Pengantar Komputasi Modern # - SOFT SKILL PERTEMUAN 4

Nama : Muhammad Irham Fadhilaj

Kelas/NPM : 4IA22/54416956

Tahapan Tugas 4 :

Buatlah/Carilah artikel mengenai BioInformatika.

Bidang-bidang apa saja yang terkait dengan BioInformatika.

Bioinformaika

adalah suatu ilmu atau metode mengumpulkan, dan menganalisa data biologi yang bersifat kompleks seperti data DNA, RNA, dan protein, menggunakan pendekatan komputasi. Bioinformatika melibatkan bidang ilmu komputer, matematika, dan statistik dalam memproses informasi yang masif dan sulit untuk dianalisa secara manual. Bidang ini berkembang seiring dengan penambahan data biologi yang terus bertambah secara cepat, terutama di awal tahun 2000-an ketika peneliti berhasil mengumpulkan genome manusia.

Berbeda dengan komputasi biologi atau computational biology yang bertujuan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan biologi menggunakan teknik komputasi, bioinformatika lebih berfokus pada proses komputasi. Untuk lebih lanjut perbedaan biologi dan komputasi biologi, dapat dilihat pada tulisan bioinformatics vs computational biology.

Latar Belakang

Pada awal perkembangan ilmu pengetahuan biologi molekuler, ahli biologi melakukan pengambilan data biologis dengan menggunakan beberapa eksperimen atau pendekatan lainnya. Data tersebut disimpan di dalam suatu database seperti data gen disimpan di NCBI, struktur protein berada di Protein Data Bank, dan data sekuen protein berada di UniProt. Data yang masif tersebut tidak dapat dianalisa secara efektif karena keterbatasan manusia. Oleh karena itu, dibutuhkan ahli komputer untuk membantu kerja dari ahli biologi.

Ahli komputer melakukan penelitian dalam membangun software, algoritma, metode penyimpanan data untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi ahli biologi. Sebagai contoh, Needleman dan Wunsch membuat algoritma yang berfungsi untuk mencari sekuen DNA pada database pada tahun 1960-an. Meski tujuan awalnya untuk menyelesaikan kasus biologi, algoritma yang dirancang diterapkan pada kasus yang mirip, seperti pencarian teks.

Data biologi yang dikumpulkan merupakan raw data atau data mentah sehingga perlu dilakukan analisa untuk mendapatkan informasi yang tersirat. Beberapa pendekatan statistik digunakan seperti klasifikasi, klasterisasi digunakan untuk melihat korelasi antar data sehingga data mentah tersebut dapat tervisualisasi dengan baik di mata manusia.

Perkembangan data biologis dan kebutuhan untuk menciptakan tools dan hasil analisa yang akurat melahirkan disiplin ilmu baru yang disebut dengan bioinformatika. Ruang lingkup penelitian dan kerja bioinformatika secara khusus berkaitan dengan proses pengumpulan, dan analisa data biologi menggunakan teknik komputasi.

Biological Research Modality

Tren metode yang digunakan di bidang biologi mengalami pergeseran dari masa ke masa. Pada awalnya, penelitian di biologi hanya berdasarkan pengamatan seperti yang dilakukan oleh Charles Darwin di pulau Galapagos. Darwin melakukan pengamatan pada berbagai jenis paruh pada burung Finch selama berhari-hari. 

Metode yang dilakukan oleh Darwin merupakan Observation-driven.

Setelah melakukan observasi, Darwin mulai mengemukan teori yang menyebabkan munculnya variasi burung Finch. Teori evolusi dan natural selection menjadi terobosan ilmu pengetahuan pada saat itu. Pada penelitian kali ini Darwin menggunakan metode Theory-driven.

Di abad yang sama, Gregor Mendel mengemukan hipotesis sekaligus eksperimen mengenai pekawinan silang pada kacang polong. 

Penelitian antara tahun 1856–1863 menghasilkan kesimpulan bahwa pada makhluk hidup terdapat alel resesif dan alel dominan yang mempengaruhi fenotip makhluk hidup. Apa yang dilakukan oleh Mendel merupakan metode Hypothesis/Experiment-driven.

Di tahun 1950-an, penelitian di bidang biologi molekuler menjadi topik yang hangat untuk dikerjakan. Terlebih dengan ditemukannya metode X-Ray Crystallograpy yang mampu menggambarkan struktur 3D molekul. Rosalind Franklin adalah orang yang pertama kali melakukan . Hasil penelitian Rosalind menginspirasi James Watson, Francis Crick dan Maurice Wilkins untuk memodelkan struktur DNA yang dirujuk sampai saat ini. Para peneliti bersemangat untuk memperdalam penelitian di DNA dan RNA. 

Data yang dikumpulkan sangat banyak dan disimpan di dalam database yang bersifat publik. Hingga tahun 2000-an peneliti berhasil mengumpulkan genome manusia secara utuh. Paradigma penelitian berfokus pada large-scale molecular data accumulation.

Setelah data terkumpul, masalah selanjutnya ialah mengolah data yang bersifat masif. Para peneliti biologi menggunakan tools dan software untuk menganalisa data tersebut sehingga mendapatkan informasi yang diperlukan. Tidak hanya dengan eksperimen di dalam laboratorium, para ahli juga menggunakan komputer dalam melakukan penelitian mulai terfokus pada bidang bioinformatika.

Oleh karena itu, penelitian di bidang biologi mengalami berkembangan dari penelitian dengan skema observation-driven -> theory driven -> hypothesis/experimental -> large-scale molecular data accumulation -> bioinformatics.

Dogma Biologi Molekuler

Tidak hanya dalam agama, di biologi juga terdapat dogma yang belakangan ini mulai bertolak belakang dengan fakta untuk beberapa kasus.

Dogma pertama yang berkembang ialah DNA yang berada di dalam sel akan ditranslasi menjadi sebuah RNA messenger (mRNA) dengan bantuan RNA polimerase. Setelah itu mRNA akan bergerak menuju ribosom di dalam sitosol. Di dalam ribosom, mRNA akan ditranslasi menjadi protein dengan susunan asam amino sesuai dengan urutan asam nukleoitida yang berada di mRNA.

Protein yang terbentuk akan mulai bertugas sesuai dengan karakteristik dan fungsinya. Contohnya protein hemoglobin yang bertugas untuk mengikat oksigen. Ada pula enzim pencernaan yang membantu memecah makromolekul pada makanan menjadi molekul yang dapat diproses di dalam sel. Selain itu, terdapat hormon yang berfungsi untuk memberikan rangsangan tertentu pada organ tubuh.

Meski menjadi dogma, alur DNA menjadi RNA kemudian protein tidak sepenuhnya benar. Virus Rotavirus yang merupakan virus yang hanya memiliki RNA menggunakan enzim reverse transcription untuk membuat DNA berdasarkan RNA yang dimiliki oleh virus. DNA yang terbentuk digunakan untuk melakukan transkripsi RNA yang dibutuhkan untuk membentuk virus baru.

Selain pembentukan DNA dari RNA, terdapat juga fenomena protein mampu membentuk protein lain yang dilakukan oleh Prion. Prion adalah protein yang gagal melakukan lipatan/folding atau gagal membentuk struktur 3 dimensinya yang sering menjadi penyebab penyakit yang menyerang sistem saraf manusia dan hewan. Prion mampu menggandakan diri dengan cara menginfeksi protein normal sehingga protein tersebut menjadi prion.

Dogma kedua yang ada di dalam biologi ialah satu gen akan membentuk satu protein. Secara teori, setiap gen bertanggung jawab terhadap pembentukan sebuah polipeptida. Hipotesis ini dicetuskan oleh George Beadle di tahun 1945, tapi kemudian direvisi ketika disadari bahwa gen juga bertugas untuk membentuk protein non-enzim dan rantai politpeptida yang berbeda. 

Oleh karena itu, saat ini diyakini bahwa beberapa gen akan membuat beberapa jenis RNA yang terlibat pada sintesis protein. Dogma ketiga adalah protein domain lebih tahan terhadap proses evolusi. Protein domain adalah sub-struktur protein yang memiliki fungsi dan bersifat indipendent terhadap struktur globalnya.

 Bahkan, protein domain memiliki proses evolusi yang bersifat mandiri. Mungkin analogi yang bisa diterapkan ialah kalau struktur protein secara global adalah Indonesia, protein domain adalah Nangroe Aceh Darussalam yang menerapkan syariat Islam sendiri. Lah.

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