5.3.2 Foldit
Foldit es un juego de plegamiento de proteínas que permite a los no expertos participar de una manera divertida.
El Premio Netflix, aunque evocador y claro, no ilustra toda la gama de proyectos de convocatoria abierta. Por ejemplo, en el Premio Netflix, la mayoría de los participantes serios tenían años de capacitación en estadística y aprendizaje automático. Pero los proyectos de convocatoria abierta también pueden involucrar a participantes que no tienen capacitación formal, como lo ilustra Foldit, un juego de plegamiento de proteínas.
El plegamiento de proteínas es el proceso a través del cual una cadena de aminoácidos adquiere su forma. Con una mejor comprensión de este proceso, los biólogos podrían diseñar proteínas con formas específicas que podrían usarse como medicamentos. Simplificando bastante, las proteínas tienden a moverse a su configuración de energía más baja, una configuración que equilibra los diversos empujes y tirones dentro de la proteína (figura 5.7). Por lo tanto, si un investigador desea predecir la forma en que se plegará una proteína, la solución parece simple: simplemente intente todas las configuraciones posibles, calcule sus energías y prediga que la proteína se plegará en la configuración de energía más baja. Desafortunadamente, intentar todas las configuraciones posibles es computacionalmente imposible porque hay miles de millones de configuraciones posibles. Incluso con las computadoras más poderosas disponibles en la actualidad -y en un futuro previsible- la fuerza bruta simplemente no va a funcionar. Por lo tanto, los biólogos han desarrollado muchos algoritmos inteligentes para buscar eficientemente la configuración de energía más baja. Pero, a pesar de las cantidades masivas de esfuerzo científico y computacional, estos algoritmos aún están lejos de ser perfectos.
Figura 5.7: plegamiento de proteínas. Imagen cortesía de "DrKjaergaard" / Wikimedia Commons .
David Baker y su grupo de investigación en la Universidad de Washington formaron parte de la comunidad de científicos que trabajan para crear enfoques computacionales para el plegamiento de proteínas. En un proyecto, Baker y sus colegas desarrollaron un sistema que permitía a los voluntarios donar el tiempo no utilizado en sus computadoras para ayudar a la simulación del plegamiento de proteínas. A cambio, los voluntarios podían ver un salvapantallas que mostraba el plegamiento de proteínas que estaba sucediendo en su computadora. Varios de estos voluntarios escribieron a Baker y sus colegas diciendo que pensaban que podrían mejorar el rendimiento de la computadora si pudieran participar en el cálculo. Y así comenzó Foldit (Hand 2010) .
Foldit convierte el proceso de plegamiento de proteínas en un juego que cualquier persona puede jugar. Desde la perspectiva del jugador, Foldit parece ser un rompecabezas (figura 5.8). A los jugadores se les presenta una maraña tridimensional de estructura proteica y pueden realizar operaciones ("retocar", "menear", "reconstruir") que cambian su forma. Al realizar estas operaciones, los jugadores cambian la forma de la proteína, lo que a su vez aumenta o disminuye su puntaje. Críticamente, el puntaje se calcula en función del nivel de energía de la configuración actual; configuraciones de menor energía dan como resultado puntajes más altos. En otras palabras, el puntaje ayuda a guiar a los jugadores mientras buscan configuraciones de baja energía. Este juego solo es posible porque, al igual que la predicción de clasificaciones de películas en el Premio Netflix, el plegado de proteínas también es una situación en la que es más fácil verificar soluciones que generarlas.
Figura 5.8: pantalla del juego para Foldit. Reproducido con permiso de http://www.fold.it.
El elegante diseño de Foldit permite a los jugadores con poco conocimiento formal de bioquímica competir con los mejores algoritmos diseñados por expertos. Si bien la mayoría de los jugadores no son particularmente buenos en la tarea, hay algunos jugadores individuales y pequeños equipos de jugadores que son excepcionales. De hecho, en una competencia mano a mano entre los jugadores de Foldit y los algoritmos de última generación, los jugadores crearon mejores soluciones para 5 de cada 10 proteínas (Cooper et al. 2010) .
Foldit y el premio Netflix son diferentes en muchos aspectos, pero ambos implican llamadas abiertas para soluciones que son más fáciles de verificar que generar. Ahora, veremos la misma estructura en otro entorno muy diferente: la ley de patentes. Este último ejemplo de un problema de llamada abierta muestra que este enfoque también se puede usar en entornos que obviamente no son susceptibles de cuantificación.
