Google DeepMind는 2026년 9월 30일, 합성 생물학을 위한 워터마킹 기술 SynthID Bio를 소개했다. 디지털 설계에 삽입된 표식이 합성된 단백질에서도 확인되도록 하는 것이 목표다. 단백질 서열에는 아미노산 선택을 조정하고, 예측된 3차원 구조에는 원자 좌표를 조정하는 방식으로 신호를 만든다.
DeepMind는 단백질 결합체 설계에서 AlphaProteo와 SynthID Bio를 적용한 ProteinMPNN을 함께 사용해 접근법을 검증했다고 설명했다. VEGF-A, SARS-CoV-2 스파이크 단백질 RBD, PD-L1 등 세 표적을 대상으로 한 실험실 시험에서 워터마크를 적용한 설계는 기존 설계와 결합 성공률, 결합 친화도, 자연 서열 다양성이 비슷했다고 밝혔다.
단백질 구조 예측에서는 AlphaFold 3의 확산 네트워크 일부를 미세조정해 예측 좌표에 식별 가능한 신호가 담기게 하는 방식을 제시했다. DeepMind는 이 방법이 예측 정확도를 유지하면서 높은 탐지 가능성을 보였고, 디지털 잡음이나 작은 좌표 변경에도 견딘다고 밝혔다.
회사는 이 기술이 합성 단백질 설계의 출처를 확인해 DNA 합성 주문 심사나 공개 데이터베이스의 정보 무결성을 보완할 수 있다고 설명한다. 다만 SynthID Bio는 여러 생물안전 조치 가운데 하나로 제시됐으며, 발표 내용은 특정 설계와 시험 조건에서의 결과다.