Dokumentasi: Kegiatan praktikum di Laboratorium Kimia Universitas Pertamina

GIMIC.ID, JAKARTA — Tantangan kesehatan modern kian kompleks seiring meningkatnya kasus penyakit kronis dan degeneratif. Di Indonesia, penyakit autoimun dan kanker menunjukkan prevalensi yang mengkhawatirkan. Data Kementerian Kesehatan (2023) mencatat kasus autoimun mencapai sekitar 2,5 juta penduduk. Sementara itu, kanker masih menjadi penyebab kematian tertinggi keempat, dengan lebih dari 400 ribu kasus baru setiap tahun (Kemenkes RI, 2025).

Lonjakan kasus tersebut mendorong urgensi pengembangan riset biomedis yang lebih cepat, akurat, dan efisien. Salah satu fokus penting dalam riset kesehatan modern adalah pemahaman terhadap protein pengikat DNA (DNA-binding proteins/DBPs), yakni molekul biologis yang menempel pada DNA dan berperan dalam mengatur aktivitas gen, melindungi materi genetik, serta memperbaiki kerusakan DNA. Gangguan pada fungsi protein ini dapat memicu proses biologis abnormal yang berujung pada berbagai penyakit serius, termasuk kanker dan gangguan autoimun.

Namun, tantangan besar muncul karena tubuh manusia memiliki jutaan jenis protein. Identifikasi protein pengikat DNA secara manual di laboratorium dapat memakan waktu bertahun-tahun dengan biaya riset yang sangat besar. Proses yang panjang ini kerap menjadi hambatan dalam pengembangan diagnosis dini dan terapi presisi.

Menjawab tantangan tersebut, Dosen Ilmu Komputer Universitas Pertamina (UPER), Dr. Meredita Susanty, M.Sc., melalui kolaborasi riset internasional mengembangkan teknologi kecerdasan buatan (AI) bernama BiCaps-DBP.

“BiCaps-DBP dirancang sebagai teknologi penyaring untuk membantu peneliti mengidentifikasi kandidat protein pengikat DNA yang paling potensial untuk diuji lebih lanjut di laboratorium,” jelas Dr. Meredita.

Dengan mempersempit daftar protein yang relevan, teknologi ini membantu peneliti menghemat waktu, biaya, dan sumber daya. Pendekatan ini sekaligus mempercepat pengembangan diagnosis dini, terapi presisi, serta produk farmasi yang lebih efektif.

Dalam pengembangannya, Dr. Meredita berperan memastikan keandalan analisis komputasi, termasuk penyajian data dalam bentuk visual yang mudah dipahami serta peninjauan ketepatan argumen ilmiah.

“BiCaps-DBP mampu meningkatkan akurasi prediksi hingga 1,05%–5,79% dibandingkan metode sebelumnya, sehingga lebih presisi dalam menyaring kombinasi protein yang layak diteliti lebih lanjut di laboratorium,” ujarnya.

Riset ini telah dipublikasikan dalam jurnal internasional bereputasi Computers in Biology and Medicine (Elsevier). Publikasi tersebut menegaskan pentingnya kolaborasi lintas disiplin yang menggabungkan keahlian ilmuwan komputer, ahli biologi, dan pakar medis.

“Meskipun tidak menggantikan peran laboratorium, model komputasi seperti BiCaps-DBP berpotensi memberikan dampak besar bagi pengembangan biofarmasi dan mempercepat upaya pengobatan di masa depan,” tambah Dr. Meredita.

Rektor Universitas Pertamina, Prof. Dr. Ir. Wawan Gunawan A. Kadir, M.S., IPU., menilai pengembangan teknologi ini menunjukkan bagaimana riset Ilmu Komputer dapat memberikan dampak nyata di bidang kesehatan.

“Pembelajaran di Program Studi Ilmu Komputer kami arahkan agar tidak berhenti pada aspek teknis, tetapi mampu menghasilkan inovasi yang berdampak langsung bagi masyarakat. Pemanfaatan AI dalam riset kesehatan merupakan contoh kontribusi pendidikan tinggi dalam mendukung SDGs 3: Good Health and Well-being melalui solusi berbasis sains dan teknologi,” ujar Prof. Wawan.

Universitas Pertamina pun mengajak generasi muda yang tertarik pada pengembangan AI dan teknologi komputasi untuk bergabung melalui Program Studi Ilmu Komputer, serta berkontribusi menghadirkan solusi berkelanjutan bagi kesehatan dan kemanusiaan.

Simak breaking news dan berita pilihan kami langsung di ponselmu. Pilih saluran andalanmu akses berita Gimic.id WhatsApp Channel : https://whatsapp.com/channel/0029VaUj0IA0LKZLdsktWS3G. Pastikan kamu sudah install aplikasi WhatsApp ya.Gimic.id
(G-H2)