A Google DeepMind apresentou a SynthID Bio, uma tecnologia que permite inserir uma marca de água impercetível e verificável em proteínas concebidas por inteligência artificial, sem alterar a sua função biológica.
A marca pode ser aplicada de duas formas: na sequência de aminoácidos usada para criar uma proteína ou nas coordenadas de uma estrutura tridimensional prevista por IA. Segundo a empresa, os métodos foram desenvolvidos para tornar esses desenhos identificáveis sem comprometer o seu desempenho nos testes realizados.
Testes compararam proteínas com e sem marca de água
Em testes laboratoriais realizados com diferentes proteínas-alvo, os desenhos marcados apresentaram um desempenho equivalente ao das versões sem marca de água, segundo a informação divulgada pela Google DeepMind. A empresa afirma ainda que os resultados preservaram a diversidade natural observada nos desenhos não marcados.
Entre os exemplos apresentados está uma proteína de ligação ao VEGF-A, cuja estrutura prevista mostra o sinal da marca de água através de diferentes cores associadas a cada aminoácido. As comparações de afinidade de ligação foram feitas em três alvos, utilizando a medida KD, em que valores mais baixos correspondem a ligações mais fortes.
A investigação inclui também o alvo identificado como 7PPA. Para este caso, são apresentados lado a lado a estrutura prevista pelo AF3, a estrutura de referência e a estrutura com a marca de água integrada.
De acordo com a Google DeepMind, a SynthID Bio foi concebida para acrescentar uma camada de proveniência aos desenhos biológicos gerados por IA. A tecnologia pretende apoiar a biosegurança e preservar a integridade de bases de dados científicas abertas, sem comprometer o funcionamento das proteínas.
Porque pode ser útil saber a origem?
Uma marca verificável poderá ajudar quem analisa pedidos de síntese biológica a reconhecer desenhos provenientes de modelos de IA com mecanismos de segurança. Poderá também ajudar as bases de dados científicas a distinguir dados sintéticos de dados que não foram gerados por IA. São aplicações possíveis apontadas pela Google DeepMind, não uma garantia de que a marca resolva, por si só, problemas de biossegurança.
A empresa reconhece que ainda precisa de melhorar a resistência da marca a alterações deliberadas e anunciou a publicação dos métodos e dos dados da investigação para permitir mais estudos.
