Google DeepMind 推出 SynthID Bio，測試為 AI 設計蛋白質加上水印

Google DeepMind 於 2026 年 9 月 30 日介紹 SynthID Bio，將其定位為合成生物學用水印方法的概念驗證。水印以難以察覺的訊號嵌入生物資料，目標是在數位模型與實際合成出的蛋白質中都能驗證，同時不損害蛋白質功能。

這套方法會依資料形式調整：在蛋白質序列中微調胺基酸選擇，在預測的 3D 結構中調整原子座標。Google DeepMind 以 AlphaProteo 搭配啟用 SynthID Bio 的 ProteinMPNN 設計蛋白質結合體，並針對 VEGF-A、SARS-CoV-2 刺突蛋白受體結合區（RBD）及 PD-L1 進行濕實驗室測試。該公司表示，帶水印設計的命中率、結合親和力與天然序列多樣性，均與未加水印版本相當。

在蛋白質折疊方面，SynthID Bio 透過微調 AlphaFold 3 擴散網路的一小部分，讓預測出的 3D 座標帶有可偵測訊號。Google DeepMind 表示，此方法保留預測準確度，且在數位雜訊或輕微座標變動下仍具近乎完美的可偵測性。這項工作延續 SynthID 的應用範圍擴展；Google DeepMind 曾於 2023 年宣布以 SynthID 為 AI 生成影像加水印。

Google DeepMind 將 SynthID Bio 描述為強化生物安全與科學資料完整性的一層驗證方法，而非單一解方。該公司指出，抵抗刻意竄改、並將水印延伸至更複雜的生物物件，仍是後續挑戰與研究方向。