5.3.2 Foldit

Folditは、非専門家が楽しい方法で参加できるようにするタンパク質折りたたみゲームです。

Netflix賞は、訴求力があってはっきりとしていますが、オープン・コール・プロジェクトの全範囲を説明するものではありません。たとえば、Netflix賞では、深刻な参加者のほとんどが統計と機械学習で長年の訓練を受けていました。しかし、オープンコールのプロジェクトには、折り畳み式のゲームであるFolditが示すように、正式なトレーニングを受けていない参加者も参加することができます。

タンパク質の折りたたみは、一連のアミノ酸がその形状をとる過程である。このプロセスをよりよく理解することで、生物学者は医薬品として使用できる特定の形状のタンパク質を設計することができます。単純化すると、タンパク質は、タンパク質内でのさまざまなプッシュとプルのバランスを取るような、最低エネルギー構成に移行する傾向があります（図5.7）。したがって、研究者がタンパク質が折り畳まれる形状を予測したい場合、解決策は簡単に聞こえます。すべての可能な構成を試し、エネルギーを計算し、タンパク質が最低エネルギー構成に折り畳まれることを予測するだけです。残念ながら、可能なすべての設定を試すことは計算上不可能です。なぜなら、何十億億という潜在的な設定が存在するからです。たとえ今日利用可能な最も強力なコンピュータであっても、近い将来には大胆な力が働くことはありません。したがって、生物学者は、低エネルギー構成を効率的に探索するための多くの巧妙なアルゴリズムを開発してきた。しかし、膨大な量の科学的および計算的な努力にもかかわらず、これらのアルゴリズムはまだ完全ではありません。

図5.7：タンパク質の折り畳み。画像提供：DrKjaergaard / ウィキメディアコモンズ

ワシントン大学のDavid Bakerと彼の研究グループは、タンパク質折りたたみの計算手法を開発しようとしている科学者コミュニティの一員であった。あるプロジェクトでは、Bakerらは、ボランティアが自分のコンピュータに未使用の時間を寄付して、タンパク質の折りたたみシミュレーションを支援するシステムを開発しました。その代わりに、ボランティアは自分のコンピュータで起こっていたタンパク質の折りたたみを示すスクリーンセーバーを見ることができました。これらのボランティアのうちのいくつかは、彼らが計算に関与する可能性がある場合、彼らがコンピュータの性能を改善できるとの考えをBakerらに書いた。こうしてFoldit (Hand 2010)が始まりました。

Folditは、タンパク質の折りたたみの過程を誰にでもできるゲームに変えます。プレイヤーの視点から見ると、Folditはパズルであるようです（図5.8）。プレイヤーは立体構造のタンパク質構造を提示され、操作を行うことができます - 「微調整」、「揺れ」、「再構築」 - 形状を変更します。これらの操作を実行することによって、プレイヤーはタンパク質の形状を変化させ、タンパク質の形状を変化させ、タンパク質の形状を変化させる。クリティカルには、スコアは現在の構成のエネルギーレベルに基づいて計算されます。低エネルギー構成はより高いスコアをもたらす。言い換えれば、得点は低エネルギー構成を検索する際にプレーヤーを誘導するのに役立ちます。このゲームは、Netflix Prizeでの映画の評価を予測するのと同じように、タンパク質の折りたたみは、ソリューションを生成するよりもソリューションをチェックする方が簡単なためです。

図5.8：Folditのゲーム画面http://www.fold.itから許可を得て再現。

Folditのエレガントなデザインにより、生化学に関する正式な知識がほとんどないプレイヤーは、専門家が設計した最高のアルゴリズムと競合することができます。ほとんどの選手は特に優れているわけではありませんが、いくつかの個人選手と例外的な選手チームがあります。実際、Folditプレイヤーと最先端のアルゴリズムとの間での1対1の競合では、プレイヤーは10個のタンパク質のうち5個のタンパク質についてより良い解を作り出しました(Cooper et al. 2010) 。

FolditとNetflixの賞はいろいろな点で異なりますが、どちらも、生成するよりも確認が簡単なソリューションを求めています。さて、私たちはもう一つの非常に異なる設定で同じ構造を見ます：特許法。オープンコールの問題のこの最終的な例は、このアプローチが明示的に定量化ができない設定でも使用できることを示しています。