DeepMind يدمج علامات مائية قابلة للتحقق في البروتينات المصممة بالذكاء الاصطناعي

Google DeepMind كشف عن SynthID Bio في 30 سبتمبر 2026، عن مجموعة من أساليب العلامات المائية التي تُدمج توقيعًا غير ملحوظ وقابل للتحقق داخل تسلسلات البروتين التي يولدها الذكاء الاصطناعي والهياكل الثلاثية الأبعاد المتوقعة. وتقول الشركة إن إثبات المفهوم حافظ على الوظيفة البيولوجية في اختبارات المختبر الرطب عبر ثلاثة بروتينات مستهدفة.

يضع هذا الإعلان الأداة في مجال حيث أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتنبأ بالفعل بهياكل البروتين، كما يفعل AlphaFold من DeepMind، وتصمم بروتينات جديدة كليًا، كما تفعل AlphaProteo والطريقة الشائعة لتوليد التسلسلات ProteinMPNN. ومؤخرًا، استخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لتطوير البكتريوفاجات، وهي فيروسات تصيب البكتيريا. وتقول DeepMind إن هذه القدرات تخلق أيضًا مشكلات جديدة: يمكن لتصاميم الذكاء الاصطناعي الجديدة تجاوز فحص تصنيع الحمض النووي التقليدي، ويمكن للهياكل الثلاثية الأبعاد الاصطناعية ذات التصنيف الخاطئ أن تلوث قواعد البيانات العامة وتضلل البحوث اللاحقة.

التحقق في المختبر الرطب على ثلاثة أهداف بروتينية

يتكيف SynthID Bio مع نهجه بحسب نوع البيانات. بالنسبة للتسلسلات، يوجه اختيار الأحماض الأمينية بشكل طفيف؛ بالنسبة للهياكل الثلاثية الأبعاد المتوقعة، يضبط الإحداثيات الذرية. في الحالتين الهدف هو إشارة قابلة للكشف، وتفيد DeepMind أن تجاربها أظهرت أن هذه التعديلات لم تضر بوظيفة البروتينات البيولوجية. وبما أن التوقيع يقع في الشيفرة البيولوجية نفسها، يمكن التحقق من العلامة المائية على البروتين المصدَّر المادي بدلاً من النموذج الرقمي فقط.

تحقق الفريق من نهجه على روابط البروتين، وهي جزيئات صُممت لتلتصق انتقائيًا ببروتينات أخرى، باستخدام طريقة تصميم ربط AlphaProteo من DeepMind إلى جانب نسخة من ProteinMPNN مفعَّلة بـ SynthID Bio. وقالت الشركة إن اختبارات المختبر الرطب على ثلاثة بروتينات مستهدفة، وهي VEGF‑A، وبروتين السطح RBD لفيروس SARS‑CoV‑2، وPD‑L1، أظهرت أن التصاميم ذات العلامة المائية طابقت النسخ غير المائية في معدل الضربة، وقوة الارتباط، وتنوع التسلسل الطبيعي. وتصف DeepMind النتيجة بأنها أول روابط بروتينية ذات علامة مائية ووظيفة بيولوجية. قُيِّمت قوة الارتباط على أنها KD، حيث تشير القيم الأقل إلى روابط أقوى، ويُعزى المشروع الفضل إلى Adaptyv Bio للمساعدة في التحقق داخل المختبر.

دمج العلامة المائية في AlphaFold 3

في مجال طي البروتين، يعمل الأسلوب داخل النموذج نفسه. قام الفريق بضبط جزء صغير من شبكة الانتشار في AlphaFold 3، مضمنًا قدرة العلامة المائية في أوزان النموذج، بحيث تحمل أي إحداثيات ثلاثية الأبعاد متوقعة توقيعًا قابلًا للكشف بغض النظر عن من يشغّل النموذج. ووفقًا لـ DeepMind، يحافظ النموذج المضبط على دقة توقعات AlphaFold 3، ويوفر قابلية كشف شبه مثالية ويُحافظ على توزيعات الخصائص الهيكلية الرئيسية، وتظل العلامة المائية صامدة أمام الضوضاء الرقمية أو التغييرات الطفيفة في الإحداثيات. تُقارن تصور في المنشور، بالنسبة للبروتين 7PPA، بين بنية AlphaFold 3 المتوقعة، والبنية الحقيقية، والبنية ذات العلامة المائية.

فحص الأمن الحيوي وسلامة قواعد البيانات

تصف DeepMind الأمن الحيوي بأنه مسألة دفاعات متعددة الطبقات، مستدعية نموذج الجبن السويسري الذي يغطي فيه كل تدبير مستقل النقاط العمياء للآخرين، وتضع SynthID Bio ضمن رؤيتها الأوسع للمرونة الحيوية كطبقة تحقق مدمجة في التصميم البيولوجي نفسه.

تُطبق هذه الطبقة مباشرةً على فحص تصنيع الحمض النووي. يصبح التصميم الرقمي للبروتين جزيئًا ماديًا فقط بعد تقديم طلب إلى مزود تصنيع الحمض النووي، حيث يقوم هؤلاء المزودون بفحص الطلبات الواردة ضد قواعد بيانات التهديدات المعروفة. في الماضي، كان بإمكان الفاحصين اعتبار تسلسل غير مألوف ككائن طبيعي غير مكتشف. وتقول DeepMind إن الذكاء الاصطناعي يمحو هذا الافتراض لأنه قادر على توليد تسلسلات جديدة كليًا لا تشبه المخاطر المعروفة، ويتطلب التحقق مما إذا كان هذا الطلب تهديدًا مُصممًا مراجعة يدوية شاملة قد تعطل الأبحاث الحيوية. يُقصد من SynthID Bio توفير إشارة تحقق آلية تُظهر أن الطلب نشأ من نموذج موثوق به يحتوي على تدابير أمان مدمجة.

James Diggans، نائب رئيس السياسات والأمن الحيوي في Twist Bioscience، الذي قدم ملاحظات مبكرة على الورقة، قال إن العلامة المائية تقدم “إضافة واعدة جديدة إلى مجموعة أدوات الأمن الحيوي” التي يمكن أن تعزز الفحص، وتُركز الموارد على التسلسلات التي تستدعي مراجعة أعمق، وتجعل الأمن الحيوي أكثر كفاءة مع تقدم البيولوجيا المصممة بالذكاء الاصطناعي.

تقول DeepMind أيضًا إن الطريقة قد تساعد في الحفاظ على سلامة قواعد البيانات العامة مثل Protein Data Bank و UniProt و GenBank، والعديد منها مفتوح للتقديم العام. كجزء من عملية التقديم، يمكن للعلامة المائية أن تضمن تسمية الإدخالات الاصطناعية بشكل صحيح أو وضع علامة عليها للمراجعة الإضافية.

صفت Sarah Carter، خبيرة سياسات الأمن الحيوي ورئيسة في Science Policy Consulting التي راجعت العمل، SynthID Bio بأنه “قطعة مهمة من اللغز لتتبع أصل التصاميم البيولوجية”، مضيفةً أن ربط التصاميم بمطور النموذج يسمح لمزودي التصنيع بتبسيط الفحص للعملاء الذين استخدموا تلك النماذج.

امتداد البكتريوفاج والإصدار المفتوح

من بين التحديات المتبقية، تذكر DeepMind أن جعل العلامة المائية أكثر صلابة ضد التلاعب المتعمد. وتقول الشركة إن SynthID Bio يمكن أيضًا دمجه مع نهج بيانات التعريف الأصلية، المشابهة لـ C2PA للوسائط الرقمية، أو مع مستودعات مركزية للبيانات البيولوجية التي يولدها الذكاء الاصطناعي، لتحسين التعرف على البروتينات التي يولدها الذكاء الاصطناعي وتتبعها.

كما دمج الفريق SynthID Bio في Evo 2، وهو نموذج جيني، في تعاون مستمر مع مختبر Hie في جامعة ستانفورد ومعهد Arc، حيث وضع علامة مائية على جينوم الفايروس البكتيري المصمم بواسطة Evo 2. وأكدت الاختبارات المخبرية المبكرة في ثقافات البكتيريا أن الفايروسات البكتيرية ذات العلامة المائية تعمل بشكل وظيفي، وفقًا للشركة، مضيفةً أنها ستشارك المزيد من التفاصيل في مخطوطة تقنية قريبًا.

يُوسِّع SynthID Bio أداة SynthID الحالية من Google DeepMind، التي تُدمج العلامات المائية الرقمية في الصور والصوت والنص والفيديو التي يولدها الذكاء الاصطناعي عبر منتجات الشركة الاستهلاكية للذكاء الاصطناعي التوليدي. هذه العلامات غير مرئية للناس لكنها قابلة للكشف بواسطة تقنية SynthID، وتُدير الشركة أيضًا أداة SynthID Detector، وهي بوابة تحقق يرفع فيها المستخدمون صورة أو فيديو أو ملف صوتي للتحقق مما إذا كان المحتوى يحمل علامة مائية.

إلى جانب الإعلان، تنشر DeepMind ورقة منهجية، وتفتح شفرة المصدر والبيانات التجريبية in vitro، وتُصدر الأوزان للمجتمع البحثي. وقد بادر Pushmeet Kohli بالمشروع، وقاد Alexander I. Cowen-Rivers وDavid Stutz البحث والتطوير التقني، بإشراف Kohli.