Para ilmuwan terus berhadapan dengan kenyataan bahwa virus berevolusi lebih cepat daripada kemampuan manusia untuk memprediksi perubahannya. Setiap mutasi baru dapat mengubah cara virus menular, seberapa berbahaya penyakitnya, atau seberapa efektif vaksin dalam melawannya. Kondisi ini membuat dunia membutuhkan metode yang lebih cepat, lebih akurat, dan lebih murah untuk memahami ke arah mana virus akan berkembang. Sebuah penelitian terbaru dari Nature Machine Intelligence memperkenalkan terobosan yang berpotensi mengubah cara dunia menghadapi ancaman penyakit. Para peneliti memperkenalkan sebuah kerangka kecerdasan buatan bernama Evolution Driven Virus Variation Driver Prediction atau E2VD.
Kerangka ini berfungsi seperti kompas biologis yang mampu membaca arah evolusi virus dalam kurun waktu tertentu. Selama ini, para ilmuwan mengandalkan eksperimen laboratorium yang memakan waktu lama dan biaya besar untuk memahami perubahan genetik virus. E2VD hadir sebagai solusi digital yang menjanjikan analisis lebih cepat dan menyeluruh hanya dari data komputasi.
Baca juga artikel tentang: Cahaya dan Kimia: Sinergi Baru dalam Perawatan Kanker Payudara
Penelitian ini bermula dari kebutuhan besar yang muncul setelah dunia menghadapi pandemi. Frekuensi munculnya penyakit baru yang disebabkan oleh virus terus meningkat dan pola mutasinya semakin sulit diprediksi. Para ilmuwan sebelumnya sudah menggunakan berbagai metode komputasi untuk menganalisis virus. Namun setiap metode memiliki batasan, misalnya hanya mampu membaca satu jenis data atau tidak bisa memprediksi mutasi langka. E2VD mencoba menggabungkan seluruh pendekatan ini menjadi satu kerangka terpadu yang lebih universal.
Para peneliti membangun E2VD dengan cara meniru prinsip dasar evolusi virus. Dalam dunia biologis, virus bertahan hidup dengan memodifikasi materi genetiknya. Tidak semua mutasi menguntungkan. Banyak di antaranya justru merugikan virus sehingga mutasi tersebut segera hilang. Hanya mutasi yang membantu virus bertahan yang akan terus berkembang. Prinsip dasar inilah yang menjadi fondasi bagi model E2VD. Alih alih sekadar membaca data genom, sistem ini mempelajari pola evolusi virus, kemudian memprediksi jenis mutasi apa yang paling mungkin muncul serta mana yang paling berbahaya.
Salah satu keunggulan utama E2VD terletak pada kemampuannya mengidentifikasi mutasi langka yang jarang terjadi tetapi sangat penting. Mutasi jenis ini sering menjadi akar munculnya varian virus yang lebih menular atau lebih resisten terhadap obat. Metode komputasi lama biasanya kesulitan mengenali pola mutasi semacam ini. E2VD melakukannya dengan menggabungkan algoritma pembelajaran mendalam dengan informasi mengenai karakteristik evolusi virus. Cara kerja ini membuat E2VD bisa menebak perubahan yang sebelumnya sangat sulit diprediksi.
Penelitian ini menguji E2VD pada berbagai jenis virus, termasuk beragam garis keturunan virus SARS CoV dua. Hasilnya menunjukkan bahwa E2VD mampu mengungguli berbagai metode komputasi modern yang selama ini dianggap sebagai standar terbaik dalam memprediksi mutasi virus. Bahkan dalam beberapa kasus, akurasi E2VD jauh melampaui metode lama. Model ini bukan hanya membaca perubahan genetik, tetapi juga memahami alasan biologis di balik perubahan tersebut.
Kemampuan ini memberikan manfaat besar bagi para ilmuwan dan lembaga kesehatan. Dengan memanfaatkan prediksi E2VD, para ahli dapat mengidentifikasi titik genetik mana yang berpotensi menjadi sumber mutasi berisiko tinggi. Informasi ini sangat penting bagi pengembangan vaksin serta obat antivirus. Jika para ilmuwan tahu mutasi apa yang kemungkinan besar akan muncul, mereka dapat mendesain vaksin yang lebih tahan terhadap perubahan. Langkah ini juga membantu negara negara melakukan persiapan dini terhadap pandemi masa depan.
Penelitian ini juga menunjukkan bahwa E2VD mampu membaca kecenderungan evolusi virus dalam jangka panjang. Model ini tidak hanya menebak satu atau dua mutasi, tetapi memprediksi arah perubahan yang mungkin terjadi pada seluruh struktur genom virus. Kemampuan ini memberikan gambaran luas tentang bagaimana virus dapat beradaptasi terhadap tekanan lingkungan, misalnya kekebalan tubuh manusia atau penyebaran vaksin.
Selain itu, keunggulan penting lainnya terletak pada sifat E2VD yang tidak membutuhkan struktur data khusus. Banyak metode lama memerlukan data yang sangat spesifik sehingga sulit diterapkan pada virus baru. E2VD dapat bekerja dengan data genom umum yang tersedia secara luas. Sifat ini menjadikannya alat yang fleksibel dan mudah diterapkan pada berbagai jenis virus, baik yang sudah dikenal maupun yang baru muncul.
Penelitian ini juga menunjukkan bahwa E2VD dapat mengurangi ketergantungan pada eksperimen laboratorium yang mahal dan memakan waktu. Walaupun eksperimen laboratorium tetap penting, penggunaan model prediksi ini membantu mempercepat proses identifikasi mutasi berbahaya sehingga respons kesehatan masyarakat dapat disiapkan lebih cepat. Dalam situasi darurat, kecepatan menjadi faktor penentu dalam menyelamatkan banyak nyawa.
Di sisi lain, penelitian ini tetap mengakui bahwa E2VD bukan pengganti mutlak penelitian biologis. Model ini bekerja berdasarkan data yang ada. Semakin lengkap data genom yang tersedia, semakin akurat prediksinya. Oleh karena itu, kerja sama internasional dalam pengumpulan dan pembaruan data virus menjadi kunci keberhasilan model ini. Dunia membutuhkan sistem pertukaran data genom yang cepat dan terbuka agar E2VD dan alat serupa dapat bekerja secara optimal.
Terlepas dari tantangan tersebut, penelitian ini memberikan harapan baru bagi upaya global dalam menghadapi ancaman penyakit menular. E2VD menunjukkan bahwa analisis evolusi dapat dilakukan secara cepat dan akurat menggunakan kecerdasan buatan. Teknologi ini membuka jalan menuju masa depan di mana prediksi virus tidak lagi dilakukan secara reaktif, tetapi proaktif.
Para ilmuwan yang mengembangkan E2VD meyakini bahwa model ini akan membantu dunia lebih siap menghadapi wabah berikutnya. Ketika sebuah virus baru muncul, para peneliti dapat langsung menjalankan model ini untuk melihat mutasi apa yang mungkin terjadi. Informasi tersebut memungkinkan para pembuat kebijakan menyiapkan strategi pengendalian sejak awal.
Penelitian ini tidak hanya memberi manfaat bagi dunia kesehatan. Dalam jangka panjang, kerangka seperti E2VD dapat diterapkan untuk memprediksi evolusi patogen lain, bahkan organisme biologis yang lebih kompleks. Dunia berada di titik awal era baru di mana kecerdasan buatan bekerja berdampingan dengan biologi molekuler untuk melindungi umat manusia.
Baca juga artikel tentang: Tes Darah Biru: Revolusi Deteksi Kanker Pankreas dan Paru dengan PAC-MANN
REFERENSI:
Nie, Zhiwei dkk. 2025. A unified evolution-driven deep learning framework for virus variation driver prediction. Nature Machine Intelligence 7 (1), 131-144.
