BIOINFORMATIKA

PENDAHULUAN

Tak disangkal, saat ini adalah jamannya Teknologi Informasi (TI).
Berbagai produk dan jasa dalam bidang TI mulai dari komputer pribadi,
Internet, handphone, dsb sudah dinikmati oleh masyarakat luas. Dengan
itu semua, TI tidak hanya telah membangkitkan gelombang new-economy
tapi juga merubah pola pikir sampai kepada gaya hidup manusia modern
sehingga serasa hidup dalam “kampung dunia”. Kekuatan inovasi
teknologi yang disepadankan dengan TI di masa depan adalah
bioteknologi . Bioteknologi modern ditandai dengan kemampuan
manusia untuk memanipulasi kode genetik DNA, “cetak biru kehidupan”.
Berbagai aplikasinya telah merambah sektor kedokteran, pangan,
lingkungan, dsb . Pembacaan sekuen genom manusia oleh perusahaan
bioteknologi Amerika Serikat (AS) Celera Genomics dalam waktu singkat
(beberapa tahun) dibanding usaha konsorsium lembaga riset publik AS,
Eropa, dll (lebih dari 10 tahun) a.l. berkat kontribusi TI melalui
perangkat komputasinya (perangkat keras maupun lunak). Aplikasi TI
dalam bidang biologi/life sciences yang melahirkan bidang Bioinformatika
akan menjadi semakin penting di masa depan, tidak hanya
mengakselerasi kemajuan bioteknologi namun juga menjembatani dua.

gelombang ekonomi baru tersebut (TI & bioteknologi). Dalam tulisan ini
diulas perkembangan Bioinformatika di dunia dengan didahului oleh latar
belakang “ledakan” informasi dalam bioteknologi, kemudian ditutup
dengan prediksi prospek Bioinformatika di Indonesia melalui pertanyaan
“dari mana kita harus mulai?”

BIOTEKNOLOGI MODERN

Bioteknologi modern lahir tahun 70-an diawali dengan inovasi ilmuwan AS
mengembangkan teknologi DNA rekombinan. Berkat penemuan ini lahirlah
perusahaan bioteknologi pertama di dunia, Genentech di AS yang segera
memproduksi protein hormon, insulin yang dibutuhkan penderita diabetes,
dalam bakteri. Selama ini insulin hanya bisa didapatkan dalam jumlah
sangat terbatas dari organ pankreas sapi. Sebagaimana TI, saat ini
produk bioteknologi telah mengimbas bahkan kepada kebutuhan hidup
sehari-hari masyarakat seperti pangan, kosmetika, dsb.

Ciri dari bioteknologi modern tadi
adalah kemampuan pada manipulasi
DNA. Rantai/sekuen DNA yang
mengkode protein disebut gen. Gen itu
ditranskripsikan menjadi mRNA yang
selanjutnya mRNA ditranslasikan
menjadi protein (Gambar 1). Protein
sebagai produk akhir adalah yang
bertugas menunjang seluruh proses
kehidupan antara lain sebagai katalis
reaksi biokimia dalam tubuh (protein ini
disebut enzim), ikut serta dalam sistem
pertahanan tubuh melawan virus,
parasit dll (disebut antibodi), menyusun
struktur tubuh dari ujung kaki (otot
terbentuk dari protein actin, myosin,
dsb) sampai ujung rambut (rambut
tersusun dari protein keratin), dll. Arus informasi, DNA -> RNA -> Protein,
inilah yang disebut sentral dogma dalam biologi.

Hanya 20-an tahun sejak bioteknologi modern lahir, terjadilah ledakan data biologis yang mencengangkan. Hal ini disebabkan oleh kemajuan
teknologi biologi molekuler itu sendiri (misalnya DNA rekombinan, PCR, dsb) dan ditunjang dengan peralatan yang memadai membuat waktu dan biaya lebih pendek/murah. Ledakan awal dimulai dari data DNA . Tahun 1977 untuk pertamakalinya sekuen DNA satu organisme dibaca secara menyeluruh yaitu pada sejenis virus yang memiliki kurang lebih 5.000 nukleotida/molekul DNA atau sekitar 11 gen. Sekarang sudah ada milyaran data nukleotida tersimpan dalam database DNA, GenBank di AS yang didirikan tahun 1982 . Sekuen seluruh DNA manusia yang terdiri
dari 3 milyar nukleotida dirampungkan dalam waktu 3 tahun. Di Indonesia, dengan membayar $15, kita bisa membaca sekuen 500-an nukleotida di Lembaga Biologi Molekuler Eijkman, Jakarta. Trend yang sama juga nampak pada database lain seperti database sekuen asam amino penyusun protein, database struktur 3D protein, dsb. Inovasi teknologi.
DNA chip yang dipelopori oleh perusahaan bioteknologi AS, Affymetrix di  Silicon Valley telah mendorong munculnya database baru mengenai RNA.  Dengan ini, riset tidak dilakukan lagi satu persatu terhadap molekul  (DNA/RNA/protein) yang diminati, namun pada keseluruhan/satu set masing-masing molekul (untuk DNA dari gen ke genom, untuk RNA disebut transkriptom dan proteom untuk protein).

nukleotida/basa DNA dalam GenBank

TREND BIOINFORMATIKA DUNIA

Ledakan data/informasi biologi itu yang mendorong lahirnya
Bioinformatika. Karena Bioinformatika adalah bidang yang relatif baru,
masih banyak kesalahpahaman mengenai definisinya. Komputer sudah
lama digunakan untuk menganalisa data biologi, misalnya terhadap data-
data kristalografi sinar X dan NMR (Nuclear Magnetic Resonance) dalam
melakukan penghitungan transformasi Fourier, dsb . Bidang ini disebut
sebagai Biologi Komputasi. Bioinformatika muncul atas desakan
kebutuhan untuk mengumpulkan, menyimpan dan menganalisa data-data
biologis dari database DNA, RNA maupun protein tadi. Untuk
mewadahinya beberapa jurnal baru bermunculan (misalnya Applied
Bioinformatics), atau berubah nama seperti Computer Applications in the
Biosciences (CABIOS) menjadi BIOInformatic yang menjadi official journal
dari International Society for Computational Biology (ICSB) (nama
himpunan tidak ikut berubah) . Beberapa topik utama dalam
Bioinformatika dijelaskan di bawah ini.

Keberadaan database adalah syarat utama dalam analisa Bioinformatika.
Database informasi dasar telah tersedia saat ini. Untuk database DNA
yang utama adalah GenBank di AS  . Sementara itu bagi
protein, databasenya dapat ditemukan di Swiss-Prot (Swiss) untuk
sekuen asam aminonya dan di Protein Data Bank (PDB) (AS)  untuk struktur 3D-nya. Data yang
berada dalam database itu hanya kumpulan/arsip data yang biasanya dikoleksi secara sukarela oleh para peneliti,
namun saat ini banyak jurnal atau lembaga pemberi dana penelitian mewajibkan penyimpanan dalam database.
Trend yang ada dalam pembuatan database saat ini adalah isinya yang makin spesialis. Misalnya untuk protein
struktur, ada SCOP dan CATH  yang mengklasifikasikan protein berdasarkan struktur 3D-nya,
selain itu ada pula PROSITE , Blocks , dll yang berdasar pada motif struktur sekunder protein.
Tak kalah penting dari data eksperimen tersebut adalah keberadaan database paper
yang terletak di Medline . Link terhadap publikasi asli biasanya selalu tercantum dalam data asli sekuen. Perkembangan Pubmed terakhir yang penting adalah tersedianya fungsi mencari paper dengan topik sejenis dan link kepada situs jurnal on-line sehingga dapat membaca keseluruhan isi paper tersebut.  Setelah informasi terkumpul dalam database, langkah berikutnya adalah menganalisa data. Pencarian database umumnya berdasar hasil alignment/pensejajaran sekuen, baik sekuen DNA maupun protein.
Metode ini digunakan berdasar kenyataan bahwa sekuen DNA/protein bisa berbeda sedikit tetapi memiliki fungsi yang sama. Misalnya protein hemoglobin dari manusia hanya sedikit berbeda dengan yang berasal dari ikan paus. Kegunaan dari pencarian ini adalah ketika mendapatkan suatu sekuen DNA/protein yang belum diketahui fungsinya maka dengan membandingkannya dengan yang ada dalam database bisa diperkirakan fungsi daripadanya. Algoritma untuk pattern recognition seperti Neural Network, Genetic Algorithm dll telah dipakai dengan sukses untuk
pencarian database ini.  Salah satu perangkat lunak pencari database yang paling berhasil dan bisa dikatakan menjadi standar sekarang adalah BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) . Perangkat lunak ini
telah diadaptasi untuk melakukan alignment terhadap berbagai sekuen seperti DNA (blastn), protein (blastp), dsb. Baru-baru versi yang fleksibel untuk dapat beradaptasi dengan database yang lebih variatif telah
dikembangkan dan disebut Gapped BLAST serta PSI (Position Specific Iterated)-BLAST . Sementara itu perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan alignment terhadap sekuen terbatas di antaranya yang
lazim digunakan adalah CLUSTAL dan CLUSTAL W.

Data yang memerlukan analisa bioinformatika dan cukup mendapat banyak perhatian saat
ini adalah data hasil DNA chip. Menggunakan perangkat ini dapat diketahui kuantitas maupun kualitas transkripsi satu gen sehingga bisa menunjukkan gen-gen apa saja yang aktif terhadap perlakuan tertentu, misalnya timbulnya kanker, dll. mRNA yang diisolasi dari sampel dikembalikan dulu dalam bentuk DNA menggunakan reaksi reverse transcription. Selanjutnya melalui proses hibridisasi, hanya DNA yang komplementer saja yang akan berikatan dengan DNA di atas chip. DNA yang telah diberi label warna berbeda ini akan menunjukkan pattern yang unik. Berbagai algoritma pattern recognition telah digunakan untuk mengenali gen-gen yang aktif dari eksperimen DNA chip ini, salah satunya yang paling ampuh adalah Support Vector Machine (SVM) .

DNA chip

Bioinformatika sudah menjadi bisnis besar sekarang. Perusahaan
bioteknologi yang menghasilkan data besar seperti perusahaan sekuen
genom, senantiasa memerlukan bagian analisa Bioinformatika. Produk
Bioinformatika pun sudah dipatenkan baik di AS, Eropa maupun Asia .
Berdasar jenisnya produk yang dipatenkan itu bisa dibagi menjadi tiga
yaitu (1) perangkat lunak Bioinformatika, termasuk diantaranya adalah
perangkat lunak pencarian database dsb dengan contoh misalnya paten
no. 6,125,331 di AS berjudul “Structural alignment method making use of
a double dynamic programming algorithm”, (2) metode Bioinformatika, ini
menggunakan analogi metode bisnis telah dapat dipatenkan di AS seperti
pada kasus pematenan Amazon.com, sebagai contoh adalah paten no.
6,125,383 di AS tentang “Research system using multi-platform object
oriented program language for providing objects at runtime for creating
and manipulating biological or chemical data”, terakhir (3) produk
Bioinformatika itu sendiri yaitu informasi biologis hasil analisanya.