Google DeepMind, tespit edilebilir, algılanamaz bir imzayı doğrudan yapay zeka tarafından tasarlanmış proteinlere yerleştiren yeni bir filigranlama yöntemleri ailesi olan SynthID Bio'yu tanıttı. 30 Eylül'de duyurulan sistem, şirketin halihazırda yapay zeka tarafından oluşturulan metin, resim, ses ve videoyu etiketlemek için kullanılan SynthID filigran teknolojisini, biyogüvenlik ve kamuya açık bilimsel veritabanlarının bütünlüğünü içeren sentetik biyolojiye genişletiyor.
Dijital filigranın aksine, biyolojik bir filigranın çok daha zorlu bir testten geçmesi gerekir: yalnızca bir yazılım modelinin çıktısında değil, sentezlenmiş fiziksel proteinin kendisinde de tespit edilebilir kalmalıdır. DeepMind'a göre SynthID Bio bu çıtayı temizliyor. Laboratuvar deneylerinde filigranlı protein tasarımları, doğrulanabilir kalarak biyolojik işlevlerini korudu ve şirketin ilk filigranlı ve biyolojik olarak işlevsel protein bağlayıcıları olarak tanımladığı şeyi üretti. Çalışma, "Yapay zeka tarafından üretilen proteinlerin işlev koruyucu filigranlanması" başlıklı bir Nature makalesinde ayrıntılı olarak açıklanmıştır. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
Neden filigran biyolojisi?
Üretken yapay zeka, biyolojik araştırmaların gerçek bir aracı haline geldi. DeepMind kendi portföyüne işaret ediyor: Protein yapılarını tahmin etmek için AlphaFold, tamamen yeni proteinler tasarlamak için AlphaProteo ve ProteinMPNN ve son zamanlarda bakterileri enfekte eden virüsler olan yeni bakteriyofajlar geliştirmek için kullanılan yapay zeka sistemleri. Ancak aynı araçlar yeni riskler de yaratıyor.
Duyuruya göre, yeni AI tasarımlı diziler, geleneksel DNA sentezi taramasını atlayabilir, çünkü tarayıcılar artık alışılmadık bir dizinin keşfedilmemiş bir doğal organizmaya ait olduğunu varsayamaz. Ayrı olarak, yanlış etiketlenmiş sentetik 3 boyutlu yapılar, kamuya açık veritabanlarını kirletme ve sonraki araştırmaları yanıltıcı hale getirme riski taşır. Her iki sorunun da ortak bir temel nedeni var: Şu anda hiç kimse belirli bir biyolojik tasarımın nereden geldiğini kanıtlayamıyor.
İki filigranlama yaklaşımı, tek hedef
SynthID Bio, tekniğini veri türüne göre uyarlar. Protein dizileri için, dizi oluşturulurken amino asitlerin seçimine ustalıkla rehberlik eder ve tespit araçlarının alabileceği istatistiksel bir sinyal yerleştirir. Tahmin edilen 3 boyutlu yapılar için, tespit edilebilir bir imza taşıyan atomik koordinatlarda küçük ayarlamalar yapar.
En güçlü kanıt ıslak laboratuvar doğrulamasından gelir. DeepMind'in AlphaProteo bağlayıcı tasarım yönteminin yanı sıra ProteinMPNN'nin SynthID Bio özellikli bir sürümüyle çalışan araştırmacılar, üç proteini hedef alan tasarımlara filigran ekledi: VEGF-A, SARS-CoV-2 spike protein reseptör bağlama alanı ve PD-L1. Filigranlı tasarımlar, isabet oranı, KD olarak ölçülen bağlanma afinitesi ve doğal dizi çeşitliliği açısından filigransız benzerleriyle eşleşti. Başka bir deyişle filigran, moleküllerin işini yapma yeteneğini bozmadı.
Protein katlama için DeepMind farklı bir yol izledi: Ekip, AlphaFold 3'ün difüzyon ağının bir kısmına ince ayar yaptı, böylece filigranlama yeteneği doğrudan modelin ağırlıklarına dahil edildi. Bu, modeli kimin çalıştırdığına bakılmaksızın tahmin edilen her yapının tespit edilebilir bir imza taşıdığı anlamına gelirken şirket, yaklaşımın AlphaFold 3'ün tahmin doğruluğunu koruduğunu, mükemmele yakın tespit edilebilirlik sunduğunu ve dijital gürültüye veya küçük koordinat değişikliklerine karşı dayanıklı olduğunu bildiriyor.
Biyogüvenliğin 'İsviçre peyniri' savunmasında yeni bir katman
DeepMind, SynthID Bio'yu katmanlı bir biyogüvenlik modelinde tek bir katman olarak çerçeveliyor - birden fazla bağımsız korumanın her birinin diğerlerinin kör noktalarını kapattığı "İsviçre peyniri" yaklaşımı. DNA sentezi taraması ön saflarda yer alır: Dijital bir protein tasarımını fiziksel bir moleküle dönüştürmek, talepleri bilinen tehditlere ilişkin veritabanlarına göre tarayan sentez sağlayıcılarından DNA siparişi vermeyi gerektirir. Alışılmadık bir emri bugün doğrulamak, meşru araştırmayı durduran kapsamlı bir manuel inceleme gerektirebilir. Yerleşik bir filigran, sağlayıcılara bir siparişin yerleşik güvenlik önlemlerine sahip güvenilir bir modelden geldiğine dair otomatik bir sinyal verir.
DeepMind'ın alıntı yaptığı bağımsız uzmanlar da bu çerçeveyi yineledi. Biyogüvenlik politikası uzmanı ve Science Policy Consulting'in müdürü Sarah Carter, "SynthID Bio, biyolojik tasarımların kökenini takip etmek için yapbozun önemli bir parçası" dedi ve filigranların, geliştiricilerin güvenlik konusunda liderlik etmesine ve sentez sağlayıcılarının taramayı kolaylaştırmasına izin verdiğini ekledi. Makale hakkında erken geri bildirimde bulunan Twist Bioscience Politika ve Biyogüvenlik Başkan Yardımcısı James Diggans, filigranlamayı, daha yakından inceleme gerektiren diziler üzerinde incelemeye odaklanabilecek "biyogüvenlik araç kutusuna umut verici yeni bir eklenti" olarak nitelendirdi.
Aynı kaynak sinyali, halka açık başvuruları kabul eden Protein Veri Bankası, UniProt ve GenBank gibi açık bilimsel depoları da koruyabilir. Yapay zeka tarafından üretilen biyoloji biriktikçe, SynthID Bio, diğer araştırmacıların ve biyogüvenlik kararlarının güvendiği kayıtları kirletmeden önce sentetik girdileri işaretleyebilir veya doğrulayabilir.
Sınırlar ve bundan sonra ne gelecek?
DeepMind, sistemin kurcalamaya dayanıklı olmadığı konusunda samimi. Filigranı kasıtlı olarak düşmanca kaldırmaya karşı dayanıklı hale getirmek, önemli bir açık zorluk olarak listeleniyor ve şirket, SynthID Bio'yu, dijital medya için kullanılan içerik kimlik bilgisi şeması olan C2PA'ya benzer kaynak meta veri standartlarıyla veya yapay zeka tarafından oluşturulan biyolojik verilerin merkezi depolarıyla eşleştirmeyi öneriyor.
Kapsam aynı zamanda proteinlerin ötesine de genişliyor. Stanford Üniversitesi ve Arc Enstitüsü'ndeki Hie laboratuvarıyla devam eden çalışmada DeepMind, SynthID Bio'yu gelişmiş bir genomik model olan Evo 2'ye entegre etti ve bunu Evo 2 tarafından tasarlanmış bir bakteriyofajın genomunu filigranlamak için kullandı. Bakteri kültürlerinde yapılan ilk laboratuvar testleri, filigranlı fajların işlevsel kaldığını doğruladı ve şirket, teknik bir taslağın yakında geleceğini söylüyor.
Yapay zekanın doğada hiç var olmayan biyolojik kodları yazmaya başladığı bir alan için "bunu kim, hangi modelle yaptı?" sorusunun yanıtını verebilmek. sessizce altyapı haline geliyor. SynthID Bio, bu yönde atılmış erken ve bilinçli bir adımdır; yaratıcıları, biyogüvenlik yığınının geri kalanının yerine geçmez, onların tamamlayıcısı olduğunda ısrar eder. Yapay zeka araştırmalarının nasıl geliştiği hakkında daha fazla bilgi için laboratuvarlar üretken modelleri doğa bilimlerinin derinliklerine itmeye devam ederken en son yapay zeka gelişmelerini takip edin.
Yapay Zekanın Önünde Olun
Hikayenin tamamını ve daha fazlasını ana sayfamızdan takip edin: Daha fazla AI haberini okuyun →
