Los ‘gamers’ ganan a los algoritmos a la hora de encontrar estructuras proteínicas

El número de hoy de la revista Nature contiene un artículo cuya lista de autores es un poco inusual. Cuando terminas de leer la colección estándar de académicos… el último autor es una comunidad de jugadores online.

Los científicos se han fijado en los juegos por muchas razones, estudiar epidemias virtuales y rastrear el comportamiento de comunidades online, o simplemente los utilizaron para aumentar el interés por la ciencia. Sin embargo, esta puede ser la primera vez que los ‘gamers’ han jugado un papel activo en la producción de resultados, habiendo solucionado problemas en la estructura proteínica con el juego Foldit.

Según una nota de prensa de Foldit, el proyecto comenzó en un proyecto de computación distribuida llamado Rosetta@home. El proyecto utilizaba lo que se ha convertido en el enfoque estándar para el trabajo científico basado en el hogar: un salvapantallas que permitía a un programa utilizar la parte inactiva del procesador para resolver problemas científicos. Para Rosetta, la tarea consistía en averiguar cómo las proteínas, compuestas por cadenas químicas llamadas aminoácidos, terminan adoptando una forma tridimensional.

Foldit
Foldit. Universidad de Washington.

Este es un problema típico de minimización de energía. Las proteínas tienden a formar estructuras que mantienen sus partes hidrófobas enterradas internamente, lejos del agua en la que están disueltas. También crean enlaces entre las secciones vecinas con puentes de hidrógeno. Si se maximizan este tipo de interacciones, se minimizará la energía necesaria.

Parece sencillo, pero con poco más que una corta cadena de aminoácidos, hay un grandísimo número de configuraciones potenciales que se pueden dar en un espacio tridimensional, lo que hace que incluso un ordenador muy potente se quede pequeño.

El algoritmo Rosetta maneja el enorme paisaje energético que tiene que analizar, dando grandes saltos entre las diferentes configuraciones, luego intenta minimizar la energía haciendo pequeños cambios. Esto le permite analizar grandes cantidades de estructuras, pero a veces le hace atascarse: el camino entre su posición actual y el mínimo de energía puede llevar a un estado de alta energía, lo que evitaría que Rosetta encontrase la solución.

Según parece, los usuarios del programa se dieron cuenta de que el programa se atascaba a veces cerca de una estructura mucho mejor. Uno de los desarrolladores de Foldit comentó “la gente comenzaba a escribirnos diciendo ‘se ve claramente que de esta forma quedaría mejor'”.

El equipo de Rosetta decidió darle una oportunidad y ver si realmente era así.

Comenzando con el algoritmo, acabando con el cerebro

Foldit utiliza un enfoque híbrido. El algoritmo Rosetta se usa para crear estructuras iniciales potenciales, pero los usuarios pueden utilizar una serie de controles que le permite jugar con la estructura proteínica en tres dimensiones; la interfaz da un feedback automático sobre la energía de una determinada configuración.

Foldit usa varias convenciones típicas en los juegos de ordenador, como unos sencillos problemas estructurales para que los usuarios aprendan poco a poco. También utiliza cosas de otras comunidades juegos online: hay clasificaciones, retos individuales y en equipo, foros y demás.

Aunque muy pocos de los que han jugado a Foldit tenían un gran conocimiento de bioquímica, los jugadores solían vencer a Rosetta al resolver las estructuras. En una serie de 10 retos, lo hicieron mejor que los algoritmos en cinco y empataron en otros tres.

Al observar el comportamiento de los mejores jugadores, los autores pudieron averiguar cómo la excelente capacidad humana para reconocer patrones les daba una ventaja sobre el ordenador. Por ejemplo, la gente era muy buena detectando un aminoácido hidrofóbico cuando se atascaba en la superficie de la proteína y podían reorganizar la estructura interna para  volver a introducir el aminoácido en la proteína. Este tipo de reorganización estaba fuera de la capacidad de Rosetta, dado que los cambios en la energía llevaban aparejados transiciones muy largas.

De manera similar, Rosetta lo hacía bien al vincular proteínas a través de interacciones de carga y puentes de hidrógeno, pero a veces se equivocaba por poco. Mover cada puente por separado era algo que Rosetta no podía hacer, pero es algo trivial para un humano.

Esto no quiere decir que Rosetta no sirviese de nada en Foldit. Los humanos son muy malos a la hora de comenzar a partir de una cadena lineal de proteínas; necesitan una idea aproximada de cómo debería ser la proteína antes de poder empezar a reconocer patrones y optimizarlos. Dado un conjunto de 10 estructuras potenciales producidas por Rosetta, sin embargo, los mejores jugadores conseguían con éxito encontrar una cercana a la configuración óptima.

Los autores también apuntaron que diferentes jugadores tienen diferentes puntos fuertes. Algunos eran mejores al realizar ajustes necesarios para acercarse al mínimo de energía, mientras que otros disfrutaban haciendo los ligeros cambios que conseguían la estructura óptima. Ahí es donde la capacidad de Foldit para juntar equipos tenía su interés.

El artículo de Nature apunta que los investigadores de otros campos, incluyendo la astronomía, están empezado a utilizar enfoques similares para conseguir que el público contribuya haciendo algo más que permitir que su ordenador utilice el tiempo para investigar. Mientras el cerebro humano continúe siendo más eficiente que los ordenadores en algunas tareas, los investigadores que puedan utilizar esta ventaja darán un salto muy grande para encontrar lo que buscan.

Nature, 2010. DOI: 10.1038/nature09304 (About DOIs).

Enlace: Foldit

Este artículo ha sido traducido de Ars Technica y publicado bajo licencia CC by-sa

2 Responses to Los ‘gamers’ ganan a los algoritmos a la hora de encontrar estructuras proteínicas

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