BIOINFORMATIC

Pernah denger istilah bioinformatics? Ada juga istilah lain yang maknanya sama dengan bioinformatics seperti biocomputing, biological computing, computational biology, dan computational genomics. Dalam bahasa Indonesia banyak yang menyebutnya bioinformatika. Sebenernya tidak ada definisi baku untuk bioinformatics karena cakupannya yang luas melibatkan multi disiplin ilmu. Secara terminologi bahasa, bioinformatics terdiri dari dua kata “Bio” = biologi dan “Informatics” = informatika/informasi. Jadi, bioinformatics ini berkaitan dengan konsep biologi, ilmu komputer, dan teknologi informasi yang kesemuanya digunakan untuk mencari, menganalisis data, serta memperoleh informasi biologis. Melalui bioinformatics, berbagai teknik informatika (meliputi ilmu komputer, statistik, dan matematika) dipakai untuk mengolah data biologis mulai dari tingkat molekuler dalam skala yang kecil hingga skala yang besar. Bioinformatika berupa sistem manajemen informasi yang meliputi database biologi molekul dan software sebagai tools untuk mengelola dan menganalisis data biologis.

Perkembangan informasi biologi yang begitu cepat sejak diselesaikannya urutan genomik (keseluruhan gen dari makhuk hidup) dari hewan paling sederhana yaitu bakteri pada tahun 1995, kemudian disusul dengan diketahuinya urutan gen dari cacing, dan di tahun 2003 ukuran genomik manusia 3 Gb dengan jumlah gen 100K juga berhasil diketahui, membuat data biologis membutuhkan suatu bentuk penyimpanan (storage). Terlebih lagi, sejak urutan genomik virus H. influenza diketahui, database genomik “GenBank” mencatat kurang lebih 40 urutan genomik baru telah ditemukan yang mengandung 450-100.000 gen. Banyaknya data dan berbagai informasi yang harus disimpan, serta kebutuhan penggunaannya untuk berbagai keperluan menjadikan komputer sebagai satu-satunya alat yang ideal karena dapat menangani data dengan kuantitas melimpah. Selain itu, dengan bantuan software atau program tertentu, analisisnya dapat dilakukan dalam waktu singkat.

Munculnya bioinformatics diharapkan dapat mengorganisasi penyimpanan data biologi sehingga memudahkan ilmuwan mengkases data di dalam database dan mengunggah data terbaru ke dalam database. Contoh database genom yaitu GenBank/NCBI (National Centre of Biotechnology Information, Amerika Serikat), EMBL (European Molecular Biologi Laboratory, Eropa), dan DDBJ (DNA Data Bank of Japan). Selain itu, dengan munculnya bioinformatics sebagai displin ilmu baru baik di dunia biologi molekuler maupun teknik informatika, maka diharapkan akan lahir program-program bioinformatika baru yang lebih maju dan inovatif dalam mengolah dan menyimpan database molekuler. Program bioinformatika juga diharapkan dapat dipakai untuk menganalisis data biologi seperti genomik (terkait urutan DNA organisme), proteomik (terkait protein dalam sel/jaringan), atau metagenomik (terkait genom mikroba) sehingga dapat mengungkap berbagai fenomena sains.

Sejarah

Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan komputer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.

Kemajuan teknik biologi molekular dalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat (sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman (pada European Molecular Biology Laboratory, Laboratorium Biologi Molekular Eropa). Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang berhasil diungkapkan pada 1980-an dan 1990-an, menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

Perkembangan Internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Basis data bioinformatika yang terhubung melalui Internet memudahkan ilmuwan mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam basis data tersebut maupun memperoleh sekuens biologis sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui Internet memudahkan ilmuwan mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.

 

Manfaat Bioinformatika

Bioinformatika berperan sebagai penunjang suatu proses penelitian sampai akhirnya menjadi produk yang dapat digunakan khalayak ramai untuk kepentingan tertentu. Bioinformatika menyediakan tools yang dapat dipakai untuk memahami fenomena biologis secara molekuler. Keberhasilan memetakan genom manusia mendorong berbagai penelitian biomedis untuk mempelajari dan memahami penyakit sampai tingkat gen dan molekuler sehingga memungkinkan ditemukannya pengobatan klinis yang lebih baik, target obat baru, dan pencegahan berbagai penyakit yang sampai saat ini belum ada obatnya.

Penerapan bioinformatika dalam dunia kedokteran salah satunya dalam mencari target obat baru. Saat ini obat yang beredar di pasaran hanya memiliki target pada kurang lebih 500 protein. Dengan peningkatan pemahaman mekanisme penyakit melalui media alat komputasi serta bioinformatika untuk mengidentifikasi dan memvalidasi target obat baru, diharapkan ditemukan obat-obatan yang lebih spesifik yang bekerja bukan hanya pada pengobatannya (recovery), melainkan juga mampu untuk mengenali gejala penyebab suatu penyakit. Obat yang sangat spesifik sesuai dengan targetnya akan memiliki efek samping yang lebih sedikit daripada kebanyakan obat-obatan. Saat ini telah banyak digunakan pendekatan molekuler untuk mendiagnosis penyakit. Hal ini berguna untuk mengetahui suatu penyakit secara lebih spesifik dan memutuskan pemberian obat serta perawatan yang tepat bagi pasien. Salah satunya ialah diagnosis virus HIV-1 subtipe B. Teknik biologi molekuler yang digunakan yaitu RT-PCR dengan menggunakan sampel plasma darah pasien. Sampel plasma darah pasien yang mengandung genom virus HIV-1 akan disintesis DNA genomiknya, kemudian dilakukan teknik PCR (Polymerase Chain Reaction) untuk menghitung kuantitas RNA virus HIV-1. Setelah diketahuinya jumlah copy virus RNA yang ada di dalam sampel darah pasien, hasil ini menjadi referensi mengevaluasi keadaan pasien dan tingkat emergensinya sehingga dapat diputuskan pemberian obat yang tepat. Teknik PCR ini sangat praktis dan cepat serta memiliki tingkat keakuratan yang tinggi. Bagian terpenting dari teknik ini ialah desain primer untuk memperbanyak DNA. Proses desain primer mengacu pada database genomik sebagai referensi serta pembuatannya menggunakan software bioinformatika yang tersedia secara komersial ataupun gratis. Di sini terlihat peran bioinformatika sebagai media penyedia database dan tools dalam kemajuan bidang kedokteran.

Saat ini sudah banyak database biologi (bioteknologi) yang dapat diakses secara bebas melalui internet serta program-program bioinformatika yang secara cuma-cuma dapat dipakai untuk menganalisis berbagai tipe data sesuai dengan kebutuhan. Daftar alamat website tersebut dapat dilihat pada gambar di bawah ini.1

Di bawah ini contoh tampilan website NCBI (National Centre of Biotechnology Information), salah satu database genom (GenBank). Di situs ini juga tersedia berbagai program bioinformatika yang digunakan untuk menganalisis data.

2

Perkembangan Bioinformatika

 

Studi Bioinformatika mulai tumbuh sebagai akibat dari perkembangan berbagai metode sekuens baru yang menghasilka data yang sangat banyak. Hal tersebut, secara kebetulan, didukung pula oleh teknologi penyimpanan, manajemen, dan pertukaran data melalui komputer. Inovasi dalam pemetaan dan sekuensing memiliki peran penting dalam proses pengambilan data biologis. Penggunaan Yeast Artificial Chromosome (YAC), sangat membantu dalam konstruksi peta fisik genom kompleks secara lengkap (Touchmann & Green, 1998). Untuk mengklon fragmen-fragmen DNA besar (sekitar 150.000 pasangan basa) digunakan bacterial Artificial Chromosome (BAC).

 

Kemungkinan, teknologi yang paling banyak kontribusinya adalah teknologi PCR. Walaupun tergolong tua (PCR ditemukan tahun 1985), meode ini sangat efektif, dan telah mengalami penyempurnaan selama bertahun-tahun.

 

Perkembangan teknologi sekuensing dimulai dan semi-automatic sequencer yang pertama pada tahun 1987, dilanjutkan dengan Taq Cycle sequencing pada tahun 1990. Pelabelan Flourescen fragmen DNA dengan Sanger dideoxy Chain Termination Method, merupakan dasar bagi proyek sekuensing skala besar (Venter et. al., 199).

 

Seluruh perkembangan tersebut sia-sia saja tanpa obyek yang diteliti, yang memiliki nilai komersil tinggi dan data yang berlimpah. Gampang ditebak, pasti Manusia melalui Human Genome Project.

 

Selain perkembangan dalam bidang Genomik, Bioinformatika sangat dipengaruhi oleh perkembangan di bidang teknologi informasi dan komputer.

 

Pada fase awal (sekitar tahun 80-an) perkembangan yang paling signifikan adalah kapasitas penyimpanan data. Dari hanya baeberapa puluh byte (1980), hingga mencapai Terabyte (1 terabyte=1 trilyun byte),

 

Setelah pembuatan database, selanjutnya dimulai perkembangan pemuatan perangkat lunak untuk mengolah data. Awalnya, metode yang digunakan hanya pencariaan kata kunci, dan kalimat pendek. perkembangan selanjutnya berupa perangkat lunak dengan algoritma yang lebih kompleks, seperti penyandian nukleotida, menjadi asam-asam amino, kemudian membuat struktur proteinnya.

 

Saat ini, perangkat lunak yang tersedia meliputi pembacaan sekuens nukleotida dari gel elektroforesis, prediksi kode protein, identifikasi primer, perbandingan sekuens, analisis kekerabatan, pengenalan pola dan prediksi struktur. Dengan perkembangan seperti diatas, ternyata masih belum cukup. Kurangnya pemahaman terhadap sistem biologis dan organisasi molekular membua analisis sekuens masih mengalami kesulitan. Perbandingan sekuens antar spesies masih sulit akibat variabilitas DNA.

 

Usaha yang dilakukan saat ini, baru mencoba mempelajari eori-teori tersebut melalui proses inferensi, penyesuaian model, dan belajar dari contoh yang tersedia (Baldi & Brunac, 1998).

 

Perkembangan perangkat keras komputer juga berperan sangat penting. Kecepatan prosesor, kapasitas RAM, dan kartu grafik merupakan salah satu pendorong majunya bioinformatika.

 

Terakhir perkembangan bioinformatika sangat dipengaruhi oleh pertumbuhan jaringan Internet. Mulai dari e-mail, FTP, Telnet (1980-an), Gopher, WAIS, hingga ditemukannya World Wide Web oleh Tim Berners-Lee pada tahun 1990, mendukung kemudahan transfer data yang cepat dan mudah. Saat ini, telah tersedia sekitar 400 database biologis yang dapat diakses melalui internet.

 

Potensi dan Aplikasi Bioinformatika

 

Potensi komersial dari aplikasi bioinformatika sangat menggiurkan. Pada tahun 1998 saja, pangsa pasarnya mencapai sekitar $290 juta, dan diperkirakan akan mencapai $2 milyar pada tahun 2005.

 

Selama bulan Maret tahun 2000 investasi pada bidang ini sedikitberkurang. Hal tersebut disebabkan oleh pernyataan Presiden AS Bill Clinton dan PM Inggris Tony Blair, yang membebaskan akses terhadap informasi genom manusia sehingga dianggap menghalangi paten terhadap genom manusia. Tapi, pada akhir bulan, investasi mulai kembali normal karena bioinformatika masih dianggap cukup prospektif di masa depan.

 

Menurut laporan Ventureone di Amerika Serikat pada tahun 2001 dana-dana ventura telah mencapai $700 juta digunakan untuk pengembangan bioinformatika.

 

Sementara itu, kepala Divisi Teknologi Khusus untuk Bioinformatika yang pertama di Microsoft menganggap, ini adalah peluang yang amat besar. Penjualan komputer untuk ilmuwan-ilmuwan akan mencapai $43 juta.

 

Beberapa aplikasi bioinformatika

 

1.Transformasi sekuen menjadi informasi genetik.

 

Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut.

 

2.Pasien sebagai komoditas

 

Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya.

 

3.Mencari potensi gen

 

Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya.

 

Permasalahan dan tantangan yang dihadapi

 

Perkembangan yang sedemikian pesat menghasilkan berbagai teknik dan perangkat baru dalam melakukan manajemen dan analisis data. Karena beragamnya teknik dan perangkat tersebut, terjadi kesulitan dalam perbandingan, penyimpanan, dan analisis data dari berbagai platform (Ladd, 2000).

 

Usaha standarisasi sedang dilakukan belakangan ini. Salah satu usaha standarisasi yang paling terkenal adalah BioStandard Project yang dilakukan oleh European Bioinformatics Institute (Cambridge, UK). Proyek ini didanai oleh European Bioinformatics Institute, The European Commission, dan beberapa perusahaan farmasi. Dalam proyek tersebut, dilakukan pengembangan perangkat lunak pengolah data yang sesuai dengan standar saat ini maupun masa depan (Murray-Rust, 1994)

 

Selain standarisasi, bioinformatika juga memiliki masalah lain, yaitu pengolahan data. Saat ini, data yang berhasil dikumpulkan saat ini, sehingga membutuhkan waktu yang sangat lama untuk dianalisis.

 

Data dasar yang diperoleh dari data genomik hanya berupa sekumpulan simbol A, G, T, dan C yang jumlahnya mencapai milyaran bahkan trilyunan. Kesulitannya adalah bagaimana merubah simbol tersebut menjadi -misalnya- gen penyakit asma. Proses menganalisis data genomik menjadi informasi yang dapat dimengerti biasa disebut Data Mining.

 

Dalam proses Data Mining digunakan teknologi pengenalan pola (Pattern Recognition Technology) dan analisis statistika untuk mengolah data dalam jumlah banyak (Wedin, 1999). Tujuan dari Data mining adalah untuk mencari korelasi baru, pola, dan trend.

 

Permasalahan lain pun muncul menghadang. Sebagai disiplin ilmu yang baru terbentuk, bioinformatika kekurangan SDM yang kompeten. Hal tersebut dijelaskan oleh Craig Benham, seorang Profesor pada sekolah kedokteran Mount Sinai di New York. Ia mengajar bioinformatika aplikasi teknologi informasi. Seperti dijelaskan Benham, ia pada tahun 2000-2001 tidak memiliki murid di program pasca sarjananya. Padahal, diprediksikan bidang ini membutuhkan sekitar 20.000 tenaga kerja terlatih yang kompeten dalam bidang biologi sekaligus ilmu komputer.

 

Bagaimana dengan Indonesia? Saat ini, jarang sekali (adakah???) orang yang kompeten dalam bidang biologi sekaligus dalam bidang ilmu komputer. Walaupun ada, karena terbatasnya sarana, mungkin akan sulit bagi orang tersebut untuk mengekspresikan kemampuannya. Padahal sebagai negara Mega Diversity Indonesia menjadi sasaran bagi para peneliti asing. Saat ini, sedang berlangsung perlombaan untuk mendapatkan paten terhadap data keanekaragaman gen untuk kepentingan komersial. Akankah kita membeli harta sendiri di masa depan?.

 

Sumber:

  • N.M. Luscombe, D. Greenbaum, M. Gerstein. 2001, Review: What is bioinformatics? An introduction and overview, Department of Molecular Biophysics and Biochemistry Yale University, New Haven, USA. Yearbook of Medical Informatics.
  • Iweala, Onyinye I. 2004, HIV diagnostic tests: an overview, Contraception, 70, 141–147
This entry was posted in Uncategorized. Bookmark the permalink.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s