AIが設計したタンパク質に透かし？SynthID Bioはアミノ酸の選び方に印を残す

一部の生成AIで作った画像には、目に見えない印が入っています。あとで調べると、AIが作ったものだと分かる仕組みです。
では、AIが設計したタンパク質にも、同じような印を入れられるでしょうか。タンパク質は、アミノ酸の並びが少し変わるだけで働かなくなることもあります。Google DeepMindは9月30日、働きを保ったまま透かしを入れる方法を論文で発表しました。

数値と仕組みは、Google DeepMindの発表とNatureの論文から取りました。どちらも2026年9月30日の公開です。

ラベルを付けるのではなく、配列そのものに透かしを入れる

新しいタンパク質を作るとき、研究者はその設計図にあたるDNAを専門の会社に注文します。会社は注文された配列を、危険と分かっている配列の一覧と照らし合わせます。しかしAIは、既知のものと似ていない配列も作れるのです。そのため、見慣れない注文が来たとき、どこから来た設計かが手がかりになります。

「AIが作った」という情報を、データに書き添える方法もあります。ただ論文によると、書き添えた情報は消すのが簡単です。そこでSynthID Bioは、アミノ酸の並びそのものに透かしを入れます。

アミノ酸を1つずつ選ぶとき、秘密の鍵で選び方を少しだけ偏らせる

配列を作るのは、ProteinMPNNというAIです。タンパク質の骨組みの形を受け取り、アミノ酸を1つずつ順に選んで並べていくモデルです。

透かしを入れるときは、毎回いくつかの候補を出して競わせます。点数は、直前に並んだ4つのアミノ酸と秘密の鍵から、候補ごとに0か1で決まる仕組みです。そして点数の高い候補が勝ち残りやすくなり、論文ではこの勝ち抜きを25段重ねました。

見つけるときは、同じ鍵で点数を計算し直します。透かしの無い配列なら、点数の平均は0.5の近くです。これに対して透かしのある配列は、平均がそれより高くなります。つまり、見つけるにはこの秘密の鍵が必要です。

透かしを入れても、くっつく強さの分布に統計的な差は出なかった

チームは、3種類の標的にくっつくタンパク質を設計し、試験管で確かめました。標的は、VEGF-A、新型コロナウイルスのスパイクタンパク質の一部、PD-L1です。

比べたもの	結果
くっつく強さの分布	透かしの有無で、統計的な差は出なかった
透かしの見つけやすさ	誤検出を0.1%に抑える基準で、ふるった後の設計はすべて検出
くっつく設計の割合	基準をゆるめた1つの条件では透かし無しのほうが高く、ほかの基準では差なし

ただし、すべての設計に透かしがはっきり入るわけではありません。そこで論文は、点数が基準に届かない設計をふるい落としてから、実験に回しています。ふるい落とす分だけ、設計の計算の手間は増えます。

立体構造の予測にも透かし、ただし作り直されると消える

立体構造を予測するAlphaFold 3には、別のやり方で透かしを入れました。モデルの一部を学び直させ、予測する原子の位置そのものに印が乗るようにしています。誤検出を0.1%に抑える基準で、検出できた割合は99.8%を超えました。

ただし弱点もあり、透かし入りの配列をProteinMPNNで作り直すと、印はほぼ消えました。また、物理の計算で構造を整え直すと、構造の透かしも消えます。印が示せるのは「入っているかどうか」だけで、誰が作ったかまでは区別できません。

まとめ

• SynthID Bioは、AIが設計したタンパク質の配列や構造に透かしを入れる
• 配列では、秘密の鍵で決まる点数を使い、アミノ酸の選び方をわずかに偏らせる
• 鍵で点数を計算し直すと、印の無い配列は平均0.5付近、印のある配列はそれより高い
• 3種類の標的の実験で、くっつく強さの分布に統計的な差は出なかった
• 配列を作り直されたり、構造を整え直されたりすると、印は消える

論文は、作り直しの攻撃で透かしを消した場合も見積もっています。前提は、くっつくと分かっている設計を、構造のふるいなしで作り直す場合です。このとき、くっつく設計の割合はVEGF-Aで3%まで下がる計算でした。印を消す側にも、タンパク質の働きを失う危険が伴うということです。