Inovasi Generative Adversarial Networks dalam Penemuan Obat

Dalam beberapa tahun terakhir, Generative Adversarial Networks (GAN) telah menjadi pusat perhatian dalam penelitian teknologi Artificial Intelligence (AI) terutama di bidang desain dan penemuan obat. GAN merupakan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang terdiri dari dua jaringan utama, yaitu generative network dan discriminative network yang bekerja secara kolaborasi untuk menciptakan data sintetis berkualitas tinggi. Dalam konteks penemuan obat, GAN dapat mendesain desain molekul baru, mereduksi dimensi data biologis, dan mengembangkan protein atau peptida dengan sifat yang diinginkan.
Model Dimensionality Reduction with Adversarial Variational Autoencoder (DR-A) adalah salah satu penerapan GAN yang berfokus pada analisis data RNA sel tunggal. DR-A memadukan variational autoencoder dengan GAN dalam mereduksi dimensi data secara efisien. Data ekspresi gen yang memiliki ribuan dimensi dapat diringkas menjadi hanya dua atau tiga dimensi tanpa kehilangan informasi penting melalui pendekatan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa DR-A lebih unggul dibandingkan metode konvensional seperti Principal Component Analysis (PCA) dalam mengidentifikasi biomarker spesifik sel. Keberhasilan DR-A membuka peluang besar untuk mempercepat penelitian di tahap praklinis pengembangan obat.
Long Short-Term Memory GAN (LSTM-GAN) adalah inovasi yang memanfaatkan kekuatan GAN dalam desain protein dan peptida. Model tersebut mampu menghasilkan urutan peptida baru dengan struktur yang stabil dan fungsi spesifi menggunakan unit memori jangka panjang. Dalam penelitian, LSTM-GAN berhasil menciptakan protein dengan topologi heliks yang dioptimalkan untuk aktivitas biologis tertentu. Pendekatan tersebut tidak hanya mempercepat proses desain protein tetapi juga mengurangi ketergantungan pada eksperimen laboratorium yang memakan waktu.
Sementara itu, Guided Conditional Wasserstein GAN (gcWGAN) memperkenalkan metode untuk menghasilkan protein berdasarkan masukan kondisi tertentu, seperti struktur target atau parameter biokimia dengan memanfaatkan arsitektur Wasserstein GAN yang stabil, sehingga gcWGAN memastikan bahwa protein yang dihasilkan memiliki kualitas tinggi dan memenuhi spesifikasi yang diinginkan. gcWGAN menggunakan pendekatan umpan balik di mana hasil prediksi disesuaikan secara iteratif untuk mencapai hasil yang optimal. Aplikasi gcWGAN telah berhasil menghasilkan protein dengan lipatan spesifik yang memiliki potensi tinggi untuk digunakan dalam terapi medis.
Namun, penerapan GAN dalam penemuan obat tidak lepas dari tantangan. Masalah stabilitas pelatihan dan mode collapse sering kali menjadi hambatan utama. Di samping itu, interpretasi model GAN yang rumit juga menjadi perhatian, mengingat pentingnya transparansi dalam pengembangan terapi baru. Upaya untuk meningkatkan interpretabilitas model ini, seperti menggabungkan teknik visualisasi data, terus dilakukan agar GAN dapat digunakan secara lebih luas dalam penelitian medis.
Pengimpementasian GAN dengan model inovatif seperti DR-A, LSTM-GAN, dan gcWGAN telah menunjukkan potensi luar biasa dalam mendukung penemuan obat. Dengan penelitian lebih lanjut, GAN diharapkan dapat memberikan solusi yang lebih efektif dan efisien untuk menjawab tantangan kesehatan global serta mempercepat pengembangan terapi berbasis data yang lebih canggih.

Sumber:
Lin, E., Lin, C.H. and Lane, H.Y., 2020. Relevant applications of generative adversarial networks in drug design and discovery: molecular de novo design, dimensionality reduction, and de novo peptide and protein design. Molecules, 25(14), p.3250.