Sejarah Bioinformatika
Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan komputer dalam biologi. Namun demikian, 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.
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.
Pangkalan Data sekuens
biologi dapat berupa pangkalan data primer untuk menyimpan sekuens primer asam
nukleat dan protein, pangkalan data sekunder untuk menyimpan motif sekuens
protein, dan pangkalan data struktur untuk menyimpan data struktur protein dan
asam nukleat.
Pangkalan data utama
untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (the
European Molecular Biology Laboratory, Eropa), dan DDBJ (DNA Data Bank of
Japan, Jepang). Ketiga pangkalan data tersebut bekerja sama dan bertukar data
secara harian untuk menjaga keluasan cakupan masing-masing pangkalan data.
Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah submisi (pengumpulan) langsung
dari peneliti individual, proyek sekuensing genom, dan pendaftaran paten.
Selain berisi sekuens asam nukleat, entri dalam pangkalan data sekuens asam
nukleat pada umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau
RNA), namaorganisme sumber asam nukleat tersebut, dan segala sesuatu yang
berkaitan dengan sekuens asam nukleat tersebut.
Definisi 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).
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).
Bidang-bidang yang
terkait dengan BioInformatika
1. 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.
2. Informatika
Medis
Sebagai pembelajaran, penemuan, dan
implementasi dari struktur dan algoritma untuk meningkatkan komunikasi,
pengertian, dan manajemen informasi medis.
3. Komputasional
Biologi
Bidang ini fokus pada Computational
Biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis
dalam molekul dan sel.
4. Proteomics
Bidang ini menggunakan bioinformatika
untuk menyelidiki protein yang tersusun oleh genomika.
5. Biofisika Merupakan
sebuah bidang berdasarkan teknik-teknik dari ilmu fisika untuk memahami
struktur dan ilmu biologi. Ilmu ini terkait dengan bioinformatika karena untuk
mengenal teknik-teknik dari ilmu fisika untuk memahami struktur tersebut
membutuhkan penggunaan TI. Bidang-bidang yang terkait dengan BioInformatika.
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.
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.
Sumber :
http://fahrezamaulana.blogspot.co.id
http://ajenglistiani.blogspot.co.id
0 komentar:
Posting Komentar