Artikel Populer IlmuKomputer.Com

Artikel Populer IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003 IlmuKomputer.Com
1
Peranan Bioinformatika Dalam
Dunia Kedokteran
Andi Utama
andi@nih.go.jp
Pendahuluan
Bioinformatika, sesuai dengan asal katanya yaitu “bio” dan “informatika”, adalah gabungan antara
ilmu biologi dan ilmu teknik informasi (TI). Pada umumnya, Bioinformatika didefenisikan sebagai
aplikasi dari alat komputasi dan analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan data-data biologi.
Ilmu ini merupakan ilmu baru yang yang merangkup berbagai disiplin ilmu termasuk ilmu komputer,
matematika dan fisika, biologi, dan ilmu kedokteran (Gambar 1), dimana kesemuanya saling
menunjang dan saling bermanfaat satu sama lainnya [1].
Ilmu bioinformatika lahir atas insiatif para ahli ilmu komputer berdasarkan artificial intelligence.
Mereka berpikir bahwa semua gejala yang ada di alam ini bisa diuat secara artificial melalui simulasi
dari gejala-gejala tersebut. Untuk mewujudkan hal ini diperlukan data-data yang yang menjadi kunci
penentu tindak-tanduk gejala alam tersebut, yaitu gen yang meliputi DNA atau RNA. Bioinformatika
ini penting untuk manajemen data-data dari dunia biologi dan kedokteran modern. Perangkat utama
Bioinformatika adalah program software dan didukung oleh kesediaan internet.
Gambar 1. Interaksi disiplin ilmu yang berhubungan dengan Bioinformatika
Kemajuan ilmu Bioinformatika ini lebih didesak lagi oleh genome project yang dilaksanakan di
seluruh dunia dan menghasilkan tumpukan informasi gen dari berbagai makhluk hidup, mulai dari
makhluk hidup tingkat rendah sampai makhluk hidup tingkat tinggi. Pada tahun 2001, genom
manusia yang terdiri dari 2.91 juta bp (base-pare, pasangan basa) telah selesai dibaca [2]. Baru-baru
Lisensi Dokumen:
Copyright © 2003 IlmuKomputer.Com
Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan
disebarkan secara bebas untuk tujuan bukan komersial (nonprofit), dengan syarat
tidak menghapus atau merubah atribut penulis dan pernyataan copyright yang
disertakan dalam setiap dokumen. Tidak diperbolehkan melakukan penulisan ulang,
kecuali mendapatkan ijin terlebih dahulu dari IlmuKomputer.Com.
Artikel Populer IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003 IlmuKomputer.Com
2
ini genom mikroba Plasmodium penyebab Malaria dan nyamuk Anopheles yang menjadi vektor
mikroba tersebut juga telah berhasil dibaca [3-4]. Dan masih banyak lagi gen-gen dari makhluk
hidup lainnya yang sudah dan sedang dibaca.
Semua data-data yang dihasilkan dari genome project ini perlu di susun dan disimpan rapi sehingga
bisa digunakan untuk berbagai keperluan, baik keperluan penelitian maupun keperluan di bidang
medis. Dalam hal ini peranan Bioinformatika merupakan hal yang esensial. Dengan
Bioinformatika, data-data ini bisa disimpan dengan teratur dalam waktu yang singkat dan tingkat
akurasi yang tinggi serta sekaligus dianalisa dengan program-program yang dibuat untuk tujuan
tertentu. Sebaliknya Bioinformatika juga mempercepat penyelesaian genome project ini karena
Bioinformatika mensuplay program-program yang diperlukan untuk proses pembacaan genom ini.
Walaupun manajemen data melalui Bioinformatika ini sangat penting dalam berbagai bidang,
penulis akan menfokuskan pembicaraan pada peranan Bioinformatika dalam dunia kedokteran.
Dalam tulisan ini akan dibahas secara detil tentang peranan Bioinformatika dalam dunia kedokteran
mulai dari penyimpanan data klinis pasien untuk pemberian obat yang cocok dengan pasien tersebut,
identifikasi agent penyebab suatu penyakit baru dan penemuan diagnosa untuk penyakit tersebut,
sampai pada penemuan obat atau vaksin untuk penanggulangan suatu penyakit.
Bioinformatika dalam Dunia Kedokteran
1. Bioinformatika dalam bidang klinis
Perananan Bioinformatika dalam bidang klinis ini sering juga disebut sebagai informatika klinis
(clinical informatics). Aplikasi dari clinical informatics ini adalah 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 [5]. McDonald pertama kali
mengaplikasikan EMR pada 33 orang pasien penyakit gula (diabetes). Sekarang EMR ini telah
diaplikasikan pada berbagai penyakit. Data yang disimpan meliputi data analisa diagnosa
laboratorium, hasil konsultasi dan saran, foto ronsen, ukuran detak jantung, dll. Dengan data ini
dokter akan bisa menentukan obat yang sesuai dengan kondisi pasien tertentu. Lebih jauh lagi,
dengan dibacanya genom manusia, akan memungkinkan untuk mengetahui penyakit genetik
seseorang, sehingga personal care terhadap pasien menjadi lebih akurat.
Sampai saat ini telah diketahui beberapa gen yang berperan dalam penyakit tertentu beserta
posisinya pada kromosom. Informasi ini tersedia dan bisa dilihat di home page National Center for
Biotechnology Information (NCBI) pada seksi Online Mendelian in Man (OMIM)
(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=OMIM). OMIM adalah search tool untuk gen
manusia dan penyakit genetika (Gambar 2). Selain berisikan informasi tentang lokasi gen suatu
penyakit, OMIM ini juga menyediakan informasi tentang gejala dan penanganan penyakit tersebut
beserta sifat genetikanya. Dengan demikian, dokter yang menemukan pasien yang membawa
penyakit genetika tertentu bisa mempelajarinya secara detil dengan mengakses home page OMIM
ini.
Sebagai salah satu contoh, jika kita ingin melihat tentang kanker payudara, kita tinggal masukan
kata-kata “breast cancer” dan setelah searching akan keluar berbagai jenis kanker payudara. Kalau
kita ingin mengetahui lebih detil tetang salah satu diantaranya, kita tinggal klik dan akan
mendapatkan informasi detil mengenai hal tersebut beserta posisi gen penyebabnya di dalam
koromosom. Gambar 3 adalah salah satu hasil searching dari breast cancer.
Artikel Populer IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003 IlmuKomputer.Com
3
Gambar 2. Home page Online Mendelian Inheritance in Man.
Artikel Populer IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003 IlmuKomputer.Com
4
Gambar 3. Hasil searching kanker payudara di OMIM.
2. Bioinformatika untuk identifikasi agent penyakit baru
Bioinformatika juga menyediakan tool yang esensial untuk identifikasi agent penyakit yang belum
dikenal penyebabnya. Banyak sekali contoh-contoh penyakit baru (emerging diseases) yang muncul
dalam dekade ini, dan diantaranya yang masih hangat di telinga kita tentu saja SARS (Severe Acute
Respiratory Syndrome).
Pada awal munculnya penyakit ini, ada beberapa pendapat tentang penyebabnya. Dari gejala
pengidap SARS, diperkirakan bahwa penyakit ini disebabkan oleh virus influenza karena gejalanya
mirip dengan gejala pengidap influenza. Tetapi virus influenza tidak terisolasi dari pasien, sehingga
dugaan ini salah. Selain itu juga diperkirakan bahwa penyakit ini disebabkan oleh bakteri Candida
karena bakteri ini terisolasi dari beberapa pasien. Tapi karena hanya terisolasi dari sebagian kecil
Artikel Populer IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003 IlmuKomputer.Com
5
pasien, perkiraan ini juga salah. Akhirnya ditemukan bahwa dari sebagian besar pasien SARS
terisolasi virus corona yang jika dilihat dari morfologinya. Sekuen genom virus ini kemudian dibaca
dan dari hasil analisa dikonfirmasikan bahwa penyebab SARS adalah virus corona yang telah
berubah (mutasi) dari virus corona yang ada selama ini [6].
Dalam rentetan proses ini, Bioinformatika memegang peranan penting. Pertama pada proses
pembacaan genom virus corona. Karena di database seperti GenBank, EMBL (European Molecular
Biology Laboratory), dan DDBJ (DNA Data Bank of Japan) sudah tersedia data sekuen beberapa
virus corona, yang bisa digunakan untuk men-design primer yang digunakan untuk amplifikasi DNA
virus SARS ini. Software untuk mendesign primer juga tersedia, baik yang gratis yang bisa kita
gunakan online maupun yang komersial yang berupa software. Diantara yang gratis adalah Web
primer yang disediakan oleh Stanford Genomic Resources
(http://genome-www2.stanford.edu/cgi-bin/SGD/web-primer), GeneWalker yang disediakan oleh
Cybergene AB (http://www.cybergene.se/primerdesign/genewalker), dlsb. Untuk yang komersial ada
seperti Primer designer yang dikembangkan oleh Scientific & Education Software, dan pada
software-software untuk analisa DNA lainnya seperti Sequencher (GeneCodes Corp.), SeqMan II
(DNA STAR Inc.), Genetyx (GENETYX Corp.), DNASIS (HITACHI Software), dll.
Berikutnya Bioinformatika juga berperan dalam mencari kemiripan sekuen (homology alignment)
virus yang didapatkan dengan virus lainnya. Dari hasil analisa virus SARS diketahui bahwa genom
virus corona penyebab SARS berbeda dengan virus corona lainnya, sehingga virus ini dinamakan
virus SARS (SARS-CoV). Perbedaan ini diketahui dengan menggunakan homolgy alignment dari
sekuen virus SARS. Untuk keperluan ini tersedia beberapa tool. Diantaranya ada BLAST (Basic
Local Alignment Search Tool) yang tersedia di NCBI (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST)
(Gambar 4A), di EMBL (http://www.ebi.ac.uk/blastall/) (Gambar 4B), dan di DDBJ
(http://www.ddbj.nig.ac.jp/E-mail/homology.html) (Gambar 4C). Selain itu juga ada FASTA yang
dapat diakses di EMBL (http://www.ebi.ac.uk/fasta33/index.html), di DDBJ
(http://www.ddbj.nig.ac.jp/E-mail/homology.html), dll.
(A) (B)
Artikel Populer IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003 IlmuKomputer.Com
6
(C)
Gambar 4. BLAS untuk homology alignment DNA atau protein.
Selanjutnya, Bioinformatika juga berfungsi untuk analisa posisi sejauh mana suatu virus berbeda
dengan virus lainnya. Untuk analisa ini biasanya digunakan CLUSTAL W (software untuk multiple
alignment dan tree making) yang dapat diakses di EMBL (http://www.ebi.ac.uk/clustalw/index.html)
atau di DDBJ (http://www.ddbj.nig.ac.jp/E-mail/clustalw-e.html). Data yang telah dianalisa
diekspresikan dengan software “Tree View” yang bisa didownload dengan gratis dari berbagai situs
tersebut. Dengan menggunakan tool ini dianalisa beberapa protein virus SARS dan didapatkan
hasilnya bahwa virus SARS berbeda dengan virus Corona lainnya (Gambar 7) [6].
(A) (B)
Gambar 7. Hubungan antara virus SARS dengan virus corona lainnya [6].
Virus SARS berbeda dengan 3 grup virus corona yang ditemukan selama ini.
3. Bioinformatika untuk diagnosa penyakit baru
Untuk penyakit baru diperlukan diagnosa yang akurat sehingga bisa dibedakan dengan penyakit lain.
Diagnosa yang akurat ini sangat diperlukan untuk penanganan pasien seperti pemberian obat dan
Artikel Populer IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003 IlmuKomputer.Com
7
perawatan yang tepat. Jika pasien terinfeksi virus influenza dengan panas tinggi, hanya akan sembuh
jika diberi obat yang cocok untuk infeksi virus influenza. Sebaliknya, tidak akan sembuh kalau
diberi obat untuk malaria. Karena itu, diagnosa yang tepat untuk suatu penyakit sangat diperlukan.
Selain itu, diagnosa juga diperlukan untuk menentukan tingkat kematian (mortality) dari suatu agent
penyakit. Artinya, semakin tinggi angka kematian ini, semakin berbahaya agent tersebut. Angka ini
dihitung dengan menghitung jumlah pasien yang meninggal (D) dibagi dengan jumlah total pasien
pengidap penyakit tersebut (P) (=D/P). Pada kasus SARS, gejala yang muncul mirip dengan gejala
flu, sehingga dari gejala saja tidak bisa dibedakan apakah dia mengidap SARS atau mengidap flu.
Diagnosa ini penting karena akan menentukan tingkat keganasan suatu agent yang akan
mempengaruhi kebijakan yang diambil terhadap penyakit tersebut.
Ada beberapa cara untuk diagnosa suatu penyakit. Diantaranya 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). Isolasi agent pembawa penyakit memerlukan
waktu yang lama. Teknik ELISA bisa dilakukan dalam waktu yang pendek, namun untuk tiap-tiap
penyakit kita harus mengembangkan teknik tersebut terlebih dahulu. Untuk pengembangannya ini
memerlukan waktu yang lama.
Yang banyak dan lazim dipakai saat ini adalah teknik PCR. Teknik ini simpel, praktis dan cepat.
Yang penting dalam teknik PCR adalah design primer untuk amplifikasi DNA. Untuk mendesign
primer ini diperlukan data sekuen dari genom agent yang bersangkutan dan software seperti yang
telah diuraikan di atas. Di sinilah Bioinformatika memainkan peranannya. Untuk agent yang
mempunyai genom RNA, harus dilakukan reverse transcription (proses sintesa DNA dari RNA)
terlebih dahulu dengan menggunakan enzim Reverse transcriptase. Setelah DNA diperoleh baru
dilakukan PCR. Dua step reverse transcription dan PCR ini bisa dilakukan sekaligus dan biasanya
dinamakan RT-PCR.
Karena PCR ini hanya bersifat kualitatif, sejak beberapa tahun yang lalu telah dikembangkan teknik
Real Time PCR yang bersifat kuantitatif. Dari hasil Real Time PCR ini bisa ditentukan kuantitas
suatu agent di dalam tubuh seseorang, sehingga bisa dievaluasi tingkat emergensinya. Pada Real
Time PCR ini selain primer diperlukan probe yang harus didesign sesuai dengan sekuen agent yang
bersangkutan. Di sini juga diperlukan software atau program Bioinformatika.
Untuk penyakit SARS sendiri sekarang telah tersedia kit RT-PCR yang dikembangkan oleh Takara
Bio Inc., dengan nama komersial CycleaveRT-PCR SARS virus Detection Kit [7]. Selain itu Roche
Diagnostics juga juga tengah mengembangkan kit untuk deteksi virus SARS. Keberhasilan
pengembangan kit ini tidak terlepas dari didorong kemajuan Bioinformatika.
4. Bioinformatika untuk penemuan obat
Usaha penemuan obat biasanya dilakukan dengan penemuan zat/senyawa yang bisa menekan
perkembangbiakan suatu agent penyebab penyakit. Karena banyak faktor yang bisa mempengaruhi
perkembangbiakan agent tersebut, faktor-faktor itulah yang dijadikan target. Diantara faktor tersebut
adalah enzim-enzim yang diperlukan untuk perkembangbiakan suatu agent. Langkah pertama yang
dilakukan adalah analisa struktur dan fungsi enzim-enzim tersebut. Kemudian mencari atau
mensintesa zat/senyawa yang bisa menekan fungsi dari enzim-enzim tersebut. Penemuan obat yang
efektif adalah penemuan senyawa yang berinteraksi dengan asam amino yang berperan untuk
aktivitas (active site) dan untuk kestabilan enzim tersebut.
Karena itu analisa struktur dan fungsi enzim ini biasanya difokuskan pada analisa asam amino yang
berperan untuk aktivitas (active site) dan untuk kestabilan enzim tersebut. Analisa ini dilakukan
dengan cara mengganti asam amino tertentu dan menguji efeknya. Sebelum perkembangan
Artikel Populer IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003 IlmuKomputer.Com
8
Bioinformatika, analisa penggantian asam amino ini dilakukan secara random sehingga memakan
waktu yang lama. Dengan adanya Bioinformatika, data-data protein yang sudah dianalisa bebas
diakses oleh siapapun, baik data sekuen asam amino-nya seperti yang ada di SWISS-PROT
(http://www.ebi.ac.uk/swissprot/) maupun struktur 3D-nya yang tersedia di Protein Data Bank
(PDB) (http://www.rcsb.org/pdb/). Dengan database yang tersedia ini, enzim yang baru ditemukan
bisa dibandingkan sekuen asam amino-nya, sehingga bisa diperkirakan asam amino yang berperan
untuk active site dan kestabilan enzim tersebut. Hasil perkiraan kemudian diuji di laboratorium.
Dengan demikian, akan lebih menghemat waktu dari pada analisa secara random.
Setelah penemuan asam amino yang berperan sebagai active site dan untuk kestabilan enzim tersebut,
kemudian dicari atau disintesa senyawa yang bisa berinteraksi dengan asam amino tersebut.
Sebelumnya pencarian atau sintesa senyawa juga dilakukan secara random. Dengan data yang
tersedia di PDB, bisa dilihat struktur 3D suatu enzim termasuk active site-nya, sehingga bisa
diperkirakan bentuk senyawa yang akan berinteraksi dengan active site tersebut. Dengan demikian,
kita cukup hanya mensintesa senyawa yang diperkirakan akan berinteraksi, sehingga obat terhadap
suatu penyakit akan jauh lebih cepat ditemukan dari pada mencari secara random. Cara ini
dinamakan “docking” dan telah banyak digunakan oleh perusahaan farmasi untuk penemuan obat
baru.
Untuk enzim dari agent penyakit baru bisa dilakukan dengan homology modeling menggunakan
enzim yang sudah ada struktur 3D-nya sebagai referensi. Misalnya penemuan obat SARS. Sekarang
tengah diusahakan mencari inhibitor enzim protease SARS. Karena virusnya juga baru, otomatis
belum ada data 3D-nya di PDB. Tetapi karena data coronavirus sebelumnya tersedia di PDB, data ini
digunakan untuk homology modeling protease dari virus SARS [8]. Dari homology modeling
didapatkan struktur 3D proteinase dari virus SARS (Gambar 8A). Dari hasil analisa docking
diperkirakan bahwa senyawa AG7088 bisa dijadikan leader compound (senyawa induk) untuk
penemuan obat anti virus corona termasuk anti virus SARS (Gambar 8B).
(A) (B)
Gambar 8. Struktur 3D proteinase virus SARS (A) dan leader compound inhibitornya, AG7088 (B)
[8].
Analisa docking dan homology modeling seperti ini memerlukan software yang harganya agak mahal
sehingga hanya dimiliki oleh lembaga penelitian dan perusahaan farmasi. Diantara software tersebut
adalah Insight II (Accelrys Inc.) dan The Molecular Operating Environment (MOE, Scalable
Software), dua software yang banyak dipakai.
Walaupun dengan sarana Bioinformatika bisa diperkirakan senyawa yang berinteraksi dan menekan
fungsi suatu enzim, hasilnya harus dikonfirmasi melalui eksperiment di laboratorium. Namun
dengan Bioinformatika, semua proses ini bisa dilakukan lebih cepat sehingga lebih efesien baik dari
Artikel Populer IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003 IlmuKomputer.Com
9
segi waktu maupun finansial.
5. Kesimpulan
Bioinformatika merupakan ilmu yang esensial dalam dunia Biologi dan Kedokteran modern. Tidak
berlebihan kalau saat ini dunia Biologi dan Kedokteran tidak akan jalan tanpa Bioinformatika.
Perananannya mencakupi dari manajemen data klinis pasien, diagnosa penyakit, sampai pada
penemuan obat penyakit. Bahkan di masa yang akan datang diramalkan bahwa manusia akan bisa
mendapat personal care sesuai dengan sifat genetikanya. Namun hasil analisa melalui
Bioinformatika tidak bisa langsung digunakan dan harus melalui uji langsung di laboratorium dan uji
kilinis (clinical test). Ini disebabkan karena analisa melalui Bioinformatika adalah hasil simulasi
yang harus dibuktikan lagi. Seperti ilmu-ilmu lainnya, Bioinformatika juga tidak bisa berdiri sendiri
dan harus didukung oleh disiplin ilmu lain yang mengakibatkan saling membantu dan menunjang
dan harus bermanfaat untuk kepentingan manusia.
Referensi
[1] Bayat, A. (2002). Bioinfromatics: Science, medicine, and the future. BMJ 324, 1018-1022
[2] Venter, J. C., Adams, M. D., Myers, E. W., et al. (2001). The sequence of human genome.
Science 291, 1304-1351.
[3] Robert, A. H., Subramanian, G. M., Halpern, A., et al. (2002). The genome sequence of the
Malaria mosquito Anopheles gambiae. Science 298, 129-149.
[4] Gardner, M. J., Hall, N., Fung, E., et al. (2002). Genome sequence of the human malaria parasite
Plasmodium falciparum. Nature 419, 498-511.
[5] McDonald, C. J. (2001). Hickam 2000: The maturation of, and linkages between. Medical
informatics and bioinformatics. J Lab Clin Med 138, 359-366.
[6] Rota, P. A., Oberste, M. S., Monroe, S. S., et al. (2003). Characterization of a novel coronavirus
associated with severe acute respiratory syndrome. Sciencexpress 1 May 2003, 1-10.
[7] http://bio.takara.co.jp/catalog/
[8] Anand, K., Ziebuhr, J., Wadhwani, P., et al. (2003). Coronavirus main proteinase (3CLpro)
structure: basis for design of anti SARS drug. Sciencexpress 13 May 2003, 1-10.