5款遊戲“玩轉”生命科學研究

在短短10分鍾不到的時間內(nei) ，我進行了人類和其他種類的基因序列分析，在顯微鏡圖像中發現導致瘧疾的寄生蟲，大膽地猜測哪些類型的癌症與(yu) 特定基因相關(guan) 。完成這一切都不需要遺傳(chuan) 學和病理學的培訓。

歡迎進入“遊戲化"的生命科學研究，僅(jin) 需一台聯網的設備和幾分鍾參與(yu) 時間。在開放創新和民眾(zhong) 參與(yu) 的生物醫藥領域，這是發展趨勢。從(cong) 極為(wei) 簡單到技術上的挑戰，這些遊戲提供了平台，隻要敲入數據就可以去解決(jue) 大大小小的問題。多麽(me) 神奇：用令人上癮的遊戲場景來解決(jue) 遺傳(chuan) 學上的數據問題，測試計算機驅動的方麵診斷傳(chuan) 染性疾病和預測癌症。

Foldit和Phylo等遊戲的早期成功，促使遊戲擴大這些遊戲的應用，以解決(jue) 越來越大的研究需求。雖然非科學家們(men) 通過遊戲來改善我們(men) 對生物的理解還有一些局限，但是遊戲玩家們(men) 一直在用驚人的成就推動這些限製。比如說，Foldit玩家組隊在蛋白質折疊遊戲中發現了一種逆轉錄病毒酶的結構，對艾滋病研究是重大的進展。

2008年Foldit的火熱還隻是生命科學研究“遊戲化"趨勢的開始。計算機科學家和生物信息專(zhuan) 家在過去幾年一直關(guan) 注其他遊戲增加的菜單，包括Cell Slider和Dizeez，試圖吸引每年花費1500億(yi) 小時在遊戲上的人。

嚴(yan) 肅的學者包括華盛頓生物化學教授、Foldit共同David Baker，Phylo共同、麥吉爾大學結構生物學Jérôme Waldispühl等似乎是這種“遊戲化"趨勢的者。他們(men) 由於(yu) 預算限製，需要創造一款遊戲能夠在純粹的遊戲中優(you) 先解決(jue) 實際問題。但他們(men) 希望他們(men) 的遊戲是令人愉快的。除了推動科學，遊戲者想玩的開心並常常放棄枯燥的遊戲。

Waldispühl 在接受采訪時表示，“我覺得遊戲界麵應該非常隨意，並不*科學，因為(wei) 遊戲要讓送到zui多人的。"

下麵這份報告概括了zui為(wei) 有名的生命科學領域的遊戲，有遊戲說明。它們(men) 的排名根據遊戲體(ti) 驗以及科學成就，所有這些遊戲都可在線玩。

Foldit

Foldit是一個(ge) 實驗性的蛋白質折疊電子遊戲，結合了眾(zhong) 包與(yu) 分布式計算的思想。由華盛頓大學的計算機科學和工程學係和生物化學學係（同一批人中，很多人也參與(yu) 創建Rosetta@home）聯合共同開發。

Foldit提供一係列教程，讓用戶試著操縱簡單的類蛋白質構造，並定期更新以真實蛋白質結構為(wei) 基礎的謎題。該程序讓用戶在工具輔助解謎，就能夠得出實際的蛋白質模型。每當結構被變動，一個(ge) “分數"會(hui) 根據折疊的完善程度給出。Foldit用戶可以創立加入小組，分享各自的方案。也有小組高分榜。

生物製造主要蛋白質結構的方式（蛋白質生物合成）在原理上已經為(wei) 人類所理解，此即蛋白質DNA測序的方法。而解明肽鏈是如何折疊成三維的蛋白質結構更為(wei) 困難；雖然大致的程序已經為(wei) 人所知，但蛋白質結構預測還是需要大量的運算。

Foldit嚐試利用人腦天生的三維圖形匹配能力。目前該程序出的謎題都是基於(yu) 已被人們(men) 清楚了解的蛋白質；通過分析人類在解這些謎題時的直覺思考途徑，研究者希望能改進現有蛋白質折疊軟件所用的算法。

科學家們(men) 一直研究愛滋病的逆轉錄酶，已有十五年之久，這種蛋白質酶是愛滋病毒在活體(ti) 細胞中複製和繁殖自己的重要關(guan) 鍵，但在遊戲中逆轉錄酶的結構在十天內(nei) 玩家們(men) 解開。

Phylo

這款遊戲的學名叫做——一個(ge) 比較基因組學的人類計算框架。其實就是讓你去排列的DNA，RNA或蛋白質，找出相似的區域，替代計算機幫科學家解決(jue) 多序列對比問題。

雖然計算機有很快的運算能力，但是在模式識別上卻遠遠不如人眼厲害，人類對於(yu) 視覺問題有著超乎一般的反應能力。另一方麵，規模龐大的基因組有三十億(yi) 個(ge) 堿基對，並且每多個(ge) 之間都要行對比，看著這不一般的計算量，計算機就“有氣無力"了。

你看圖上四種顏色的方塊，它們(men) 就代表DNA的四種核苷酸——也就是那四種遺傳(chuan) 學密碼（A,C,G,T）。而這三條彩色序列就代表不同物種的DNA，在你排列之後找到的相似區域，可能代表物種之間功能、結構或者演化的。如果無論怎麽(me) 排列，某些區域仍然處於(yu) 保留狀態——無法找到和其他物種的相似性，那麽(me) 這些區域的保留就可能是一些特殊原因所致——比如，突變。

通過你的排列所找到的相似，生物學家們(men) 也許能夠推測生物共同的進化和起源，或者識別功能上很重要的關(guan) 鍵位置，來解釋基因的突變。更重要的是，生物學家可以通過它們(men) 跟蹤某些遺傳(chuan) 病之源。

MalariaSpot

一位科學家可以一對一輕易地打敗一般玩家。MalariaSpot是一款測試遊戲者計算瘧疾寄生蟲數量能力的線上遊戲，顯現非專(zhuan) 業(ye) 人士如何努力出近乎的表現。

這款遊戲是由西班牙馬德裏技術大學研究者設計，MalariaSpot將大眾(zhong) 的力量轉移到難以對付的瘧疾傳(chuan) 染病。這種疾病2010致死65.5萬(wan) 人，非洲死亡人數有90%都是小孩。隨著每天新增60萬(wan) 新的病例，急需專(zhuan) 家來評估患者的嚴(yan) 重程度。

據MalariaSpot的設計者表示，一位專(zhuan) 家要花費20分鍾以上計算血液載片中的寄生蟲數量，而這款遊戲表現一幫非專(zhuan) 業(ye) 人士如何可以計算數字圖像上寄生蟲的數量。在《醫學互聯網研究雜誌》中，遊戲報告了專(zhuan) 業(ye) 人士的遊戲分數，參與(yu) 22個(ge) 遊戲，99%以上的準確率。

這項發現促進了關(guan) 於(yu) 遠程醫療方法以提供常規診斷的爭(zheng) 論，包括專(zhuan) 家和非專(zhuan) 業(ye) 人士。

如果MalariaSpotzui終贏得遊戲，人們(men) 也許會(hui) 想要參與(yu) 加利福尼亞(ya) 大學的線上遊戲MOLT，以識別瘧疾感染的紅細胞。

加州大學洛杉磯分校電機工程和生物工程師Aydogan Ozcan教授在一場媒體(ti) 發布會(hui) 上說，“如果隻是觀察人們(men) 的反應能力，這也許是可以的，但是一個(ge) 人總是不可避免的會(hui) 犯一些錯誤。如果要是集中10-20人，甚至是50位非專(zhuan) 業(ye) 的遊戲者一起，可以很好的提高分析的準確性。"

Cell Slider

癌症研究吸引了學術界和生物製藥界、zui聰明的科學家。通過Cell Slider這款遊戲，我們(men) 也可以參與(yu) “捕捉"癌症的隊伍中來。

英國癌症研究中心受天文學一款遊戲的靈感激發，2012年10月發布了Cell Slider這款遊戲，集中了成千上萬(wan) 的玩家在活檢的數字影像中計算和分類腫瘤細胞。雖然這款遊戲6個(ge) 月前發布，但據其數據統計，玩家們(men) 已經分析了76.3萬(wan) 張影像。

本月公民科學聯盟組織宣布他們(men) 將跟隨Cell Slider一起計劃發布一款遊戲，考驗玩家在癌症基因數據中找出異常。這款新遊戲今年夏天推出。

公民科學聯盟組織主席Chris Lintott博士表示，“通過和Cell Slider的合作，我們(men) 發現數以萬(wan) 計的公民樂(le) 意向科學事業(ye) 貢獻他們(men) 的業(ye) 餘(yu) 時間。"

Dizeez

Andrew Suzui近也加入了生命科學“遊戲化"群體(ti) 。Su是斯克裏普斯研究所副教授，創造迎合生物學背景的玩家的遊戲。然而這些遊戲也是研究的有力工具。

在他成功地創建了BioGPS，一款在線基因數據源，Su的實驗室做出了兩(liang) 款遊戲。*款遊戲叫做Dizeez，展示疾病名稱，然後讓玩家在5個(ge) 基因中挑選出該疾病已知相關(guan) 基因，這些都基於(yu) BioGPS的數據。

他的實驗室還開發了一款The Cure的遊戲，這款遊戲是基於(yu) 預測乳腺癌病例預後的結果。遊戲的來源於(yu) 賽智生物網絡（疾病網絡預測模型）的爭(zheng) 論——開發出的工具來進行乳腺癌預後的預測。雖然遊戲者並沒有報酬，但是Su認為(wei) ，遊戲者可以從(cong) 中收獲一些無形的價(jia) 值。