Мы недавно уже рассказывали, как можно помочь науке бездействием. В этот раз поговорим о том, как делать открытия играючи.
EyeWire
Игра EyeWire помогает учёным из Массачусетского технологического института создать карту связей (коннектом) нейронов сетчатки мышонка по имени Гарольд. Звучит не очень впечатляюще, но это первый шаг к тому, чтобы создать подробный «атлас мозга». Сетчатка — часть мозга, она вырастает из него в процессе эмбрионального развития и участвует в анализе зрительной информации. Этим пользуются при изучении болезней, например, церебральной малярии. Поэтому когда сотрудники лаборатории Себастьяна Сеунга решили научить компьютеры составлять нейронные карты, учебным пособием они выбрали именно сетчатку. Исследователи придумали картировать клеточную сеть человеческими усилиями, записать процесс и скормить компьютерам, чтобы они натренировались делать то же самое. Долгосрочная цель проекта — описать весь человеческий мозг, но в нём 84 миллиарда нейронов, поэтому без искусственного интеллекта никак не обойтись. Идея превратить процесс в игру родилась, когда сотрудники лаборатории осознали, что воссоздание одного нейрона занимает около пятидесяти часов. Картирование сетчатки мыши у группы из ста учёных заняло бы почти двести лет. Стало ясно: нужно придумать способ привлечь добровольцев, чтобы ускорить процесс.
EyeWire использует изображения, полученные с помощью растрового электронного микроскопа в Институте медицинских исследований общества Макса Планка. Карта сетчатки состоит из множества частей («кубов»), каждый из которых должны обработать несколько игроков. Управление простое: экран разделён на две части, слева — 3D-модель нейрона, которую можно поворачивать и двигать, справа — множество наложенных друг на друга снимков. Они выглядят так, словно кто-то разрезал трёхмерный предмет на слои и каждый слой сфотографировал. Прокручивая двухмерные снимки сетчатки, можно представить объёмную картину, при этом по модели вертикально движется прозрачная планка: так игра даёт понять, какой слой просматривает игрок. Чтобы «восстановить» ветки нейрона, нужно закрасить фрагменты на фотографиях.
Каждый куб «раскрашивают» несколько игроков, затем компьютер сравнивает решения, определяет, какое из них верное, и присуждает очки. Искать ошибки в нейронной карте приходится учёным и самим игрокам, поэтому в сообществе EyeWire создали строгую иерархию. Для каждой роли определены требования, возможности и обязанности. Продвинутые игроки делятся на «скаутов» (помечают подозрительные кубы), «жнецов» (исправляют ошибки), «модераторов» (поддерживают порядок в чате) и «менторов» (помогают страждущим).
В 2014, через два года после запуска EyeWire сотрудники лаборатории МТИ сделали первое открытие и рассказали о нём в журнале Nature. Учёным удалось выяснить, как именно млекопитающие распознают движение. То, что в процессе участвует не только мозг, но и сетчатка уже было известно, но сам механизм подробно изучен не был.
Когда свет попадает на клетки фоторецепторов, они передают сигнал биполярным клеткам, затем амакриновым — и, наконец, ганглионарным. Учёные проанализировали 80 звёздчатых амакриновых нейронов (29 из них помогли описать игроки EyeWire) и соединённые с ними биполярные клетки. Они заметили, что разные типы биполярных клеток (BC) по-разному соединяются с амакриновыми нейронами (SAC): биполярные клетки одного типа располагаются далеко от сомы (тела) звёздчатой клетки и передают сигнал быстро, другого типа — близко, но сигнал передают с задержкой.
Если стимул движется в направлении от тела звёздчатой амакриновой клетки к отростку, первой активизируется «медленная» биполярная клетка, затем — «быстрая». Тогда, несмотря на задержку, сигналы клеток обоих типов достигают звёздчатого амакринового нейрона одновременно, он испускает сильный сигнал и передаёт его дальше ганглионарным клеткам. Если стимул движется по направлению к соме, сигналы разных типов биполярных нейронов не «встречаются» и сигнал амакриновой клетки получается слабым.
С момента старта игроки реконструировали 305 нейронов. Сейчас они занялись созданием карты ганглиозных клеток сетчатки в рамках нового проекта «Countdown to Neuropia». Из 245 нейронов, которые исследователи планировали воссоздать к октябрю 2015 года уже готово 103. Не исключено, что таких быстрых результатов помогли достичь корейские игроки: EyeWire вышла в этой стране 10 октября 2014.
Foldit
Онлайн-игра Foldit посвящена фолдингу белков. Фолдинг — это сворачивание последовательности аминокислот, составляющих белок, в уникальную трёхмерную структуру. Именно строение белка определяет его функцию, поэтому биологи хотят понять, по каким принципам происходит этот процесс. Сейчас предсказание структуры белка — очень сложная задача. Её решали с помощью рентгеновской кристаллографии, ядерного магнитного резонанса, специальных программ и распределённых вычислительных сетей. А сотрудники Центра игровой науки («Center for Game Science») и Лаборатории Бейкера при Вашингтонском университете попробовали использовать человеческие зрение и смекалку.
Foldit — детище команды проекта Rosetta@Home, о котором мы недавно писали. Идея «дать людям поиграться с биологией» возникла благодаря участникам добровольных вычислений. Пока распределённая сеть пыталась просчитать строение белков, компьютер запускал скринсейвер: на чёрном экране цепь аминокислот сворачивалась в причудливые комбинации. Некоторые пользователи наблюдали за работой программы и замечали, что она слепо перебирает варианты и упускает хорошие решения. Они жаловались команде проекта, что знают, как сделать лучше, но не могут управлять процессом.
Тогда учёные Вашингтонского университета разработали трёхмерную головоломку, цель которой — по определённым правилам собрать молекулу белка. Игроки могут менять положение каркаса, поворачивать разные части, рассматривать молекулу так и эдак, а компьютер выделяет неудачные фрагменты красным цветом и показывает, какие атомы не должны оказываться рядом. За найденные решения игра начисляет очки и составляет рейтинги лучших игроков и команд. Дух соревнования играет Foldit на руку и добавляет популярности. Сет Купер, ведущий разработчик, признался, что новая игра не вызывала особенного интереса у сотрудников лаборатории, которым её показывали, но стоило добавить таблицу лидеров — и работа едва не встала.
Создатели Foldit очень гордятся «Поваренной книгой» — механизмом, который позволяет игрокам записывать последовательность действий, создавать «рецепты» (алгоритмы) и делиться ими. Однажды исследователи заметили, что рецепт под названием Blue Fuse version 1.1 чрезвычайно популярен. Один из учёных узнал этот алгоритм: он оказался очень похожим на тот, что его коллеги разрабатывали в биохимической лаборатории, но ещё не опубликовали. Так выяснилось, что игроки без специального образования могут прийти к тем же выводам, что и профессионалы.
Foldit вышла в 2008 году и первую пару лет игроки «собирали» белки, строение которых уже было известно. Но в 2011 исследователи наконец использовали проект для серьёзных научных задач: они попытались определить структуру мономерной ретровирусной протеазы вируса Мейзона-Пфайзера (MPMV). MPMV вызывает иммунодефицит у обезьян, а протеаза необходима вирусу для размножения. Ингибиторы протеазы активно используют в лечении ВИЧ, чтобы сдерживать развитие вируса. Учёные много лет пытались определить строение этой молекулы (если верить блогу Foldit — 15 лет), чтобы понять, как разработать более эффективные лекарства от человеческой болезни. Игроки справились с задачей за три недели. Исследователи проверили лучшие решения с помощью рентгеновской кристаллографии и выяснили, что команда The Contenders «угадала» верную структуру. В знак благодарности игроков включили в состав авторов статьи об открытии в журнале Nature.
В 2010-м году сотрудники лаборатории Бейкера в журнале Science рассказали, как с нуля разработали энзим, ускоряющий реакцию Дильса—Адлера (она используется в синтетической органической химии при получении пластмасс, смазочных масел и даже лекарств). Но он оказался недостаточно активным, и после безуспешных попыток улучшить его дизайн, команда решила попросить помощи у игроков. Разработчики создали несколько паззлов на основе энзима DA_20_10, каждый нужно было решить за семь дней. За три недели игроки изменили каркас энзима так, что его активность увеличилась в 18 раз. В процессе они добавили около 13 новых аминокислот — шаг, на который учёные не пошли, потому что думали, что это не сработает.
Игры против рака
Чуть больше года назад британский Центр исследований рака выпустил игру для смартфонов Play To Cure: Genes In Space (Google play, App Store). С виду это обычная леталка-стрелялка: путешествуем в космосе, собираем ценный Элемент Альфа и уворачиваемся от астероидов. Но на самом деле каждый игрок помогает приблизить победу над болезнью.
Чтобы понять, мутации каких генов вызывают рак груди, учёные сравнивают генетическое строение образцов опухолей с помощью ДНК-микрочипов. После этого нужно проанализировать полученные результаты — и здесь как раз требуется помощь добровольцев: массив данных получается настолько огромным, что на его обработку у исследователей может уйти несколько лет. Людей со смартфонами гораздо больше, чем генетиков, и если попросить их о помощи, закономерности получится найти гораздо раньше.
Незатейливый игровой процесс состоит из двух этапов. Перед тем, как начать полёт, игрок должен проложить путь среди «залежей» Элемента Альфа, отмечая самые плотные участки. Карта, по которой прокладывается маршрут — набор данных ДНК-микрочипов. Затем игрок собирает элемент, стараясь придерживаться выбранной траектории. В это время игра анализирует три типа данных: путь, проложенный человеком на карте, «реальный» маршрут полёта и график движения через самые плотные участки, нарисованный компьютером. Каждый фрагмент информации с ДНК-микрочипов попадает к множеству игроков, и многоступенчатый процесс анализа неоднократно повторяется — такая проверка позволяет избегать ошибок.
Reverse The Odds (Google play, App Store) тоже разработана по заказу Центра исследований рака. Цель игры — помочь маленьким смешным существам оддам («odds») вернуть свою страну к жизни, решая головоломки. Перед прохождением каждого уровня (всего их 175) игрок должен просмотреть картинку в «Лаборатории» и ответить на несколько вопросов об изображённых на ней белках (этот этап приложение не позволяет пропустить). Если результат игрока совпал с результатами других людей, он получает волшебные пилюли, которые можно использовать в игре. После этого можно играть в мини-игры и квадрат за квадратом преображать опустошённый мир оддов.
Картинки, которые игра подсовывает вам при каждом удобном случае, — изображения, полученные при иммуногистохимии. Учёные Центра исследований рака ищут в образцах опухолей пациентов биомаркеры, которые помогут понять, что эффективнее поможет больному: операция или лучевая терапия. Это облегчит выбор способа лечения людям, страдающим от рака мочевого пузыря, и снизит смертность.
Phylo
Phylo — игра о выравнивании последовательностей ДНК, разработанная канадским университетом Макгилла. Довольно трудно заподозрить, что этот красочный паззл имеет какое-то отношение к науке, но так и было задумано: разработчики хотели, чтобы игра была увлекательной и нравилась всем.
Освоить Phylo проще, чем тетрис: под приятную музыку нужно передвигать по игровому полю цветные квадратики так, чтобы нижние ряды как можно точнее повторяли верхние. Изменить порядок квадратов невозможно, поэтому всегда остаются пробелы и несовпадения. Но выстраивать идеальную последовательность не обязательно, главное набрать больше очков, чем компьютер.
Симпатичные цветные плиточки обозначают нуклеотиды — аденин, гуанин, тимин и цитозин, их цепочки — фрагменты генов, а то, чем занимаются игроки, называется «множественным выравниванием последовательностей». Эту задачу решают с помощью специальных программ, но компьютеры не всегда могут найти лучшее решение, поскольку полагаются на статистику, а способность машин распознавать образы пока сильно уступает человеческой. Создатели игры не пытаются полностью заменить компьютерные алгоритмы усилиями игроков, они хотят найти наилучшее сочетание этих методов. В паззлы превращают только те регионы генов, которые не смогли удачно обработать программы, а лучшие решения игроков «подставляют» в оригинальный ген.
Выстраивая цепочки нуклеотидов друг под другом, учёные сравнивают гены разных организмов и ищут похожие участки. Это позволяет обнаружить эволюционные связи и выявить важные мутации. Но самое главное — благодаря выравниванию последовательностей биологи могут определить происхождение генетически обусловленных заболеваний. При входе в игру Phylo предлагает игроку выбрать случайную последовательность, или ген, связанный с конкретной наследственной болезнью.
За пять лет существования, с 2010 по 2015 игроки решили 336 172 головоломок, а создатели игры опубликовали статью о ней в научном журнале. Но главное — разработчики Phylo открыли к нему доступ остальным учёным. Благодаря проекту Open Phylo генетики могут загрузить в базу игры регион гена, получить результат и оценить сотрудничество с непрофессионалами.
EteRNA
На создание EteRNA в 2010 году исследователей из университета Карнеги — Меллон и Стэнфорда вдохновил успех Foldit. Они надеялись, что игроки справятся со сворачиванием молекул РНК не хуже, чем с фолдингом белков. Помощь человеческого интеллекта создателям EteRNA нужна ничуть не меньше, чем их коллегам из Лаборатории Бейкера: даже лучшие компьютерные модели не очень успешно предсказывают, как свернётся молекула рибонуклеиновой кислоты. Дело в том, что в каркасе молекулы РНК — 7 торсионных углов (против 2 в молекуле белка) и она имеет больше степеней свободы, а значит, её строение сложнее просчитать с помощью программ.
Игра начиналась как мод Foldit, в котором вместо белка можно было манипулировать РНК. Но разработчики решили, что им нужно что-то более симпатичное, чтобы привлечь игроков, — и создали двухмерную головоломку с красивой анимацией и приятными звуковыми эффектами. Игра состоит из множества паззлов, в каждом из которых нужно создать молекулу определённой формы. Исходный материал — длинная цепочка адениновых нуклеотидов. Структуру молекулы можно менять, выбирая из «палитры» нужные азотистые основания и укрепляя связи между ними. EteRNA позволяет переключаться между двумя режимами: «природным», в котором можно посмотреть, как РНК будет сворачиваться в реальности, и «целевым» — он показывает, какой формы нужно добиться.
С каждым паззлом EteRNA предлагает строить всё более сложные конструкции. Когда игрок набирает 10 000 очков (что весьма непросто), он получает возможность создавать не существовавшие прежде молекулы. Лучшие решения выбирают голосованием и синтезируют в лаборатории Стэндфордского университета. После синтеза учёные оценивают, насколько молекулы повторяют задуманную форму и присуждают образцам баллы по шкале от одного до ста. Лучшие образцы попадают в «зал славы», а игроки получают фотографию синтезированной РНК. Результаты лабораторных экспериментов далеко не всегда удачны. Игроки учитывают ошибки, обобщают опыт, анализируют закономерности и даже пишут инструкции. На основе лучших стратегий разработчики создали алгоритм предсказания структуры РНК EteRNAbot, который превзошёл программы RNAInverse и NUPACK.
Создатели EteRNA не обещают побед над смертельными болезнями, они объясняют: главное — понять закономерности сворачивания РНК, а благодаря этим знаниям можно будет производить новые лекарства, создавать наноустройства и делать вещи, которые сейчас сложно представить. Рибонуклеиновая кислота участвует во множестве клеточных процессов, от катализации химических реакций до регуляции активности генов, и синтезированные с помощью игроков молекулы могут оказаться чьим-то спасением.
