5.3.2 Foldit

Foldit yra baltymų sulankstomas žaidimas, kuris leidžia ne ekspertams dalyvauti taip, kad būtų smagu.

Netflix premija, nors ir atgrasanti ir aiški, ne iliustruoja visą atvirųjų pokalbių projektų spektrą. Pavyzdžiui, "Netflix" premijos metu dauguma rimtų dalyvių turėjo daug laiko statistikai ir mašinų mokymui. Tačiau atvirų konkursų projektai taip pat gali būti susiję su dalyviais, kurie neturi formaliojo mokymo, kaip parodyta "Foldit" - baltymų sulankstomojo žaidimo.

Baltymų lankstymas yra procesas, per kurį aminorūgščių grandinė įgauna savo formą. Geriau suvokdami šį procesą, biologai gali kurti konkrečių formų baltymus, kuriuos būtų galima naudoti kaip vaistus. Gana paprasta supaprastinti, baltymai linkę pereiti prie savo mažiausios energijos konfigūracijos, konfigūracijos, kuri subalansuoja įvairius stumiavus ir traukia baltymą (5.7 pav.). Taigi, jei tyrėjas nori numatyti formą, į kurią baltymas sulauks, sprendimas skamba paprasta: tiesiog išbandykite visas galimas konfigūracijas, apskaičiuokite jų energijas ir prognozuokite, kad baltymai sulys į mažiausios energijos konfigūraciją. Deja, išbandyti visas galimas konfigūracijas skaičiuojant neįmanoma, nes yra milijardų ir milijardų galimų konfigūracijų. Net ir turėdami galingiausius kompiuterius, kuriuos galima įsigyti šiandien ir artimiausioje ateityje, brutalia jėga tiesiog nesiruošia dirbti. Todėl biologai sukūrė daug protingų algoritmų, siekdami efektyviai ieškoti mažiausios energijos konfigūracijos. Tačiau, nepaisant didžiulių mokslinių ir skaičiavimo pastangų, šie algoritmai dar toli gražu nėra tobuli.

5.7 pav. Baltymų lankstymas. Viršelio leidimas iš "DrKjaergaard" / "Wikimedia Commons".

5.7 pav. Baltymų lankstymas. Viršelio leidimas iš "DrKjaergaard" / " Wikimedia Commons" .

David Baker ir jo Vašingtono universiteto tyrėjų grupė buvo mokslininkų, dirbančių kuriant skaičiavimo metodus baltymų lankstymui, bendruomenės dalis. Viename projekte Baker ir jo kolegos sukūrė sistemą, kuri savanoriams leido paaukoti nenaudojamą laiką savo kompiuteriuose, kad padėtų suardyti baltymus. Savo ruožtu savanoriai galėjo stebėti ekrano užsklandą, rodantį baltymų lankstymą, vykstantį jų kompiuteryje. Keletas šių savanorių parašė Bakeriui ir jo kolegoms, sakydamas, kad mano, kad gali pagerinti kompiuterio našumą, jei jie galėtų įsitraukti į skaičiavimus. Ir taip pradėjo Foldit (Hand 2010) .

Foldit paverčia baltymų lankstymo procesą į žaidimą, kurį gali žaisti bet kas. Iš žaidėjo perspektyvos Foldit atrodo galvosūkis (5.8 pav.). Žaidėjai turi trimačio baltos struktūros raištelį ir gali atlikti operacijas - "įgnybti", "išsiveržti", "atstatyti" - pakeisti savo formą. Atliekant šias operacijas žaidėjai pakeičia baltymo formą, o tai savo ruožtu padidina ar sumažina jų rezultatą. Kritiškai, rezultatas apskaičiuojamas pagal dabartinės konfigūracijos energijos lygį; mažesnės energijos konfigūracijos lemia didesnius balus. Kitaip tariant, rezultatas padeda valdyti žaidėjus, ieškantiems mažos energijos kontūrai. Šis žaidimas yra įmanomas tik todėl, kad, kaip prognozuoti "Netflix" apdovanojimų balų užfiksavimo filmų reitingus, taip pat yra situacijos, kai lengviau patikrinti sprendimus nei juos generuoti.

5.8 paveikslas: "Foldit" žaidimo ekranas. Atspausdintas iš leidimo iš http://www.fold.it.

5.8 paveikslas: "Foldit" žaidimo ekranas. Atspausdintas iš leidimo iš http://www.fold.it.

Elegantiškas "Foldit" dizainas leidžia žaidėjams, turintiems mažai formalių biochemijos žinių, konkuruoti su geriausiais ekspertų sukurtais algoritmais. Nors dauguma žaidėjų nėra labai gerai užduoties, yra keletas atskirų žaidėjų ir mažų žaidėjų komandų, kurie yra išskirtiniai. Iš tiesų "Foldit" žaidėjų ir naujausių algoritmų "galvos-galvos" varžybose žaidėjai sukūrė geresnius sprendimus 5 iš 10 baltymų (Cooper et al. 2010) .

"Foldit" ir "Netflix" prizas daugeliu atžvilgių skiriasi, tačiau jie abu apima atvirus kvietimus rasti sprendimus, kuriuos lengviau patikrinti nei generuoti. Dabar mes pamatysime tą pačią struktūrą kitoje labai skirtingoje aplinkoje: patentų teisėje. Šis galutinis atviro skambučio problemos pavyzdys rodo, kad šis metodas taip pat gali būti naudojamas nustatymuose, kurie akivaizdžiai negali būti vertinami kiekybiškai.