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La promesse de la biotechnologie est tempérée par son potentiel d'utilisation accidentelle ou délibérée. Identifier de manière fiable des signatures révélatrices caractéristiques des différents concepteurs génétiques, appelées « attribution de l'ingénierie génétique », dissuaderait l'utilisation abusive, mais reste considéré comme non résolu. Ici, nous montrons que des réseaux de neurones récurrents entraînés sur des motifs ADN et des données phénotypiques de base peuvent atteindre une précision d'attribution de 70 % pour distinguer plus de 1 300 laboratoires. Pour rendre ces modèles utilisables en pratique, nous introduisons un cadre pour évaluer les prédictions par rapport à d'autres preuves d'investigation en utilisant la calibration, et portons notre modèle à moins de 1,6 % de calibration parfaite. De plus, nous démontrons que des modèles simples peuvent prédire avec précision à la fois l'origine de l'État-nation et les laboratoires ancêtres, formant la base d'un ensemble d'outils d'attribution intégré qui devrait promouvoir l'innovation responsable et la sécurité internationale.
Alley et al. (Mar,) ont étudié cette question.