Представляем SynthID Bio

Подтверждение концепции маркировки белков, сгенерированных ИИ, с сохранением их биологической функции.

Сегодня мы представляем SynthID Bio — технологию маркировки для синтетической биологии. SynthID Bio встраивает незаметную сигнатуру непосредственно в биологический код, обеспечивая проверяемость водяного знака не только на цифровой модели, но и на самом синтезированном физическом белке, сохраняя при этом его биологическую функцию в лабораторных испытаниях.

Генеративный ИИ помогает учёным решать важнейшие биологические задачи — от прогнозирования структуры белков (AlphaFold) до разработки совершенно новых белков (AlphaProteo и ProteinMPNN), а в последнее время — и создания новых бактериофагов, вирусов, заражающих бактерии. Однако эти инструменты создают и новые проблемы: новые разработки ИИ могут обходить традиционную проверку синтеза ДНК, а неправильно маркированные синтетические 3D-структуры могут загрязнять общедоступные базы данных и вводить в заблуждение последующие исследования.

Как работает SynthID Bio

SynthID Bio — это семейство методов маркировки, специально разработанных для синтетической биологии с целью укрепления биобезопасности и научной добросовестности.

Метод адаптируется в зависимости от типа данных: незаметно направляет выбор аминокислот для последовательностей и корректирует атомные координаты прогнозируемых 3D-структур, создавая надёжный сигнал для обнаружения.

В экспериментах эти корректировки не нарушили биологическую функцию белка, что крайне важно для эффективного лечения заболеваний и развития научных исследований.

Мы проверили наш подход к маркировке белковых связывающих агентов — молекул, созданных для избирательного связывания с другими белками, — используя наш метод разработки связывающих агентов AlphaProteo вместе с версией ProteinMPNN с поддержкой SynthID Bio — широко используемого метода генерации белковых последовательностей.

В ходе лабораторных испытаний с тремя целевыми белками (VEGF-A, RBD шипового белка SARS-CoV-2 и PD-L1) наши маркированные разработки соответствовали немаркированным версиям по показателям успешного обнаружения, аффинности связывания и естественного разнообразия последовательностей, что позволило впервые создать маркированные и биологически функциональные белковые связывающие агенты.

Для сворачивания белков SynthID Bio дорабатывает небольшой фрагмент диффузионной сети AlphaFold 3, встраивая возможность маркировки непосредственно в веса модели. Это гарантирует, что прогнозируемые 3D-координаты изначально будут содержать обнаруживаемую сигнатуру независимо от того, кто запускает модель. SynthID Bio сохраняет точность прогнозов AlphaFold 3, обеспечивая почти идеальную обнаруживаемость, сохраняя распределения ключевых структурных признаков и устойчивость к цифровому шуму или небольшим изменениям координат.

Укрепление биобезопасности и целостности информации

Биобезопасность опирается на многоуровневую защиту — это можно сравнить с моделью защиты «швейцарский сыр», в которой несколько независимых мер безопасности работают вместе, компенсируя уязвимости друг друга. Такие меры, как смягчение рисков на уровне модели и проверка клиентов, представляют собой важные уровни защиты, каждый из которых может иметь пробелы. В рамках нашей более широкой концепции биоустойчивости подход SynthID Bio к маркировке служит важным и осязаемым уровнем проверки, встроенным непосредственно в биологическую разработку.

«SynthID Bio — важная часть решения задачи отслеживания происхождения биологических разработок, — сказала Сара Картер, эксперт по политике в области биобезопасности и руководитель компании Science Policy Consulting, которая изучила эту работу. — Связывая разработки с разработчиком модели, эти водяные знаки позволяют разработчикам играть ведущую роль в обеспечении безопасности, а поставщикам услуг синтеза — упростить проверку клиентов, использовавших такие модели».

Этот уровень защиты особенно важен для проверки синтеза ДНК, которая находится на переднем крае биобезопасности. Преобразование цифровых разработок белков в физические молекулы требует размещения заказа у поставщиков синтеза ДНК, которые проверяют запросы по базам данных известных угроз. Например, раньше незнакомую последовательность можно было с уверенностью принять за неизвестный природный организм. Но поскольку ИИ способен создавать совершенно новые последовательности, мало похожие на известные угрозы, специалисты по проверке больше не могут делать такое предположение. Подтверждение того, что незнакомый заказ не является спроектированной угрозой, требует исчерпывающей ручной проверки, которая может задержать жизненно важные исследования. Здесь SynthID Bio может предоставить автоматизированный сигнал проверки, подтверждая, что заказ исходит от доверенной модели со встроенными механизмами безопасности.

«ИИ расширяет возможности учёных в области разработки, а компании, занимающиеся синтезом ДНК, играют важную роль, помогая ответственному масштабированию этих инноваций, — сказал Джеймс Дигганс, вице-президент по вопросам политики и биобезопасности в Twist Bioscience, который предоставил ранние отзывы о статье. — Для Twist маркировка — это многообещающее новое дополнение к инструментарию биобезопасности, которое может усилить проверку, сосредоточить ресурсы на последовательностях, требующих более тщательного анализа, и сделать биобезопасность эффективнее по мере развития биологии, разрабатываемой с помощью ИИ».

Аналогичным образом SynthID Bio может помочь поддерживать целостность таких баз данных, как Protein Data Bank, UniProt и GenBank. Эти базы данных, многие из которых открыты для публичных отправок, играют жизненно важную роль в развитии науки, однако неправильно маркированные записи могут оказывать непропорционально сильное негативное влияние на принятие решений в сфере биобезопасности — проблема, которая может усугубиться с добавлением биологических данных, сгенерированных ИИ. В рамках процесса отправки SynthID Bio может помочь убедиться, что синтетические записи правильно маркированы или помечены для дальнейшей проверки.

Перспективы

Хотя ни одно отдельное вмешательство в сфере биобезопасности не является универсальным решением, SynthID Bio переносит SynthID, наш проверенный инструмент маркировки, в область синтетической биологии. Это важный первый шаг к надёжной идентификации и отслеживанию биологических последовательностей и структур, созданных ИИ.

В дальнейшем ключевые задачи будут включать повышение устойчивости водяного знака к преднамеренному изменению. SynthID Bio также можно сочетать с подходами на основе метаданных о происхождении — подобно C2PA для цифровых медиа, — или с централизованными репозиториями биологических данных, сгенерированных ИИ, чтобы эффективнее идентифицировать и отслеживать белки, созданные ИИ.

Чтобы соответствовать растущим возможностям передовых технологий ИИ, мы также исследуем способы применения маркировки к более сложным биологическим объектам. В рамках текущей работы с лабораторией Хи Стэнфордского университета и Arc Institute мы интегрировали SynthID Bio в Evo 2 — передовую геномную модель — для маркировки генома бактериофага, разработанного с помощью Evo 2. Ранние лабораторные испытания на культурах бактерий подтвердили функциональность этих маркированных бактериофагов. Мы считаем, что эта работа может помочь решить некоторые из рисков для биобезопасности, связанных с разработкой геномов, и вскоре поделимся подробностями в технической статье.

Для реализации всех преимуществ этой работы в области биобезопасности потребуются сотрудничество сообщества и дальнейшие исследования. В рамках нашей приверженности ответственным инновациям мы публикуем статью о методах, открываем исходный код и данные in vitro, а также предоставляем исследовательскому сообществу веса моделей, чтобы эту работу можно было развивать дальше. Открыто сотрудничая с партнёрами в сферах биобезопасности, синтеза генов и политики, мы можем обеспечить темп развития безопасности и ответственности, соответствующий темпу открытий на основе ИИ.

Чтобы связаться с нами по вопросу партнёрства в этой важной области, напишите нам по адресу synthidbio@google.com и приложите краткое предложение. Пожалуйста, не раскрывайте конфиденциальную или служебную информацию.

Благодарности

Инициатором этого проекта был Пушмит Кохли. Руководство исследованиями и технической разработкой осуществляли Александр И. Коуэн-Риверс и Дэвид Штутц под руководством Пушмита Кохли. Важный вклад в инженерную работу и исследования внесли Гильермо Ортис-Хименес, Джереми Рэтклифф, Винисиус Замбальди, Линдси Уиллмор, Джош Абрамсон, Харшнира Патани, Кристина Куриди, Флориан Штимберг, Мел Вечерик, Алекс Чу, Сукхдип Сингх, Сумант Датхатри, Элизео Папа, Валентен Де Бортоли, Арно Дусе, Цзюэ Ван и Свен Говал. Мы благодарим Adaptyv Bio за помощь в валидации in vitro.

Расширение этой работы на маркировку ДНК бактериофагов стало результатом сотрудничества Google DeepMind с лабораторией Хи в Стэнфорде и Arc Institute. Важный вклад внесли Джереми Рэтклифф, Алекс Петров, Александр И. Коуэн-Риверс, Дэвид Штутц, Элиса Л. Х. Вонг, Виктор Мартин Паласиос, Франческа Пьетра, Альфред Пиччони, Тристан Оливер Кван, Тор Латтимор, Сумант Датхатри и Пушмит Кохли из Google DeepMind, а также Брайан Хи, Сэмюэл Кинг и Адити Мерчант из Arc Institute и Стэнфорда.

Мы также благодарим Руди Бюнеля, Анну Купани, Роба Фергюса, Томаса Фрикса, Сахру Галебикесаби, Джона Джампера, Джейкоба Келли, Дэвида Ла, Виктора Мартина, Себастьяна Новозина, Стига Петерсена, Алекса Петрова, Учечи Окереке, Сильвестра-Альвизе Ребюффи, Розалию Шнайдер, Армина Сенонера, Ричарда Шуаи, Ашока Тиллайсундарама, Элису Л. Х. Вонг, Закари Ву и Огюстена Жидека за вклад в исследовательскую статью, а Жюльена Бержерона — за вклад в создание 3D-визуализации. Наконец, мы благодарим Демиса Хассабиса за поддержку и содействие этому проекту.