5.3.2 Foldit
Foldit je igra sa prepletanjem proteina koja omogućava ne-stručnjacima da učestvuju na način koji je zabavan.
Nagrada Netflixa, dok je evokativna i jasna, ne ilustruje čitav niz projekata otvorenog poziva. Na primjer, u Netflixovoj nagradi većina ozbiljnih učesnika imala je godine obuke u statistici i mašinskom učenju. Međutim, projekti otvorenog poziva mogu uključiti i učesnike koji nemaju formalnu obuku, kao što je ilustrovano Foldit-om, preklopna igra.
Proklizavanje proteina je proces kroz koji lanac amino kiselina preuzima svoj oblik. Sa boljim razumevanjem ovog procesa, biolozi bi mogli dizajnirati proteine sa specifičnim oblicima koji bi mogli da se koriste kao lekovi. Pojednostavši malo, proteini imaju tendenciju da pređu u svoju najmanju energetsku konfiguraciju, konfiguraciju koja balansira različite gurmane i povlači unutar proteina (slika 5.7). Dakle, ako istraživač želi da predvidi oblik u koji će proteina preklapati, rešenje zvuči jednostavno: samo probajte sve moguće konfiguracije, izračunajte njihove energije i predvidite da će proteina preći u najnižu energetsku konfiguraciju. Nažalost, pokušavanje svih mogućih konfiguracija je računsko nemoguće jer postoje milijarde i milijarde potencijalnih konfiguracija. Čak i sa najmoćnijim računarima koji su dostupni danas - a u doglednoj budućnosti - brute sile jednostavno neće raditi. Prema tome, biolozi su razvili mnoge pametne algoritme kako bi efikasno tražili najnižu energetsku konfiguraciju. Ali, uprkos velikim količinama naučnih i računskih napora, ovi algoritmi su i dalje daleko od savršenstva.
Slika 5.7: Proklizavanje proteina. Image courtesy of "DrKjaergaard" / Wikimedia Commons .
David Baker i njegova istraživačka grupa na Univerzitetu u Vašingtonu bili su deo zajednice naučnika koji su radili na kreiranju računskih pristupa preklapanju proteina. U jednom projektu, Baker i njegovi kolege su razvili sistem koji je omogućio volonterima da doniraju neiskorišćeno vreme na svojim kompjuterima kako bi pomogli u preklapanju simulacije proteina. Zauzvrat, volonteri su mogli da gledaju skrinsejver koji pokazuje preklapanje proteina koje se dešavalo na njihovom računaru. Nekoliko od tih dobrovoljaca pisalo je Bakeru i kolegama koji su rekli da misle da bi mogli da poboljšaju performanse računara ako bi bili mogli da se uključe u obračun. I tako je započeo Foldit (Hand 2010) .
Foldit pretvara proces uklanjanja proteina u igru koju može igrati bilo ko. Iz perspektive igrača, čini se da je Foldit slagalica (slika 5.8). Igrači su predstavljeni trodimenzionalnim zamahom strukture proteina i mogu obavljati operacije - "tweak", "wiggle", "rebuild" - koji menja svoj oblik. Izvođenjem ovih operacija igrači menjaju oblik proteina, koji zauzvrat povećava ili smanjuje njihov rezultat. Kritično, ocena se izračunava na osnovu nivoa energije trenutne konfiguracije; konfiguracije niže energije dovode do većih rezultata. Drugim rečima, rezultat pomaže igračima u traženju niskih energetskih konfiguracija. Ova igra je moguća samo zato što - kao što je predviđanje rejtinga filmova u sklopu Netflix nagrade-proteina takođe je situacija u kojoj je lakše provjeriti rješenja nego ih generirati.
Slika 5.8: Igra ekrana za Foldit. Ponovljeno uz dozvolu od http://www.fold.it.
Folditov elegantni dizajn omogućava igračima sa malo formalnog znanja o biokemiji da se nadmeću sa najboljim algoritmima dizajniranim od strane stručnjaka. Iako većina igrača nije posebno dobra u zadatku, postoji nekoliko pojedinačnih igrača i mali timovi igrača koji su izuzetni. U stvari, u konkurenciji između glave i glave između Foldit igrača i najsavremenijih algoritama, igrači su stvorili bolja rešenja za 5 od 10 proteina (Cooper et al. 2010) .
Foldit i Netflix nagrada su različiti na različite načine, ali obojica uključuju otvorene pozive za rešenja koja su lakša za proveru nego za generisanje. Sada ćemo videti istu strukturu u još jednom drugačijem okruženju: zakon o patentima. Ovaj konačni primjer problema otvorenog poziva pokazuje da se ovaj pristup može koristiti iu postavkama koje nisu očigledno podložne kvantifikaciji.
