Pembagian Bidang dalam Bioinformatika

Bioinformatika memungkinkan ilmuwan membaca, menyimpan, dan menafsirkan data biologis berskala raksasa dengan bantuan komputer. Tanpa bidang ini, hasil proyek besar seperti pembacaan genom manusia hanya akan menjadi deretan huruf A, T, G, dan C yang sulit dimaknai.

Hasil analisisnya dipakai untuk memahami kesehatan dan penyakit, dan pada kasus tertentu menjadi bagian dari layanan medis.

Bioinformatika terbagi menjadi bidang-bidang menurut jenis molekul atau pertanyaan biologis yang dikaji.

Secara sederhana, bidang-bidang ini mengikuti alur dogma sentral biologi: DNA (genomik, epigenomik) ditranskripsi menjadi RNA (transkriptomik), diterjemahkan menjadi protein (proteomik, bioinformatika struktural), lalu protein menjalankan reaksi kimia yang menghasilkan metabolit (metabolomik).

Bidang lain melihat gambaran yang lebih luas: evolusi (filogenetika), komunitas mikroba (metagenomik), jaringan interaksi (biologi sistem), dan penerapannya pada obat (kemoinformatika).

Genomik

Genomik mempelajari genom, yaitu seluruh materi genetik suatu organisme, secara utuh dan sekaligus.

Jika genetika klasik meneliti satu gen dalam satu waktu, genomik melihat ribuan gen bersama-sama: urutannya, letaknya di kromosom, dan perbedaannya antarindividu. Pertanyaan utama dari bidang Genomik adalah bagaimana urutan genom, di mana letak gennya, dan apa saja variasinya.

Objeknya adalah seluruh DNA organisme, mencakup gen penyandi protein, daerah pengatur, DNA berulang, hingga DNA mitokondria. Data yang diolah berupa urutan basa A, T, G, dan C, serta variasinya seperti SNP (perubahan satu basa), insersi-delesi, dan perubahan jumlah salinan gen.

Contoh implementasi:

• •
  Diagnosis penyakit langka, misalnya sekuensing eksom atau genom pasien dipakai untuk menemukan mutasi penyebab kelainan genetik pada anak.

• •
  Profil mutasi tumor (misalnya mutasi EGFR pada kanker paru) menentukan obat target yang paling cocok.

• •
  Surveilans patogen, misalnya sekuensing genom virus SARS-CoV-2 dipakai untuk melacak varian baru selama pandemi.

Transkriptomik

Transkriptomik mempelajari transkriptom, yaitu seluruh molekul RNA yang dihasilkan sel pada waktu dan kondisi tertentu. Semua sel dalam tubuh memiliki DNA yang hampir sama, tetapi sel hati dan sel saraf mengaktifkan gen yang berbeda.

Objeknya meliputi mRNA (pembawa pesan untuk membuat protein) dan RNA non-penyandi seperti microRNA dan lncRNA yang berperan mengatur gen.

Berbeda dengan genom yang relatif tetap, transkriptom bersifat dinamis dan berubah mengikuti jenis jaringan, umur, stres, atau penyakit.

Contoh implementasi:

• •
  Klasifikasi kanker, tes PAM50 memakai pola ekspresi 50 gen untuk membagi kanker payudara ke dalam subtipe yang menentukan terapi.

• •
  Respons imun dan vaksin: memetakan gen imun yang aktif setelah infeksi atau vaksinasi.

Proteomik

Proteomik mempelajari proteom, yaitu seluruh protein yang ada dalam sel, jaringan, atau cairan tubuh.

Protein adalah pelaku utama kehidupan: enzim, hormon, antibodi, dan struktur sel semuanya protein. Proteomik berusaha menjawab protein apa saja yang ada, berapa banyak, bagaimana strukturnya, dan dengan apa ia berinteraksi.

Objeknya adalah protein beserta modifikasi pascatranslasinya, seperti fosforilasi dan glikosilasi, yang dapat menyalakan atau mematikan fungsi protein.

Satu gen dapat menghasilkan banyak bentuk protein, sehingga proteom jauh lebih kompleks daripada genom. Proteomik juga mengkaji jaringan interaksi antarprotein.

Contoh implementasi:

• •
  Penemuan biomarker, mencari protein dalam darah yang naik saat penyakit tertentu, misalnya troponin pada serangan jantung atau PSA pada kanker prostat.

• •
  Identifikasi bakteri di rumah sakit, MALDI-TOF MS mengenali jenis bakteri dari koloni dalam hitungan menit.

Metabolomik

Metabolomik mempelajari metabolom, yaitu seluruh molekul kecil hasil reaksi kimia di dalam sel, jaringan, atau organisme.

Jika genom menunjukkan apa yang mungkin terjadi, metabolom menunjukkan apa yang sedang benar-benar terjadi.

Objeknya adalah metabolit berukuran kecil, umumnya di bawah sekitar 1.500 dalton: gula, asam amino, lipid, asam organik, vitamin, hingga senyawa dari makanan, obat, dan mikroba usus.

Sampelnya bisa berupa darah, urin, jaringan, ekstrak tanaman, atau media kultur.

Contoh implementasi:

• •
  Skrining bayi baru lahir, tetes darah bayi diperiksa dengan MS untuk mendeteksi kelainan metabolisme bawaan seperti fenilketonuria.

• •
  Diabetes dan penyakit jantung, pola asam amino rantai cabang dan lipid tertentu dipelajari sebagai penanda risiko dini.

Epigenomik

Epigenomik mempelajari perubahan kimia pada DNA dan kromatin yang mengatur aktif tidaknya gen tanpa mengubah urutan basanya. Ibarat buku resep, genom adalah isi resepnya, sedangkan epigenom adalah penanda halaman dan coretan yang menentukan resep mana yang dibaca.

Objek utamanya adalah metilasi DNA (penambahan gugus metil, biasanya pada sitosin di situs CpG), modifikasi histon (asetilasi, metilasi, dan lainnya pada protein pembungkus DNA), aksesibilitas kromatin, dan struktur tiga dimensi kromosom.

Pola ini dipengaruhi lingkungan, pola makan, usia, dan stres.

Contoh implementasi:

• •
  Deteksi dini kanker dari darah, pola metilasi DNA bebas sel (cfDNA) dipakai pada tes deteksi multi-kanker.

• •
  Jam epigenetik, pola metilasi di ratusan situs CpG dapat memperkirakan usia biologis seseorang.

• •
  Terapi epigenetik, obat seperti azacitidine (penghambat metilasi DNA) digunakan untuk sindrom mielodisplastik.

Bioinformatika Struktural

Bioinformatika struktural mempelajari bentuk tiga dimensi molekul biologis dan kaitannya dengan fungsi. Prinsipnya sederhana, yaitu bentuk menentukan fungsi.

Enzim bekerja karena kantong aktifnya pas dengan substratnya, seperti gembok dan kunci. Pertanyaan utamanya adalah bagaimana bentuk molekul dan apa hubungannya dengan fungsi.

Objeknya adalah struktur 3D protein dan asam nukleat (DNA dan RNA), termasuk kompleks antarmolekul, situs aktif enzim, dan perubahan bentuk akibat mutasi.

Bidang ini juga mengkaji pergerakan molekul dari waktu ke waktu, bukan hanya bentuk diamnya.

Contoh implementasi:

• •
  Desain obat berbasis struktur, struktur protease HIV menjadi dasar perancangan obat antiretroviral golongan penghambat protease.

• •
  Vaksin COVID-19, struktur protein spike dipakai untuk merancang versi spike yang distabilkan pada vaksin mRNA.

• •
  Menafsirkan mutasi, memetakan mutasi pasien ke struktur protein untuk menilai apakah ia merusak fungsi.

• •
  Rekayasa enzim, merancang enzim yang lebih tahan panas untuk industri atau enzim pengurai plastik PET.

Filogenetika dan Evolusi

Filogenetika merekonstruksi hubungan kekerabatan antarorganisme, gen, atau virus berdasarkan perbandingan urutan DNA, RNA, atau protein.

Semakin mirip urutannya, semakin dekat kekerabatannya. Hasilnya digambarkan sebagai pohon filogenetik, semacam silsilah keluarga untuk makhluk hidup. Pertanyaan utamanya adalah bagaimana kekerabatan dan evolusi gen, spesies, atau virus.

Objeknya adalah hubungan antarurutan: gen penanda (seperti 16S rRNA, COI, atau sitokrom b), genom utuh, hingga urutan virus.

Bidang ini juga mengkaji laju mutasi, waktu percabangan spesies, seleksi alam pada gen, dan penyebaran organisme dalam ruang dan waktu.

Contoh implementasi:

• •
  Epidemiologi genomik, melacak asal dan jalur penyebaran varian SARS-CoV-2, influenza, atau demam berdarah antarwilayah.

• •
  Pemilihan strain vaksin flu, WHO memakai analisis filogenetik untuk memilih strain influenza vaksin setiap musim.

• •
  Investigasi wabah dan forensik, menentukan apakah kasus-kasus infeksi di rumah sakit berasal dari satu sumber yang sama.

Metagenomik dan Mikrobioma

Metagenomik mempelajari DNA gabungan dari seluruh mikroba dalam suatu sampel lingkungan sekaligus, tanpa perlu membiakkannya satu per satu di laboratorium.

Ini penting karena sebagian besar mikroba di alam sulit atau tidak bisa dikultur. Pertanyaan utamanya adalah mikroba apa yang hidup di suatu lingkungan, dan apa perannya.

Objeknya adalah komunitas mikroba (bakteri, arkea, jamur, virus) beserta seluruh gennya, yang disebut mikrobioma. Lingkungannya sangat beragam: usus dan kulit manusia, tanah sawah, laut, air limbah, fermentasi tempe, hingga permukaan rumah sakit.

Contoh implementasi:

• •
  Kesehatan usus, mengaitkan perubahan mikrobioma usus dengan obesitas, diabetes, dan radang usus.

• •
  Transplantasi mikrobiota feses, terapi infeksi Clostridioides Difficile berulang dengan memulihkan komunitas mikroba sehat.

• •
  Surveilans air limbah, memantau virus dan gen resistansi antibiotik di suatu kota dari saluran pembuangan.

Biologi Sistem dan Jaringan

Biologi sistem memandang sel sebagai satu sistem yang utuh, bukan kumpulan komponen yang berdiri sendiri.

Molekul-molekul saling terhubung membentuk jaringan, dan sifat kehidupan muncul dari interaksi tersebut, seperti lalu lintas kota yang tidak bisa dipahami hanya dari satu mobil. Pertanyaan utamanya adalah bagaimana molekul bekerja bersama sebagai satu jaringan.

Objeknya adalah jalur metabolisme, jalur pensinyalan sel, jaringan pengatur gen, dan jaringan interaksi protein-protein.

Dalam jaringan, molekul digambarkan sebagai simpul (node) dan interaksinya sebagai garis penghubung (edge). Bidang ini sering memadukan data genomik, transkriptomik, proteomik, dan metabolomik (multi-omik).

Contoh implementasi:

• •
  Mencari target obat, menemukan protein "hub" yang menjadi simpul penting dalam jaringan penyakit kanker.

• •
  Penggunaan ulang obat, mencari obat lama yang menyasar jaringan yang sama dengan penyakit baru.

• •
  Rekayasa mikroba industri, memodelkan metabolisme E. coli atau ragi untuk memaksimalkan produksi bioetanol, insulin, atau bahan kimia.

Kemoinformatika

Kemoinformatika memakai komputasi untuk menyimpan, menganalisis, dan memprediksi sifat senyawa kimia, terutama calon obat.

Penemuan obat secara konvensional bisa memakan waktu lebih dari sepuluh tahun dan biaya sangat besar. Pendekatan komputasi mempersempit jutaan kandidat menjadi segelintir yang layak diuji.

Objeknya adalah senyawa obat atau bahan alam beserta protein target yang ingin dihambat atau diaktifkan.

Yang dikaji meliputi struktur kimia senyawa, afinitas ikatannya terhadap target, serta sifat ADMET: penyerapan, distribusi, metabolisme, ekskresi, dan toksisitas di dalam tubuh.

Contoh implementasi:

• •
  Obat berbasis struktur, imatinib untuk leukemia mieloid kronis dan inhibitor protease HIV dikembangkan dengan memanfaatkan pengetahuan struktur targetnya.

• •
  Respons pandemi, virtual screening dan docking dipakai untuk mencari penghambat protease utama SARS-CoV-2; nirmatrelvir (bagian dari Paxlovid) menyasar enzim ini.

Penutup

Batas antara bidang-bidang ini tidak kaku. Banyak penelitian kini memadukan beberapa lapisan sekaligus untuk memahami hubungan antara genotipe dan fenotipe.

Satu studi kanker modern misalnya, bisa memakai genomik untuk menemukan mutasi, transkriptomik dan proteomik untuk melihat dampaknya, bioinformatika struktural untuk memahami protein yang rusak, biologi sistem untuk memetakan jalurnya, lalu kemoinformatika untuk mencari obat yang tepat.