Just another WordPress.com site

BIOINFORMATIKA

Bioinformatika adalah salah satu cabang baru ilmu biologi yang merupakan perpaduan antara biologi dan teknologi informasi. Menurut Durso (1997) bioinformatika adalah manajemen dan analisis informasi biologis yang disimpan dalam database.

Ilmu ini mengajarkan aplikasi, analisis, dan mengorganisir miliaran bit informasi genetik dalam sel mahluk hidup. Studi bioinformatika terutama didukung uleh studi genomik, biologi komputasi, dan teknologi komputer. Menurut Roderick (lihat Hieter & Boguski, 1997), genomik adalah studi yang berhubungan dengan pemetaan, sekuen, dan analisis genom. Walaupun belum jelas, secara umum Genomik bisa diartikan sebagai penggunaan informasi genom secara sistematis, dengan data eksperimental baru untuk menjawab permasalahan biologis, medis, maupun industri (Jordan, 1999).

Bioinformatika sendiri mencakup kajian yang lebih mendalam dari genomik. Dalam studi bioinformatika digunakan komputer yang mampu menyimpan data dalam jumlah yang sangat banyak dan didukung berbagai macam software untuk menganalisis jutaan data yang berasal dari mahluk hidup.

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?. (http://himbioui1.tripod.com/bioinformatika.html)

BIDANG BIOINFORMATIKA

Ada banyak sekali penerapan bioinformatika, mulai dari manajemen data hingga penggunaannya pada dunia ke-biologi-an dan turunannya. Namun sebagai contoh, akan dibahas akan peranan bioinformatika pada dunia kedokteran dan virologi.

Bioinformatika dalam Dunia Kedokteran

  1. Bioinformatika dalam bidang klinis

Perananan Bioinformatika dalam bidang klinis ini sering juga disebut sebagai informatika klinis (clinical informatics). Aplikasi dari clinical informatics ini adalah berbentuk manajemen data-data klinis dari pasien melalui Electrical Medical Record (EMR) yang dikembangkan oleh Clement J.McDonald dari Indiana University School of Medicine pada tahun 1972. McDonald pertama kali mengaplikasikan EMR pada 33 orang pasien penyakit gula (diabetes). Sekarang EMR ini telah diaplikasikan pada berbagai penyakit. Data yang disimpan meliputi data analisa diagnosa laboratorium, hasil konsultasi dan saran, foto ronsen, ukuran detak jantung, dll. Dengan data ini dokter akan bisa menentukan obat yang sesuai dengan kondisi pasien tertentu. Lebih jauh lagi, dengan dibacanya genom manusia, akan memungkinkan untuk mengetahui penyakit genetik seseorang, sehingga personal care terhadap pasien menjadi lebih akurat.

Sampai saat ini telah diketahui beberapa gen yang berperan dalam penyakit tertentu beserta posisinya pada kromosom. Informasi ini tersedia dan bisa dilihat di home page National Center for Biotechnology Information (NCBI) pada seksi Online Mendelian in Man (OMIM) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=OMIM). OMIM adalah search tool untuk gen manusia dan penyakit genetika. Selain berisikan informasi tentang lokasi gen suatu penyakit, OMIM ini juga menyediakan informasi tentang gejala dan penanganan penyakit tersebut beserta sifat genetikanya. Dengan demikian, dokter yang menemukan pasien yang membawa penyakit genetika tertentu bisa mempelajarinya secara detil dengan mengakses home page OMIM ini.

Sebagai salah satu contoh, jika kita ingin melihat tentang kanker payudara, kita tinggal masukan kata-kata “breast cancer” dan setelah searching akan keluar berbagai jenis kanker payudara. Kalau kita ingin mengetahui lebih detil tetang salah satu diantaranya, kita tinggal klik dan akan mendapatkan informasi detil mengenai hal tersebut beserta posisi gen penyebabnya di dalam koromosom.

  1. Bioinformatika untuk penemuan obat

Usaha penemuan obat biasanya dilakukan dengan penemuan zat/senyawa yang bisa menekan perkembangbiakan suatu agent penyebab penyakit. Karena banyak faktor yang bisa mempengaruhi perkembangbiakan agent tersebut, faktor-faktor itulah yang dijadikan target. Diantara faktor tersebut adalah enzim-enzim yang diperlukan untuk perkembangbiakan suatu agent. Langkah pertama yang dilakukan adalah analisa struktur dan fungsi enzim-enzim tersebut. Kemudian mencari atau mensintesa zat/senyawa yang bisa menekan fungsi dari enzim-enzim tersebut.

Penemuan obat yang efektif adalah penemuan senyawa yang berinteraksi dengan asam amino yang berperan untuk aktivitas (active site) dan untuk kestabilan enzim tersebut.

Karena itu analisa struktur dan fungsi enzim ini biasanya difokuskan pada analisa asam amino yang berperan untuk aktivitas (active site) dan untuk kestabilan enzim tersebut. Analisa ini dilakukan dengan cara mengganti asam amino tertentu dan menguji efeknya. Sebelum perkembangan bioinformatika, analisa penggantian asam amino ini dilakukan secara random sehingga memakan waktu yang lama. Dengan adanya Bioinformatika, data-data protein yang sudah dianalisa bebas diakses oleh siapapun, baik data sekuen asam amino-nya seperti yang ada di SWISS-PROT (http://www.ebi.ac.uk/swissprot/) maupun struktur 3D-nya yang tersedia di Protein Data Bank (PDB) (http://www.rcsb.org/pdb/). Dengan database yang tersedia ini, enzim yang baru ditemukan bisa dibandingkan sekuen asam amino-nya, sehingga bisa diperkirakan asam amino yang berperan untuk active site dan kestabilan enzim tersebut. Hasil perkiraan kemudian diuji di laboratorium. Dengan demikian, akan lebih menghemat waktu dari pada analisa secara random.

Walaupun dengan sarana Bioinformatika bisa diperkirakan senyawa yang berinteraksi dan menekan fungsi suatu enzim, hasilnya harus dikonfirmasi melalui eksperiment di laboratorium. Namun dengan Bioinformatika, semua proses ini bisa dilakukan lebih cepat sehingga lebih efesien baik dari segi waktu maupun finansial.

Bioinformatika dalam Virologi

Sebelum kemajuan bioinformatika, untuk mengklasifikasikan virus kita harus melihat morfologinya terlebih dahulu. Untuk melihat morfologi virus dengan akurat, biasanya digunakan mikroskop elektron yang harganya sangat mahal sehingga tidak bisa dimiliki oleh semua laboratorium. Selain itu, kita harus bisa mengisolasi dan mendapatkan virus itu sendiri.

Isolasi virus adalah suatu pekerjaan yang tidak mudah. Banyak virus yang tidak bisa dikulturkan, apalagi diisolasi. Virus hepatitis C (HCV), misalnya, sampai saat ini belum ada yang bisa mengkulturkannya, sehingga belum ada yang tahu bentuk morfologi virus ini. Begitu juga virus hepatitis E (HEV) dan kelompok virus yang termasuk ke dalam family  Calliciviridae, dimana sampai saat ini belum ditemukan sistem pengkulturannya.

Walaupun untuk beberapa virus bisa dikulturkan, tidak semuanya bisa diisolasi dengan mudah. Oleh karena itu, sebelum perkembangan bioinformatika, kita tidak bisa mengidentifikasi dan mengklasifikasikan virus-virus semacam ini. Dengan kemajuan teknik isolasi DNA/RNA, teknik sekuensing dan ditunjang dengan kemajuan bioinformatika, masalah diatas bisa teratasi. Untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan virus, isolasi virus tidak lagi menjadi suatu hal yang mutlak. Kita cukup dengan hanya melakukan sekuensing terhadap gen-nya. Ini adalah salah satu hasil kemajuan bioinformatika yang nyata dalam bidang virologi.

Penutup

Ketersediaan database dasar (DNA, protein) yang bersifat terbuka/gratis merupakan peluang besar untuk menggali informasi berharga daripadanya. Sudah disepakati, database genom manusia misalnya akan bersifat terbuka untuk seluruh kalangan. Dari padanya bisa digali kandidat-kandidat gen yang memiliki potensi kedokteran/farmasi.

Bioinformatika telah mendorong kemajuan ilmu-ilmu yang memanfaatkannya. Dan tidak berkelebihan kalau perkembangan ilmu biologi umumnya dan ilmu-ilmu turunannya, sangat tergantung kepada perkembangan bioinformatika. Berbagai tool atau software telah dikembangkan untuk analisa gen virus. Berdasarkan analisa gen tersebut kita bisa mengklasifikasikan, menganalisa tingkat mutasi, memprediksi rekombinasi, dan memprediksi bagian antigenik suatu virus. Walaupun hasil yang didapatkan dengan menggunakan tool bioinformatika ini hanya memberikan data-data sebagai bahan pertimbangan, bukan hasil akhir, dengan bioinformatika pekerjaan menjadi cepat karena kita tidak harus melakukan eksperimen secara try and error.

Kerjasama antara peneliti bioteknologi yang memahami makna biologis data tersebut dengan praktisi IT seperti programmer, dsb akan sangat berperan dalam kemajuan Bioinformatika Indonesia nantinya.

Sumber : Blog Adhie T. Wahyudi (1 Mei 2009)

http://id.wikipedia.org/wiki/Bioinformatika

http://goenawanb.com/it/pengertian-bioinformatika-dan-aplikasinya/

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