5.3.2 Foldit

Foldit er et protein-folding spill som gjør det mulig for ikke-eksperter å delta på en måte som er morsomt.

Netflix-prisen, mens stemningsfull og klar, illustrerer ikke hele spekteret av åpne samtaleprosjekter. For eksempel, i Netflix-prisen hadde de fleste av de seriøse deltakerne år med trening i statistikk og maskinlæring. Men, åpne anropsprosjekter kan også involvere deltakere som ikke har noen formell opplæring, slik det ble illustrert av Foldit, et proteinfoldingsspill.

Proteinfolding er prosessen der en kjede av aminosyrer tar form. Med en bedre forståelse av denne prosessen kunne biologer designe proteiner med spesifikke former som kan brukes som medisiner. Forenkling ganske, proteiner har en tendens til å bevege seg til deres laveste energikonfigurasjon, en konfigurasjon som balanserer de ulike pushes og trekker seg inn i proteinet (figur 5.7). Så hvis en forsker ønsker å forutsi formen som et protein vil brette, lyder løsningen enkelt: Prøv bare alle mulige konfigurasjoner, beregne deres energier, og forutsi at proteinet brettes inn i lavest energikonfigurasjon. Dessverre, å prøve alle mulige konfigurasjoner er beregningsmessig umulig fordi det er milliarder og milliarder potensielle konfigurasjoner. Selv med de mest kraftfulle datamaskinene som er tilgjengelige i dag - og i overskuelig fremtid - kommer brute force bare ikke til å fungere. Derfor har biologer utviklet mange klare algoritmer for effektivt å søke etter lavest energikonfigurasjon. Men til tross for massive mengder vitenskapelig og beregningsmessig innsats, er disse algoritmene langt fra perfekt.

Figur 5.7: Proteinfolding. Bilde med lov av DrKjaergaard / Wikimedia Commons.

Figur 5.7: Proteinfolding. Bilde med tittelen "DrKjaergaard" / Wikimedia Commons .

David Baker og hans forskningsgruppe ved University of Washington var en del av samfunnet av forskere som jobber for å skape beregningsmessige tilnærminger til proteinfolding. I ett prosjekt utviklet Baker og kollegaer et system som tillot frivillige å gi ubrukt tid på sine datamaskiner for å hjelpe simulering av proteinfolding. Til gjengjeld kunne frivillige se på en skjermsparer som viste proteinfoldingen som skjedde på datamaskinen. Flere av disse frivillige skrev til Baker og kolleger som sa at de tenker at de kunne forbedre seg på datamaskinens ytelse hvis de var, kunne bli involvert i beregningen. Og dermed begynte Foldit (Hand 2010) .

Foldit gjør prosessen med proteinfolding i et spill som kan spilles av noen. Fra spillerens perspektiv ser Foldit ut som et puslespill (figur 5.8). Spillere presenteres med en tredimensjonal tangle av proteinstruktur og kan utføre operasjoner - "tweak", "wiggle", "rebuild" - som forandrer sin form. Ved å utføre disse operasjonene endrer spilleren formen på proteinet, noe som igjen øker eller reduserer poengsummen. Kritisk beregnes poengsummen basert på energinivået for gjeldende konfigurasjon; lavere energikonfigurasjoner resulterer i høyere poeng. Med andre ord hjelper poenget med å veilede spillerne når de søker etter lave energikonfigurasjoner. Dette spillet er bare mulig fordi - akkurat som å forutsi filmverdier i Netflix Prize-proteinfoldingen, er det også en situasjon der det er enklere å sjekke løsninger enn å generere dem.

Figur 5.8: Spillskjermen for Foldit. Gjengitt med tillatelse fra http://www.fold.it.

Figur 5.8: Spillskjermen for Foldit. Gjengitt med tillatelse fra http://www.fold.it.

Foldits elegante design gjør det mulig for spillere med lite formell kunnskap om biokjemi å konkurrere med de beste algoritmer designet av eksperter. Mens de fleste spillere ikke er spesielt gode på oppgaven, er det noen få individuelle spillere og små lag av spillere som er eksepsjonelle. Faktisk, i en head-to-head konkurranse mellom Foldit-spillere og toppmoderne algoritmer, skapte spillerne bedre løsninger for 5 av 10 proteiner (Cooper et al. 2010) .

Foldit og Netflix-prisen er forskjellige på mange måter, men de innebærer både åpne samtaler for løsninger som er enklere å kontrollere enn å generere. Nå ser vi den samme strukturen i enda en helt annen innstilling: Patentrett. Dette siste eksempelet på et åpent anropsproblem viser at denne tilnærmingen også kan brukes i innstillinger som ikke åpenbart kan kvantifiseres.