5.3.2 Foldit

Foldit ir olbaltumvielu locīšanas spēle, kas ļauj ekspertiem piedalīties tādā veidā, kas ir jautri.

Netflix balva, vienlaikus piesaistoša un skaidra, neatspoguļo pilnu atvērto zvanu projektu klāstu. Piemēram, Netflix balvā lielākajai daļai nopietnu dalībnieku bija gadi statistikas un mašīnu apmācības apmācībā. Bet atklātā konkursa projektos var iesaistīt arī dalībniekus, kuriem nav oficiālas apmācības, kā to parāda Foldit, olbaltumvielu locīšanas spēle.

Olbaltumvielu locīšana ir process, kurā aminoskābju ķēde uzņemas savu formu. Ar labāku izpratni par šo procesu biologi varētu izstrādāt olbaltumvielas ar specifiskām formām, kuras varētu izmantot kā zāles. Diezgan daudz vienkāršojot, proteīni mēdz pāriet uz to zemāko enerģijas konfigurāciju, konfigurāciju, kas līdzsvaro dažādos virzienus un atvelk olbaltumvielu (5.7. Attēls). Tātad, ja pētnieks vēlas prognozēt formu, kurā olbaltumviela tiks salocīta, risinājums izklausās vienkārši: vienkārši izmēģiniet visas iespējamās konfigurācijas, aprēķiniet to enerģiju un prognozējiet, ka olbaltumviela tiks salocīta zemākās enerģijas konfigurācijā. Diemžēl visu iespējamo konfigurāciju izmēģināšana nav skaitliski iespējama, jo pastāv miljardi un miljardi iespējamo konfigurāciju. Pat ar visspēcīgākajiem datoriem, kas pieejami šodien, un tuvākajā nākotnē brutāls spēks vienkārši nedarbosies. Tāpēc biologi ir izstrādājuši daudz gudru algoritmu, lai efektīvi meklētu zemākās enerģijas konfigurāciju. Taču, neskatoties uz lielu zinātnisko un skaitļošanas intensitāti, šie algoritmi joprojām nav perfekti.

5.7. Attēls: olbaltumvielu locīšana. Image pieklājīgi no DrKjaergaard / Wikimedia Commons.

5.7. Attēls: olbaltumvielu locīšana. Image pieklājīgi no "DrKjaergaard" / Wikimedia Commons .

David Baker un viņa pētījumu grupa Vašingtonas universitātē bija daļa no zinātnieku kopienas, kas strādā, lai izveidotu skaitļošanas pieeju olbaltumvielu locīšanai. Vienā projektā Baker un viņa kolēģi izstrādāja sistēmu, kas brīvprātīgajiem ļāva ziedot neizmantoto laiku savos datoros, lai palīdzētu simulēt olbaltumvielu locīšanas procesu. Savukārt brīvprātīgie varēja skatīties ekrānsaudzētāju, kurā parādīts olbaltumvielu locīšanas process, kas notika viņu datorā. Vairāki no šiem brīvprātīgajiem rakstīja Bakeram un kolēģiem, ka viņi domā, ka viņi varētu uzlabot datora veiktspēju, ja viņi varētu iesaistīties aprēķinā. Un tā sākās Foldit (Hand 2010) .

Foldit pārvērš olbaltumvielu salikšanas procesu spēlē, kuru var spēlēt ikviens. No spēlētāja viedokļa Foldit šķiet mīkla (5.8. Attēls). Spēlētājiem tiek piedāvāts trīsdimensiju olbaltumvielu struktūras sajukums, un tie var veikt operācijas - "kniebiens", "spiediens", "pārveidošana", kas maina formu. Veicot šīs darbības, spēlētāji maina olbaltumvielu formu, kas savukārt palielina vai samazina rezultātu. Kritiski, rezultāts tiek aprēķināts, pamatojoties uz pašreizējās konfigurācijas enerģijas līmeni; zemākas enerģijas konfigurācijas rada augstākus rezultātus. Citiem vārdiem sakot, rezultāts palīdz virzīt spēlētājus, meklējot zemas enerģijas konfigurācijas. Šī spēle ir iespējama tikai tāpēc, ka, tāpat kā prognozējot Filmas vērtējumu Netflix balvu-olbaltumvielu salikšanā, ir arī situācija, kad vieglāk ir pārbaudīt risinājumus nekā tos ģenerēt.

5.8. Attēls: Foldit spēles ekrāns. Atskaņota ar atļauju no http://www.fold.it.

5.8. Attēls: Foldit spēles ekrāns. Atskaņota ar atļauju no http://www.fold.it.

Foldit elegantais dizains ļauj spēlētājiem, kuriem nav formālas zināšanas par bioķīmiju, konkurēt ar labākajiem ekspertu izstrādātajiem algoritmiem. Kaut arī lielākajai daļai spēlētāju uzdevums nav īpaši labs, ir maz atsevišķu spēlētāju un nelielu izlases spēlētāju komandu. Patiesībā, spēlējot starp Foldit spēlētājiem un jaunākajiem algoritmiem, spēlētāji radīja labākus risinājumus 5 no 10 olbaltumvielām (Cooper et al. 2010) .

Foldit un Netflix balva daudzos veidos ir atšķirīga, taču abos gadījumos ir atvērti risinājumi, kurus ir vieglāk pārbaudīt nekā radīt. Tagad mēs redzēsim to pašu struktūru vēl citā ļoti atšķirīgā vidē: patentu likumā. Šis pēdējais atvērto sarunu problēmu piemērs parāda, ka šo pieeju var izmantot arī tādos iestatījumos, kas acīmredzami nav pakļauti kvantitatīvai noteikšanai.