Mulik5080125’s Weblog











Website: http://www.majalah-farmacia.com
Menguak Kandidat Gen Suatu Penyakit
RACIKAN KHUSUS – Vol.7 No.5, Desember 2007 oleh andra

Banyak orang bilang genetik adalah ilmu yang sophisticated dan ngejelimet . Terlebih lagi hal-hal yang dipelajari dalam lingkup genetik bersifat abstrak, tidak kasat mata. Tapi jangan dulu buru-buru melewatkan halaman-halaman berikut ini. Mungkin contoh kasus di bawah ini bisa menggelitik rasa penasaran kita untuk mengenal sedikit tentang ilmu genetik. Kasus di bawah ini disajikan oleh Ben Oostra dan Andre Uitterlinden MD dari Genetic Laboratory, Department of Internal Medicine, Erasmus MC

Ilustrasi Kasus
Clinicians from the Sick People Hospital noticed several families in which there were patients suffering from anemia, a very common disease that leads to iron depletion in many tissues of the body. Figure 1 is the example of one of the families. After looking at the figure 1, please determine the most likely segregation pattern on the trait and motivate your choice.
Figure 1. Family 1
The doctors at the hospital were anxious to learn more about the disease in order to determine the recurrence risks and to detect non-penetrant carriers within the families. They approached the virtually famous Institute of Human Genetics at the University in your city and requested assistance in defining the genetic cause of the trait.
You, Dr. Watson, are a student in genetics and are applying for a research position. The director of the Institute, Prof. G. Mendel is impressed by your CV and offers you a fellowship and small space in his laboratory to carry out this important investigation. You will have the help of Mrs. Crick, a laboratory technician, as well.
Within the Institute there are extensive facilities for genome analysis, including large-scale automated DNA sequencing and genotyping, an excellent bioinformatics section, cell biology and biochemistry and transgenic animal facilities. Prof. Mendel wants you to carry out an analysis to isolate and characterize the responsible gene for this disease.
Once you have settled in the lab, the clinicians from the Sick People Hospital send you blood samples of members of two different families (Figure 1 and 2). You isolate DNA from these samples, give them a unique DNA number and store this number together with all clinical data in a database. The starting point for the search of the gene responsible will be 48 DNA samples available from all the living members, including some patients. A clinical geneticist was asked to truct the pedigrees and the individual family members are denoted in the pedigrees.
Figure 2. Family 2
Your lab is well equipped to map disease genes. A few years ago your colleagues constructed a set of 400 highly polymorphic markers covering all 22 autosomes. In the lab there is also a pipetting robot and an ABI3700 DNA sequence analyzer to separate individual genotypes.
Although this equipment makes life (relatively) easy the key to success is that you and Mrs. Crick are exceptionally skilled. So, the next big questions are which genes can be considered as likely candidate genes and why.
Kasus di atas adalah salah satu contoh sederhana dari peranan ilmu genetik epidemiologi. Pada penerapannya, ilmu genetik epidemiologi tidak berdiri sendiri melainkan dibantu juga dengan ilmu bioinformatics.
I. Genetik Epidemiologi
Pada kursus musim panas ini, ilmu genetik epidemiologi dipaparkan dengan jelas oleh Prof. Cornelia van Duijn PhD, K epala Departemen Genetik Epidemiologi, Erasmus MC. Menurut Khoury (1993), genetik epidemiologi adalah ilmu yang mempelajari variasi genetik dan interaksinya dengan faktor lingkungan sehingga memanifestasikan suatu penyakit.
Struktur Gen
Gen adalah susunan DNA yang mengkode protein. Gen terbentuk dari ekson, intron, dan promotor. Ekson adalah DNA yang diterjemahkan (translasi) menjadi protein. Sebaliknya, intron tidak diterjemahkan. Promotor berfungsi seperti saklar on/off yang menentukan kapan gen akan diekspresikan. DNA tersusun dari 3 komponen utama yaitu gula, fosfat, dan basa. Ada 4 basa yang dikenal yaitu adenine (A), guanine (G), cytosine (C), dan thymine (T). A berpasangan dengan T, sedangkan G dengan C.
Lingkup Penyakit Genetik
Penyakit dalam lingkup genetik diklasifikasikan menjadi 4 yaitu kromosomal, single-gene, multifaktorial, dan mitokondrial. Sindrom Down adalah contoh kelainan kromosomal. Kromosom yang terlibat adalah kromosom 21 yang jumlahnya sebanyak tiga (trisomi). Sekitar 50% janin sindrom Down akan mengalami aborsi spontan.
Kelainan single-gene atau monogenetic disorders adalah terjadinya mutasi pada satu gen saja namun sudah menimbulkan penyakit. Contohnya adalah cystic fibrosis dan Huntington disease. Kelainan ini lebih jarang ditemui.
Di sisi lain, kelainan multifaktorial atau kompleks adalah contoh kelainan yang paling sering dijumpai di populasi. Dikatakan multifaktorial karena tidak hanya melibatkan beberapa gen tetapi juga lingkungan, dan bagaimana interaksi antara gen dan lingkungan tersebut. Seringkali peranan gen yang terlibat hanya kecil dampaknya terhadap manifestasi suatu penyakit tetapi ketika ada interaksi dengan lingkungan, manifestasi itu berdampak besar. Kelainan multifaktorial dapat dilihat dari kasus kardiovaskular, diabetes, asma, obesitas, demensia, osteoporosis, dan lain-lain.
Terakhir, kelainan mitokondria terjadi karena ada mutasi pada kromosom sitoplasma mitokondria. Uniknya, kelainan mitokondria hanya diturunkan secara maternal karena saat pembuahan mitokondria sperma tidak ikut melebur ke dalam ovum. Contoh kasusnya adalah Leber Hereditary Optic Neuropathy (LHON). Akhir-akhir ini muncul pula isu adanya keterlibatan mutasi mitokondria pada penyakit Parkinson, namun kebenarannya masih terus digali.
Pola Pewarisan (Inheritence/Segregation)
Dikenal 4 pola pewarisan penyakit genetik yaitu autosom dominan, autosom resesif, X-linked dominan, X-linked resesif, mitokondrial, dan imprinting. Ciri-ciri pola pewarisan tersebut dapat dilihat pada Figure 3-9.
Mutasi
Berbicara tentang penyakit genetik tentu tidak lepas dari mutasi. Mutasi dapat terjadi secara spontan atau terinduksi, misalnya oleh radiasi atau zat mutagenik. Adanya mutasi itulah yang menyebabkan variasi sekuens DNA – dikenal dengan istilah alel. Tiga yang disebut pertama adalah variasi homozigous, sedangkan sisanya heterozygous. Mutasi tidak selalu menyebabkan perubahan ekspresi asam amino atau penyakit. Silent mutation, misalnya. Perubahan susunan basa CGA menjadi CGG tidak mempengaruhi asam amino yang diekspresikan karena keduanya menerjemahkan asam amino yang sama yaitu arginin.
Di sisi lain, dikenal juga istilah polimorfisme. Polimorfisme adalah terjadinya 2 atau lebih variasi alel/sekuens DNA dalam satu lokus (lokasi gen). Frekuensi variasi sekuens itu harus signifikan dalam suatu populasi yaitu >1%. Adapun pada mutasi, frekuensinya <1%.
Contoh variasi alel dapat dilihat pada gen yang memproduksi apolipoprotein E (APOE). APOE berperan dalam metabolisme lemak. Diketahui ada 3 variasi alel APOE, yaitu APOE2, APOE3, dan APOE4. Hasil ’persilangan’ antara variasi alel itu akan membentuk 6 variasi genotip, yaitu APOE22, APOE33, APOE44, APOE23, APOE24, APOE34.
Polimorfisme menjadi isu yang menarik saat ini. Setelah Human Genome Project selesai, muncul pertanyaan sederhana: is every human genome alike? Pertanyaan itu berusaha dijawab dengan melakukan re-sequence genom pada 20-100 subjek dari ras-ras yang berbeda (Kaukasia, Asia, dan Afrika). Hasilnya, 1 dari 300 pasangan basa mengalami polimorfik pada satu populasi; 1 dari 1200 pasangan basa berbeda antara 2 subjek; dan data tanggal 11 Agustus 2006 menunjukkan sebanyak 12.702.061 single nucleotide polymorphisms (SNPs) telah teridentifikasi.
II. Bioinformatics
Teknologi komputer terus berkembang dari hari ke hari. Dunia digital memudahkan manusia melakukan segala aktivitas. Lihat saja fenomena yang terjadi di kota besar. Kemana-mana orang sibuk berkomunikasi dengan HP, mengejar deadline dengan notebook atau PDA, mendengar musik berjam-jam dengan iPod, dan masih banyak lagi. Bisa dibilang, gaya hidup digital telah merambah setiap aspek kehidupan manusia. Tak terkecuali, dalam bidang genetik.
Genome Browsers
Dari serangkaian acara di minggu ke-2, terdapat sesi kuliah khusus mengenai bioinformatics. Cabang ilmu ini mungkin relatif baru terdengar bagi segelintir orang daripada ilmu teknik informasi (information technology/computer science). Pada dasarnya, kedua ilmu itu tidak jauh berbeda. Hanya saja, bioinformatics lebih cenderung digunakan pada penelitian kedokteran.
Bioinformatics adalah ilmu yang menyediakan program atau teknologi komputer untuk memudahkan para peneliti dalam mengumpulkan dan menginterpretasi data. Ilmu ini mulai berkembang sejak Human Genome Project selesai pada tahun 2003. Proyek itu berhasil menguak sekitar 30.000 gen dan 3×109 pasangan basa dalam diri manusia. Referensi data genom yang banyak itu perlu disusun dengan apik agar para peneliti lebih mudah menggunakannya di kemudian hari.
Maka dari itu, dikembangkanlah genome browsers. Tiga besar genome browsers yang sering digunakan adalah National Center for Biotechnology Information (NCBI – http://www.ncbi.nlm.nih.gov/), EMBL-EBI-Sanger Istitute (Ensembl – http://www.ensembl.org), dan University of Carolina Santa Cruz (UCSC – http://genome.ucsc.edu/). Ketiga genome browsers itu tidak hanya menyediakan data genom manusia tetapi juga hewan. Selain itu, tersedia pula Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM – http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=OMIM) yang menyediakan informasi gen dan penyakit serta sejarah publikasi atau referensi dari penelitian-penelitian sebelumnya.
I-Space
Penerapan ilmu bioinformatics tidak hanya pada program genome browsers tetapi merambah sampai pengembangan laboratorium. Erasmus MC boleh berbangga karena menjadi universitas kedokteran pertama di Belanda yang mempunyai fasilitas laboratorium bioinformatics itu. Laboratorium itu dinamakan I-space. Kami pun diberi kesempatan untuk merasakan sensasi laboratorium tersebut karena sangat jauh berbeda dengan laboratorium yang kita kenal sehari-hari.
Hari itu adalah hari kamis (23/8). Siang itu kami diminta untuk berkumpul di Departemen Bioinformatika yang terletak di lantai 15. Setelah selesai mendengar penjelasan singkat, kami dibagi dalam beberapa kelompok dengan masing-masing terdiri dari 5 orang. Beruntung saya berada di kelompok yang pertama.
Laboratorium itu sangat tertutup layaknya lemari besi yang tidak dapat ditilik dari luar. Ketika pintu dibuka, kami sekelompok terkejut. Semua ruangannya berdinding hitam. Tidak tampak peralatan canggih disana. Kami lalu diminta melepaskan sepatu dan memakai sandal khusus. Supaya tampak lebih oke, masing-masing dari kami pun diberikan sebuah kacamata hitam. Sekilas kacamata itu tampak biasa. Katanya, itu kacamata 3 dimensi. Benar saja, ketika lampu utama dimatikan dan proyektor dihidupkan, kami pun melihat gambar 3 dimensi yang terproyeksikan di dinding depan. Dinding kiri terlihat seperti tampilan Start Menu komputer. Adapun dinding kanan berupa toolbar yang mengatur warna, terang/gelap, dan ketajaman dari gambar serta memilih gambar apa yang hendak ditampilkan. Semua gambaran visual itu hanya berasal dari proyektor, layaknya menonton bioskop. Dengan bermodalkan sebuah remote controller di tangan, instruktur kami asyik menampilkan beberapa gambar 3 dimensi. Serunya, gambar tersebut bisa dimanipulasi sesuka hati. Bahkan, kami bisa melihat sampai detail organ-organ itu. Pernah melihat film Mission Impossible atau Matrix? Begitulah sensasi yang kami dapatkan.
Saat itu salah satu contoh gambar yang disajikan adalah kasus tumor paru. Dengan gambaran 3 dimensi, lesi tumor paru itu dapat dilihat lebih jelas dan detail. Bila dirasakan organ sekitar paru seperti tulang rusuk mengganggu penglihatan, tulang rusuk itu dapat dihapus.
Laboratorium I-space sangat membantu para klinis dan peneliti. Khususnya kalangan peneliti genetik, I-space memudahkan para peneliti mengeksplorasi lebih dalam struktur genom dan protein dalam gambaran 3 dimensi.


Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

et cetera
%d blogger menyukai ini: