Google DeepMindは2026年9月30日に、合成生物学向けのウォーターマーク技術「SynthID Bio」を発表しました。この技術は、AIが設計したタンパク質の生物学的機能を損なうことなく、その設計がAIによるものであることを示す識別信号を、デジタルモデルと合成された物理的なタンパク質の両方に埋め込むものです。
生物学的機能と識別性の両立
SynthID Bioは、アミノ酸配列の選択や3D構造の原子座標を微調整することで、検出可能な信号を埋め込む手法です。実験では、VEGF-AやSARS-CoV-2のスパイクタンパク質RBD、PD-L1といった3つの標的タンパク質において、ウォーターマークを施した設計が、施していないものと同等の結合能や多様性を維持していることが確認されました。これにより、タンパク質バインダー（特定の分子に結合する分子）において、生物学的機能を維持したまま識別信号を付与することに初めて成功しました。
モデルへの直接的な組み込み
タンパク質の折り畳み予測においても、SynthID BioはAlphaFold 3の拡散ネットワークの一部を微調整することで、モデルの重みに直接ウォーターマークを組み込む手法を開発しました。これにより、誰がモデルを使用しても、予測された3D座標自体に識別可能なシグナルが含まれるようになります。この手法は、AlphaFold 3の予測精度を維持しながら、デジタルノイズや座標の微細な変化に対しても高い検出性を発揮します。
バイオセキュリティと情報の完全性の強化
この技術は、AIが生成した未知の配列が既存の脅威データベースを回避してしまうリスクへの対策として期待されています。DNA合成の注文時に、その設計が信頼できるモデルから生成されたものであるかを自動的に検証できるため、バイオセキュリティの効率を高めることが可能です。また、Protein Data Bankなどの公開データベースにおいて、AI生成データが適切にラベル付けされ、情報の完全性が保たれることにも貢献します。