Pengertian Bioinformatika
Bioinformatika
(bioinformatics) adalah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional
untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. 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. Pada umumnya,
Bioinformatika didefenisikan sebagai aplikasi dari alat komputasi dan analisa
untuk menangkap dan menginterpretasikan data-data biologi.
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
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.
Manfaat Bioinformatika
Bioinformatika
berperan sebagai penunjang suatu proses penelitian sampai akhirnya menjadi
produk yang dapat digunakan khalayak ramai untuk kepentingan tertentu.
Bioinformatika menyediakan tools yang dapat dipakai untuk memahami
fenomena biologis secara molekuler. Keberhasilan memetakan genom manusia
mendorong berbagai penelitian biomedis untuk mempelajari dan memahami penyakit
sampai tingkat gen dan molekuler sehingga memungkinkan ditemukannya pengobatan
klinis yang lebih baik, target obat baru, dan pencegahan berbagai penyakit yang
sampai saat ini belum ada obatnya.
Contoh-contoh Penggunaan
Bioinformatika :
- Bioinformatika dalam bidang klinis
Bioinformatika dalam bidang klinis sring juga disebut
sebagai informatika klinis (clinical informatics). Aplikasi dari informatika
klinis ini berbentuk manajemen data-data klinis dari pasien melalui Electrical
Medical Record(EMR) yang dikembangkan oleh Clement J. McDonald dari Indiana
University School of Medicine pada tahun 1972. McDonald pertama kali
mengaplikasikan EMR pada 33 orang pasien penyakit gula (diabetes). Sekarang EMR
telah diaplikasikan pada berbagai macam penyakit seperti data analisa diagnosa
laboratorium, hasil konsultasi dan saran, foto rontgen, ukuran detak jantung,
dll.
- Bioinformatika untuk identifikasi Agent penyakit baru
- Bioinformatika untuk identifikasi Agent penyakit baru
Bioinformatika juga menyediakan tool yang sangat
penting untuk identifikasi agent penyakit yang belum dikenal penyebabnya.
Misalnya saja seperti SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome) yang dulu pernah
berkembang.
- Bioinformatika untuk diagnose penyakit baru
- Bioinformatika untuk diagnose penyakit baru
Untuk menangani penyakit baru diperlukan diagnosa yang
akurat sehingga dapat dibedakan dengan penyakit lain. Diagnosa yang akurat ini
sangat diperlukan untuk pemberian obat dan perawatan yang tepat bagi pasien.
Ada beberapa cara untuk mendiagnosa suatu penyakit, antara lain: isolasi agent
penyebab penyakit tersebut dan analisa morfologinya, deteksi antibodi yang
dihasilkan dari infeksi dengan teknik enzyme-linked immunosorbent assay
(ELISA), dan deteksi gen dari agent pembawa penyakit tersebut dengan Polymerase
Chain Reaction (PCR).
- Bioinformatika untuk penemuan obat
- Bioinformatika untuk penemuan obat
Cara untuk menemukan obat biasanya dilakukan dengan
menemukan zat/senyawa yang dapat menekan perkembangbiakan suatu agent penyebab
penyakit. Karena perkembangbiakan agent tersebut dipengaruhi oleh banyak
faktor, maka faktor-faktor inilah yang dijadikan target. Diantaranya adalah
enzim-enzim yang diperlukan untuk perkembangbiakan suatu agent.
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, RNAmaupun 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.
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).
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, RNAmaupun 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.
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).
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 ). Disiplin
ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karena penggunaan teknik-teknik dari
ilmu Fisika untuk memahami struktur.
- Computational Biology
Fokus dari
computational biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis
daripada biomedis dalam molekul dan sel. 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 dan 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
- 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.
- 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
Proteomics
adalah Ilmu yang mempelajari proteome. Proteomics 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
orde tingkat tinggi dari protein
- 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).
- 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 :
http://ianspace.wordpress.com/2011/05/01/bioinformatika/
http://nindyastuti52.wordpress.com/2011/04/23/bioinformatika/
http://zaharaonly.blogspot.com/2011/04/sekilas-tentang-bioinformatika.html