5.3.2 Foldit
Foldit, uzman olmayanların eğlenceli bir şekilde katılmasını sağlayan bir protein katlama oyunudur.
Netflix Ödülü, çağrıştırıcı ve açık olsa da, açık çağrı projelerinin tamamını kapsamıyor. Örneğin, Netflix Ödülünde, ciddi katılımcıların çoğu, istatistik ve makine öğrenimi alanında yıllarca eğitim almıştır. Ancak, açık çağrı projeleri, Foldit tarafından bir protein-katlama oyunu olarak gösterildiği gibi, resmi bir eğitimi olmayan katılımcıları da kapsayabilir.
Protein katlanması, bir amino asit zincirinin şeklini aldığı süreçtir. Bu süreci daha iyi anlayabilmek için biyologlar, ilaç olarak kullanılabilecek spesifik şekilleri olan proteinleri tasarlayabilirler. Oldukça basitleştiren proteinler, en düşük enerjili konfigürasyonlarına geçme eğilimindedirler; bu, çeşitli itmeleri dengeleyen ve protein içinde çeken bir konfigürasyondur (şekil 5.7). Yani, bir araştırmacı bir proteinin katlanacağı şekli tahmin etmek isterse, çözüm basit görünür: sadece tüm olası konfigürasyonları deneyin, enerjilerini hesaplayın ve proteinin en düşük enerji konfigürasyonuna katlanacağını tahmin edin. Ne yazık ki, tüm olası konfigürasyonları denemek, hesaplamalara olanaksızdır çünkü milyarlarca ve milyarlarca potansiyel konfigürasyon vardır. Günümüzün en güçlü bilgisayarlarında bile - ve öngörülebilir gelecekte - kaba kuvvet sadece işe yaramayacak. Bu nedenle, biyologlar, en düşük enerjili konfigürasyonu verimli bir şekilde aramak için birçok akıllı algoritma geliştirdiler. Ancak, büyük miktarlarda bilimsel ve sayısal çabalara rağmen, bu algoritmalar hala mükemmel olmaktan uzaktır.
Şekil 5.7: Protein katlanması. “DrKjaergaard” / Wikimedia Commons'ın izniyle.
David Baker ve Washington Üniversitesi'ndeki araştırma grubu, protein katlanmasına hesaplama yaklaşımları oluşturmak için çalışan bilim adamları topluluğunun bir parçasıydı. Bir projede, Baker ve meslektaşları, gönüllülerin simülasyon proteinlerinin katlanmasına yardımcı olmak için bilgisayarlarında kullanılmayan zamanı bağışlamalarına izin veren bir sistem geliştirdi. Buna karşılık, gönüllüler, bilgisayarlarında gerçekleşen protein katlanmasını gösteren bir ekran koruyucu izleyebilirlerdi. Bu gönüllülerden birkaçı, Baker ve meslektaşlarına, hesaplamada yer alacaklarsa, bilgisayarın performansını iyileştirebileceklerini düşündüklerini yazdılar. Ve böylece Foldit (Hand 2010) başladı.
Foldit, protein katlama sürecini herkes tarafından oynanabilecek bir oyuna dönüştürür. Oyuncu açısından bakıldığında, Foldit bir bulmaca gibi görünüyor (şekil 5.8). Oyuncular, üç boyutlu bir protein yapısı karmaşasıyla sunulurlar ve operasyonlarını yapabilirler - “çimdik”, “kıpırdatmak”, “yeniden” - şeklini değiştirir. Bu işlemleri gerçekleştirerek oyuncular protein oranını değiştirir, bu da sonuç olarak puanlarını arttırır veya azaltır. Kritik olarak, puan mevcut konfigürasyonun enerji seviyesine göre hesaplanır; Düşük enerji konfigürasyonları daha yüksek skorlarla sonuçlanır. Başka bir deyişle, skor düşük enerjili konfigürasyonları ararken oyunculara rehberlik eder. Bu oyun sadece - Netflix Ödülünde film derecelendirmelerini tahmin etmek gibi- mümkündür çünkü protein katlanması da çözümleri üretmekten çok daha kolay bir şekilde kontrol edebildiği bir durumdur.
Şekil 5.8: Foldit için oyun ekranı. Http://www.fold.it adresinden izin alınarak çoğaltılmıştır.
Foldit'in zarif tasarımı, uzmanlar tarafından tasarlanan en iyi algoritmalarla rekabet edebilmek için az resmi biyokimya bilgisine sahip oyunculara olanak sağlar. Çoğu oyuncu görevde özellikle iyi olmasa da, birkaç bireysel oyuncu ve istisnai olan küçük oyuncu takımları vardır. Aslında, Foldit oyuncuları ve en gelişmiş algoritmalar arasında başa baş bir rekabet içinde, oyuncular 10 proteinin 5'i için daha iyi çözümler yarattılar (Cooper et al. 2010) .
Foldit ve Netflix ödülü birçok yönden farklıdır, ancak her ikisi de, üretmekten daha kolay kontrol edilebilen çözümler için açık çağrılar içerir. Şimdi aynı yapıyı farklı bir ortamda daha göreceğiz: patent yasası. Açık bir çağrı probleminin bu son örneği, bu yaklaşımın, niceliksel olarak açık bir şekilde belirlenemeyen ortamlarda da kullanılabileceğini göstermektedir.
