Name : Viol Dhea Kharisma Date of Birth : Malang, 3 Mei 1995Mobile Phone : +628121787002Gender : MaleStatus : SingleReligion : MoslemNationality : IndonesiaAddress : Gang Bagong, no 27 Kasembon, Kab Malang, Jawa Timur.Scopus ID : 57204628128

Google Scholar : https://scholar.google.com/citations?user=N4yoWQUAAAAJ&hl=en

Researchgate : https://www.researchgate.net/profile/Viol_Kharisma

Email : violdhea@gmail.com

2016 Bachelor of Science in Biology – Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia.

2019 Master in Biology – Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia.

2020 Associated Member of Royal Society Biology - Australasia Branch, United Kingdom

Research Field: Theoretical Virology & Bioinformatics

Sekilas informasi bagi Bapak/Ibu sekalian, saya bukan seorang pakar Virologi. Namun saya hanya orang Biologi yang tertarik dengan penelitian virus dan baru saja mengenal kasus COVID-2 atau SARS-CoV-2 baru-baru ini saja.

Pada kesempatan ini saya akan menjelaskan bagaimana cara sederhana untuk mengembangkan penelitian terkait SARS-CoV-2 melalui pendekatan Bioinformatika.

Mungkin Bapak/Ibu sekalian sudah mengetahui informasi terkait SARS-CoV-2 karena banyaknya media-media di Indonesia yang mengangkat topik pembahasan terkait virus ini. Penyebutan nama virus tersebut dapat menggunakan dua penyebutan yang menurut WHO atau ICTV. Kalau saya lebih sering menggunakan SARS-CoV-2.

Akhir-akhir ini banyak yang berpendapat bahwa SARS-CoV-2 mirip dengan Influenza ditinjau beberapa gejala yang ditunjukkan ketika seseorang telah terinfeksi. Namun ditinjau secara molekuler, memang kedua virus ini sama-sama memiliki struktur envelop (amplop) yang berasal dari membran plasma sel inang.

Vektor virus ini beragam seperti kelelawar atau beberapa yang diisukan yaitu ular, namun hingga saat ini penelitian terkait asal usul virus masih terus dilakukan

Beberapa bagian dari virus corona dapat Bapak/Ibu lihat pada foto yang saya berikan diatas. Bagian-bagian tersebut sangat krusial bagi virus untuk menjalankan proses replikasi dalam sel inang.Reseptor dari virus ini yaitu ACE-2 yang terdapat pada organ pernafasan dan memungkinkan dijangkau olehnya. Reseptor tersebut dalam kondisi normal memang terlibat untuk memediasi endositosis oleh sel saat terjadinya transpor aktif, namun oleh virus dimanfaatkan untuk masuk ke dalam sel.

Gambar tersebut merupakan hasil simulasi, yang mana saya beserta rekan peneliti mencoba untuk memodelkan interaksi molekuler antara glikoprotein virus saat berikatan dengan reseptornya dengan harapan memperoleh calculasi energi pengikatan terendah yang disimbolkan E.

Simulasi tersebut berperan untuk mengetahui berapa energi pengikatan yang terjadi antara glikoprotein virus dengan sel inang (ACE), yang mana energi tersebut memicu konformasi (perubahan) reseptor sel inang yang memicu penarikan virion menuju ke dalam sel.

Adanya beberapa bagian krusial pada virus yang berperan dalam proses replikasi maupun infeksius, dapat berpotensi sebagai target desain vaksin maupun obat.

Gambar diatas merupakan proses replikasi virus, beberapa strategi untuk penanganan virus dapat dilakukan dengan cara misalnya desain vaksin.

Kita dapat memodelkan desain vaksin yang bertujuan untuk memicu proses netralisasi antibodi oleh sel B, yaitu dengan cara memprediksi epitop (daerah pada virus yang dapat dikenali sel imun) virus yang terdapat pada bagian spike glikoprotein, karena bagian tersebut digunakan virus untuk proses penempelan pada reseptor sel inang.

Sedangkan jika kita menginginkan untuk melakukan desain obat dapat menargetkan protein virus yang berperan sebagai faktor infeksius seperti non-structural protein (ns) pada SARS-CoV-2. Protein tersebut berperan menghambat kinerja sel untuk memberitahuan ke sistem kekebalan tubuh ketika dia telah terinfeksi, uniknya SARS-CoV-2 dapat membuat sistem imun dalam tubuh kita menjadi hipereaktif akitbat produksi sinyal proinflamasi secara berlebihan (badai sitokin). Akibatnya sel imun akan menghancurkan semua sel-sel yang ditemui, entah itu terinfeksi virus atau tidak.

Pada slide berikutnya akan ditampilkan terkait penelitian secara bioinformatika dan menyinggung terkait strategi desain obat maupun vaksin.

Bioinformatika sebenarnya adalah cabang dari biologi yang mengintegrasikan interdisiplin ilmu pengetahun seperti Biologi, Matematika, Fisika, Kimia, dan Komputer, untuk melakukan analisis sebuah problematika dalam kehidupan ini

Hasil penelitian ini masih bersifat teoritis dan harus divalidasi ulang melalui wet lab (in vitro & in vivo), disebut sebagai in silico karena kebanyakan penelitian Bioinformatika menggunakan bantuan server, database, dan software notabennya terdapat dalam komputer yang tersusun atas komponen logam silikat.

Meski penelitian ini bersifat teoritis, namun jika Bapak/Ibu sekalian menggunakannya dapat memangkas biaya penelitian, menjelaskan secara detail fenomena biologi (mekanisme molekuler kinerja suatu bahan alam yang berpotensi menjadi obat dan pemodelan simulasi kandidat vaksin), dan waktu yang diperlukan sangatlah singkat (istilahnya tinggal klik klik saja langsung jadi).

Pada pendekatan bioinformatika kita dapat melakukan banyak hal, seperti yang saya tampilkan pada gambar diatas. Namun pada penjelasan selanjutnya saya akan memaparkan bagaimana step-step awal untuk melakukan desain obat dan vaksin.

Bapak Ibu sekalian ketika memiliki senyawa bahan alam misalnya seperti "Curcumin" informasi lebih detailnya dapat diperoleh pada database PubChem. Pada database tersebut kita dapat memperoleh struktur 3D senyawa yang mana diperlukan dalam analisis in silico khususnya desain obat https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/

Obat ketika disimulasikan pengikatannya harus memiliki protein target, yang mana protein target tersebut dapat diperoleh pada Uniprot (database khususon yang memuat informasi terkait protein) dengan memasukkan nama protein target https://www.uniprot.org/

General database berperan sebagai sumber informasi biologis terkait sekuens DNA/Protein, jalur metabolit, mekanisme patologi sebuah penyakit, gen, dan lain-lain. Biasanya kalau saya melakukan desain vaksin, untuk sampelnya (berupa sekuens protein/DNA tergantung keperluan) mengambil pada laman https://www.ncbi.nlm.nih.gov/

Setelah itu untuk prediksi epitop biasa saya lakukan pada database epitop IEDB, yang mana tools analisisnya dapat diakses pada http://tools.iedb.org/main/ , prediksi epitop memungkinkan kita mengetahui daerah pada virus misalnya spike glikoprotein dapat dikenali oleh sel B secara direct sehingga dapat memicu terbentuknya antibodi spesifik untuk proses netralisasi virus.

Selengkapnya, Bapak/Ibu sekalian dapat mengakses publikasi saya

https://www.researchgate.net/publication/330888888_Study_of_B_cell_epitope_conserved_region_of_the_Zika_virus_envelope_glycoprotein_to_develop_multi-strain_vaccine

https://www.researchgate.net/publication/338673430_Characterization_of_Newcastle_Disease_Virus_in_Southeast_Asia_and_East_Asia_Fusion_Protein_Gene

dengan melakukan analisis Bioinformatika kita juga dapat memodelkan protein, yang mana dibutuhkan sampel sekuens protein target untuk diinputkan pada server pemodelan, saya biasa menggunakan server ini https://swissmodel.expasy.org/, sampel sekuens protein harus dalam bentuk format fasta saat di download dari database yaitu dengan ditandai oleh simbol >ID seq. Kita dapat mengcopast langsung dari database dan memasukkannya ke Swiss Model. Glikoprotein SARS-CoV-2 yang saya modelkan adalah hasil pemodelan dari server ini

Molecular docking (penambatan molekuler) biasa digunakan untuk menginteraksikan molekul satu dengan lainnya dengan tujuan untuk memperoleh nilain besar kecilnya energi pengikatan. Analisis ini sangat populer untuk melakukan desain obat secara in silico cth

https://www.researchgate.net/publication/330114228_Prediction_of_Novel_Bioactive_Compound_from_Zingiber_officinale_as_Non-Nucleoside_Reverse_Transcriptase_Inhibitors_NNRTIs_of_HIV-1_through_Computational_Study

Senyawa kandidat obat yang memiliki energi pengikatan terendah memungkinkan untuk mempengaruhi aktivitas biologis dari protein target, aktivitas biologi yang dimaksud yaitu tergantung dari tujuan penelitian (apakah ingin menentukan aktivator maupun inhibitor). Jadi bukan untuk mengetahui potensi obat, melainkan hanya prediksi mekanisme kandidat obat ketika berikatan dengan protein target.