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.
Bioinformatika ialah ilmu yang mempelajari penerapan
teknik komputasi untuk mengelola dan menganalisis informasi hayati.
Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika,
dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologi, terutama
yang terkait dengan penggunaan sekuens DNA dan asam amino.
Contoh topik utama bidang ini meliputi pangkalan datauntuk mengelola
informasi hayati, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur
untuk meramalkan
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.
Bioinformatika merupakan ilmu
terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular.
Pembahasan dibidang bioinformatik ini tidak terlepas dari perkembangan biologi
molekular modern, salah satunya peningkatan pemahaman manusia dalam bidang
genomic yang terdapat dalam molekul DNA.
Kemampuan untuk memahami
dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi
informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan
sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah
satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan
bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang
secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan
pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).
Perkembangan teknologi DNA
rekombinan memainkan peranan penting dalam lahirnya bioinformatika. Teknologi
DNA rekombinan memunculkan suatu pengetahuan baru dalam rekayasa genetika organisme
yang dikenala bioteknologi. Perkembangan bioteknologi dari bioteknologi
tradisional ke bioteknologi modren salah satunya ditandainya dengan kemampuan
manusia dalam melakukan analisis DNA organisme, sekuensing DNA dan manipulasi
DNA.
Sejarah Bioinformatika
Istilah bioinformatics mulai
dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada
penerapan komputer dalam biologi. Namun, 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 tekniksekuensing 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.
Bidang-Bidang yang
Terkait dengan Bioinformatika :
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.
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.
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.
Salah satu contoh penemuan obat yang
paling sukses sepanjang sejarah adalah penisilin, dapat menggambarkan cara
untuk menemukan dan mengembangkan obatobatan 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, disain obat dianggap harus selalu menggunakan kerja
yang intensif, proses uji dan gagal (trial-error process).
Kemungkinan penggunaan TI untuk
merencanakan secara cerdas dan dengan mengotomatiskan proses-proses yang terkait
dengan sintesis kimiawi dari komponen-komponen pengobatan merupakan suatu
prospek yang sangat menarik bagi ahli kimia dan ahli biokimia. Penghargaan
untuk menghasilkan obat yang dapat dipasarkan secara lebih cepat sangatlah
besar, sehingga target inilah yang merupakan inti dari cheminformatics.
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.
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.
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.
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.
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 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 diagnosa (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.
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 dari pharmacogenomics 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. Gambaran dari sebagian
bidang-bidang yang terkait dengan Bioinformatika di atas memperlihatkan bahwa
Bioinformatika mempunyai ruang lingkup yang sangat luas dan mempunyai peran
yang sangat besar dalam bidangnya. Bahkan pada bidang pelayanan kesehatan
Bioinformatika menimbulkan disiplin ilmu baru yang menyebabkan peningkatan
pelayanan kesehatan.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar