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)
Gambar 2. Urutan protein (asam amino) (sequence) yang diprediksi struktur serta fungsinya hingga memperkirakan interaksinya dengan protein lain dalam sistem seluler dan memungkinkan desain mutasi (perubahan susunan dan fungsi protein) (Yao et al., Med. Nov. Technol. Devices. 2025)
Docking dalam Frame Cerita
Bagian ini memuat informasi yang begitu rumit dan kompleks kemudian diubah menjadi bahan yang lebih ramah pembaca.
Sederhananya penggabungan bioteknologi di segala lini seperti bidang pertanian, peternakan, kesehatan, farmasi hingga teknologi pangan bersama AI memudahkan kita untuk mengambil keputusan.
Mengapa? Karena dengan bantuan teknologi ini kita dapat melihat melalui prediksi mutakhir bagaimana suatu komponen kimia bekerja serta bagai mana dampak nya jika diubah atau digabungkan dengan komponen kimia lain. Pesan utamanya bahwa AI merupakan jembatan yang membuat bahasa rumit bioteknologi dapat dipahami semua orang. Ini lah bagian yang mampu mencerdaskan masyarakat awam.
Bayangkan saja, isu tanaman transgenik (tanaman yang mengandung gen asing) yang dapat memicu kanker menghantui telinga. Ketakutan ini muncul karena sulitnya memvisualisasikan apa yang terjadi di tingkat seluler kepada khalayak umum.
Faktanya, sadar ataupun tidak kita sudah lama terpapar oleh produk-produk ini. Akan tetapi bagaimana memahami interaksi yang terjadi masih sangat sulit di angkat ke umum.
Di sinilah AI hadir, dengan kemajuannya AI bisa mempermudah tampilan informasi yang jauh lebih ramah dan mengedukasi. Pada fase ini lah besarnya manfaat kolaborasi antar keduanya untuk memberikan pemahaman yang logis namun tetap terasa ringan.
Dapat dibayangkan gambaran interaksi protein-protein yang begitu rumit mampu disederhanakan melalui bantuan AI yang kemudian dipublikasikan sehingga bisa diakses oleh orang banyak. Barulah pada tahapan ini dapat dirasakan, bagaimana sains tingkat tinggi bersentuhan dengan masyarakat umum.
Di sinilah semua orang dapat mencicipi bagaimana cita rasa keilmuan yang hanya dapat diakses oleh level pendidikan tertentu juga bisa di akses dan dimengerti. Sejalan dengan hal tersebut, ini sangat berkorelasi positif dengan gagasan bangsa ini, yakni mencerdaskan semua rakyat Indonesia salah satunya melalui penyederhanaan sains kelas kakap.
Bagaimana pola ini bisa dipahami khalayak umum?
Memang pemahaman sepasang bidang keilmuan ini ketat terbatas hanya pada individu yang memiliki ke dalaman ilmu tertentu, serta cukup sulit untuk diperbincangkan di tempat umum.
Menyederhanakan pengertian serta tampilan, tentunya akan membuat masyarakat umum dapat memahaminya.
Sejauh ini memang belum dapat disimpulkan apa kepentingan dari pemahaman bidang ini bagi masyarakat umum secara khusus, namum sangat penting bagi masyarakat Indonesia khususnya untuk menambah khazanah pemahaman sains mereka sehingga tidak mudah ditipu oleh produsen berbasis sains dengan menonjolkan kemewahan bagaimana produk yang mereka tawarkan diciptakan seolah olah menggunakan pemahaman sains tingkat tinggi.
Disinilah titik kritisnya, menyederhanakan informasi yang rumit dapat mencerdaskan masyarakat secara tidak langsung. Penyederhanaan data hingga visualisasi informasi ringan namun tetap lugas sangat membantu. Itulah peran balai riset hingga perguruan tinggi, sehingga kebaruan ilmu dapat dikonsumsi oleh semua warga Indonesia.
Tegasnya perguruan tinggi dan balai riset wajib menjadi jembatan sains-publik. Pernyataan ini sejalan dengan wujud konkret dari amanat konstitusi kita untuk mencerdaskan kehidupan bangsa.
Referensi sains yang kuat akan membentuk masyarakat yang jauh lebih kritis, tidak mudah terjebak disinformasi, serta mampu menilai secara rasional berbagai produk dan kebijakan berbasis teknologi.
Memang benar, kebahagiaan seorang peneliti mencapai puncaknya ketika karya dan risetnya memberi dampak nyata serta dapat dirasakan manfaatnya oleh masyarakat luas.
(***)
