구글 딥마인드, AI 설계 단백질에 워터마크 심는 기술 제시

구글 딥마인드 연구진이 9월 30일 국제학술지 네이처에 발표한 논문에 따르면, 'SynthIDBio'는 AI가 생성한 단백질의 아미노산 서열과 예측 구조에 출처 식별용 워터마크를 넣는 기술이다. AI 단백질 설계가 확산하면서 만들어진 결과물의 생성 경로를 확인하려는 시도다.

서열용 방식인 SynthIDBio-sequence는 단백질 설계 모델 ProteinMPNN이 아미노산을 고르는 과정에 워터마크 신호를 결합한다. 연구진은 기존에 설계된 결합 단백질의 골격을 바탕으로 워터마크가 들어간 서열을 만들고, 워터마크가 없는 경우와 결합 성능을 비교했다. 시험한 표적과 골격에서는 결합 친화도 분포와 결합 성공률에 뚜렷한 영향이 없었다고 논문은 보고했다.

별도의 SynthIDBio-structure는 알파폴드 3 모델을 미세 조정해 예측한 생체분자 구조에 워터마크를 담는다. 연구진은 평가 세트에서 구조 예측의 전반적 정확도를 크게 떨어뜨리지 않으면서 워터마크를 식별할 수 있었다고 밝혔다. 두 방식은 각각 서열과 구조라는 다른 결과물을 대상으로 한다.

연구진은 이 기술을 생물학적 결과물의 출처를 확인하는 개념 검증으로 규정했다. DNA 합성 주문 심사나 과학 데이터의 출처 확인에 활용할 가능성은 있지만, 실제 운영에는 추가 기술 개발과 업계 차원의 조정·표준화가 필요하다고 설명했다. 이번 결과만으로 모든 AI 설계 단백질을 판별하거나 위험한 서열을 자동으로 걸러낼 수 있다는 뜻은 아니다.

출처: 네이처 연구 논문 https://www.nature.com/articles/s41586-026-10965-y