Hemos pedido a una estudiante de genética que pruebe el mini juego científico que está dentro de Borderlands 3 (Borderlands Science) sin ninguna presión publicitaria detrás. ¿De verdad puede ayudar Borderlands Science a los científicos? Además, ¿merece la pena jugarlo?

Antes de nada, es importante saber que Borderlands está entre los favoritos de los juegos de disparos, y que hay que matar mucho antes de llegar al mini-juego científico.

Esta ha sido la experiencia de Rocío Calvo Medina, estudiante de genética en la Universidad Autónoma de Barcelona UAB:

El objetivo científico principal que propone el mini-juego («Borderlands science») es alinear múltiples secuencias de ADN. Lo interesante es que no se trata solo de alinear cubitos de colores, sino que esas secuencias se corresponden con las de miles de bacterias que se encuentran en el microbioma humano. Los investigadores quieren organizar esas secuencias para descubrir cuáles de estos microbios son genéticamente similares entre sí.  Y son cientos de miles de datos, de secuencias posibles. Así, miles de jugadores de este videojuego están alineando secuencias, y buscando similitudes. Esto puede ser intuitivo para los humanos pero difícil para los algoritmos informáticos. De ahí que resulte útil.

Jugando, contribuyes a conocer mejor diferentes funciones de cada microorganismo y también a relacionarlos filogenéticamente entre sí

¿Para qué sirve esa propuesta científica?

El objetivo de esta propuesta sirve principalmente para conocer mejor la estructura y función de los diferentes microorganismos que forman el microbioma intestinal. Lo que haces con el juego es maximizar el número de nucleótidos correctamente alineados.

A través de esta alineación de secuencias, es posible descubrir qué bacterias están más relacionadas entre sí, de tal forma que mediante la cantidad de datos generados por miles de jugadores en este mini-juego, se está contribuyendo a conocer mejor diferentes funciones de cada microorganismo y también a relacionarlos filogenéticamente entre sí.

¿Te sirve algo a ti como estudiante de una carrera de ciencias?

No tiene una utilidad más allá que la actividad lúdica, de hecho, no se necesita tener conocimientos científicos para la ejecución del juego. Por otro lado, considero que, si se tienen conocimientos básicos, como, por ejemplo, qué es el material genético o qué es el microbioma y para qué sirve, se comprende la utilidad del juego y la importancia de este, que quizá con el simple mecanismo que presenta, este factor puede pasar desapercibido.

Además, considero interesante, como estudiante de genética, conocer la existencia de estas aplicaciones bioinformáticas, haciendo que, de un juego sencillo, se consiga generar una gran cantidad de datos que, hasta el momento, los ordenadores son incapaces de generar, por el simple hecho de que se necesita una contextualización de los otros nucleótidos que están formando cada secuencia, el computo general de secuencia y el nucleótido que se quiera alinear. Para llevar esto a los ordenadores es necesario la inteligencia artificial, que hasta el momento no se ha conseguido puesto que se necesitan una gran cantidad de datos para simular con el mínimo error posible estos alineamientos.

¿Crees que puede servir realmente a los investigadores?

Sí, creo que esta iniciativa ayuda a los investigadores. El microbioma intestinal está compuesto por una cantidad elevada de microorganismos y este conjunto puede variar tanto dentro como entre las diferentes poblaciones. Además, es difícil aislar o conocer todos aquellos microorganismos, por lo que si por ejemplo, se conoce en profundidad una determinada bacteria y mediante la alineación de secuencias hay una segunda bacteria que no conocíamos pero que coincide en algunas regiones con la bacteria que ya conocíamos, se pueden deducir funciones e historia de la bacteria desconocida.

LO MEJOR Y PEOR DEL JUEGO.

  • Lo mejor: lo mejor del juego probablemente sea la gran cantidad de datos que se generan a partir de un mecanismo tan básico y sencillo. Y la contribución tan importante que se lleva a cabo en el mundo del microbioma intestinal.
  • Lo peor: personalmente, considero que lo peor es que si eres un usuario medio, quizá no tengas algunas plataformas asociadas con tu videoconsola, en este caso particular, use la play station 4, lo que me dio bastantes problemas, en primer lugar, necesitas tener una cuenta en Shift y esta debe de estar vinculada con la consola y en segundo lugar, debes fijarte que el juego y la play tengan conexión a internet. Por otro lado, considero que la máquina está un poco escondida, no sólo por la ubicación, sino porque cuando está disponible, no te avisan expresamente, es decir, puede ser casual que ocurra, que la máquina que te da acceso a «Borderlands science», pase desapercibida por el jugador.

Metodología del juego:

Consiste en la alineación de columnas, en la que cada columna es un fragmento de una secuencia de un microorganismo. Los ladrillos que forman cada columna representan una base nucleotídica, existiendo así cuatro tipos de ladrillos (A, adenina; T, timina; G, guanina; C, citosina), algunos se pueden mover y otros no. Aquellos que no se pueden mover, sirven para que el jugador tenga una referencia previa y pueda relacionar los demás cuadrados donde le indica la columna fija de la izquierda, científicamente esto se llama secuencia consenso, es decir, secuencia que representan los nucleótidos que se encuentran con mayor frecuencia en cada posición de un fragmento de ADN.

La columna de la izquierda en la imagen superior es la secuencia consenso. Los cuadrados amarillos son 12 en este caso y representan los huecos que has de eliminar (rellenar)

Cuando muevas un nucleótido a su lugar correspondiente, se añadirán los cuadrados amarillos. Ocuparán tantos cuadrados como nucleótidos hayas desplazado.

Columna a columna

Trabajas en columnas y mueves los nucleótidos o hacia arriba o hacia abajo, no en horizontal (estarías mezclando secuencias de microorganismos distintos), y lo ordenas en función de la secuencia consenso. De este modo se alinean millones de secuencias de jugadores para encontrar las que se parecen más a la secuencia consenso.

Abajo, un ejemplo de cómo va quedando a medida que avanzas el nivel.  Se van formando distintas columnas que se corresponden con distintas secuencias de ADN de distintos microorganismos.