DeepMind розробила методи прихованого маркування ШІ-білків — Live Science
Команда Google DeepMind розробила технології невидимого маркування білків, створених штучним інтелектом. Методи мають допомогти встановлювати походження таких розробок, не порушуючи функцій білків, повідомляє Live Science.
Два способи маркування
Розробники назвали сімейство методів SynthIDBio. Перший із них — SynthIDBio-sequence — додає приховану мітку до амінокислотної послідовності білка, який генерує програма ProteinMPNN. Система непомітно впливає на вибір амінокислот за секретним ключем, а людина, яка знає цей ключ, може перевірити, наскільки ймовірно, що послідовність створили із застосуванням такого маркування.
Другий метод, SynthIDBio-structure, вбудовує мітку у структурний опис білка. Для цього модифікований AlphaFold 3 робить мінімальні зміни в просторовому розташуванні атомів, які згодом може виявити детектор. У тестах системи розпізнали понад 99% маркованих білків і правильно проігнорували 99,9% немаркованих.
Більше актуальних новин читайте у Telegram-каналі UA.News.
Обмеження технології
Команда DeepMind показала, що білки з мітками могли зв’язуватися зі своїми цілями так само, як і немарковані. Професор біології Мюнстерського технологічного університету Рой Слітор, який не брав участі в дослідженні, вважає, що технологія може допомогти зменшити ризики несанкціонованого створення токсинів, поліпшити роботу баз даних і позначати інженерні білки для додаткових перевірок безпеки.
Водночас опитані виданням експерти застерегли, що мітки можна прибрати. За словами провідного фахівця з прикладних досліджень Microsoft Брюса Віттманна, маркер у послідовності здатна усунути зміна амінокислотної послідовності, а структурну мітку — додавання шуму або зміна просторових координат. Значна частина програм для передбачення та створення білків має відкритий код, що також ускладнює запровадження маркування як галузевого стандарту. Експерти розглядають технологію як один із рівнів захисту біобезпеки, а не самостійне рішення.
