Pesquisadores avaliaram o potencial de biossegurança de modelos fundacionais genômicos ao treinar probes lineares e de atenção nas ativações congeladas da camada-26 do Evo 2 para rastrear resistência antimicrobiana (AMR) em dados metagenômicos. O estudo descobriu que essas probes leves podem detectar AMR com forte discriminação, alcançando uma ROC-AUC em nível de região de 0,977 usando uma probe de atenção de cabeça única.

  • Probes lineares alcançaram uma ROC-AUC em nível de região de 0,888, enquanto as probes de atenção de cabeça única melhoraram isso para 0,977.
  • As probes resolvem subcategorias mais refinadas de classes de drogas AMR e as separam de genes funcionais não relacionados.
  • A virulência bacteriana também foi decodificável, embora mais fracamente, com uma ROC-AUC em nível de região de 0,833.
  • A probe AMR manteve desempenho de classificação comparável em leituras curtas simuladas sem retreinamento, alcançando uma ROC-AUC em nível de leitura de 0,898.
  • Dentro do SynGenome, rótulos de prompt associados à AMR foram apenas fracamente recuperáveis a partir de sequências geradas pelo Evo 1.5.

Esses resultados posicionam as probes baseadas em embeddings como uma camada de detecção rápida e barata para biossurveillance metagenômica, mapeando os pontos fortes e limites do uso de representações de modelos fundacionais para triagem de biossegurança.