구글 딥마인드는 AI가 만든 생물학적 설계를 식별하는 워터마킹 기술 ‘신스ID 바이오’를 공개했다. 이 기술은 단백질 서열의 아미노산을 성질이 비슷한 것으로 미세하게 바꾸거나, 3차원 원자 좌표에 식별 신호가 남도록 조정하는 방식으로 작동한다. 목표는 워터마크를 넣어도 원래의 생물학적 기능을 유지하는 것이다. 딥마인드는 알파프로테오와 프로틴MPNN에 이를 적용해 VEGF-A, 코로나19 스파이크 단백질 RBD, PD-L1 관련 1300개 이상의 결합체를 합성했고, 워터마크 유무에 따른 결합 성공률과 결합 친화도, 자연 서열 다양성에서 유의미한 차이가 없었다고 밝혔다.

이 기술은 디지털 설계물뿐 아니라 실제 합성된 단백질 분자에서도 질량분석기 등으로 신호를 확인할 수 있다는 점이 특징이다. 또 알파폴드3의 확산 네트워크 일부를 미세조정해 구조 예측 결과 자체에 식별 가능한 신호를 넣었고, 정확도 손실은 1% 미만으로 유지하면서 서열 변형이나 잡음이 있어도 99% 이상 정확도로 워터마크를 검출했다고 설명했다. 딥마인드는 이 방식이 DNA 합성 주문이나 생물학 데이터베이스 등록 자료가 AI 생성물인지 가려 추가 검토 대상으로 분류하는 데 도움을 줄 수 있다고 밝혔다. 다만 악의적 제거를 막는 견고성 강화는 앞으로의 과제로 남았다.