5.3.2 Foldit

Foldit არის ცილის დასაკეცი თამაში, რომელიც საშუალებას აძლევს არასამთავრობო ექსპერტებს მონაწილეობა მიიღონ ისე, რომ არის სახალისო.

Netflix პრემია, ხოლო evocative და ნათელი, არ ილუსტრირებს სრულ სპექტრს ღია ზარის პროექტები. მაგალითად, Netflix Prize- ში მონაწილეთა უმრავლესობა წლების განმავლობაში სწავლობდა სტატისტიკასა და მანქანათმცოდნეობაში. მაგრამ ღია ზარის პროექტებს შეუძლიათ ჩართონ მონაწილეები, რომლებსაც აქვთ ფორმალური მომზადება, როგორც ილუსტრირებულია Foldit- ის მიერ, ცილის დასაკეცი თამაში.

პროტეინის დასაკეცი არის პროცესი, რომლის მეშვეობითაც ხდება ამინომჟავების ჯაჭვი. ამ პროცესის უკეთ გაგებით, ბიოლოგებმა შეიძლება შეიმუშაონ ცილების სპეციფიკური ფორმები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მედიკამენტად. საკმაოდ მარტივია, პროტეინები უფრო დაბალი ენერგეტიკული კონფიგურაციისკენ გადადიან, კონფიგურაცია, რომელიც ხელს უწყობს სხვადასხვა უბიძგებს და აძლიერებს პროტეინს (ფიგურა 5.7). ასე რომ, თუ მკვლევარს სურს პროგნოზის პროგნოზირება, რომლის მეშვეობითაც ცილის ჩამოყალიბება მოხდება, გამოსავალი ჟღერს მარტივია: უბრალოდ შეეცადეთ ყველა შესაძლო კონფიგურაცია, გაანგარიშება მათი ენერგია და პროგნოზი, რომ პროტეინი დაიკეტება ყველაზე დაბალი ენერგიის კონფიგურაციაში. სამწუხაროდ, ყველა შესაძლო კონფიგურაციის მცდელობა შეუძლებელია, რადგან არსებობს მილიარდობით და მილიარდობით პოტენციური კონფიგურაცია. მაშინაც კი, დღეს ყველაზე ძლიერი კომპიუტერი ხელმისაწვდომია, ხოლო უახლოეს მომავალში - ბრუტო ძალა უბრალოდ არ მუშაობს. ამიტომ, ბიოლოგებმა ბევრი ჭკვიანი ალგორითმი შეიმუშავეს იმისათვის, რომ ეფექტურად მოძებნოთ ყველაზე დაბალი ენერგეტიკული კონფიგურაცია. მაგრამ, მიუხედავად მასიური რაოდენობით სამეცნიერო და კომპიუტერული ძალისხმევა, ეს ალგორითმები ჯერ კიდევ შორს არის სრულყოფილი.

ფიგურა 5.7: ცილოვანი დასაკეცი. DrKjaergaard / Wikimedia Commons- ის გამოსახულება თავაზიანობა.

ფიგურა 5.7: ცილოვანი დასაკეცი. გამოსახულება თავაზიანობა "DrKjaergaard" / Wikimedia Commons .

დევიდ ბეიკერი და მისი კვლევითი ჯგუფი ვაშინგტონის უნივერსიტეტში იყვნენ მეცნიერთა საზოგადოების ნაწილი, რომლებიც მუშაობდნენ პროტეინის დასაკეტების გამოთვლითი მიდგომების შესაქმნელად. ერთ პროექტში ბეიკერმა და კოლეგებმა შეიმუშავეს სისტემა, რომელიც მოხალისეებს საშუალებას აძლევდა გამოუყენებინა დრო გამოუყენებინა კომპიუტერების სიმულაციური ცილების დასაკეცი. სანაცვლოდ, მოხალისეებს შეეძლოთ უყუროთ Screensaver, რომელიც აჩვენებს პროტეინის დასაკეცი, რომელიც ხდება მათი კომპიუტერი. რამდენიმე მოხალისე დაწერა ბეიკერთან და კოლეგებსაც და ამბობდნენ, რომ ფიქრობდნენ, რომ მათ შეეძლოთ კომპიუტერის მუშაობის გაუმჯობესება, თუ ისინი შეძლებდნენ გაანგარიშებას. და ამით დაიწყო ფოლიტი (Hand 2010) .

Foldit გამოდის პროცესი ცილის დასაკეცი შევიდა თამაში, რომელიც შეიძლება ითამაშა ვინმეს. მოთამაშის პერსპექტივიდან Foldit ჩანს თავსატეხი (ფიგურა 5.8). მოთამაშეებს წარმოადგენენ ცილის სტრუქტურის სამგანზომილებიანი tangle და შეუძლია შეასრულოს ოპერაციები - "tweak", "wiggle", "აღდგენა" - შეცვალოს მისი ფორმა. ამ ოპერაციების შესრულებისას მოთამაშეები იცვლებიან ცილის ფორმას, რაც თავის მხრივ ზრდის ან ამცირებს მათ ქულას. კრიტიკულად, ანგარიში გათვლილია მიმდინარე კონფიგურაციის ენერგეტიკულ დონეზე; ქვედა ენერგიის კონფიგურაციები იწვევს უმაღლესი ქულა. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ქულა ეხმარება მოთამაშეებს, რადგან ისინი ეძებენ დაბალი ენერგიის კონფიგურაციებს. ეს თამაში შესაძლებელია მხოლოდ იმიტომ, რომ - ისევე როგორც ფილმების რეიტინგების Netflix Prize- პროტეინის დასაკეციში ასევე არის სიტუაცია, სადაც უფრო ადვილად შეამოწმებს გადაწყვეტილებებს, ვიდრე გენერირება მათ.

ფიგურა 5.8: თამაშის ეკრანი Foldit. რეპროდუცირება ნებართვით http://www.fold.it.

ფიგურა 5.8: თამაშის ეკრანი Foldit. რეპროდუცირება ნებართვით http://www.fold.it.

Foldit- ის ელეგანტური დიზაინი საშუალებას აძლევს მოთამაშეებს ბიოქიმიის პატარა ფორმალური ცოდნა, შეასრულოს ექსპერტების მიერ შემუშავებული საუკეთესო ალგორითმები. მიუხედავად იმისა, რომ მოთამაშეების უმრავლესობა არ არის სასიამოვნო საქმეში, არსებობს ცალკეული ფეხბურთელები და მოთამაშეების პატარა გუნდები, რომლებიც გამონაკლისი არიან. სინამდვილეში, Foldit- ის ფეხბურთელებსა და სახელმწიფოთაშორისი ალგორითმების შორის კონკურენციისას, მოთამაშეებმა უკეთეს გადაწყვეტილებებს მიიღეს 10 ცილებისგან 5 (Cooper et al. 2010) .

Foldit და Netflix საპრიზო განსხვავებულია სხვადასხვა გზით, მაგრამ ორივე მათგანი მოიცავს ღია ზარების გადაწყვეტილებებს, რომლებიც უფრო ადვილად შეამოწმებენ, ვიდრე გენერირება. ახლა, ჩვენ ვნახავთ იგივე სტრუქტურას კიდევ ერთი განსხვავებული გარემოში: პატენტის კანონი. ღია ზარის პრობლემის საბოლოო მაგალითი გვიჩვენებს, რომ ეს მიდგომა შეიძლება გამოყენებულ იქნას იმ პარამეტრებში, რომლებიც არ არის აშკარად კომბინირებული.