5.3.2 Foldit
Foldit - це гра, що складається з білків, яка дає можливість експертам, які не беруть участі в експертизі, брати участь у забаві.
Премія "Netflix", хоча вона є нагальною і зрозумілою, не ілюструє повний спектр проектів відкритих викликів. Наприклад, у премії Netflix більшість серйозних учасників мали багаторічні тренінги з статистики та машинного навчання. Але проекти відкритих викликів можуть також включати учасників, які не мають офіційного навчання, як це було проілюстровано в Foldit, що складається з білків.
Білковий складання - це процес, через який ланцюг амінокислот набуває своєї форми. З кращим розумінням цього процесу біологи можуть розробляти білки з конкретними формами, які можуть бути використані як ліки. Багато чого спрощується, протеїни, як правило, переходять до конфігурації найнижчої енергії, конфігурацію, яка врівноважує різні штовхання та тягне в межах білка (рис. 5.7). Отже, якщо дослідник хоче передбачити форму, в якій білок буде згортатись, рішення звучить просто: просто спробуйте всі можливі конфігурації, обчислити їх енергію і прогнозуйте, що білок згорнеться в конфігурацію найменшої енергії. На жаль, спроба всіх можливих конфігурацій обчислювально неможлива, оскільки існують мільярди та мільярди потенційних конфігурацій. Навіть з найпотужнішими комп'ютерами, доступними сьогодні, і в найближчому майбутньому-груба сила просто не збирається працювати. Тому біологи розробили багато розумних алгоритмів для ефективного пошуку конфігурації найменшої енергії. Але, незважаючи на величезну кількість наукових і обчислювальних зусиль, ці алгоритми все ще далекі від досконалості.
Малюнок 5.7: Оформлення білків. Зображення люб'язно надано "DrKjaergaard" / Wikimedia Commons .
Девід Бейкер та його дослідницька група у Вашингтонському університеті були частиною спільноти вчених, які працюють над створенням обчислювальних підходів до складання білків. В одному проекті Бейкер та його колеги розробили систему, яка дозволила волонтери пожертвувати невикористаний час на своїх комп'ютерах, щоб допомогти моделювати складання білків. У свою чергу волонтери могли дивитись скрінсейвер, що показує згортання білків, що відбуваються на їх комп'ютері. Деякі з цих добровольців написали Бейкеру та його колегам про те, що вони думають, що вони можуть покращити продуктивність комп'ютера, якщо вони могли б взяти участь у розрахунку. І таким чином почався Foldit (Hand 2010) .
Foldit перетворює процес складання білків у гру, яку може грати будь-хто. З точки зору гравця, Foldit виглядає як головоломка (рис. 5.8). Гравці представлені тривимірним клубок білкової структури і можуть виконувати операції - "налаштувати", "перегортати", "перебудувати", що змінює свою форму. Виконавши ці операції, гравці змінюють форму білка, що, в свою чергу, збільшує або зменшує їхній бал. Критично, оцінка розраховується на основі енергетичного рівня поточної конфігурації; Конфігурації нижчої енергії призводять до вищих балів. Іншими словами, оцінка допомагає гравцям шукати конфігурації з низькою енергією. Ця гра можливо лише тому, що, як і прогнозування рейтингу фільмів в складі білків Netflix Prize, також є ситуація, коли простіше перевіряти рішення, ніж створювати їх.
Малюнок 5.8: Екран гри для Foldit. Відтворення за дозволом від http://www.fold.it.
Елегантний дизайн Foldit дає гравцям, які не мають достатніх формальних знань з біохімії, конкурувати з кращими алгоритмами, розробленими експертами. Хоча більшість гравців не дуже добре підходять для завдання, є кілька окремих гравців та невеликі команди гравців, які є винятковими. Фактично, в умовах головою між конкурентами між гравцями Foldit та найсучаснішими алгоритмами, гравці створили кращі рішення для 5 з 10 білків (Cooper et al. 2010) .
Foldit та приз Netflix відрізняються багатьма способами, але вони обидва включають відкриті дзвінки для рішень, які простіше перевірити, ніж генерувати. Тепер ми побачимо таку ж структуру ще одним дуже різним налаштуванням: патентним законом. Цей остаточний приклад проблеми відкритого виклику показує, що цей підхід також може використовуватися в налаштуваннях, які, очевидно, не піддаються кількісному оцінюванню.
