DeepMind 在 AI 设计的蛋白质中嵌入可验证的水印

Google DeepMind 发布了 SynthID Bio 于 2026 年 9 月 30 日，是一系列水印方法，可将不可察觉、可验证的签名嵌入 AI 生成的蛋白质序列和预测的三维结构中。公司称，该概念验证在对三种目标蛋白的湿实验室测试中保持了生物功能。

此公告将该工具置于一个已有 AI 系统能够预测蛋白质结构（如 DeepMind 的 AlphaFold）并设计全新蛋白质（如 AlphaProteo 以及常用的 ProteinMPNN 序列生成方法）的领域。最近，研究人员已使用 AI 开发噬菌体——感染细菌的病毒。DeepMind 表示，这些能力也带来了新问题：新颖的 AI 设计可能绕过传统的 DNA 合成筛查，且标记错误的合成三维结构可能污染公共数据库并误导后续研究。

对三种蛋白质目标的湿实验室验证

SynthID Bio 会根据数据类型调整其方法。对于序列，它会微妙地引导氨基酸的选择；对于预测的三维结构，它会调整原子坐标。在两种情况下，目标都是产生可检测的信号，DeepMind 报告称，在其实验中这些调整并未削弱蛋白质的生物功能。由于签名嵌入在生物代码本身，水印可以在合成的实体蛋白上进行验证，而不仅限于数字模型。

团队在蛋白质结合剂上验证了该方法——这些分子被设计为选择性地结合其他蛋白质，使用 DeepMind’s AlphaProteo binder design 方法并结合了启用 SynthID Bio 的 ProteinMPNN 版本。公司称，在对三种目标蛋白（VEGF‑A、SARS‑CoV‑2 病毒刺突蛋白 RBD 和 PD‑L1）的湿实验室测试中，带水印的设计在命中率、结合亲和力和自然序列多样性方面与未带水印的版本相匹配。DeepMind 将这一结果描述为首个带水印且具生物功能的蛋白质结合剂。结合亲和力以 KD 测量，数值越低表示结合更强，项目还感谢 Adaptyv Bio 在体外验证方面的帮助。

在 AlphaFold 3 中内置水印

对于蛋白质折叠，该方法直接在模型内部工作。团队对 AlphaFold 3 的扩散网络的一个小部分进行微调，将水印功能嵌入模型权重中，使任何预测的三维坐标都携带可检测的签名，无论由谁运行模型。DeepMind 表示，微调后的模型保持了 AlphaFold 3 的预测准确性，提供近乎完美的可检测性并维持关键结构特征分布，且水印能够抵御数字噪声或轻微坐标变化。文章中的可视化比较了蛋白质 7PPA 的 AlphaFold 3 预测结构、真实结构以及带水印的结构。

生物安全筛查与数据库完整性

DeepMind 将生物安全描述为层次防御的议题，引用瑞士奶酪模型——每个独立的防护措施覆盖其他措施的盲点，并将 SynthID Bio 纳入其更广阔的生物韧性愿景，视为嵌入生物设计本身的验证层。

该层最直接的应用是 DNA 合成筛查。数字蛋白质设计只有在向 DNA 合成供应商下单后才会转化为实体分子，而这些供应商会将来稿与已知威胁数据库进行比对筛查。过去，筛查人员可以合理地将不熟悉的序列视为尚未发现的自然有机体。DeepMind 表示，AI 消除了这一假设，因为它能够生成与已知危害几乎没有相似性的全新序列，而判断此类订单是否为工程化威胁需要耗时的人工审查，可能阻碍关键研究。SynthID Bio 的目标是提供一种自动化的验证信号，表明订单来源于具备内置防护的可信模型。

James Diggans，Twist Bioscience 的政策与生物安全副总裁，在该论文的早期反馈中表示，水印技术提供了“一种有前景的生物安全工具箱新补充”，有望加强筛查、将资源聚焦于需要更深入审查的序列，并在 AI 设计的生物学进步中提升生物安全的效率。

DeepMind 还表示，该方法有助于维护公共数据库的完整性，如 Protein Data Bank、UniProt 和 GenBank 等许多开放公众提交的数据库。作为提交流程的一部分，水印可以确保合成条目得到正确标记或标记为需进一步审查。

Sarah Carter，Science Policy Consulting 的生物安全政策专家兼首席顾问，在审阅该工作时称 SynthID Bio 为“追踪生物设计来源的关键拼图”，并补充说，将设计与模型开发者关联，使合成供应商能够为使用这些模型的客户简化筛查流程。

噬菌体扩展与公开发布

在剩余的挑战中，DeepMind 列出要使水印更能抵御有意篡改。公司表示 SynthID Bio 还可以与来源元数据方法结合，类似于数字媒体的 C2PA，或与 AI 生成生物数据的中心仓库结合，以更好地识别和追踪 AI 生成的蛋白质。

团队还将 SynthID Bio 集成到基因组模型 Evo 2 中，并与斯坦福大学的 Hie 实验室及 Arc Institute 持续合作，对 Evo 2 设计的噬菌体基因组进行水印。公司称，早期在细菌培养中的实验室测试证实，这些带水印的噬菌体是功能性的，并补充说将很快在技术手稿中分享更多细节。

SynthID Bio 扩展了 SynthID，这是 Google DeepMind 现有的工具，可在公司生成式 AI 消费产品中为 AI 生成的图像、音频、文本和视频嵌入数字水印。这些水印对人眼不可感知，但可通过 SynthID 技术检测到，公司还运营 SynthID Detector——一个验证门户，用户可上传图像、视频或音频文件以检查内容是否带有水印。

与公告同步，DeepMind 正在发布一篇方法论文，开源代码和体外数据，并向研究社区发布模型权重。项目由 Pushmeet Kohli 发起，Alexander I. Cowen-Rivers 和 David Stutz 主导研究与技术开发，Kohli 提供咨询。