証
実験では、VEGF-A、SARS-CoV-2のスパイクタンパク質のRBD、PD-L1を標的とする結合タンパク質を検証しました。透かしを入れた設計は、入れていない設計と同程度の結合性能などを示したと報告しています。これは試験した対象での結果で、あらゆるタンパク質への適用を実証したものではありません。
由来の確認を支える概念実証
同社は、DNA合成時の確認や生物学データベースの情報管理を支える手段として期待しています。AI生成物かどうか、どのモデルに由来するかを確かめる情報を、安全対策の一層として加える狙いです。 現段階は概念実証です。意図的な改変への耐性は今後の課題で、透かしの検出は分子の安全性そのものを保証しません。既存の審査や安全対策と組み合わせる必要があります。