Penyakit kanker merupakan penyakit yang terkadang sulit terdeteksi, terutama bila komorbid dengan beberapa penyakit degeneratif lainnya. Beberapa teknologi mampu mengidentifikasi penyakit yang kemungkinan komorbid dengan kanker, khususnya kanker paru-paru. Teknologi ini merupakan pengembangan di bidang bioinformatika yakni melalui analisis jejaring.<\/p>\n\n\n\n
Dr Wisnu Ananta Kusuma, Dosen IPB University dari Departemen Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) menjelaskan riset bersama tim peneliti Pusat Studi Biofarmaka Tropika, Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) terkait hal ini dalam Weekly Seminar Indonesian Association for Pattern Recognition (INAPR) \u201cA network Analysis to Identify Lung Cancer Comorbid Diseases\u201d, (05\/08). Riset ini juga sudah dipublikasi sebagai jurnal ilmiah Internasional Applied Network Science tahun 2022 ini.<\/p>\n\n\n\n
Menurutnya, studi ini dilakukan untuk memanfaatkan terobosan saintifik dan komputasi tingkat tinggi yang dapat memacu eksplorasi data, terlebih lagi data terkait penyakit kanker. Penyakit merupakan suatu masalah yang dapat diselesaikan sebagai suatu jejaring yang saling berhubungan. Jejaring penyakit ini dapat menggali sifat komorbiditasnya dengan suatu penyakit lain.<\/p>\n\n\n\n
\u201cHal ini dapat dimodelkan dan direpresentasikan dengan hubungan antar penyakitnya melalui analisis ini,\u201d terangnya. Ia menjelaskan, analisis jejaring ini dapat menemukan protein yang memiliki peran penting terkait penyakit. Riset lebih lanjut juga dapat menemukan pengobatan presisi dengan tanaman herbal. \u201cUntuk mencapai hal ini tidak hanya mempertimbangkan fungsi senyawa protein namun informasi genomik lainnya,\u201d lanjutnya.<\/p>\n\n\n\n
Menurutnya, kanker ditandai dengan pertumbuhan sel yang tidak terkendali bahkan mampu menyebabkan kematian. Dilihat dari komorbiditasnya, yang paling mempengaruhi tingkat keparahan kanker paru-paru salah satunya adalah hipertensi. \u201cAkibat penyakit komorbid ini, pengelolaan klinisnya dan pengobatannya akan semakin kompleks. Sehingga tentu saja berdampak pada peningkatan biaya (pengobatan),\u201d kata Dr Wisnu.<\/p>\n\n\n\n
Analisis jejaring ini, katanya, digunakan untuk mendeteksi komunitas yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi komorbiditas suatu penyakit. Kemudahan analisis ini adalah tidak membutuhkan data primer untuk menganalisis jejaringnya, cukup dengan data sekunder yang terpublikasi di jurnal ilmiah. Yakni dilakukan dengan akuisisi data daftar penyakit melalui text mining naskah di PubMed.<\/p>\n\n\n\n
Network penyakit, yang digunakan dikembangkan berdasarkan kesamaan ontology penyakit, dapat digunakan untuk deteksi komorbiditas dengan algoritma deteksi komunitas. Algoritma yang relevan dalam pengelompokkan komorbiditas kanker paru ini adalah Label propagation, Spinglass, Chinese Whispering, Louvain, dan RB Plots.<\/p>\n\n\n\n
Hasil analisis ini menemukan bahwa terdapat empat jenis penyakit komorbiditas yang signifikan dengan kanker paru-paru, yakni penyakit vascular, penyakit sistem imun, penyakit tulang dan penyakit pankreas. Kedekatan dengan kanker paru ini dianalisis dengan ontologi penyakit.<\/p>\n\n\n\n
\u201cSebenarnya kita punya peluang dimana membuat suatu pendekatan tidak perlu menggunakan data riil atau data primer pasien namun data sekunder yang sudah tertulis dalam jurnal ilmiah. Walau algoritmanya harus dielaborasi lagi,\u201d tutupnya. (MW\/Zul)<\/p>\n\n\n\n
Narasumber : Dr Wisnu Ananta Kusuma, ipb.ac.id<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Penyakit kanker merupakan penyakit yang terkadang sulit terdeteksi, terutama bila komorbid dengan beberapa penyakit degeneratif lainnya. Beberapa teknologi mampu mengidentifikasi penyakit yang kemungkinan komorbid dengan kanker, khususnya kanker paru-paru. Teknologi ini merupakan pengembangan di bidang bioinformatika yakni melalui analisis jejaring. Dr Wisnu Ananta Kusuma, Dosen IPB University dari Departemen Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) menjelaskan riset bersama tim peneliti Pusat Studi Biofarmaka Tropika, Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) terkait hal ini dalam Weekly Seminar Indonesian Association for Pattern Recognition (INAPR) \u201cA network Analysis to Identify Lung Cancer Comorbid Diseases\u201d, (05\/08). Riset ini juga sudah dipublikasi sebagai jurnal ilmiah Internasional Applied Network Science tahun 2022 ini. Menurutnya, studi ini dilakukan untuk memanfaatkan terobosan saintifik dan komputasi tingkat tinggi yang dapat memacu eksplorasi data, terlebih lagi data terkait penyakit kanker. Penyakit merupakan suatu masalah yang dapat diselesaikan sebagai suatu jejaring yang saling berhubungan. Jejaring penyakit ini dapat menggali sifat komorbiditasnya dengan suatu penyakit lain. \u201cHal ini dapat dimodelkan dan direpresentasikan dengan hubungan antar penyakitnya melalui analisis ini,\u201d terangnya. Ia menjelaskan, analisis jejaring ini dapat menemukan protein yang memiliki peran penting terkait penyakit. Riset lebih lanjut juga dapat menemukan pengobatan presisi dengan tanaman herbal. \u201cUntuk mencapai hal ini tidak hanya mempertimbangkan fungsi senyawa protein namun informasi genomik lainnya,\u201d lanjutnya. Menurutnya, kanker ditandai dengan pertumbuhan sel yang tidak terkendali bahkan mampu menyebabkan kematian. Dilihat dari komorbiditasnya, yang paling mempengaruhi tingkat keparahan kanker paru-paru salah satunya adalah hipertensi. \u201cAkibat penyakit komorbid ini, pengelolaan klinisnya dan pengobatannya akan semakin kompleks. Sehingga tentu saja berdampak pada peningkatan biaya (pengobatan),\u201d kata Dr Wisnu. Analisis jejaring ini, katanya, digunakan untuk mendeteksi komunitas yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi komorbiditas suatu penyakit. Kemudahan analisis ini adalah tidak membutuhkan data primer untuk menganalisis jejaringnya, cukup dengan data sekunder yang terpublikasi di jurnal ilmiah. Yakni dilakukan dengan akuisisi data daftar penyakit melalui text mining naskah di PubMed. Network penyakit, yang digunakan dikembangkan berdasarkan kesamaan ontology penyakit, dapat digunakan untuk deteksi komorbiditas dengan algoritma deteksi komunitas. Algoritma yang relevan dalam pengelompokkan komorbiditas kanker paru ini adalah Label propagation, Spinglass, Chinese Whispering, Louvain, dan RB Plots. Hasil analisis ini menemukan bahwa terdapat empat jenis penyakit komorbiditas yang signifikan dengan kanker paru-paru, yakni penyakit vascular, penyakit sistem imun, penyakit tulang dan penyakit pankreas. Kedekatan dengan kanker paru ini dianalisis dengan ontologi penyakit. \u201cSebenarnya kita punya peluang dimana membuat suatu pendekatan tidak perlu menggunakan data riil atau data primer pasien namun data sekunder yang sudah tertulis dalam jurnal ilmiah. Walau algoritmanya harus dielaborasi lagi,\u201d tutupnya. (MW\/Zul) Narasumber : Dr Wisnu Ananta Kusuma, ipb.ac.id<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4140,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[],"class_list":["post-4139","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-berita-utama"],"yoast_head":"\n