研究者たちは、凍結されたEvo 2のレイヤー26活性化に線形プローブとアテンションプローブを訓練することで、ゲノム基盤モデルのバイオセキュリティ上の可能性を評価し、メタゲノムデータにおける抗菌耐性（AMR）のスクリーニングを行った。その結果、これらの軽量なプローブは強力な識別能力でAMRを検出でき、シングルヘッドアテンションプローブを用いて領域レベルのROC-AUC 0.977を達成した。

  • 線形プローブは領域レベルのROC-AUC 0.888を達成し、シングルヘッドアテンションプローブはこれを0.977まで向上させた。
  • プローブはより微細なAMR薬剤クラスの下位カテゴリを解明し、無関係な機能的遺伝子からそれらを分離する。
  • 細菌の病原性も検出可能であったが、より弱く、領域レベルのROC-AUCは0.833であった。
  • AMRプローブは再学習なしでシミュレーションされた短鎖リード上でも比較可能なランキング性能を維持し、リードレベルのROC-AUC 0.898を達成した。
  • SynGenome内では、AMR関連のプロンプトラベルはEvo 1.5生成配列から回復可能であったが、その程度は弱かった。

これらの結果は、埋め込みベースのプローブをメタゲノムバイオサーベイランスのための高速で低コストな初回検出層として位置づけ、バイオセキュリティスクリーニングにおける基盤モデル表現の使用の強みと限界を示している。