Bioinformatika

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.

Potensi dan Aplikasi Bioinformatika

Potensi komersial dari aplikasi bioinformatika sangat menggiurkan. Pada tahun 1998 saja, pangsa pasarnya mencapai sekitar $290 juta, dan diperkirakan akan mencapai $2 milyar pada tahun 2005.

Selama bulan Maret tahun 2000 investasi pada bidang ini sedikitberkurang. Hal tersebut disebabkan oleh pernyataan Presiden AS Bill Clinton dan PM Inggris Tony Blair, yang membebaskan akses terhadap informasi genom manusia sehingga dianggap menghalangi paten terhadap genom manusia. Tapi, pada akhir bulan, investasi mulai kembali normal karena bioinformatika masih dianggap cukup prospektif di masa depan.Menurut laporan Ventureone di Amerika Serikat pada tahun 2001 dana-dana ventura telah mencapai $700 juta digunakan untuk pengembangan bioinformatika.Sementara itu, kepala Divisi Teknologi Khusus untuk Bioinformatika yang pertama di Microsoft menganggap, ini adalah peluang yang amat besar. Penjualan komputer untuk ilmuwan-ilmuwan akan mencapai $43 juta.

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

Perkembangan yang sedemikian pesat menghasilkan berbagai teknik dan perangkat baru dalam melakukan manajemen dan analisis data. Karena beragamnya teknik dan perangkat tersebut, terjadi kesulitan dalam perbandingan, penyimpanan, dan analisis data dari berbagai platform (Ladd, 2000). Usaha standarisasi sedang dilakukan belakangan ini. Salah satu usaha standarisasi yang paling terkenal adalah BioStandard Project yang dilakukan oleh European Bioinformatics Institute (Cambridge, UK). Proyek ini didanai oleh European Bioinformatics Institute, The European Commission, dan beberapa perusahaan farmasi. Dalam proyek tersebut, dilakukan pengembangan perangkat lunak pengolah data yang sesuai dengan standar saat ini maupun masa depan (Murray-Rust, 1994)

            Selain standarisasi, bioinformatika juga memiliki masalah lain, yaitu pengolahan data. Saat ini, data yang berhasil dikumpulkan saat ini, sehingga membutuhkan waktu yang sangat lama untuk dianalisis. Data dasar yang diperoleh dari data genomik hanya berupa sekumpulan simbol A, G, T, dan C yang jumlahnya mencapai milyaran bahkan trilyunan. Kesulitannya adalah bagaimana merubah simbol tersebut menjadi -misalnya- gen penyakit asma. Proses menganalisis data genomik menjadi informasi yang dapat dimengerti biasa disebut Data Mining. Dalam proses Data Mining digunakan teknologi pengenalan pola (Pattern Recognition Technology) dan analisis statistika untuk mengolah data dalam jumlah banyak (Wedin, 1999). Tujuan dari Data mining adalah untuk mencari korelasi baru, pola, dan trend. Permasalahan lain pun muncul menghadang. Sebagai disiplin ilmu yang baru terbentuk, bioinformatika kekurangan SDM yang kompeten. Hal tersebut dijelaskan oleh Craig Benham, seorang Profesor pada sekolah kedokteran Mount Sinai di New York. Ia mengajar bioinformatika aplikasi teknologi informasi. Seperti dijelaskan Benham, ia pada tahun 2000-2001 tidak memiliki murid di program pasca sarjananya. Padahal, diprediksikan bidang ini membutuhkan sekitar 20.000 tenaga kerja terlatih yang kompeten dalam bidang biologi sekaligus ilmu komputer.