Potser molts us pregunteu que manera ens assegurem que jugar a Genigma permetrà obtenir resultats científics. Aquests dies hem estat treballant just en aquesta direcció amb les dades de les partides que 12 voluntaris van jugar entre el 20 i el 22 de novembre i que van ser emmagatzemats en el servidor per a l’anàlisi.

Els voluntaris havien de jugar al prototip de Genigma reorganitzant blocs del joc (corresponents a peces d’ADN) per a poder aconseguir la màxima puntuació (com més alta, més pròxima a la correcta està la solució trobada). En aquest test, els jugadors van proporcionar 176 possibles solucions corresponents a diferents partides de diferents nivells: fàcil (8 blocs), mitjà (16 blocs) o difícil (35 blocs).

Per a aquesta prova, es van utilitzar dades genòmiques en 3D extretes d’una línia cel·lular no tumoral humana anomenada GM12878. Com ja es coneix la seqüència d’aquesta línia, era relativament fàcil verificar si la solució dels jugadors correspon a la correcta o no. En particular, es va utilitzar un fragment del cromosoma 3 (el fragment chr3: 125Mb-130Mb), que va des del nucleòtid 125,000,000 fins al 130,000,000.

Com es va fer la comprovació?

L’Alessandra i el Marco, de l’equip científic, van comparar les solucions obtingudes dels jugadors amb les solucions de dos algorismes bioinformàtics diferents: el primer (algorisme ràpid), proporciona una solució aproximada al joc en molt poc temps, mentre que el segon (algorisme complet), analitza totes les solucions possibles i proporciona la solució exacta. Desafortunadament, l’algorisme complet necessita temps de càlcul extremadament llargs per a resoldre jocs complexos (pot trobar una solució única en 0.4 segons, però necessitaria 10^34 dies de càlculs ininterromputs per a resoldre un sol joc de 35 peces). Per aquest motiu, aquest algorisme es va utilitzar únicament per a comprovar els jocs del nivell fàcil (8 peces).

De l’anàlisi d’aquestes dades es van extreure dues conclusions molt interessants:

1. Les puntuacions més altes (solucions més pròximes a la correcta) s’aconsegueixen quan moltes persones s’enfronten al mateix joc (fragment d’ADN). Això s’aconsegueix donant a analitzar aquest mateix fragment a persones diferents. La competició entre ells, generada per saber que algú ha aconseguit millor puntuació que tu en aquell joc, fa més fàcil que s’arribi a la solució exacta. En el test aquestes partides amb multijugador van obtenir millors solucions que les proporcionades pel primer algorisme, independentment del nivell de dificultat.
2. En els nivells fàcils (de 8 blocs), els jugadors van poder trobar la solució corresponent a la màxima puntuació (comprobada amb l’algorisme complet) i en el cas que això no succeís, la solució trobada estava molt a prop del resultat correcte.

I seguim…

En aquests moment estem refinan la part de bioinformàtica automatitzada per a normalitzar les dades adequadament i proporcionar nous jocs per al següent test. Paral·lelament, estem millorant l’experiència d’usuari, perquè sigui cada vegada més atractiu per als jugadors.

Una vegada ajustat el mecanisme de joc i comprovat que és possible aconseguir solucions correctes jugant, podrem proporcionar als jugadors fragments d’ADN de cèl·lules canceroses (de les quals no coneixem tots els detalls de la seqüència) i estar prou segurs que les millors solucions proporcionades seran resultats útils per a la ciència. L’objectiu final és entendre com està estructurat el genoma de certs tumors i pensar en possibles aplicacions mèdiques basades en aquesta nova informació.

Comptem amb tu per al pròxim playtest? Contacta amb nosaltres!