Habt ihr ein Handy oder ein Tablet? Vielleicht spielt ihr darauf gelegentlich auch Spiele, zum Beispiel an der Bushaltestelle oder beim Warten auf irgendwen? Jetzt könnt ihr nicht nur Handyspiele spielen, sondern dabei sogar aktiv bei der Krebsforschung mithelfen.

Die Idee, auch Laien an Forschungsaufgaben mitwirken zu lassen, ist ja nicht neu. Aber natürlich muss dann auch jemand Lust dazu haben, Proteine zu falten oder Zell-Bilder zu analysieren. Vielleicht lassen sich ja mehr Menschen zu solchen Aufgaben aktivieren, wenn man sie (die Aufgaben, nicht die Menschen) ansprechend verpackt? Das ist die Idee hinter Genes in Space.

Auf den ersten Blick ist es ein relativ simples Spiel: Ihr arbeitet für eine Firma, die im Weltraum die geheimnisvolle Substanz Element Alpha abbaut. Dazu müsst ihr mit eurem Raumschiff auf Missionen fliegen und dieses Zeug einsammeln:

gene1

Ihr fliegt durch einen Kurs, den ihr vorher abstecken müsst, müsst dabei alle Ringe passieren und saugt nebenbei Element Alpha in euer Schiff. Damit es etwas spannender wird, müsst ihr zusätzlich auch noch Asteroiden abschießen. Das gesammelte Element Alpha könnt ihr dann gegen Geld eintauschen und dafür euer Raumschiff aufmotzen – ein typisches kleines Handy-Spiel eben.

Aberbevor ihr das Element Alpha einsammelt (das ist das bläuliche Zeugs oben im Bild, durch das ihr fliegt), müsst ihr eure Route abstecken, und zwar so, dass ihr möglichst viel erwischt. So sieht dieser Routenplaner aus:

gene2

Ihr seht, dass Element Alpha meist relativ langweilig verteilt ist, aber manchmal gibt es einzelne Ausreißer, bei denen besonders viel davon nach unten oder oben verschoben ist. Und da kommt die Wissenschaft ins Spiel.

Was ihr hier eigentlich tut, ist nämlich, die DNA von Menschen zu analysieren. Die Verteilung, die ihr da seht, entspricht nämlich den Daten aus einer DNA-microarry-Analyse, die so aussehen:

gene3

Wenn ich diese Erklärung hier richtig verstehe (ich finde die Erklärung allerdings etwas unklar, vielleicht hat ja jemand in den Kommentaren mehr Ahnung als ich?), dann sieht man hier die Größe von Bereichen der DNA – da wo das Band nach oben verschoben ist, sind einzelne Teil der DNA durch Kopierfehler vervielfacht worden. Um die Daten zu analysieren, muss man die Bereiche, die hier “aus der Reihe tanzen” möglichst genau festlegen – und bei dieser Mustererkennungsaufgabe ist anscheinend ein Mensch besser als ein Computerprogramm. (Was mich ehrlich gesagt etwas wundert – auf den ersten Blick sieht das nach einer eher einfachen Musteranalyse aus; aber die ExpertInnen werden es sicher besser wissen…)

Bevor ihr also das Element Alpha einsammelt, plottet ihr euren Kurs möglichst genau – und diese Daten werden dann über euer Gerät zurückgesendet (wobei die Datenmengen ziemlich klein sind) und weiter analysiert.

Ich habe das Spiel gestern heruntergeladen und gespielt – es ist ganz nett und man kann damit durchaus etwas Zeit verbringen. Sicherlich kein Spiel, das man ein oder zwei Stunden am Stück spielen kann, aber als kleine Abwechslung für Zwischendurch sicherlich geeignet. Schade ist zum einen, dass der Route Mapper selbst auf einem 10-Zoll-Tablet relativ klein ausfällt – ich habe mit meinen ungeschickten Wurstfinger öfter Schwierigkeiten gehabt, den richtigen Punkt zu erwischen. Und schade ist auch, dass man nicht am Anfang ein paar Bilder bekomt, bei denen man hinterher eine “Musterlösung” sieht um zu sehen, ob man es einigermaßen richtig gemacht hat. Aber da ich bei meinen Flügen reichlich Element Alpha eingesammelt habe und schon ein paar Stufen auf der Rangleiter nach oben geklettert bin, kann ich es ja nicht ganz schlecht gemacht haben.

Wenn ihr also einen netten kleinen Zeitvertreib sucht und nebenbei noch etwas gutes tun wollt, dann ist “Genes in Space” vielleicht genau das richtige.  Und vielleicht empfehlt ihr es auch noch weiter – dann können auch eure Freundinnen und Freunde bei der Krebsbekämpfung mithelfen.

Kommentare (19)

  1. #1 rolak
    22. Mai 2014

    hmmm, ob ich mir doch BlueStacks oder so installieren sollte? Schwierige Entscheidung 😉

  2. #2 MartinB
    22. Mai 2014

    @rolak
    Damit kann man Android-games auf’m pc spielen? Schadet sicher nix, gibt schon ein paar nette Spiele und so…

  3. #3 rolak
    22. Mai 2014

    Oh sorry, den (allerdings recht naheliegenden) Querverweis vergessen – ja, soll gehen, MartinB.

    paar nette Spiele und so

    Eben das ist das Riskante bei mir. Aber wie hieß es doch so teuflisch: Wenn es der Wahrheitsfindung dient…

  4. #4 Till
    22. Mai 2014

    Das mit dem DNA microarray funktioniert in etwa so:
    auf einem chip sind viele kleine Felder angebracht auf denen sich kurze DNA Stränge mit bestimmten (bekannten) DNA Sequenzen befinden. Wenn man jetzt zu analysierende DNA auf den Chip schüttet, kann diese DNA an die Stränge auf der Oberfläche binden, wenn die Sequenz stimmt. Anschließend gibt man fluoreszente DNA Schnipsel dazu. Dort wo vorher die zu analysierende DNA gebunden hat, kann jetzt keine fluoreszente DNA mehr binden. Nur dort wo die zu analysierende DNA mutiert war, konnte sie nicht an die Oberfläche binden und dort sind noch Plätze für die fluoreszente DNA frei. D.h. was man misst is fluoreszentes signal und dort wo das Signal erhöht ist, Weiß man dass die zu analysierende DNA mutiert war.

  5. #5 rolak
    22. Mai 2014

    So, mittlerweile habe ich ein wenig hinterher-gelesen – und zu der Rechnerfrage nur ein allgemeines Kapazitäts-Dilemma (320KiB pdf) gefunden neben etwas Normierungsgeraune im wiki.

    einfache[n] Musteranalyse

    Also das linke Hübbelchen hätte ich spontan nicht nochmals unterteilt. Und wieso ist der rechte Rest des ‘normal’ eindeutig nullpunktverschoben?

    btw: Nach intensiver Recherche in der medizinischen Thematik ist davon auszugehen, daß Deine rattige Kursplanung das Leben von ein bis zwei Labortieren ernsthaft gefährdet 😉

  6. #6 MartinB
    23. Mai 2014

    @Till
    Danke für die Erklärung – so ganz habe ich aber nicht verstanden, wie daraus diese Punktwolken mit den Verschiebungen entstehen.

    @rolak
    Ich vermute, das Bild zeigt den routenplaner während der Planung – links wurde schon fertig-geplant, rechts noch nicht. (Habe das Bild von der Internetseite, nicht selbst erstellt.)
    Das Linke Hübbelchen nochmal zu unterteilen, wird vermutlich wegen der Wurstfingersteuerung nicht so einfach…

  7. #7 rolak
    23. Mai 2014

    von der Internetseite

    ooops, der Normalgedanke ‘screenshot’ ist beim Androiden ist wohl nicht so einfach umsetzbar – oder etwa doch (wie gesagt, keine Übung)?
    Die Verplanung bezog sich übrigens auf das türkise Spielgeschehen, das mit links gedoppeltem Hubbel auf die pinke Datenschar.

    Zur Punktwolkengenese – und nicht vergessen: Idiota sum (klingt hart, ist aber zum Glück ein falscher Freund) – hätte ich folgende Hypothese im Angebot: Abszisse=Position in bzw TeilstückNr von DNA, Ordinate=Intensität = #angelagerte Marker, Fehlerbandbreite reichlich, summiert und gemittelt über diverse Messungen.

  8. #8 CM
    23. Mai 2014

    Hm, Menschen können das, Computer nicht?

    1. Gibt es zusätzliche Infos, die die Graphik nicht enthält: Eigentlich können die Punkte auf der Ordinate nur ganzen Zahlen entsprechen (mit der Einschränkung, das unterschiedliche Chromosomen unterschiedliche CNVs (Copy Number Variations) aufweisen). Das Rauschen ist allerdings erheblich. Die Problematik, dass im klinischen Alltag (hier geht es, wenn ich recht verstehe nicht um Forschung) nicht beliebig viele Messungen gemacht werden können (in der Forschung aus Kostengründen auch nicht) verschlimmert das Problem. Ok, das habe ich verstanden. Aber die Position möglicher CNVs ist eine zusätzliche Information. Die Punkte liegen in Wahrheit nämlich nicht equidistant zueinander auf der Abzisse. Ich gebe zu, dass ich nicht selber an CNV-calling gearbeitet habe, aber das wäre mein algorithmischer Ansatzpunkt, denn die Information über das linkage disequilibrium kann auch da helfen.
    2. Gibt es Ansätze (z. B. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1665641/ , aber pubmed ist voll davon und ich kein Experte – also zeigt gerne bessere Algorithmen auf).
    3. Gibt es bereits kommerzielle Versionen. (Deren Qualität ich aber nicht einschätzen kann, also kann ich damit die Eingangsfrage nicht beantworten.)

    Also: Ich bin skeptisch, ob diese Aussage, das Menschen das besser können als Rechner wirklich stimmt. Aber: Muss das überhaupt sein? Stimmt Um die Daten zu analysieren, muss man die Bereiche, die hier “aus der Reihe tanzen” möglichst genau festlegen … ? Ich jedenfalls frage mich aus klinischer Perspektive: Warum? Und: Ist der menschl. Fehler kleiner als der Fehler des Rechners? Also, wenn ich solche Sachen per Auge bestimmt habe, lag’ ich nicht selten daneben, während meine numerischen Fits “ästhetisch falsch” waren, aber dennoch besser (geringere Fehlersumme). Und die Fragen nach dem Warum, geht mir auch nicht recht in den Kopf: die Grenzen der varrierten Bereiche können oft von Patient zu Patient unterschiedlich sein und dennoch ist derselbe Lokus betroffen und ursächlich an der Krankheitsgenese beteiligt. Weiß jemand von Euch warum diese Grenze so wichtig ist / sein soll?

    Bzgl. der “Delle” im ersten makierten Abschnitts der Graphik kann man nichts abschließend ohne Achsenbeschriftung sagen. Das kann versch. Ursachen haben. U. a. so profane Ginge wie unterschiedliche Chromatinanteile.

    In Summa: Ich teile Deine Skepsis, Martin (Was mich ehrlich gesagt etwas wundert …), aber ich mir fehlt ebenfalls Expertise. Über mehr Info / Beantwortung meiner Fragen würde ich mich freuen.

    Gruß,
    Christian

  9. #9 MartinB
    23. Mai 2014

    @CM
    Ich vermute, ein Trick ist, dass man jedes Bild von vielen Personen analysieren lässt und dass sich dann im Mittel die Grenzen zwischen den Bereichen sehr genau ergeben.
    Ein bisschen was steht in dem Link, den ich angegeben habe, da ist auch noch ein weiterer Link dahinter:
    http://scienceblog.cancerresearchuk.org/2012/04/18/increasing-the-resolution-on-breast-cancer-the-metabric-study/
    Der Erklärt etwas genauer, worum es eigentlich geht.

  10. #10 ulfi
    25. Mai 2014

    Das ist ein schwieriges Problem, weil man eine nicht-stetige Funktion an ein verrauschtes Signal fitten muss. Das heißt man muss raus finden

    a) wieviele Brüche gibt es
    b) wo sind die Brüche

    und das ohne eine differenzierbare Zielfunktion und nur recht geringen signal to noise ratio. Das _ist_ schwer.

  11. #11 MartinB
    25. Mai 2014

    @ulfi
    Also ich würde das in einem 1. Versuch so handhaben:
    Über das Signal laufen, jeweils ein horizontales Fenster von einigen Pixeln Breite rüberlaufen lassen, in diesem Fenster in senkrechter Richtung den Signal-Schwerpunkt (oder den Median, weil da unten im Bild ja immer jede Menge Zeugs ist) bestimmen und diesen Wert speichern.
    Anschließend würde ich in der so entstehenden Funktion nach Unstetigkeiten suchen und kleine Abweichungen glätten, große aber stehen lassen. Das ist so ungefähr das, was ich auch mit bloßen Auge tue. Vermutlich klappt das aus irgendeinem Grund nicht (sooo schlau werden die Leute dort ja wohl auch sein) – aber mir ist nicht klar, was dieser Grund ist.

  12. #12 CM
    26. Mai 2014

    @ulfi: Ja, schon. Eine generische Lösung ist jedoch nicht gesucht. Hier gibt es einige nützliche Einschränkungen (ohne Anspruch auf Vollständigkeit): LD-Information, ggf. Info zu Vormutationen, ungleichförmige Abstände und nicht zuletzt der Umstand, dass CNVs nur aus der Menge der Natürlichen Zahlen (inkl. 0) “gezogen werden” und man somit ausschließlich Horizontale zu fitten hat (was in dem Raumschiffbildchen unklar bleibt). Das Rauschen ist dennoch ärgerlich, klar – andererseits ist der Offset für diese Analyse weniger interessant, wichtig ist es den Bruch zu detektieren.

    Insofern ist der Ansatz von Martin in meinen Augen dahingehend zu modifizieren, dass das Fenster keine konstante Breite in Punkten / Pixeln, sondern wenigen Kilobasen haben sollte (also rein graphisch in diesem Plot nicht monoton). Und dahingehend, dass die Wahrscheinlichkeit einer Unstetigkeit umgekehrt proportional zur Rekombinationsfrequenz ist (allerdings bei Krebsgenomen mit Einschränkungen).

    Vermutlich klappt das aus irgendeinem Grund nicht … aber mir ist nicht klar, was dieser Grund ist.
    Genau. Das wurde leider auch bei den anderen Links nicht klar. So langsam juckt es mich eine Anfrage zu schreiben …

  13. #13 ulfi
    29. Mai 2014

    Ich hoffe, jemand list noch mit 🙂

    @MartinB Je nach Signal to noise ratio ist der Medianfilter auf dem Signal eine stetige Funktion! Ich habe mal mit einem ähnlichen Problem in 2D gearbeitet. Das Modell, dass wir dafür angesetzt haben war(auf 1d umgemünzt):

    für alle datenpunkte x_i gibt es ein Gewicht w_i und wir minimieren:

    E(w) = sum_{i=0}^N (w_i-x_i)^2 + a*sum_{j=1}^N ||D(w)||_0

    wobi D der Ableitungsoperator auf D ist und ||.||_0 die 0-norm (anzahl der Punkte an denen D(w) nicht 0 ist). Das Problem ist separierbar. gegeben einer Menge von Bruchpunkten kann man w_i beerechnen und anhand der w_i dann die Bruchpunkte. Während der Optimierung lässt man dann a gegen unendlich laufen.

    Das funktioniert meistens gut, bleibt aber beliebig in globalen optima hängen. Es ist und bleibt ein NP hartes problem. Einfache

  14. #14 rolak
    29. Mai 2014

    jemand

    Der feed-reader, ulfi, der mir dann wiederum ein Angebot macht, das ich entweder ablehnen kann oder nicht…

    Einfache

    “Lösungen gibt es nicht” gibt es nicht?

  15. #15 MartinB
    29. Mai 2014

    @ulfi
    Bin nicht ganz sicher, ob ich es richtig verstanden habe, aber ich denke, das Problem der lokalen Minima lässt sich auch lösen, z.B. indem man auch in der (im Bild) vertikalen Richtung ein fenster über’s Signal laufen lässt und guckt, ob es ein Maximum oder mehrere ProSpalte gibt.
    Ich sage ja nicht, dass es einfach ist, das globale Optimum zu finden – aber das ist es für den menschlichen Spieler auch nicht. Einen Algorithmus zu finden, der das so gut kann wie ein Mensch, halte ich für nicht ganz so schwierig. (Aber wie gesagt, ich mag da etwas übersehen.)

  16. #16 Henning
    5. Juni 2014

    @ rolak

    http://www.androidpit.de/screenshots-mit-android-erstellen

    …ich nutze die Screenshots mit Android sehr häufig – geht ganz einfach….

  17. #17 rolak
    5. Juni 2014

    Schönen Dank, Henning, hatte allerdings zwischenzeitlich schon erfolgreich nachgefragt..

  18. #18 misterx
    5. Juni 2014

    Der Typ von Blood and Acid weiss vielleicht etwas darüber.

    Gruss

  19. […] von Hier Wohnen Drachen hat ein Spiel gefunden, dass einen guten Zweck hat: Es hilft nämlich der Krebsforschung. Wer […]