🔬 Un equipo de Google DeepMind desarrolló SynthIDBio, un conjunto de técnicas para marcar proteínas diseñadas con inteligencia artificial. En pruebas, detectó más del 99 % de las proteínas marcadas y descartó el 99,9 % de las no marcadas. Podría ayudar a rastrear su origen, aunque las marcas pueden borrarse.
Los filtros actuales comparan las secuencias de aminoácidos con las de amenazas conocidas. El problema aparece cuando la IA diseña proteínas que no se parecen a las ya registradas. Las marcas buscan ofrecer otra vía para reconocer su origen artificial.
SynthIDBio-sequence incorpora una señal oculta en la secuencia de aminoácidos que genera el programa ProteinMPNN. En el estudio, las proteínas marcadas conservaron su capacidad de unirse a sus objetivos, al nivel de las no marcadas. La técnica hermana, SynthIDBio-structure, introduce pequeños cambios en las posiciones de los átomos de las estructuras que predice AlphaFold 3.
Los expertos consultados por Live Science valoran el logro técnico, pero consideran prematuro extender su uso. Gran parte del software para predecir y generar proteínas tiene código abierto, que cualquiera puede usar y modificar. Eso dificulta incorporar estas marcas como estándar del sector.
✅ Las marcas podrían ayudar a rastrear un diseño y señalar proteínas para controles extra de bioseguridad. El límite central es que pueden eliminarse sin que los filtros detecten su retirada. Por eso, los expertos las plantean como una capa de defensa, sin protección suficiente por sí solas.
