Все больше людей умирает в Европе и США из-за коронавируса. Исследователи разработали сетевую игру, которая позволяет всем, кто любит головоломки, помочь им разработать лекарство от нового вируса.
Foldit, так называется игра, это игра, которая, как следует из названия, состоит из «сворачивания» белков, то есть формирования их в стабильные структуры. Она была разработан учеными из Вашингтонского университета в Сиэтле, и с 2008 года они используют краудсорсинг в качестве инструмента в своих исследованиях.
Чтобы принять участие в игре, нужен не диплом по биохимии, а логическое мышление, необходимое для решения этой конкретной головоломки. Пользователи, попавшие в Foldit, просто используются в качестве вычислительной мощности человека. Это замена мощного компьютера с хорошим алгоритмом и возможностью доказать, что у людей могут быть лучшие идеи, чем у машин.
Позже теоретические решения, разработанные игроками, проверяются биохимиками, разрабатывающими противовирусные препараты, в лаборатории Института белкового дизайна Вашингтонского университета.
Фолдит в борьбе с коронавирусом
За более чем десятилетний период работы Foldit уже собрал довольно большую группу пользователей, которая достигает полумиллиона. Теперь разработчики собрали игру для борьбы с коронавирусом. У нее так называемый белок S (спайк белок), который он использует для идентификации клеток человека. Является частью оболочки коронавируса и «прилипает» к клеткам, образуя выпуклость в виде короны — отсюда и название вируса. Задача игрока — отработать их. Создайте правильный белок, который будет действовать как лекарство. Он будет сочетаться с белком коронавируса S и блокировать его способность распознавать клетки человека, которые у инфицированных людей могут помешать вирусу заражать большее их количество.
В Foldit баллы собираются надлежащим образом, манипулируя формой белковой модели: результат рассчитывается на основе того, какую потенциальную энергию он достигает. Профессионалы занимаются моделированием аналогичным образом. Головоломка разработана таким образом, что модели с высоким показателем с большей вероятностью будут связываться с белком S.
Решения с высокими оценками анализируются исследователями, которые оценивают их практический потенциал.
