구글 딥마인드는 합성생물학용 워터마킹 기술 SynthID Bio를 소개했다. 이 기술은 단백질 서열에서 아미노산 선택을 미세하게 유도하거나 예측된 3차원 구조의 원자 좌표를 조정해 감지 가능한 신호를 넣는다. 회사는 디지털 데이터뿐 아니라 합성된 단백질에서도 워터마크를 확인할 수 있도록 설계했다고 설명했다.
구글 딥마인드는 AlphaProteo와 SynthID Bio를 적용한 ProteinMPNN을 이용해 단백질 결합체를 설계하고, VEGF-A와 SARS-CoV-2 스파이크 단백질 RBD, PD-L1 등 세 표적에서 실험했다고 밝혔다. 회사에 따르면 워터마크가 적용된 설계는 워터마크가 없는 설계와 비교해 적중률, 결합 친화도, 자연 서열 다양성이 비슷했고 생물학적 기능도 유지했다.
단백질 구조 예측에는 AlphaFold 3의 확산 네트워크 일부를 미세 조정해 워터마크를 모델 가중치에 반영하는 방식을 적용했다. 구글 딥마인드는 예측 정확도를 유지하면서 높은 탐지율을 보였고, 구조적 특성 분포를 보존했으며 디지털 노이즈나 작은 좌표 변화에도 견뎠다고 밝혔다. 이는 회사가 공개한 연구 결과다.
회사는 워터마크가 합성 DNA 주문 심사와 Protein Data Bank, UniProt, GenBank 같은 데이터베이스에서 AI 설계 생물학 데이터의 출처를 확인하고 표시하는 데 활용될 수 있다고 설명했다. 다만 단일 안전 조치만으로 생물보안 문제를 해결할 수는 없으며, 고의적인 워터마크 변조에 더 강하게 만드는 일이 남은 과제라고 밝혔다.
구글 딥마인드는 스탠퍼드대 Hie 연구실 및 Arc Institute와 Evo 2 설계 박테리오파지의 게놈에 SynthID Bio를 적용하는 작업도 진행 중이라고 밝혔다. 초기 세균 배양 실험에서 해당 박테리오파지의 기능을 확인했다고 설명했다. 회사는 방법 논문과 코드, 시험관 내 데이터를 공개하고 연구 커뮤니티에 모델 가중치를 제공할 계획이라고 덧붙였다.