Magister Farmasi UII Perkuat Pengetahuan Big Data
Program studi Magister Farmasi Universitas Islam Indonesia (UII) menyelenggarakan sosialisasi terkait Big Data. Acara ini berlangsung selama tiga hari (22-24/2) dengan topik bahasan yang berbeda. Di hari kedua, Rabu (23/2), sosialisasi mengangkat topik “Fundamental of Metabolomics dan Application of Metabolomics in Drug and Herbal Development.” Acara yang digelar secara online melalui Zoom Meeting ini menghadirkan dua pembicara yakni Dr. Mohamad Rafi dan Rudi Heriyanto, M.Si..
Dr. Mohamad Rafi mengenalkan lebih jauh tentang metabolomics. Ia mengatakan bahwa dalam Metabolomics tidak ada sesuatu yang baru, karena ketika menganalisis metabolite otomatis berkaitan dengan sifat, fenotipe dan lain sebagainya. Ia juga menambahkan, jika orang bekerja di bidang farmasi dan kesehatan lebih tahu level miro chile activity yang akan dipengaruhi oleh level metabolit bioaktif.
Disampaikan Dr. Mohamad Rafi, pada dasarnya metabolomics bisa terfokus pada apa yang membuat bertahan dan bagaimana menjadikan agar lebih banyak produksi, serta dapat berdampak pada metabolit yang dikehendaki manusia.
Menurut Dr. Mohamad Rafi, sekarang mulai banyak ditemukan instrumentasi yang istilahnya memiliki sensitivitas serta memiliki kemampuan untuk memisahkan banyak senyawa yang ada pada suatu sampel dari gurun ekstra tanpa melakukan fraksinasi. Di sisi lain dapat melakukan fraksinasi sederhana, dan dapat menghasilkan yang lebih keren terlintas dari kesamaan fungsi.
“Sehingga nanti dengan tambahan kombinasi yang modern, semakin cepat dengan autosampler dengan perkembangan fase diam,” imbuhnya.
Lain hal, ada beberapa aplikasi metabolomics di dalam science. Disebutkan Dr. Mohamad Rafi, misalnya tumbuhan, bidang farmasi dan kesehatan masuk ranah Drug Discovery, untuk mencari bioactive compound atau formulasi mngembangkan suatu produk herbal medicine. Dalam bidang pertanian, masuk pada ranah Elucidation of Abiotic Stress Tolerance, untuk memperkuat pengetahuan tentang bagaimana bisa tahan dari serangan, dan lain sebagainya.
“Platform Metabolomics yang dapat kita gunakan, dan yang paling handal adalah berbasis Mass Sprestometer dan Nuclear Magnetic Resonance (NMR),” ucap Dr. Mohamad Rafi.
Pada materi kedua, Rudi Heryanto, M.Si. memaparkan simulasi terkait metabolomics. Ia menjelaskan lebih ke hal teknis dari yang dipaparkan Dr. Mohamad Rafi. Terutama terkait dengan penggunaan kajian metabolomics berbasis spektrometer massa untuk pengembangan herbal atau obat.
“Dalam metabolic kita perlu hands on memang, untuk bagaimana kita bisa mengolah data, karena kita harus berkenalan dengan beberapa software yang harus digunakan dalam proses analisis datanya,” ujar Dr. Mohamad Rafi.
Rudi Heryantoda dalam pemaparannya menegaskan bahwa ketika berkaitan dengan metabolomics, maka data yang dihasilkan dari proses analisis akan cukup besar daripada analisis kimia lainnya. Sehingga data yang besar memerlukan sistem perangkat lain untuk bisa mining informasi dari data yang di generate.
Rudi Heryanto menjelaskan bahwa dengan mempelajari metabolomics, bisa digunakan untuk membantu proses perkembangan dalam setiap segmennya, baik dari sisi proses, bahan baku bahkan pengecekan produk. Hal ini sudah melingkupi semua tahapan dalam segi quality dan efikasi.
Metabolism ini memanfaatkan tiga dasar yang dimiliki oleh metabolomics. Hal ini menurut Rudi Heryanto untuk memunculkan informasi terkait mekanisme, bahan, kualitas dan lain sebagainya. Hal ini juga didukung dalam proses analisisnya menggunakan tiga pondasi dasar dalam metabolomics, yaitu terkait dengan pengetahuan biokimia, sebagai awal untuk memulai pengetahuan yang ingin diuji dan dianalisis. Kemudian data yang dihasilkan bersifat multivariate kemudian mining informasi dengan teknik data mining, dalam hal ini biasanya menggunakan teknik kemometrik.
“Dalam proses bagaimana kita mengubah atau menjawab pertanyaan yang timbul dari pemahaman sistem biologis, dengan cara pengukuran menggunakan metode analitik yang sifatnya multivariant,” Rudi Heryanto menambahkan.
Di akhir sesinya, Rudi Heryanto memaparkan metabolomics alur kerja yang tidak ditargetkan, Multivariate Statistics, Principal Component Analysis (PCA) dan Partial Least Square Discriminant Analysis (PLS-DA). (LMF/RS)
