Dalam kuliah perdananya yang bertajuk "Metabolism meets Machine Learning: Computational Metabolomics", Profesor Tim Ebbels dari Imperial College London mengupas secara mendalam tentang persimpangan antara metabolisme dan pembelajaran mesin. Topik ini menjadi semakin relevan dalam dunia ilmu biomedis, mengingat semakin besarnya data yang dihasilkan dalam penelitian metabolomik dan tantangan dalam menganalisisnya secara efektif. Kuliah ini bukan hanya menjadi ajang untuk memaparkan pencapaian Profesor Ebbels di bidang ilmu data biomedis, tetapi juga menjadi landasan untuk memahami bagaimana pendekatan komputasional dapat merevolusi penelitian metabolisme.

Metabolomik, sebagai cabang dari biologi sistem, berfokus pada studi komprehensif tentang metabolit dalam sistem biologis. Metabolit adalah molekul kecil yang terlibat dalam proses metabolisme, seperti glukosa, asam amino, dan lipid. Studi metabolomik memberikan wawasan penting tentang bagaimana metabolisme memengaruhi kesehatan, penyakit, dan respons tubuh terhadap pengobatan. Namun, tantangan utama dalam bidang ini adalah kompleksitas data yang dihasilkan dari teknologi analitik, seperti spektroskopi resonansi magnetik nuklir (NMR) dan kromatografi massa (MS).

Dalam kuliahnya, Profesor Ebbels menjelaskan bahwa data metabolomik sering kali bersifat sangat multivariat, tidak terstruktur, dan sangat dipengaruhi oleh variabilitas biologis dan teknis. Tantangan ini membutuhkan metode analitik canggih untuk mengidentifikasi pola tersembunyi dalam data. Di sinilah pembelajaran mesin memainkan peran penting, memberikan alat untuk menangkap hubungan kompleks antara metabolit dan fenomena biologis yang diamati.

Salah satu poin penting yang ditekankan oleh Profesor Ebbels adalah potensi besar pembelajaran mesin dalam menganalisis data metabolomik. Pembelajaran mesin menawarkan pendekatan yang tidak hanya mampu menangani data besar tetapi juga dapat menyaring informasi penting dari data yang sarat dengan kebisingan. Misalnya, algoritme berbasis pembelajaran terawasi (supervised learning) memungkinkan peneliti untuk menghubungkan profil metabolit dengan karakteristik klinis, seperti jenis penyakit atau respon terhadap pengobatan.

Namun, tantangan utama dalam penerapan pembelajaran mesin di metabolomik adalah kebutuhan akan interpretabilitas. Profesor Ebbels menggarisbawahi bahwa dalam ilmu biomedis, hasil analisis data tidak hanya harus akurat tetapi juga harus dapat dijelaskan secara biologis. Untuk itu, ia mengembangkan pendekatan yang menggabungkan metode komputasional dengan pengetahuan biologis mendalam, sehingga memungkinkan hasil yang lebih dapat diterapkan dalam konteks klinis.

Salah satu kontribusi utama dari Profesor Ebbels dalam bidang metabolomik adalah pengembangan metode analitik berbasis NMR untuk data metabolomik. Dalam kuliahnya, ia menjelaskan bagaimana metode ini dapat meningkatkan sensitivitas dan spesifisitas analisis metabolit. Sebagai contoh, teknik spektral alignment yang ia kembangkan membantu meminimalkan variabilitas teknis dalam data NMR, sehingga menghasilkan data yang lebih konsisten dan dapat diandalkan.

Selain itu, Profesor Ebbels juga membahas bagaimana pendekatan statistik yang ia gunakan membantu dalam mengidentifikasi biomarker potensial untuk penyakit tertentu. Ia menyoroti studi yang menggunakan analisis data metabolomik untuk mendeteksi penyakit seperti diabetes, kanker, dan gangguan metabolisme lainnya. Dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin, Profesor Ebbels mampu mengidentifikasi pola metabolit yang terkait dengan penyakit ini, yang pada gilirannya membuka jalan untuk diagnosis dini dan pengembangan terapi yang lebih efektif.

Sebagai bagian dari biologi sistem, metabolomik tidak berdiri sendiri. Data dari bidang lain, seperti genomik, proteomik dan transkriptomik sering kali perlu diintegrasikan untuk memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang sistem biologis. Profesor Ebbels membahas tantangan besar dalam integrasi data omik ini, termasuk perbedaan skala, format data, dan tingkat kebisingan.

Dalam kuliahnya, ia menjelaskan bahwa pembelajaran mesin memiliki potensi besar dalam mengatasi tantangan ini. Dengan menggunakan pendekatan integratif, seperti jaringan Bayesian atau metode deep learning, peneliti dapat menggabungkan berbagai jenis data omik untuk mengungkap hubungan yang sebelumnya tidak terlihat. Sebagai contoh, Profesor Ebbels menunjukkan bagaimana integrasi data genomik dan metabolomik dapat membantu dalam memahami mekanisme penyakit pada tingkat molekuler.

Salah satu aspek yang paling menarik dari kuliah ini adalah potensi penerapan metabolomik berbasis pembelajaran mesin dalam pengaturan klinis. Profesor Ebbels menggambarkan visi masa depan di mana analisis metabolomik dapat digunakan secara rutin untuk diagnosis, pemantauan, dan pengobatan penyakit. Dengan bantuan algoritme pembelajaran mesin, dokter dapat memanfaatkan data metabolit pasien untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan personal.

Namun, Profesor Ebbels juga mengingatkan bahwa adopsi teknologi ini di klinik menghadapi banyak tantangan, termasuk validasi hasil, biaya implementasi, dan pelatihan tenaga medis. Ia menyerukan kolaborasi antara ilmuwan data, ahli biologi, dan profesional medis untuk mengatasi hambatan ini dan mempercepat penerapan klinis metabolomik.

Di akhir kuliahnya, Profesor Ebbels memberikan pandangan tentang masa depan metabolomik dalam era pembelajaran mesin. Ia percaya bahwa kombinasi antara teknologi analitik canggih dan algoritme komputasional akan terus mendorong batasan pengetahuan kita tentang metabolisme. Dengan inovasi yang terus berkembang, metabolomik memiliki potensi untuk menjadi pilar utama dalam ilmu biomedis, memberikan wawasan yang tidak hanya penting untuk penelitian dasar tetapi juga untuk penerapan klinis.

Selain itu, Profesor Ebbels menekankan pentingnya pendidikan dan pelatihan di bidang ini. Ia mengajak generasi muda ilmuwan untuk mengeksplorasi potensi pembelajaran mesin dalam metabolomik, mengingat besarnya kebutuhan akan keahlian multidisiplin di masa depan. Dengan pendekatan yang tepat, ia optimis bahwa bidang ini akan terus berkembang dan memberikan dampak yang signifikan pada kesehatan manusia.

Kuliah perdana Profesor Tim Ebbels memberikan gambaran yang sangat menarik tentang bagaimana metabolisme dan pembelajaran mesin dapat saling melengkapi dalam penelitian biomedis. Dengan menggabungkan teknologi analitik canggih, pendekatan pembelajaran mesin, dan pemahaman mendalam tentang biologi, Profesor Ebbels menunjukkan bagaimana data metabolomik dapat diubah menjadi wawasan yang berdampak besar pada ilmu pengetahuan dan kesehatan. Kuliah ini bukan hanya perayaan pencapaian akademiknya, tetapi juga undangan untuk berpikir lebih jauh tentang potensi besar metabolomik dalam menjawab tantangan biomedis di masa depan.

Sumber: Metabolism meets machine learning: computational metabolomics

Editor:     Rezekinta Syahputra Sembiring