タンパク質の働きを保ちながら、AI設計の手がかりを残せるか

Google DeepMindの「SynthID Bio」は、AIが設計したタンパク質に、後から切り離されるラベルではなく、設計そのものに検出可能な信号を埋め込む技術の概念実証です。DeepMindは、実験室での検証でタンパク質の生物学的機能が保たれたと報告しています。一方、透かしを意図的に取り除いたり改変したりすることへの耐性は、まだ課題として残ります。6

配列と立体構造、それぞれに信号を埋め込む

タンパク質のアミノ酸配列に透かしを入れる場合、設計時に選ぶアミノ酸の組み合わせに信号を織り込みます。検出器は、完成した配列にその信号があるかを調べます。

予測された3次元構造の場合は、構造を生成するモデルを調整し、予測した原子座標に検出可能な特徴を持たせます。6

この違いは、実物のタンパク質に透かしが残るかを考えるうえで重要です。配列の透かしは、その配列をもとにタンパク質を合成するため、実物にも引き継がれ得ます。一方、予測構造だけに付与された信号が、合成後のタンパク質にも残るとは限りません。6

実験で報告された機能とモデル性能

DeepMindによると、VEGF-A、SARS-CoV-2のスパイクタンパク質の受容体結合ドメイン、PD-L1を標的とする透かし入り結合タンパク質は、合成後も機能し、透かしのない設計と同程度の性能を示しました。また、AlphaFold 3による構造予測に透かしを入れた場合も、モデル性能が保たれたとしています。6

別の初期検証では、Evo 2で設計した透かし入りバクテリオファージ（細菌に感染するウイルス）が、細菌培養下で機能したと報告されています。ただしDeepMindは、この検証の詳しい技術情報は今後公開するとしており、現時点では初期的な結果として受け止める必要があります。6

合成DNAの確認や公開データベースに活用できる可能性

DNA合成を提供する事業者は、既存の審査に加えて、注文された配列に検出可能な設計由来の信号があれば、確認のために審査対象とする判断材料の一つにできる可能性があります。透かしは審査を置き換えるものではなく、追加の手がかりという位置づけです。6

また、Protein Data Bank、UniProt、GenBankなどの公開生物学データベースで、投稿されたデータに透かしが含まれるかを調べる使い方も考えられます。AI生成のデータに印を付けたり、確認のために回したりすることで、出自をより明確にする助けになる可能性があります。ただし、透かしだけで設計の履歴全体を確定できることを示すものではありません。6

公開される研究資源と残された課題

DeepMindは、手法に関する論文を公開し、コードと in vitro（試験管内）のデータをオープンソースとして提供するとともに、研究者向けにモデルの重みを公開するとしています。6

SynthID Bioのポイントは、タンパク質の機能を保ちながら、AI設計の由来を示す信号を埋め込める可能性です。ただし、これはあくまで概念実証であり、意図的な改変に対して透かしが消えないことまで確認されたわけではありません。6