SynthID Bio ist eine Familie von Wasserzeichenverfahren für synthetische Biologie. Die Signatur wird direkt in biologische Daten eingebettet und soll auch nach der Herstellung eines Proteins nachweisbar sein. Je nach Datentyp verändert das Verfahren die Auswahl von Aminosäuren in Sequenzen oder die Atomkoordinaten vorhergesagter 3D-Strukturen. Damit sollen sich KI-generierte Designs kennzeichnen lassen, ohne ihre Funktion zu beeinträchtigen.
Google DeepMind testete das Verfahren an Proteinbindern, also Molekülen, die gezielt an andere Proteine binden. Dafür kombinierte das Team AlphaProteo mit einer für SynthID Bio angepassten Version des Sequenzgenerierungsverfahrens ProteinMPNN. In Labortests mit drei Zielproteinen – VEGF-A, dem RBD des SARS-CoV-2-Spike-Proteins und PD-L1 – erreichten die markierten Designs laut Google DeepMind vergleichbare Trefferquoten, Bindungsstärken und natürliche Sequenzvielfalt wie nicht markierte Designs.
Auch vorhergesagte Proteinstrukturen lassen sich markieren. Dafür wurde ein kleiner Teil des Diffusionsnetzwerks von AlphaFold 3 angepasst, sodass die Wasserzeicheninformation in den Modellgewichten verankert ist und in den vorhergesagten 3D-Koordinaten erscheint. Google DeepMind berichtet von nahezu perfekter Erkennbarkeit der Markierung bei erhaltener Vorhersagegenauigkeit. Zudem habe sie digitalen Störungen und kleineren Änderungen an den Koordinaten standgehalten.
Als möglichen Einsatz nennt Google DeepMind die Prüfung von DNA-Syntheseaufträgen. Anbieter kontrollieren Bestellungen anhand von Datenbanken bekannter Gefahren. Neuartige KI-Designs können jedoch Sequenzen erzeugen, die bekannten Risiken wenig ähneln; deren manuelle Prüfung kann laut Google DeepMind Forschung verzögern. Ein überprüfbares Wasserzeichen könnte dabei anzeigen, dass ein Design von einem Modell mit eingebauten Schutzmaßnahmen stammt. Das Verfahren ist laut der Vorstellung ein Machbarkeitsnachweis; die beschriebenen Tests belegen die Funktion an den genannten Beispielen.