Google DeepMind、AI設計タンパク質を透かし入れする「SynthID Bio」を発表

Google DeepMindは、人工知能によって作成されたタンパク質に、目に見えず検証可能な透かし（ウォーターマーク）を埋め込むための「SynthID Bio」と呼ばれる新しい手法を発表した。この開発は、AIツールがゼロから複雑な生物学的構造を設計する能力を急速に高める中、高まりつつあるバイオセキュリティの懸念に対処することを目的としている。科学誌「Nature」に掲載されたこの研究は、合成生物学的設計が信頼できるモデルにさかのぼって追跡可能であることを保証するための概念実証として機能する。 タンパク質は生命の不可欠な構成要素であり、長いアミノ酸の鎖で構成されている。AIシステムがこれらのタンパク質を設計する際、特定の機能を実現するためにアミノ酸を一つずつ選択する。SynthID Bioは、デジタルキーを使用してこれらの選択を微妙に調整することで機能し、人間には認識できないが専門的なソフトウェアによって検出可能なパターンを作成する。研究者らは、これらのマークが付けられたタンパク質が、実験室環境においてマークのないタンパク質と全く同様に機能することを確認した。 システムの有効性をテストするために、チームはタンパク質結合を設計するためのツール「AlphaProteo」と、一般的な配列生成手法である「ProteinMPNN」の透かし入りバージョンを使用した。彼らは、SARS-CoV-2スパイクタンパク質のRBDやVEGF-Aを含む3つの標的タンパク質を用いて湿式実験を行った。結果として、透かし入りの設計と技術を使用せずに作成された設計との間で、結合強度に統計的に有意な差は見られなかった。 Google DeepMindで科学および戦略的イニシアチブを率いるプシュミート・コーリ氏は、科学データの整合性を維持することの重要性を強調した。同氏は、AI生成の予測が一般的になるにつれ、誤ったラベルの付いたデータによって公共データベースが汚染されるリスクがあると指摘した。透かしは、研究者や機関が合成された提出物を適切にラベル付けし、レビューし、将来の研究にとって信頼できる状態を保つために役立つ可能性がある。 バイオセキュリティの専門家は、AIが未知の危険なものに似ていない全く新しい配列を作成することで、従来のDNA合成スクリーニングを回避する可能性があることを以前から懸念していた。以前は、スクリーニング担当者は未知の配列が自然な生物であると想定できたが、AI生成の設計はその確実性を取り除く。SynthID Bioは、そのオーダーが組み込みの安全対策を備えた信頼できるモデルに由来するという自動化された信号を提供する。 この研究をレビューしたバイオセキュリティ政策の専門家、サラ・カーター氏は、透かしは開発者が安全性の面で主導権を握ることを可能にすると述べた。さらに同氏は、この技術は合成プロバイダーがこれらの高度なツールを使用する顧客のスクリーニングプロセスを合理化するのに役立つと付け加えた。合成設計の明確な来歴を提供することで、このシステムはイノベーションと責任ある監視のバランスをとることを目指している。 Google DeepMindはまた、ゲノムモデルのようなより複雑な生物学的物体にこの透かし技術を適用する方法を模索している。同社は、スタンフォード大学のHie研究室およびArc Instituteと協力して、これらの手法をより広範な生物学的研究の枠組みに統合しようとしている。この共同の取り組みは、安全対策がAI主導の発見の急速なスピードに追いつくことを保証することを目的としている。 当面のセキュリティ上の利点を超えて、研究者らはこのマークがタンパク質データバンク（PDB）やUniProtのような主要なデータベースを支援する可能性があると示唆している。AIが生成したコンテンツに自動的にフラグを立てることで、これらのリポジトリは現代の計算生物学によって生成されている膨大なデータを整理し、検証することができる。これは、世界中の研究者のために科学的基盤を維持するのに役立つ可能性がある。 さらなる開発を促進するため、Google DeepMindはコードをオープンソース化し、試験管内（in vitro）データを研究コミュニティに公開することを決定した。同社はまた、他の科学者がこの研究の上に構築できるように手法の論文を公開している。このオープンなアプローチは、合成生物学の分野における安全性のグローバルスタンダードを促進することを意図している。 技術が進歩するにつれ、チームは高い精度を保証するために検出プロセスを改良し続ける予定である。初期テストでは、検出器は透かし入り構造の99.8パーセント以上でマークを正しく識別した。今後の反復開発では、AIが設計した生物学的材料の増加する量に対応するために、これらの保護をスケーリングすることに焦点が当てられる見込みである。