Pengertian Bioinformatika
Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics)
adalah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional untuk
mengelola dan menganalisis informasi biologis. Definisi
Bioinformatika menurut Fredj Tekaia dari Institut Pasteur [TEKAIA2004] adalah:
"metode matematika, statistik dan komputasi yang bertujuan untuk
menyelesaikan masalah-masalah biologi dengan menggunakan sekuen DNA dan asam
amino dan informasi-informasi yang terkait dengannya."
Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk
memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam
amino serta informasi yang berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang
ini meliputi basis data untuk mengelola informasi biologis,
penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan
bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik,
dan analisis ekspresi gen.
Sejarah Bioinformatika
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.
Potensi 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.
Penerapan Bioinformatika
1. Basis Data Sekuens Biologis
Sesuai dengan jenis
informasi biologis yang disimpannya, basis data sekuens biologis dapat
berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam
nukleat maupun protein, basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens
protein, dan basis data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun
asam nukleat. Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini
adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (Eropa),
dan DDBJ (Inggris) (DNA Data Bank of Japan, Jepang).
2. Penyejajaran Sekuens
Penyejajaran sekuens (sequence
alignment) adalah proses penyusunan/pengaturan dua atau
lebih sekuens sehingga persamaan sekuens-sekuens tersebut tampak
nyata. Hasil dari proses tersebut juga disebut sebagai sequence
alignment atau alignment saja. Baris sekuens dalam suatu alignment diberi
sisipan (umumnya dengan tanda "–") sedemikian rupa sehingga
kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama di antara sekuens-sekuens
tersebut
3. Prediksi struktur protein
Secara kimia/fisika,
bentuk struktur protein diungkap dengan kristalografi
sinar-X ataupun spektroskopi NMR, namun kedua metode tersebut sangat
memakan waktu dan relatif mahal. Sementara itu,
metode sekuensing protein relatif lebih mudah
mengungkapkan sekuensasam amino protein. Prediksi struktur protein
berusaha meramalkan struktur tiga dimensi protein berdasarkan sekuens asam
aminonya (dengan kata lain, meramalkan struktur tersier dan struktur sekunder
berdasarkan struktur primer protein). Secara umum, metode prediksi struktur
protein yang ada saat ini dapat dikategorikan ke dalam dua kelompok, yaitu
metode pemodelan protein komparatif dan metode pemodelan de novo.
4. Analisis Ekspresi Gen
Ekspresi gen dapat ditentukan dengan mengukur
kadar mRNA dengan berbagai macam teknik (misalnya
dengan microarray ataupunSerial Analysis of Gene
Expression ["Analisis Serial Ekspresi Gen", SAGE]).
Teknik-teknik tersebut umumnya diterapkan pada analisis ekspresi gen skala
besar yang mengukur ekspresi banyak gen (bahkan genom) dan
menghasilkan data skala besar. Metode-metode penggalian data (data mining)
diterapkan pada data tersebut untuk memperoleh pola-pola informatif. Sebagai
contoh, metode-metode komparasi digunakan untuk membandingkan ekspresi di
antara gen-gen, sementara metode-metode klastering (clustering) digunakan untuk
mempartisi data tersebut berdasarkan kesamaan ekspresi gen.
Bioinformatika di
Indonesia
Saat ini mata ajaran
bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan
di beberapa perguruan tinggi diIndonesia. Sekolah Ilmu dan
Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah "Pengantar
Bioinformatika" untuk program Sarjana dan mata kuliah
"Bioinformatika" untuk program Pascasarjana. Fakultas
Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata
kuliah "Pengantar Bioinformatika". Mata kuliah
"Bioinformatika" diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas
MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah "Proteomik dan
Bioinformatika" termasuk dalam kurikulum program S3
bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi
bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk
program sarjana maupun pascasarjanabiokimia,biologi, dan
bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu,
riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh
mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta
bioteknologi IPB.
Riset bioinformatika
protein dilaksanakan sebagai bagian dari aktivitas riset rekayasa protein pada
Laboratorium Rekayasa Protein, Pusat Penelitian Bioteknologi LembagaI lmu
Pengetahuan Indonesia (LIPI), Cibinong, Bogor. Lembaga Biologi Molekul
Eijkman, Jakarta, secara khusus memiliki laboratorium bioinformatika sebagai
fasilitas penunjang kegiatan risetnya. Selain itu, basis data sekuens
DNA mikroorganisme asli Indonesia sedang dikembangkan di UI.
Bidang-Bidang yang Terkait dengan Bioinformatika
Terlihat banyak terdapat cabang-cabang disiplin ilmu yang terkait
dengan Bioinformatika terutama karena Bioinformatika itu sendiri merupakan
suatu bidang interdisipliner. Hal tersebut menimbulkan banyak pilihan bagi
orang yang ingin mendalami Bioinformatika. Di bawah ini akan disebutkan
beberapa bidang yang terkait dengan Bioinformatika.
1. Biophysics
Biologi molekul sendiri merupakan pengembangan yang lahir
dari biophysics. Biophysics adalah sebuah bidang interdisipliner
yang mengaplikasikan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan
fungsi biologi (British Biophysical Society). Sesuai dengan definisi di atas, bidang ini merupakan suatu bidang yang
luas. Namun secara langsung disiplin ilmu ini terkait dengan Bioinformatika
karena penggunaan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur
membutuhkan penggunaan TI.
2. Computational Biology
Computational biology merupakan bagian dari Bioinformatika (dalam arti
yang paling luas) yang paling dekat dengan bidang Biologi umum klasik. Fokus
dari computational biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis
daripada biomedis dalam molekul dan sel. Tak dapat dielakkan bahwa Biologi
Molekul cukup penting dalam computational biology, namun itu bukanlah inti
dari disiplin ilmu ini. Pada penerapancomputational biology, model-model
statistika untuk fenomena biologi lebih disukai dipakai dibandingkan dengan
model sebenarnya. Dalam beberapa hal cara tersebut cukup baik mengingat pada kasus
tertentu eksperimen langsung pada fenomena biologi cukup sulit. Tidak semua
dari computational biology merupakan Bioinformatika, seperti
contohnya Model Matematika bukan merupakan Bioinformatika, bahkan meskipun
dikaitkan dengan masalah biologi.
3. Medical Informatics
Menurut Aamir Zakaria [ZAKARIA2004] Pengertian darimedical
informatics adalah "sebuah disiplin ilmu yang baru yang didefinisikan
sebagai pembelajaran, penemuan, dan implementasi dari struktur dan
algoritma untuk meningkatkan komunikasi, pengertian dan manajemen
informasi medis."
Medical informatics lebih memperhatikan struktur dan algoritma
untuk pengolahan data medis, dibandingkan dengan data itu sendiri.
Disiplin ilmu ini, untuk alasan praktis, kemungkinan besar berkaitan
dengan data-data yang didapatkan pada level biologi yang lebih
"rumit" yaitu informasi dari sistem-sistem superselular,
tepat pada level populasi di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih
memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.
4. Cheminformatics
Cheminformatics adalah kombinasi dari sintesis kimia, penyaringan
biologis, dan pendekatan data-mining yang digunakan untuk penemuan
dan pengembangan obat (Cambridge Healthech Institute's Sixth Annual
Cheminformatics conference). Pengertian disiplin ilmu yang disebutkan di atas
lebih merupakan identifikasi dari salah satu aktivitas yang paling populer
dibandingkan dengan berbagai bidang studi yang mungkin ada di bawah bidang ini.
Ruang lingkup akademis dari cheminformatics ini sangat luas. Contoh
bidang minatnya antara lain: Synthesis Planning, Reaction and Structure
Retrieval, 3-D Structure Retrieval, Modelling, Computational Chemistry,
Visualisation Tools and Utilities.
5. Genomics
Genomics adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom,
kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk
menganalisa atau membandingkan seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau
lebih. Secara logis tentu saja mungkin untuk membandingkan genom-genom dengan
membandingkan kurang lebih suatu himpunan bagian dari gen di dalam genom yang
representatif.
6. Mathematical Biology
Mathematical biology lebih mudah dibedakan dengan Bioinformatika
daripada computational biology dengan
Bioinformatika. Mathematical biology juga menangani masalah-masalah
biologi, namun metode yang digunakan untuk menangani masalah tersebut tidak
perlu secara numerik dan tidak perlu diimplementasikan
dalam software maupun hardware. Bahkan metode yang dipakai tidak
perlu "menyelesaikan" masalah apapun; dalam mathematical
biology bisa dianggap beralasan untuk mempublikasikan sebuah hasil yang
hanya menyatakan bahwa suatu masalah biologi berada pada kelas umum tertentu.
Menurut Alex Kasman [KASMAN2004] Secara umummathematical
biology melingkupi semua ketertarikan teoritis yang tidak perlu merupakan
sesuatu yang beralgoritma, dan tidak perlu dalam bentuk molekul, dan tidak
perlu berguna dalam menganalisis data yang terkumpul.
7. Proteomics
Istilah proteomics pertama kali digunakan untuk menggambarkan
himpunan dari protein-protein yang tersusun (encoded) oleh genom. Ilmu yang
mempelajari proteome, yang disebut proteomics, pada saat ini tidak
hanya memperhatikan semua protein di dalam sel yang diberikan, tetapi juga
himpunan dari semua bentuk isoform dan modifikasi dari semua protein, interaksi
diantaranya, deskripsi struktural dari proteinprotein dan kompleks-kompleks
orde tingkat tinggi dari protein, dan mengenai masalah tersebut hampir semua
pasca genom.
8. Pharmacogenomics
.jpg)
Pharmacogenomics adalah aplikasi dari pendekatan genomik dan teknologi
pada identifikasi dari target-target obat. Contohnya meliputi menjaring semua
genom untuk penerima yang potensial dengan menggunakan cara Bioinformatika,
atau dengan menyelidiki bentuk pola dari ekspresi gen di dalam baik patogen
maupun induk selama terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa
karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam tumor atau contoh dari pasien
untuk kepentingan diagnose (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi
kanker).
Istilah pharmacogenomics digunakan lebih untuk urusan yang lebih
"trivial" tetapi dapat diargumentasikan lebih berguna dari aplikasi
pendekatan Bioinformatika pada pengkatalogan dan pemrosesan informasi yang
berkaitan dengan ilmu Farmasi dan Genetika, untuk contohnya adalah pengumpulan
informasi pasien dalam database.
9. Pharmacogenetics
Tiap individu mempunyai respon yang berbeda-beda terhadap berbagai pengaruh
obat; sebagian ada yang positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang
tampak pada kondisi mereka dan ada juga yang mendapatkan efek samping atau
reaksi alergi. Sebagian dari reaksi-reaksi ini diketahui mempunyai dasar
genetik. Pharmacogenetics adalah bagian
daripharmacogenomics yang menggunakan metode genomik/Bioinformatika untuk
mengidentifikasi hubungan-hubungan genomik, contohnya SNP (Single Nucleotide
Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu dan
menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu administrasi dan
pengembangan terapi pengobatan. Secara menakjubkan pendekatan tersebut telah
digunakan untuk "menghidupkan kembali" obat-obatan yang sebelumnya
dianggap tidak efektif, namun ternyata diketahui manjur pada sekelompok pasien
tertentu. Disiplin ilmu ini juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan dosis
kemoterapi pada pasien-pasien tertentu.
Sumber:
Tidak ada komentar:
Posting Komentar