구글 딥마인드, AI 단백질에 표식 넣는 SynthID Bio 공개

구글 딥마인드가 9월 30일(현지시간) AI가 설계한 단백질의 출처를 확인하는 기술 SynthID Bio를 공개했다. 단백질이 제 기능을 하도록 두면서 설계 안에 눈에 보이지 않는 표식(워터마크)을 심는 방식이다. 구글 딥마인드는 AI가 만든 생물학 설계를 추적하는 첫 단계라고 소개했다.

AI 단백질에 표식을 왜 넣나

표식의 목적은 그 설계를 만든 모델의 개발사와 연결하는 데 있다. 구글 딥마인드는 모델 자체의 안전장치와 고객 심사에 더해, 결과물 안에 확인 수단을 심는 방식이라고 설명했다. 여러 안전 조치가 서로의 빈틈을 메우게 하겠다는 구상이다.

가장 먼저 꼽히는 쓰임새는 DNA 합성 주문 심사다. 컴퓨터로 설계한 단백질을 실제 분자로 만들려면 DNA 합성 업체에 주문해야 한다. 업체는 알려진 위험 요소를 모아 둔 데이터베이스와 주문 내용을 대조한다. 구글 딥마인드는 AI가 기존 위험 요소와 닮지 않은 새로운 서열을 만들 수 있다고 설명했다. 낯선 서열을 자연에서 온 것으로 여기던 기존 방식에 한계가 생겼다는 것이다.

DNA 합성 심사는 무엇이 달라지나

구글 딥마인드는 SynthID Bio가 주문의 출처를 자동으로 확인하는 신호가 될 수 있다고 밝혔다. 안전장치를 갖춘 믿을 만한 모델에서 나온 설계인지 가려낼 수 있다는 것이다. 낯선 서열이 인위적으로 만든 위협인지 사람이 일일이 살피면 연구가 늦어진다. 출처 정보가 이 과정을 줄여 줄 수 있다는 설명이다.

출처: 구글 (보도자료)

논문에 초기 의견을 낸 Twist Bioscience의 James Diggans 정책 및 생물보안 담당 부사장도 심사 인력 배분에 주목했다. 그는 표식이 더 면밀히 봐야 할 서열에 검토 역량을 모으도록 도울 수 있다고 평가했다. DNA 합성을 맡기는 연구자는 주문 심사 과정에서 자기 설계의 출처를 알릴 수 있다.

생물학 데이터베이스에 AI가 만든 데이터를 구분해 넣는 용도로도 쓸 수 있다. 구글 딥마인드는 Protein Data Bank, UniProt, GenBank를 예로 들었다. 이 가운데 상당수는 누구나 데이터를 올릴 수 있어, 표시가 잘못되면 생물보안 판단이 흔들릴 수 있다. 등록 과정에 SynthID Bio를 적용하면 AI가 만든 데이터에 올바른 표시를 붙이거나 추가 검토 대상으로 분류할 수 있다고 봤다.

단백질 다음은 유전체

연구팀은 더 복잡한 생물학적 대상에도 표식을 넣고 있다. 스탠퍼드대 Hie 연구실, Arc Institute와 함께한 연구에서는 유전체 모델 Evo 2가 설계한 박테리오파지의 유전체에 SynthID Bio를 적용했다. 박테리오파지는 세균을 감염시키는 바이러스다. 구글 딥마인드는 초기 세균 배양 실험에서 표식을 넣은 박테리오파지가 제 기능을 했다고 밝혔다. 자세한 결과는 후속 기술 논문으로 낼 예정이다.

이미지: Google DeepMind

구글 딥마인드는 연구 방법을 담은 논문과 코드, 시험관 실험 데이터를 공개했다. 연구자들에게는 모델 가중치(학습으로 얻은 값)도 공개한다. 표식을 일부러 훼손하는 시도에 더 잘 견디게 만드는 일은 남은 과제로 제시했다. 실제 쓰임새는 합성 업체와 연구 공동체가 이 표식을 검증 절차에 연결하는지에 달렸다.