Forscher vom KTH Royal Institute of Technology und Massive Multiplayer Online Science (MMOS) haben gemeinsam mit CCP Games das Weltraum-MMO EVE Online eingesetzt, um ein besseres Verständnis von Proteinmustern in den Zellen des menschlichen Körpers zu erhalten. Auf einer Karte aufbauend, die Hunderttausende mikroskopischer Bilder menschlicher Zellen zeigt, arbeiteten die Spieler Seite an Seite mit einer künstlichen Intelligenz, um dieses Ziel zu erreichen.
In einer Studie, die in der Septemberausgabe von Nature Biotechnology erscheint, stellen die Forscher fest, dass die Spieler – oder „Bürgerforscher“, wie das KTH und MMOS sie nennen – dabei geholfen haben, die Leistung des KI-Systems zur Vorhersage der Platzierung von Proteinen auf subzellularem Niveau deutlich zu verbessern. Die Kombination von Crowdsourcing und KI führte zu einer verbesserten Klassifizierung subzellularer Proteinmuster und erstmalig zu einer Identifizierung von zehn neuen Mitgliedern der Familie von Zellstrukturen, die als Rods & Rings bekannt sind, erläutert Emma Lundberg, Forscherin des KTH, die im gemeinschaftlichen Science for Life-Forschungszentrum die Arbeit am Zellatlas leitet, der Teil des Human Protein Atlas ist. Sie ist auch die erste Wissenschaftlerin, die in einem Videospiel als NSC („nicht spielbarer Charakter“) auftritt, um das Projekt dort als Professor Lundberg zu leiten.
Lundberg erläutert, dass die Daten aktiv in die öffentlich zugängliche Human Protein Atlas-Datenbank integriert werden und eine Ressource für Forscher auf der ganzen Welt bilden, die an einem besseren Verständnis menschlicher Zellen, Proteine und der Entwicklung von Krankheiten arbeiten.
„Dieses Projekt hat sich als fantastische Gelegenheit für alle EVE Online-Spieler herausgestellt, der Wissenschaft in der echten Welt dadurch zu helfen, dass sie das Spiel spielen, das sie lieben. Es ist wenig überraschend, dass die EVE-Spieler sämtliche Erwartungen übertroffen haben, die die Forscher hatten – mit ihrem Einsatz ebenso wie mit ihrem Wissen“, so Bergur Finnbogason, Creative Director bei CCP Games.
Die Forscher haben mit MMOS und CCP Games zusammengearbeitet, um Analysen von Proteinplatzierungen aus dem Zellatlas des Human Protein Atlas direkt in EVE Online zu integrieren, einen MMO-Titel, der vorrangig für seine einzigartigen, von den Spielern bestimmtem Handlungsstränge und gewaltigen Raumschlachten mit Tausenden von Spielern bekannt ist, die auf dem Single Shard-Server der Titels aufeinander treffen. Das hieraus entstandene Minispiel wurde von über 300.000 Bürgerforschern in EVE Online gespielt und als Meilenstein der Bürgerforschung bezeichnet. Gemeinsam klassifizierten sie über 33 Millionen Bilder subzellularer Proteinplatzierungen.
„Die Qualität der Arbeit und der Grad der Aktivität von Spielern haben unsere ursprüngliche Hypothese bestätigt, dass die Integration von Spielen und Bürgerforschung eine quasi grenzenlose menschliche Verarbeitungsbasis für Forscher schafft. Dies ist der Beweis – und ein sehr wichtiger, erster Schritt, um die gesamte Spieleindustrie und die wissenschaftliche Gemeinschaft dazu zu bringen, dieses neue Werkzeug zu akzeptieren“, so Attila Szantner, CEO und Mitgründer von MMOS.
Das Können der Bürgerforscher wurde mit dem eines KI-Systems für die Vorhersage subzellularer Proteinplatzierungen verglichen – dem Localization Cellular Annotation Tool (Loc-CAT). Loc-CAT ist das erste generalisierte Werkzeug zur Erfassung und Katalogisierung von Proteinen mit mehreren Ortsbestimmungen von Bildern und arbeitet mit einer großen Anzahl von Zelltypen, wodurch es für das Studium von Zellen und ihres Verhaltens in der Zukunft äußerst nützlich ist.
Loc-CAT übertraf die Leistung der Spieler bei vielen der üblichen Proteinklassen, doch die Spieler von EVE Online haben seltene Klassen besser identifiziert und waren imstande, neue Muster zu erkennen, für die keine Übungsdaten vorlagen. Durch die Kombination der Gamer-Daten mit dem Maschinenlernen wurde ein Transferlernen möglich, das die Leistung von Loc-CAT signifikant gesteigert hat.
„Ich glaube, dass die Integration wissenschaftlicher Aufgaben in etablierte Computerspiele in Zukunft eine übliche Herangehensweise sein wird, um die Verarbeitungsleistung menschlicher Gehirne zu nutzen, und dass komplexe Bürgerforschungs-Spiele, die ihre Daten direkt in Maschinenlern-Programme einspeisen, die nötige Manpower bieten, um großangelegte Forschungsaufgaben schnell abzuarbeiten“, so Lundberg. „Wir sind den Bürgerforschern dankbar, die an diesem Projekt mitgearbeitet haben – für ihren Einsatz und die Entdeckungen, die sie gemacht haben. “
Trotz des Erfolgs von Loc-CAT und Loc-CAT+ gibt es noch immer Potenzial für Verbesserungen. Forscher haben die Human Protein Atlas 2018 Challenge auf Kaggle (https://www.kaggle.com/competitions) für den September 2018 angekündigt. Zu der Herausforderung zählen Analysen zur Klassifizierung subzellularer Proteinmuster in menschlichen Zellen. Tausende Dollar an Preisen sind zu gewinnen – und die Beiträge der Teilnehmer werden helfen, das Feld der Proteinbiologie voranzubringen.