Penulis: Muhammad Fadli, Ph.D (Dosen Bioteknologi UNAND), Rahmatika Pratama Santi, M.T (Dosen Sistim Informasi UNAND)
DUA pilar yang sama-sama melesit dalam perkembangannya yaitu ilmu bioteknologi dan AI (kecerdasan buatan). Perkembangan ini setiap jam nya mengarah pada tingkat yang sangat mutakhir.
Nalar manusia saja kadang sulit mencerna dan memikir ulang kemajuan ini. Hal yang sering dipertanyakan ialah “kok bisa ya?”. Tidak dipungkiri memang kemajuan ini datang dari negara-negara yang memiliki ketangguhan finansial, seperti Amerika Serikat sampai Cina.
Karena memang pilar ini sejalan dengan kemajuan suatu bangsa dengan investasi yang fantastis. Di antara kompetisi ini Indonesia semestinya ikut andil bukan sekedar penonton atas sengitnya perkembangan ilmu ini.
Garis tengah yang bisa kita saksikan di antara bioteknologi modern yang mengarah pada manipulasi genetik organisme demi kemaslahatan manusia dengan kecerdasan buatan yang memang memiliki kemampuan reka visual yang cukup akurat ialah ketepatan analitis biologis, “bioinformasi”.
Dianalogikan sebagai sebuah rancangan yang memang belum dieksekusi namun sudah mampu divisualkan sehingga mudah dipahami. Salah satu contoh paling nyata adalah teknik molecular docking (penambatan molekuler).
Bayangkan sebuah gembok (protein penyakit) dan ribuan anak kunci (kandidat obat ataupun pestisida). Dahulu, peneliti harus mencoba satu per satu di laboratorium dengan biaya fantastis. Kini, melalui algoritma AI, kita dapat memprediksi posisi penempelan protein dengan tingkat eror yang sangat rendah. AI bahkan mampu merancang mutasi spesifik pada protein untuk melihat dampak aktivitasnya secara instan. Sederhananya AI memungkinkan simulasi jutaan kemungkinan interaksi obat dan protein hanya dalam hitungan jam, sesuatu yang dulu memakan waktu bertahun-tahun. Bagaimana gambaran awam alur sistem ini bekerja dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur kerja eksploitasi AI untuk memprediksi posisi penempelan protein guna akurasi interaksi obat (sumber: Kaushik et al., IRE 2025).
Menyederhanakan pemahaman bagaimana sinergitas AI dan bioteknologi, khususnya doking molekuler bersama-sama bekerja untuk memecahkan teka teki yang rumit, melalui pendekatan prediksi dengan tingkat eror yang cukup rendah.
Tak hanya sebatas pada prediksi model dan penentuan pola interaksi, lebih dari itu perpaduan ini dapat meperkirakan dan merancang mutasi pada bagian tertentu dari protein dan melihat bagaimana dampak dan aktifitas dari protein tersebut (Gambar 2)
