
Американские ученые пришли к выводу, что компьютерные игроки,
использующие краудсорсинговую платформу, способны предсказывать кристаллическую
структуру белков более эффективно, чем специалисты или компьютерные алгоритмы. Результаты
работы опубликованы в журнале Nature
Communications.
 
Предсказание структуры белка (конфигурации в пространстве, которую принимает его аминокислотная последовательность) имеет фундаментальное
значение для медицины, биотехнологий, биоинформатики и теоретической физики. При
этом сложный и трудоемкий процесс предсказания в современных условиях имеет
ограниченную точность — около 85 процентов содержащихся в базах данных моделей
кристаллических структур белков содержат существенные ошибки. Поэтому ученые
постоянно работают над совершенствованием методик предсказания с целью
максимально повысить их точность. В последнее время значительно повысился
интерес к использованию в этих целях распределенных вычислений, машинного
обучения и краудсорсинговых платформ.
 
Сотрудники Университетов Мичигана, Вашингтона, Массачусетса
и Северо-Восточного университета в Бостоне провели соревнование по предсказанию
структуры белка по карте электронных плотностей, полученной методом рентгеновской
кристаллографии. В нем приняли участие два квалифицированных специалиста, 61
студент-биохимик (все они использовали специальное программное обеспечение), два
различных компьютерных алгоритма (Phenix Autosolve и MR-Rosetta) и игроки в онлайновую игру Foldit, которых в
итоге набралось 469 человек. Задача этой игры состоит в ручном подборе конфигурации
белка, имеющей наименьшую энергию, поскольку такая его трехмерная структура с
наибольшей вероятностью соответствует реальности. Чем более правдоподобна
конфигурация, тем больше пользователь получает очков. Геймеры могут
кооперироваться и составлять команды, работающие над одним и тем же белком.
 
В качестве исходного материала всех участников снабдили
аминокислотной последовательностью, предсказаниями вторичной структуры и картой
электронных плотностей дрожжевого белка YPL067C. Этот белок был выбран потому, что он не
имеет значительного сходства с какой-либо структурой из всемирной базы данных Protein
Data Bank (PDB). Кроме
того, как было показано в предыдущих работах, YPL067C может предотвращать
токсическое действие амилоида — белка, накопление которого в мозге лежит в
основе развития болезни Альцгеймера.
 
Соревнующиеся использовали различные подходы к решению
задачи. Ученые и студенты работали поодиночке, в основном полагаясь на
поиск подходящих позиций для крупных ароматических аминокислот. Среди игроков в Foldit наилучший результат показала группа, участники которой объединили усилия:
один выступал первопроходцем, расставляющим ключевые элементы, а остальные
проводили тонкую доводку структур, используя разнообразные подходы и приемы (на видео ниже).
 
Ученые проверили результаты с помощью специальной программы
Molprobity, сравнив ключевую кристаллографическую статистику полученных
моделей. Результат игроков в Foldit потребовал коррекции (удаления неорганизованных
аминокислотных остатков), связанной с ограничениями игрового процесса. В итоге наилучшая
из моделей, созданных геймерами, стала победителем соревнования и одной из
лучших моделей схожего разрешения (1,95±0,25 ангстрем) в PDB.
 
«Это показывает, что любой человек с хорошим трехмерным
воображением может сделать нечто, ранее доступное только ученым, и таким способом
помочь научному прогрессу», — прокомментировал результаты исследователь Джеймс
Бардуэлл (James Bardwell). Другой автор работы Скотт Хоровитц (Scott Horowitz)
выразил намерение использовать Foldit для обучения студентов. Ученые также
планируют включить некоторые приемы, придуманные геймерами, в лабораторное
программное обеспечение.
 
Первая версия игры Foldit, разработанной в Вашингтонском
университете как площадка для краудсорсинговых исследований, стала доступна в мае 2008 года. За время ее существования геймеры помогли сделать несколько важных открытий. Так, в 2010 году более 57 тысяч
игроков, предсказавших структуру белка точнее, чем машинный алгоритм, были
коллективно указаны в качестве авторов публикации в журнале Nature. Годом позже любители Foldit
помогли выяснить кристаллическую структуру ретровирусной протеазы обезьяньего
вируса Мэйсона-Пфайзера — на решение задачи, с которой никто не мог справиться в течение 15 лет, у них ушло всего 10 дней.
В 2012 году геймеры cмогли усовершенствовать искусственный фермент,
разработанный компьютерным моделированием для катализа реакции Дильса-Альдера —
добавление 13 аминокислот повысило активность фермента более чем в 18 раз. Впоследствии катализирующий эту реакцию фермент обнаружили в живой природе.
Олег Лищук
