AI 설계 단백질에 워터마크를 새긴다…기능은 유지됐을까

AI가 설계한 단백질이 연구자 사이를 오가거나 공개 데이터베이스에 등록될 때, 그 설계가 어디서 왔는지 확인할 방법이 있을까요? 구글 딥마인드의 SynthID Bio는 단백질에 감지 가능한 신호를 직접 심어 출처를 추적하려는 개념증명 기술입니다. 회사는 실험실 시험에서 워터마크가 단백질의 생물학적 기능을 해치지 않았다고 밝혔습니다. 다만 누군가 신호를 고의로 제거하거나 바꾸려는 상황에 얼마나 버틸지는 아직 해결되지 않은 과제입니다. 6

단백질 서열과 예측 구조에 신호를 넣는 방식

SynthID Bio는 무엇에 표시하느냐에 따라 방법이 다릅니다. 단백질 서열에 워터마크를 넣을 때는 설계 과정에서 선택되는 아미노산에 신호를 반영합니다. 이후 탐지기가 서열을 살펴 해당 신호가 있는지 확인합니다. 6

예측된 3차원 구조의 경우에는 구조 생성 모델을 미세 조정해, 모델이 내놓는 원자 좌표에 식별 가능한 흔적을 담습니다. 즉 서열과 구조에 같은 방식으로 표시하는 것이 아니라, 데이터 유형에 맞춰 기법을 달리합니다. 6

서열에 들어간 신호는 그 서열을 바탕으로 단백질을 합성할 때 실제 단백질에도 이어질 수 있습니다. 반면 디지털 3차원 구조에만 적용된 신호가 물리적으로 합성된 단백질에도 남는다고 단정해서는 안 됩니다. 6

실험에서 확인된 기능과 성능

딥마인드는 VEGF-A, SARS-CoV-2 스파이크 단백질의 수용체 결합 부위, PD-L1을 표적으로 삼은 워터마크 단백질 결합체를 합성해 시험했습니다. 회사 발표에 따르면 이 단백질들은 기능을 유지했고, 워터마크가 없는 설계와 비교해 성능도 비슷했습니다. 6

또한 AlphaFold 3의 예측 결과에 워터마크를 적용해도 모델 성능이 보존됐다고 밝혔습니다. 별도의 초기 시험에서는 Evo 2로 설계한 박테리오파지가 세균 배양 환경에서 기능을 보였습니다. 다만 딥마인드는 박테리오파지 시험의 자세한 내용은 추후 공개될 예정이라고 설명했으므로, 이를 완결된 평가가 아닌 초기 결과로 보는 것이 적절합니다. 6

DNA 합성 검토와 데이터베이스 출처 확인에 보탤 수 있을까

DNA 합성 업체는 주문을 검토할 때 기존 심사 절차에 더해 워터마크 신호를 추가 확인 기준으로 삼을 수 있습니다. 신호가 탐지되면 해당 주문을 살펴볼 이유가 하나 더 생기는 셈입니다. 다만 딥마인드도 이를 기존 심사를 대신하는 수단이 아니라 보조 신호로 제시합니다. 6

Protein Data Bank, UniProt, GenBank 같은 공개 생물학 데이터베이스에서도 제출된 자료에 신호가 있는지 확인할 수 있습니다. 그 결과 AI 생성 자료에 표시를 붙이거나 추가 검토 대상으로 분류하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다만 워터마크만으로 설계의 전체 이력을 입증할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 6

연구자에게 공개하는 자료와 남은 한계

딥마인드는 방법론 논문을 공개하고, 코드와 in vitro 데이터를 오픈소스로 제공하며, 연구자들에게 모델 가중치를 배포한다고 밝혔습니다. 6

핵심은 ‘감지 가능하다’는 말이 ‘절대 지울 수 없다’는 뜻은 아니라는 점입니다. SynthID Bio는 가능성을 시험하는 개념증명 단계입니다. 딥마인드는 기능 보존과 모델 성능에 관한 긍정적인 결과를 보고했지만, 고의적인 변조에 대한 저항성은 여전히 열린 문제입니다. 6