Memahami Kedalaman Metabolomik: Memecahkan Kode Metabolisme Seluler

Dipublikasikan oleh Farrel Hanif Fathurahman

29 April 2024, 19.45

Matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI), alat yang digunakan untuk mempelajari protein - Wikipedia

Berasal dari istilah "metabolom", metabolomik adalah penyelidikan menyeluruh terhadap semua aktivitas enzimatik yang terjadi di dalam sel. Banyak zat, termasuk karbohidrat, asam lemak, alkohol, protein, dan berbagai metabolit sekunder, diproduksi oleh proses metabolisme kompleks yang saling terkait. Molekul-molekul ini secara bersama-sama membentuk metabolom, yang mencakup metabolit antara yang penting untuk proses enzim. Namun karena terdapat begitu banyak metabolit—bahkan dalam jalur metabolisme yang sederhana sekalipun—bidang metabolomik menghadapi kendala yang sangat besar.

Awalnya, menggunakan C13-glukosa sebagai substrat, spektroskopi resonansi magnetik nuklir (NMR) menjadi instrumen utama untuk analisis sampel. Namun NMR mempunyai batasan intrinsik, terutama dalam hal sensitivitas dan kapasitas untuk mengidentifikasi beberapa molekul dalam suatu sampel. Oleh karena itu, beberapa pendekatan diciptakan untuk mengatasi kelemahan ini, yang membuat spektrometri massa (MS) lebih dikenal. Protein adalah salah satu bahan kimia yang dapat diidentifikasi oleh MS dan sensitivitasnya meningkat. Dengan menggunakan resolusi massa ultra-tinggi, MS memberikan wawasan tak tertandingi mengenai metabolisme sel dengan mendeteksi massa atom dan membedakan isomer berdasarkan pola fragmentasinya.

Karena data metabolikomik rumit, pemeriksaannya memerlukan metode komputer yang canggih. Metabolit diidentifikasi, diukur, dan dianotasi dengan lebih mudah saat memproses dan menafsirkan data metabolomik, sebagian besar berkat alat bioinformatika. Selain itu, dengan mengintegrasikan data dari platform analitik yang berbeda, teknik ini memungkinkan untuk memperjelas jalur metabolisme, menemukan biomarker, dan menyelidiki jaringan metabolisme dalam sistem biologis. Dengan menggunakan algoritma canggih dan analisis statistik, bioinformatika memberikan wawasan yang sangat berharga mengenai kompleksitas metabolisme sel.

Banyak penelitian yang menggunakan metabolikomik dan membantu memperjelas metabolisme sel, proses penyakit, dan interaksi obat. Dengan pembuatan profil metabolit dalam sampel biologis, para ilmuwan dapat menemukan tanda-tanda metabolik yang terkait dengan keadaan fisiologis atau kelainan patologis tertentu. Biomarker yang mungkin untuk diagnosis penyakit, prognosis, dan pemantauan terapi adalah tanda-tanda ini. Metabolomik juga memungkinkan untuk mempelajari reaksi metabolik terhadap rangsangan nutrisi, farmakologis, dan lingkungan, sehingga memperluas pemahaman kita tentang kontrol dan adaptasi metabolik.

Metabolisme dalam dunia kedokteran memiliki potensi untuk perawatan kesehatan individual dengan memungkinkan rencana perawatan yang disesuaikan tergantung pada profil metabolisme yang unik. Dokter dapat menemukan anomali metabolik yang terkait dengan sejumlah penyakit, termasuk kanker, diabetes, penyakit kardiovaskular, dan masalah neurologis, dengan memeriksa metabolit dalam sampel pasien. Diagnostik berdasarkan metabolisme menyediakan teknik skrining yang cepat dan non-invasif untuk identifikasi penyakit dini dan pelacakan perkembangan penyakit. Selain itu, optimalisasi pengobatan yang dipandu oleh metabolomik meningkatkan hasil pasien dengan mengurangi efek samping dan meningkatkan kemanjuran pengobatan.

Metabolisme mempunyai prospek yang sangat besar, namun ada beberapa masalah yang perlu diatasi. Standarisasi proses pengumpulan, persiapan, dan analisis sampel sangat penting untuk menjamin konsistensi dan komparabilitas temuan dari beberapa penelitian. Selain itu, kombinasi data multi-omik—genomik, transkriptomik, proteomik, dan metabolomik—menimbulkan kesulitan analitis dan komputasi yang memerlukan solusi kreatif. Perkembangan teknologi termasuk algoritma pembelajaran mesin dan spektrometri massa resolusi tinggi memajukan penelitian metabolomik dan memperluas penggunaannya.

Integrasi metabolomik dengan teknologi omics lainnya memiliki potensi untuk penelitian sistem biologis di masa depan. Penjelasan menyeluruh mengenai fungsi seluler dan jalur penyakit akan menjadi lebih mudah dengan strategi menyeluruh ini. Selain itu, komunitas metabolomik akan mendapat manfaat dari kerja sama dan keterulangan yang dipromosikan melalui pembuatan prosedur standar dan proyek berbagi data. Metabolomik akan menjadi semakin penting dalam mempromosikan pemantauan lingkungan, nutrisi individual, dan pengobatan presisi seiring perkembangannya.

Salah satu metode ampuh untuk meneliti metabolisme sel dan menguraikan hubungan rumit antara gen, protein, dan metabolit dalam sistem biologis adalah metabolikomik. Metabolomik dapat sepenuhnya mengubah sejumlah disiplin ilmu dengan menawarkan wawasan tentang jalur metabolisme dan fenotipe. Kapasitas dan pengaruh Metabolomik dalam mengungkap rahasia kehidupan pada tingkat molekuler akan semakin ditingkatkan melalui pengembangan berkelanjutan dalam metode analisis, alat bioinformatika, dan kemitraan multidisiplin.

Sumber:

https://id.wikipedia.org/