Un gran número de de jugadores en red, la mayoría no especializados, han demostrado resolver mejor la forma que adoptan las proteínas que los programas informáticos más avanzados, han hallado científicos de la Universidad de Washington (en Seattle). Averiguar cómo se pliegan las largas cadenas de aminoácidos de las proteínas en la naturaleza, su estructura en tres dimensiones, es uno de los grandes problemas de la biología actual, al que numerosos equipos dedican enormes recursos informáticos.
La estructura en tres dimensiones de una proteína es clave para comprender su función biológica y para diseñar fármacos que interactúen con ella. Sin embargo la predicción por ordenador de la estructura de una proteína representa un desafío muy grande porque hay que analizar un gran número de posibilidades hasta alcanzar la solución, que se corresponde con un estado óptimo de energía. Es un proceso de optimización.
En la Universidad de Washington David Baker y sus colegas decidieron en 2005 iniciar un proyecto de computación distribuida para aprovechar los tiempos muertos de los ordenadores de los voluntarios que se apuntaran. Se llamaba Rosetta@home y fue todo un éxito, como era de esperar tras el primero de este tipo, lanzado en 1999 por la organización SETI de búsqueda de vida extraterrestre. Sin embargo, pronto empezaron a llegar comentarios de algunos usuarios, que creían que podían hacer el trabajo más deprisa de lo que lo hacía el ordenador. De hecho, los humanos todavía disponen de un talento mucho más evolucionado para la manipulación espacial que los ordenadores
En el 2008 un juego en red asociado a Rosetta@home, que llamaron Foldit (pliégalo, en inglés). En él los jugadores compiten, colaboran, desarrollan estrategias, acumulan puntos y escalan niveles, mientras manipulan proteínas simplificadas con herramientas intuitivas pero según las reglas de la bioquímica.
Para los jugadores que no saben nada de biología molecular se prepararon unos niveles de introducción, y se ha demostrado, según los científicos, que los mejores jugadores son en su mayoría, ajenos a la bioquímica.
Para comprobar su pericia, los científicos plantearon a los jugadores 10 problemas concretos de estructuras de proteínas que conocían pero que no se habían hecho públicas. Encontraron que en algunos de estos casos, concretamente cinco, el resultado alcanzado por los mejores jugadores fue más exacto que el de Rosetta. En otros tres casos las cosas quedaron en tablas y en dos casos ganó lamáquina.
Además, las colaboraciones establecidas entre algunos de los jugadores dieron lugar a todo un nuevo surtido de estrategias y algoritmos, algunos de los cuales se han incorporado ya al programa informático original. "Tan interesantes como las predicciones de Foldit son la complejidad, la variedad y la creatividad que muestra el proceso humano de búsqueda", escriben los autores del trabajo, entre los que figuran, algo insólito en un artículo científico, "los jugadores de Foldit".
"La integración de la resolución de problemas visual y la capacidad de desarrollar estrategias de los humanos en los algoritmos de computación tradicionales a través de juegos en red interactivos constituye un enfoque nuevo y poderoso para resolver problemas científicos para los que existen limitaciones computacionales", aseguran los autores. "Estamos en el inicio de una nueva era, en la que se mezcla la computación de los humanos y las máquinas", dice Michael Kearns, un experto en el llamado pensamiento distribuido.
El concepto juego multijugador online trae a la mente juegos como "World of Warcraft" y "Ultima". El Instituto Médico Howard Hughes (HHMI) en la Universidad de Washington introduce la creación de proteínas en esta linea de juegos con el lanzamiento de "Foldit", un juego gratuito en el que los jugadores de todo el mundo compiten diseñando proteínas. El beneficio del mundo real: Los científicos probarán las proteínas diseñadas por los jugadores del juego para ver si son compuestos que podrían ser viables para nuevos medicamentos. De esta forma, jugadores de todo el mundo pueden ayudar en la investigación de enfermedades como el SIDA, Cáncer o Alzheimer.
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