Bioinformatika – grana koja povezuje računarstvo i biologiju više nije stvar budućnosti
Cilj bioinformatike je razumijevanje kompleksnih bioloških informacija poput DNA, RNA, proteina i struktura stanica kroz korištenje algoritama i tehnika analize podataka s različitim primjenama u istraživanju genoma, filogenetici, proteomici i razvoju terapija i lijekova.
Bioinformatika je interdisciplinarna grana koja spaja biologiju, informatiku, matematiku i inženjerstvo. Sve više se koristi u znanstvene svrhe jer je tehnologija uvelike uznapredovala i na ovaj način je moguće analizirati i interpretirati biološke podatke. Naime, bioinformatika se razvila pojavom velike količine bioloških podataka, posebice podataka o sekvenciranju genoma koje je nekoć koštalo vrtoglave milijunske cifre, a danas se može obaviti za znatno manju cifru od oko 1000 eura.
Kako dijelimo bioinformatiku?
- Sekvenciranje genoma i genomika: Ova stavka se fokusira na dekodiranje kompletnih genoma, što uključuje određivanje nizova DNA u cijelosti. Također, uključuje identifikaciju gena i njihovih funkcija te proučavanje kako geni funkcioniraju međusobno ili s okolinom. Isto tako, sekvenciranje genoma i genomika pomažu u razumijevanju nasljednih bolesti i evolucijskih procesa.
- Proteomika: Proteomika proučava proteome, a to je skup svih proteina koje proizvodi organizam. U ovaj proces uključene su analize strukture, funkcije i interakcija proteina, što sve zajedno pomaže u razumijevanju kako proteini otječu na naš organizam, odnosno biološke procese ili bolesti.
- Transkriptomika: Transkriptomika analizira RNA molekule u stanici, što pomaže boljem razumijevanju kako se geni izražavaju u različitim uvjetima ili tijekom razvoja određenog tipa bolesti. Također, transkriptomika koristi i sekvenciranje RNA za potrebe proučavanje ekspresijskih profila gena.
- Metabolomika: Ova segment bioinformatike proučava metabolite. Riječ je o malim molekulama koje su produkti ili supstrati metaboličkih reakcija. Naime, ova podjela daje nam uvid u metaboličke odgovore organizma na promjene u okolišu ili u bolestima te koristi tehnike poput NMR spektroskopije i masene spektrometrije (tehnika kojom se analiziraju molekule na temelju njihove mase) za analizu metabolita.
- Strukturna bioinformatika: Strukturna bioinformatika bavi se molekularnom strukturom proteina i nukleinskih kiselina te njihovim interakcijama i funkcijama, odnosno omogućuje razumijevanje mehanizma djelovanja proteina i razvoja lijekova. Prilikom analiza koristi se metodama poput modeliranja molekularne dinamike i X-zraka kristalografije za predviđanje struktura proteina.
- Farmakogenomika i farmakogenetika: Farmakogenomika i farmakogenetika proučavaju na koji način geni pojedinca utječu na njegovu reakciju na lijekove. Ovo je vrlo korisno jer omogućuje svojevrsnu personalizaciju medicine i poboljšanje razvoja učinkovitosti terapije.
Prijavite se na newsletter
Primjena bioinformatike
Bioinformatika se je pokazala iznimno bitnom i korisnom u različitim područjima znanstvenog istraživanja zbog svoje sposobnosti efikasne analize i interpretacije velikih količina bioloških podataka. Njezinu primjenu možemo podijeliti na sljedeći način:
| Medicina i farmacija Bioinformatika igra centralnu ulogu u medicinskim istraživanjima. Od identifikacije genetskih uzroka bolesti pa sve do razvoja novih terapijskih modela. Analiza genetskih i molekularnih podataka ključna je za pronalazak ciljanih molekula za razvoj lijekova i personaliziranu medicinu koja prilagođava liječenje sukladno genetskom profilu pacijenta s minimalnim nuspojavama, a s maksimalnom učinkovitošću. Genomika i evolucijska istraživanja Sekvenciranje i analiza genoma omogućavaju bolje razumijevanje genetske raznolikosti, evolucijskih procesa i zajedničkih predaka različitih vrsta, a bioinformatika je u ovom slučaju alat koji pomaže u razumijevanju kako genetske varijacije utječu na osobine i prilagodbu vrsta. Poljoprivreda i agrikultura U ovom slučaju, bioinformatika pomaže prilikom razvoja genetski modificiranih usjeva otpornih na bolesti i nepovoljne uvjete okoliša. Također, omogućava selekciju i uzgoj biljaka i životinja s boljim prinosima i nutritivnim vrijednostima. Na taj način doprinosi održivoj poljoprivredi i minimalnom utjecaju prirodnih nepogoda na usjeve. Ekologija i bioraznolikosti Bioinformatika je važna za razumijevanje ekosustava i njegove dinamike rada, što je posebno izraženo u kontekstu sveprisutnih klimatskih promjena. Jednostavnija i brža identifikacija i zaštita ugroženih vrsta odlična je za ekosustav, a tu je i analiza utjecaja ljudskog faktora na biodiverzitet i ekosustave. Mikrobiom i zdravlje Bioinformatika nam pruža uvid u složene mikrobiome. Primjerice, to može biti ljudski crijevni mikrobiom te analiza njihovog utjecaja na zdravlje i bolesti. Nadalje, bioinformatika će u ovom slučaju olakšati razumijevanje načina na koji mikrobiom utječe na metaboličke procese i imunološki odgovor te olakšati razvoj novih terapija temeljenih na modulaciji mikrobioma, poput probiotika i prebiotika. Forenzička analiza Bioinformatički alati se koriste za analizu DNK u forenzičke svrhe, a uključuju identifikaciju osoba i analizu tragova na mjestu zločina. Ovo je odlična stavka jer doprinosi bržem i preciznijem rješavanju kriminalističkih slučajeva te rekonstrukciji događaja. |
Bioinformatika kombinira biologiju i računalnu tehnologiju za analizu složenih bioloških informacija poput DNA, RNA i proteina. Glavni cilj bioinformatike je razumijevanje bioloških procesa kroz analizu podataka koristeći algoritme i tehnike analize.
Tehnike i alati koji se koriste u bioinformatici
- Neke od tehnika koje se koriste su algoritmi za poravnavanje sekvenci koji služne za usporedbu genetskih ili proteinskih sekvenci između različitih organizama ili unutar istog organizma. Ova tehnika omogućuje identifikaciju sličnih regija koje mogu ukazivati na funkcionalne, strukturalne ili evolucijske odnose, s primjerima kao što su BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) i ClustalW.
- Baze podataka genoma i proteoma sadrže velike količine genetskih i proteinskih podataka, uključujući sekvence, anotacije i informacije o funkciji, s primjerima kao što su GenBank za genetske sekvence i Protein Data Bank za strukturalne podatke o proteinima, omogućujući istraživačima pristup i dijeljenje informacija te provođenje komparativnih analiza. Nadalje, softver za analizu sekvenci koristi se za različite aspekte analize koje uključuju identifikaciju gena, analizu mutacija i otkrivanje strukturalnih varijacija. To sve omogućuje znanstvenicima i istraživačima da provode složene analize.
- Računalno modeliranje koristi se za simuliranje i modeliranje bioloških procesa i interakcija na molekularnoj razini s mogućnošću predviđanja načina na koji promjene u genima ili proteinima mogu utjecati na biološke procese. Ovo je posebno važna stavka u domeni razvoja lijekova i razumijevanju bolesti.
- Alati za vizualizaciju omogućuju vizualiziranje složenih bioloških podataka kao što su strukture proteina, genetskih mreža ili metaboličkih puteva, dok bioinformatičke platforme i alati za integraciju podataka omogućuju integraciju, analizu i upravljanje velikim skupovima bioloških podataka iz različitih izvora. To pomaže u premošćivanju različitih bioloških područja, kao što su genomika, proteomika i metabolomika s mogućnošću sveobuhvatnije analize.
- Strojno učenje i umjetna inteligencija u bioinformatici koriste se za identifikaciju uzoraka u velikim skupovima podataka, predviđanje funkcija gena i proteina te razvoj novih hipoteza. Neke od tehnika su neuronske mreže, nasumične šume i potporna vektorska mašina (SVM). Korištenje ovih tehnika i alata u bioinformatici važno je za razumijevanje složenih bioloških procesa te u konačnici otkrivanja novih lijekova i razumijevanja temeljnih bioloških procesa.
Izazovi bioinformatike
Bioinformatika se u svom djelovanju susreće s brojnim izazovima koji su produkt prirode složenosti bioloških podataka. Naime, neki od ključnih izazova koji se izdvajaju uključuju segmente upravljanja i analize velikih količina podataka iz različitih studija, integraciju raznolikih podataka iz mnogobrojnih izvora, osiguranje točnosti i valjanosti te modeliranje kompleksnih bioloških sistema.
Sukladno tome, činjenica da je bioinformatika interdisciplinarna grana znanosti, suradnja različnih vrsta stručnjaka može potaknuti pitanja sigurnosti podataka i etičnosti, odnosno tehnološki napredak postavlja zahtjeve za ažuriranjem znanja te obrazovanjem nove generacije bioinformatičara.
Izazova ima još mnogo jer se bioinformatika svakom danom sve brže razvija, a neprestano unaprjeđenje i testiranje novih funkcija, ostavlja prostora pogreškama, ali to je jedini način da se u konačnici dobije ono što treba, a to je maksimalno korisna znanost novog doba koja pomaže u mnogobrojnim aspektima života.
FOTOGRAFIJE: Pinterest, Unsplash, Pexles.
