蛋白质折叠游戏：5.3.2版本

蛋白质折叠游戏（Foldit）可以让非专业人士以一种有趣的方式参与进来。

网飞奖尽管很经典且明确易懂，但通过它并不能阐明公开征集项目的所有内容。例如，在网飞奖项目中，大多数认真对待比赛的参与者都受过多年统计学和机器学习方面的训练。但公开征集项目其实也可以让没有接受过正式训练的人参与，蛋白质折叠游戏就是这样。

蛋白质折叠是将氨基酸链折叠形成一定形状的过程。通过更好地理解这一过程，生物学家可以设计出具有特定形状的、能被用作药物的蛋白质。简单地说，蛋白质的折叠趋向于能量最低的构象，即蛋白质内部各种推力、拉力达到平衡状态时的一种结构（图5.7）。所以，如果一个研究人员想要预测蛋白质的折叠形状，其做法听起来其实很简单：只需尝试所有可能的构象并计算出每种构象的能量，然后预测蛋白质将折叠成能量最低的构象即可。不幸的是，尝试所有可能的构象从计算上来讲是不可能的，因为可能的构象有数十亿种。即便用现在最强大的计算机来做，在可预见的未来，这样的蛮力也不会起作用。因此，生物学家开发了许多巧妙的算法来有效地寻找最低能量的构象。但是，尽管在科学和计算方面付出了巨大的努力，这些算法还是远远不够完善。

图5.7　蛋白质折叠。

华盛顿大学的戴维·贝克（David Baker）和他的研究小组同许多科学家一样致力于研究蛋白质折叠的计算方法。在一个项目中，贝克和同事开发了一个系统，志愿者可以利用空闲时间在他们的计算机上通过这一系统模拟蛋白质折叠。作为回报，他们所模拟的折叠方案可以成为他们计算机的屏幕保护图。然后，一些志愿者写信给贝克和他的同事说，他们认为如果自己能参与计算，就能提高计算机在预测蛋白质折叠方面的性能。于是蛋白质折叠游戏便诞生了（Hand 2010）。(www.xing528.com)

蛋白质折叠游戏将蛋白质的折叠过程变成了一个任何人都可以玩的游戏。从玩家的角度来看，蛋白质折叠游戏就像是一个拼图游戏（图5.8）。玩家会看到一个杂乱无章的蛋白质三维结构图，然后通过“调整”、“扭转”和“重组”这些操作来改变它的形状，同时玩家的分数也会因此而增加或减少。重要的是，分数是根据当前构象的能量高低来计算的，能量越低，得分越高。换句话说，分数有助于指导玩家寻找低能量的构象。就像网飞奖的电影评分预测一样，蛋白质折叠游戏所呈现的也是一个“检验解决方案比想出解决方案更容易”的情形，也正因如此，这个游戏才得以诞生。

图5.8　蛋白质折叠游戏的游戏画面。

蛋白质折叠游戏的巧妙设计使那些对生物化学知之甚少的玩家也能与专家设计的最佳算法竞争。尽管大多数玩家都不是特别擅长，但也有少量个体玩家和小团队玩家例外。事实上，在玩家与最先进的算法的正面交锋中，玩家的折叠方案更胜一筹的概率是50%（Cooper et al.2010）。

蛋白质折叠游戏和网飞奖在许多方面都不一样，但它们都公开征集解决方案，而且都是“检验解决方案比想出解决方案更容易”。现在，我们将在另一个非常不同的领域看到相同的结构：专利法。最后这个公开征集的例子表明，这一方法也适用于看起来不是很易于量化的情形。