5.3.2 Foldit

Foldit és un bell convocatòria oberta ja que permet als no experts per participar d'una manera que és divertit.

El Premi Netflix, mentre evocadora i clar, no serveix per a il·lustrar l'àmplia gamma de projectes de convocatòria oberta. Per exemple, en el Premi Netflix majoria dels participants tenien seriosos anys de formació en estadística i aprenentatge automàtic. No obstant això, els projectes de convocatòria oberta també poden involucrar els participants que no tenen entrenament formal, com s'il·lustra per Foldit, un joc de plegament de proteïnes.

plegament de proteïnes és el procés a través del qual pren una cadena d'aminoàcids en la forma. Amb una millor comprensió d'aquest procés, els biòlegs podrien dissenyar proteïnes amb formes específiques que podrien ser utilitzats com a medicament. Simplificant una mica, les proteïnes tendeixen a moure a la seva configuració d'energia més baix, una configuració que equilibra els diferents empentes i estirades dins de la proteïna (Figura 5.7). Per tant, si un investigador vol predir quina forma en què una proteïna es plegarà, la solució sembla simple: només cal provar totes les configuracions possibles, calcular les seves energies, i prediuen que la proteïna es plegarà en la configuració d'energia més baix. Malauradament, aquest mètode de força bruta que consisteix a tractar totes les configuracions possibles és computacionalment impossible perquè hi ha milers de milions i milers de milions de configuracions possibles. Fins i tot amb els ordinadors més potents disponibles en l'actualitat i en el futur de força bruta previsible és simplement no funcionarà. Per tant, els biòlegs han desenvolupat molts algoritmes intel·ligents per buscar de manera eficient per a la configuració d'energia més baix. Però, tot i grans quantitats d'esforç científic i computacional, aquests algoritmes estan encara lluny de ser perfecte.

Figura 5.7: el plegament de proteïnes. La imatge va ser creat i col·locat en el domini públic per DrKjaergaard. Font: Wikimedia Commons.

Figura 5.7: el plegament de proteïnes. La imatge va ser creat i col·locat en el domini públic per "DrKjaergaard". Font: Wikimedia Commons .

David Baker i el seu grup de recerca a la Universitat de Washington eren part de la comunitat de científics que treballen per desenvolupar millors mètodes computacionals de plegament de proteïnes. Per tal de realitzar un seguiment del que estava succeint, mentre que els seus algoritmes van ser cranking lluny, Baker i el seu grup de tant en tant veure un estalvi de pantalla que visualitza el progrés dels seus algoritmes. Mentre està veient aquestes visualitzacions, Baker va començar a preguntar-se si seria possible que els humans ajuden en el procés, i així va començar Foldit, una crida obert creatiu i bell (Hand 2010) .

Foldit converteix el procés de plegament de proteïnes en un joc que pot ser jugat per qualsevol persona. Des de la perspectiva del jugador, Foldit sembla ser un trencaclosques (Figura 5.8). Els jugadors es presenten amb un embull tridimensional de l'estructura de la proteïna i poden realitzar les operacions- "ajustar", "meneo", "Rebuild", és a dir canviar la seva forma. Mitjançant la realització d'aquestes operacions jugadors canvien la forma de la proteïna, que al seu torn augmenta o disminueix la seva puntuació. Fonamentalment, la puntuació es calcula basant-se en el nivell d'energia de la configuració actual; configuracions de baixa energia com a resultat de les puntuacions més altes. En altres paraules, la puntuació ajuda a guiar els jugadors en la seva recerca de configuracions de baixa energia. Aquest joc només és possible perquè, de la mateixa manera que la predicció de les classificacions de pel·lícules en el plegament de proteïnes del Premi Netflix és també una situació en què és més fàcil comprovar que les solucions de generar-los.

Figura 5.8: Pantalla de joc per Foldit.

Figura 5.8: Pantalla de joc per Foldit.

L'elegant disseny del Foldit permet als jugadors amb poc coneixement formal de la bioquímica de competir amb els millors algoritmes dissenyats per experts. Encara que la majoria dels jugadors no són particularment bons en la tasca, hi ha alguns jugadors i equips petits de jugadors que són excepcionals. De fet, en una competència cap a peus per predir l'estructura de 10 proteïnes específiques, els jugadors de Foldit van ser capaços de vèncer als algoritmes de plegament de proteïnes de l'estat de la tècnica de cinc vegades (Cooper et al. 2010) .

Foldit i el premi Netflix són diferents en molts aspectes, però tots dos impliquen convocatòries obertes de solucions que són més fàcils de comprovar que generen. Ara, anem a veure la mateixa estructura en un altre entorn molt diferent: la llei de patents. Aquest últim exemple d'un problema de l'anomenada oberta mostra que també es poden utilitzar en la configuració que no són òbviament susceptibles de quantificació.