Selama beberapa dekade terakhir, para ilmuwan biomedis berlomba untuk memahami hubungan antara gen dan penyakit. Penelitian genetika telah membuka banyak rahasia, tetapi ketika menyangkut kondisi kompleks yang dipengaruhi oleh ribuan gen sekaligus, tantangannya sering kali terasa seperti mencoba merangkai ribuan keping puzzle yang tidak pernah dibuat untuk cocok satu sama lain. Kini, sebuah studi besar yang dipimpin oleh tim peneliti dari Gladstone Institutes bekerja sama dengan Stanford University berhasil mengungkap bagian penting dari teka-teki ini: sebuah metode pemetaan genetik yang mampu “menampilkan peta” bagaimana jaringan gen bekerja sama untuk mempengaruhi suatu penyakit. Penelitian ini tidak hanya membantu menjelaskan apa gen-gen itu, tetapi juga bagaimana mereka berinteraksi dalam sistem biologis yang kompleks — sebuah lompatan besar menuju pemahaman yang lebih dalam tentang dasar genetik penyakit manusia.
Ide bahwa gen tunggal bisa menyebabkan penyakit adalah konsep yang mudah dipahami dan sering kita dengar dalam kondisi seperti fibrosis kistik atau hemofilia. Dalam kasus semacam ini, satu mutasi pada satu gen biasanya memiliki efek yang cukup jelas dan dapat dikaitkan langsung dengan kondisi tertentu. Tetapi bagi banyak penyakit umum seperti anemia, autoimun, atau gangguan metabolik, banyak gen yang terlibat dalam cara yang sangat rumit. Ribuan variasi genetik dapat berkontribusi pada risiko penyakit tertentu, namun hubungan sebab–akibat di antara mereka sering kali kabur dan sulit dijelaskan dengan cara tradisional. Ini adalah masalah besar dalam biologi modern: kita tahu ada hubungan statistik antara gen dan penyakit, tetapi memahami mengapa hubungan itu terjadi tetap menjadi tantangan utama.
Menyusun Kembali Peta Genetik dengan Pendekatan Baru
Untuk memahami bagaimana gen-gen berinteraksi satu sama lain — bukan hanya berdiri sendiri — para peneliti mengembangkan strategi pemetaan genetik baru yang mereka sebut sebagai “bagan jaringan gen”. Pendekatan ini menggabungkan eksperimen di laboratorium dengan data populasi besar untuk mendapatkan gambaran yang jauh lebih komprehensif tentang bagaimana gen saling mempengaruhi dalam menentukan sifat biologis sel yang mendasarinya.
Salah satu penulis utama studi ini, Mineto Ota, menjelaskan bahwa sementara studi asosiasi genom secara luas (genome-wide association studies atau GWAS) telah menjadi alat utama dalam riset genetika, metode tersebut hanya memberikan petunjuk korelasi — titik awal dan titik akhir — tanpa menunjukkan “jalur jalan” di antaranya. Dalam analogi yang sederhana, para ilmuwan sering memiliki peta lokasi mulai dan akhir, tetapi mereka tidak memiliki informasi tentang jalan-jalan yang menghubungkannya. Dengan peta jaringan gen yang baru ini, para peneliti akhirnya dapat melihat jalur interaksi yang nyata antara gen-gen tersebut, sehingga membuka pengetahuan baru tentang bagaimana gen-gen itu bekerja secara kolektif dalam suatu sistem biologis.
Menggabungkan Eksperimen Laboratorium dengan Data Besar
Metode pemetaan baru ini memanfaatkan dua sumber data utama. Pertama adalah data eksperimen dari garis sel leukemia manusia yang digunakan untuk mempelajari sifat sel darah merah. Dalam eksperimen sebelumnya, seorang peneliti dari MIT secara sistematis mematikan satu gen pada satu waktu di garis sel tersebut dan mencatat bagaimana perubahan itu mempengaruhi aktivitas gen lain dalam sel. Data ini memberikan gambaran tentang apa yang terjadi di dalam sel ketika fungsi suatu gen dihilangkan.
Kedua, para peneliti menggabungkan data ini dengan informasi genomik dari UK Biobank, sebuah sumber data genetik besar yang mencakup lebih dari 500.000 individu. Dengan data ini, tim dapat mengidentifikasi individu-individu yang memiliki mutasi genetik yang mengurangi fungsi gen tertentu dan melihat bagaimana perubahan ini mempengaruhi sifat darah mereka di kehidupan nyata. Dengan menggabungkan hasil laboratorium dengan pola genetik populasi besar, mereka akhirnya dapat menyusun peta hubungan gen yang jauh lebih detail daripada sebelumnya.
Melihat Jaringan Gen di Balik Sifat dan Penyakit
Hasil yang muncul dari peta jaringan ini menunjukkan bahwa lanskap genetik di balik sifat sel darah merah jauh lebih rumit daripada yang pernah dibayangkan. Alih-alih ada jalur sederhana atau linier dari gen tunggal menuju hasil akhir, para peneliti menemukan bahwa satu gen dapat mempengaruhi banyak program biologis sekaligus — dan setiap program dapat dipengaruhi oleh banyak gen.
Contoh penting yang ditemukan tim adalah gen SUPT5H, yang terkait dengan beta thalassemia, sebuah gangguan darah yang memengaruhi produksi hemoglobin dan dapat menyebabkan anemia ringan hingga berat. Dengan menggunakan peta jaringan, para ilmuwan menemukan bahwa SUPT5H tidak hanya berperan dalam produksi hemoglobin, tetapi juga mempengaruhi siklus sel dan proses autophagy (proses seluler di mana sel membersihkan komponen internal yang rusak). Dengan kata lain, satu gen memiliki efek ganda dan kompleks yang bekerja melalui beberapa jalur simultan.
Profesor Jonathan Pritchard dari Stanford, yang juga memimpin studi ini, menekankan pentingnya temuan ini: “SUPT5H mengatur semua tiga jalur utama yang mempengaruhi hemoglobin. Ia mengaktifkan sintesis hemoglobin, memperlambat siklus sel, dan memperlambat autophagy — semuanya bersama-sama menciptakan efek sinergis.” Temuan semacam ini menunjukkan bahwa gen tidak bertindak sendiri, tetapi dalam sebuah sistem yang saling bergantung satu sama lain.
Dampak Terhadap Penelitian Penyakit Kompleks
Kemampuan untuk memetakan jaringan genetik ini berpotensi mengubah cara kita memahami dan mengobati penyakit kompleks. Alih-alih sekadar mencari gen yang terkait dengan suatu kondisi, para peneliti sekarang dapat melihat bagaimana jaringan gen-gen itu bekerja bersama untuk menciptakan sifat biologis yang diobservasi dalam populasi.
Misalnya, banyak penyakit autoimun atau gangguan sistem imun lainnya memiliki link genetik yang kuat, tetapi studi sebelumnya sering gagal menjelaskan dengan tepat bagaimana banyak gen itu saling berinteraksi dalam konteks biologis yang nyata. Dengan metode baru ini, para ilmuwan yang bekerja di bidang imunologi dapat memetakan jalur genetik yang lebih rinci di sel-sel T dan komponen lain dari sistem imun — membuka peluang untuk memahami akar genetik dari alergi, gangguan autoimun, dan berbagai kondisi imun mediated lainnya.
Alex Marson, direktur institusi genom imunologi di Gladstone Institutes, menjelaskan bahwa peta jaringan gen ini dapat dikembangkan lebih jauh untuk berbagai sel dan jaringan lain di tubuh manusia. “Dengan alat ini, kita tidak hanya bisa melihat pengaruh gen secara individual, tetapi juga memahami bagaimana fungsi-fungsi gen tertentu membentuk keseluruhan program biologis dalam suatu sel,” ujar Marson.
Potensi Terapi dan Masa Depan Penelitian
Temuan ini bukan hanya soal pemahaman teoritis. Dengan mengidentifikasi gen yang memiliki peran penting dalam jaringan biologis tertentu, para ilmuwan dapat mengembangkan terapi yang lebih tepat sasaran. Jika suatu penyakit disebabkan oleh gangguan dalam jaringan gen tertentu, maka terapi yang benar-benar efektif harus mempertimbangkan interaksi kompleks di jaringan itu — bukan hanya target gen tunggal.
Misalnya, dalam kasus SUPT5H dan beta thalassemia, mengetahui bahwa gen tersebut memengaruhi beberapa program biologis berarti strategi terapi bisa jadi lebih kompleks daripada sekadar meningkatkan aktivitas satu jalur tunggal. Pemahaman tentang jaringan gen yang lengkap dapat membantu peneliti merancang obat atau pendekatan terapi gen yang mempertimbangkan dampak luas dari interaksi gen tersebut.
Menutup Kesenjangan Antara Statistik dan Biologi
Sebelumnya, penelitian genetika sering berfokus pada statistik — menemukan hubungan antara variasi genetik dan penyakit berdasarkan populasi besar — tetapi kurang mampu menyediakan penjelasan biologis yang konkret tentang mengapa hubungan itu ada. Metode pemetaan jaringan yang dikembangkan dalam studi ini memberikan jembatan antara statistik populasi dan biologi molekuler nyata.
Ini berarti bahwa para ilmuwan sekarang lebih mampu menghubungkan titik-titik yang sebelumnya terpisah: dari variasi genetik, ke perubahan aktivitas gen, ke pengaruh terhadap program biologis tertentu, dan akhirnya ke manifestasi klinis yang terlihat dalam tubuh seseorang.
Kesimpulan: Membuka Era Baru Pemahaman Genetika
Studi ini menunjukkan bahwa memahami penyakit kompleks memerlukan pendekatan yang jauh lebih holistik daripada sekadar melihat gen satu per satu. Dengan memetakan jaringan gen yang saling terhubung, para peneliti akhirnya dapat melihat “peta jalan” lengkap dari bagaimana gen-gen bekerja bersama untuk memengaruhi sifat biologis dan penyakit. Pendekatan ini membuka pintu bagi penelitian lanjutan dalam banyak bidang — dari biologi dasar hingga imunologi dan pengembangan obat — dan menandai langkah penting menuju era baru dalam genetika modern. Bukan lagi hanya mengenali gen yang terkait dengan penyakit, tetapi memahami jaringan kompleks yang menentukan bagaimana tubuh bekerja di tingkat molekuler.
Daftar Referensi
Gladstone Institutes. Scientists find the missing links between genes and disease. ScienceDaily, 16 Desember 2025. ScienceDaily
Ota, M., Spence, J. P., Zeng, T., Dann, E., Milind, N., Marson, A., & Pritchard, J. K. Causal modelling of gene effects from regulators to programs to traits, Nature, 2025; DOI:10.1038/s41586-025-09866-3.