- Farhan Eriza
- Fathurrahman Hakimi
- Firdinansyah Suroyudhanto
- Nurdin Yusuf
- Royhan Mohammad
- Yudi Purnomo
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.
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
Bidang-bidang
terkait bioinformatika :
Biophysics
Biologi molekul sendiri merupakan
pengembangan yang lahir dari biophysics. Biophysics adalah sebuah bidang yang
mengaplikasikan teknik- teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan
fungsi biologi (British Biophysical Society). Sesuai dengan definisi tersebut,
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.
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 penerapan
computational 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.
Medical Informatics
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 super selular, tepat pada level
populasi— di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih memperhatikan
informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.
Cheminformatics
Cheminformatics adalah kombinasi dari
sintesis kimia, penyaringan biologis, dan pendekatan data-mining yang digunakan
untuk penemuan dan pengembangan obat (Cambridge HealthechInstitute’s Sixth
Annual Cheminformatics conference). Pengertian disiplin ilmu yang disebutkan
diatas lebih merupakan identifikasi dari salah satu aktivitas yang paling
populer dibandingkan dengan berbagai bidang studi yang mungkin ada di bawah bidang
ini. Salah satu contoh penemuan obat yang paling sukses sepanjang sejarah
adalah penisilin, dapat menggambarkan cara untuk menemukan dan mengembangkan
obat-obatan hingga sekarang meskipun terlihat aneh. Cara untuk menemukan dan
mengembangkan obat adalah hasil dari kesempatan, observasi, dan banyak proses
kimia yang intensif dan lambat. Sampai beberapa waktu yang lalu, desain obat
dianggap harus selalu menggunakan kerja yang intensif, proses ujidan gagal
(trial-error process). Ruang lingkup pembelajaran 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.
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.
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 protein-protein dan
kompleks-kompleks ordetingkat tinggi dari protein. Mengkarakterisasi sebanyak
puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalam sebuah tipesel yang
diberikan pada waktu tertentu– apakah untuk mengukur berat molekul atau
nilai-nilaiisoelektrik protein-protein tersebut– melibatkan tempat penyimpanan
dan perbandingan daridata yang memiliki jumlah yang sangat besar, tak
terhindarkan lagi akan memerlukan Bioinformatika.
Pharmacogenomics
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
ekspresigen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau
maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam
tumor atau contoh daripasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk
mengejar target potensial terapi kanker).
Pharmacogenetics
Tiap individu mempunyai respon yang
berbeda-beda terhadap berbagai pengaruh obat; sebagian ada yang positif,
sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak pada kondisimereka dan ada juga
yang mendapatkan efek samping atau reaksi alergi. Sebagian dari reaksi-reaksi
ini diketahui mempunyai dasar genetik. Pharmacogenetics adalah bagian dari
pharmacogenomics yang menggunakan metode genomik/Bioinformatika untuk
mengidentifikasihubungan-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.
Sumber
:




















