UPER Kembangkan AI BiCaps-DBP untuk Percepat Riset Obat Kanker dan Autoimun

Kegiatan mahasiswa UPER di Laboratorium Komputer Universitas Pertamina (UPER) Jakarta. (Foto: Dokumentasi UPER)

 

JAKARTA -- Tantangan kesehatan modern kian kompleks seiring meningkatnya kasus penyakit kronis dan degeneratif. Di Indonesia, penyakit autoimun dan kanker menunjukkan tren yang mengkhawatirkan dan menjadi fokus utama riset kesehatan nasional.

Data Kementerian Kesehatan (Kemenkes) RI mencatat, jumlah penderita autoimun di Indonesia telah mencapai sekitar 2,5 juta orang pada 2023. Sementara itu, kanker masih menjadi penyebab kematian tertinggi keempat, dengan lebih dari 400 ribu kasus baru setiap tahun (Kemenkes RI, 2025).

Kondisi tersebut mendorong urgensi pengembangan riset biomedis yang lebih cepat, akurat, dan efisien. Salah satu fokus penting adalah pemahaman terhadap protein pengikat DNA (DNA-binding proteins/DBPs), yaitu protein yang berperan dalam mengatur aktivitas gen, menjaga stabilitas DNA, serta memperbaiki kerusakan genetik. Gangguan pada protein ini dapat memicu berbagai penyakit serius, termasuk kanker dan autoimun.

Namun, tantangan besar muncul karena tubuh manusia memiliki jutaan jenis protein. Identifikasi protein pengikat DNA secara konvensional di laboratorium membutuhkan waktu bertahun-tahun serta biaya yang sangat besar.

Menjawab tantangan tersebut, Dosen Ilmu Komputer Universitas Pertamina (UPER), Dr. Meredita Susanty, M.Sc., melalui kolaborasi riset internasional mengembangkan teknologi kecerdasan buatan (AI) bernama BiCaps-DBP.

“BiCaps-DBP dirancang sebagai teknologi penyaring untuk membantu peneliti mengidentifikasi kandidat protein pengikat DNA yang paling potensial untuk diuji lebih lanjut di laboratorium,” ujar Dr. Meredita dalam siaran persnya, Selasa (26/1/2026).

Dengan mempersempit daftar protein yang benar-benar relevan, teknologi ini mampu menghemat waktu, biaya, dan sumber daya riset, sekaligus mempercepat pengembangan diagnosis dini, terapi presisi, dan produk farmasi yang lebih efektif.

 Kegiatan praktikum di Laboratorium Kimia Universitas Pertamina (UPER) Jakarta. (Foto: Dokumentasi UPER)

Dalam pengembangannya, Dr. Meredita berperan memastikan keandalan analisis komputasi, termasuk visualisasi data dan ketepatan argumen ilmiah. Hasilnya, BiCaps-DBP mampu meningkatkan akurasi prediksi hingga 1,05%–5,79% dibandingkan metode sebelumnya sehingga lebih presisi dalam menyaring protein yang layak diteliti lebih lanjut.

Riset ini telah dipublikasikan di jurnal internasional bereputasi Computers in Biology and Medicine (Elsevier) dan menegaskan pentingnya kolaborasi lintas disiplin antara ilmuwan komputer, ahli biologi, dan pakar medis.

“Meskipun tidak menggantikan peran laboratorium, model komputasi seperti BiCaps-DBP memiliki potensi besar dalam pengembangan biofarmasi dan percepatan penemuan terapi di masa depan,” tambah Dr. Meredita.

Rektor Universitas Pertamina, Prof. Dr. Ir. Wawan Gunawan A. Kadir, M.S., IPU., menegaskan bahwa inovasi ini menunjukkan kontribusi nyata riset Ilmu Komputer UPER dalam menjawab persoalan kesehatan global.

“Pembelajaran di Program Studi Ilmu Komputer kami arahkan agar tidak berhenti pada aspek teknis, tetapi menghasilkan inovasi yang berdampak langsung bagi masyarakat. Pemanfaatan AI dalam riset kesehatan menjadi bagian dari kontribusi perguruan tinggi terhadap pencapaian SDGs 3: Good Health and Well-being,” ujar Prof. Wawan.

Universitas Pertamina juga mengajak generasi muda yang tertarik pada pengembangan AI dan teknologi komputasi untuk bergabung melalui Program Studi Ilmu Komputer. Informasi pendaftaran dapat diakses melalui pmb.universitaspertamina.ac.id.

(***)

Berbagi :