Judul: Network-Based Feature Selection to Predict Drug Synergy in Cancer Cells
Abstrak: Identifying synergistic drug combinationsin cancer treatmentis challengingdue to the complex molecular circuitry of cancer and the exponentially increasing number of drugs. Therefore, computational approaches forpredicting drug synergy are crucialin guidingexperimental effortstowardfinding rational combination therapies. This research selects the molecular features of cancer cells with a diffusion network-based approach.Additionally, a modelis developed using non-linear regression algorithms,namely Random Forest, Extremely Randomized Tree, and XGBoost, to predict the synergy score of drug combinations against the selected cancer cell features.Thedata used are118 drug combination screening data and 85 cancer cell molecules provided by AstraZeneca-Sanger DREAM Challenge. Thepredictionresults indicate that as the data size increases, the correlation value of the model improves, leading to better prediction accuracy. The influential feature analysis revealed that the three most influential mutation features in the AKT_1 and PIK3C drug combination model wereATP8B3, ERBB2, and RNF8. In the drug combination model BCL2_BCL2L1 and FGFR, the three mostinfluential mutation features wereBACH1, ODF2, and BFAR. In the MAP2K_1 and PIK3C drug combination model, TP53, IL12p40*, and SOX4 werethe most influential features.All of these features have a connection between the mutation features and cell lines, aligning with the therapeutic targets of the three-drug combinations, which were the focus of this study.
Keyword: cancer, drug combination, drug synergy, network diffusion kernel, non-linear regression

Judul: Molecular Interaction Modeling of Drugs and Prediction of  Synergistic Combination of Two Drugs
Abstrak: Kanker masih menjadi penyakit yang serius baik di dunia maupun di Indonesia. Data Global Cancer Observatory pada tahun 2018 menunjukan kasus kanker di Indonesia telah mencapai 348.809 kasus dalam satu tahun. Penyakit kanker dapat disebabkan oleh pertumbuhan sel yang tidak normal sehingga mengakibatkan hilangnya mekanisme kontrol sel. Banyak metode pengobatan konvensional untuk mencegah penyebaran sel kanker seperti operasi, kemoterapi, dan monoterapi yaitu pemberian satu obat pada sel kanker. Walaupun penerapan pengobatan ini menunjukkan hasil yang baik karena dapat menekan pertumbuhan sel kanker, namun terdapat efek samping seperti resistensi obat dan sel kanker dapat berkembang kembali. Banyak penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengungkapkan bahwa permasalahan resistensi obat dapat ditangani dengan melakukan kombinasi obat. Kombinasi obat merupakan penggabungan dari dua atau lebih obat yang bertujuan untuk mengatasi penyakit tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang pipeline komputasional menggunakan metode LASSO untuk memilih fitur sinergi obat yang paling relevan dan menggunakan metode Random Forest untuk membangun sebuah model prediksi kombinasi obat. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari AstraZeneca-Sanger DREAM Challenge, seperti data obat monoterapi sejumlah 70 obat, data kombinasi obat dan data sinergi obat masing-masing sebanyak 2079, dan data mutasi gen 85 sel kanker. Data monoterapi merupakan data yang berisikan informasi fitur molekular obat. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini ialah melakukan pendeskripsian data menggunakan aplikasi PaDel-Descriptor untuk mempermudah dalam mengenali fitur obat yang terkandung didalam data obat monoterapi. Selanjutnya dilakukan seleksi fitur pada data obat monoterapi menggunakan metode LASSO untuk memilih fitur yang paling berpengaruh. Penerapan metode LASSO untuk menyeleksi fitur molekuler obat menghasilkan sebanyak 72 fitur untuk data monoterapi. Fitur ini kemudian dilakukan proses penggabungan data, sehingga menghasilkan dataset yang terdiri dari data kombinasi obat, data sinergi obat dan data mutasi gen. Data ini nantinya digunakan untuk membentuk suatu model prediksi kombinasi obat menggunakan metode Random Forest. Setelah didapatkan hasil model kombinasi obat kemudian dilakukan analisis model menggunakan confusin matrix. Model yang telah dibuat menggunakan metode Random Forest kemudian diuji menggunakan data kombinasi obat baru yang menghasilkan akurasi sebesar 0,63. Model tersebut juga dapat memprediksi sinergi kombinasi obat dengan tiga kategori, yaitu nol jika kombinasi obat netral, satu jika kombinasi obat mengalami peningkatan sinergi, dan minus satu jika kombinasi obat menurun dan bersifat antagonis. Hasil dari penelitian ini juga dapat digunakan untuk menemukan fitur yang relevan pada obat kanker terutama untuk memprediksi sinergi kombinasi obat.
Keyword: cancer, drug combination, feature selection, LASSO, PaDELDescriptor

Judul: Organisasi Produksi Rotan dalarn Masyarakat Pinggiran Hutan Taman Nasional Lore Lindu
Abstrak: Masyarakat pinggiran hutan Taman Nasional Lore Lindu (lNLL) melakukan aktivitas pemungutan rotan sejak awal tahun 1970-an, dan masih terus berlangsung sampai sekarang dengan jumlah produksi rotan yang semakin meningkat. Alasan mengapa penelitian ini dilakukan, seperti terlihat dari pertanyaan penelitian yang diajukan yaitu mengapa produksi rotan terns berlangsung di daerah yang status kawasan berhutannya adalah taman nasionaL Keinginan tahu berikutnya adalah bagaimana pembentukan Organisasi Produksi Rotan (OPR) Gimpu sampai terjadinya cara produksi bam di masyarakat. Kasus produksi rotan di Gimpu adalah spesifik karena merujuk hanya bagian daerah tertentu. Interaksi aktor (Bos, Mandor dan Karyawan), faktor ekonomi dan perijinan, dan peristiwa pemungutan rotan terjadi secara lokalitas. Oleh karenanya pendekatan kualitatif dengan strategi penelitian studi kasus dianggap tepat yang dipilih untuk menjawab pertanyaan penelitian mengapa dan bagaimana, dan mampu melihat dan mengumpulkan bukti-bukti secara sistematis dengan cara ilmiah untuk satu kasus yang spesiflk. Penelitian ini mampu mengidentifikasi bahwa OPR yang bersifat kapitalis tumbuh dan berkembang solid di masyarakat Gimpu. Perotan atau biasa dikenal Karyawan berdiri di dua sisi, dia menjadi buruh dalarn OPR dengan ikatan sistem panjarnya, sekaligus mempertahankan subsistensi dengan sistem pertaniannya. Peran dan keterlibatan dua instansi pemerintah yang berbeda tetapi sarna-sarna mendorong teJjadinya kapitalisasi dan solidnya OPR. Organisasi produksi Taman Nasional yang mengusung isu konservasi terkalahkan dengan kesolidan OPR. Peta keberadaan pemukiman masyarakat yang letak desanya lebih dekat ke kawasan taman nasional, tidak menunjukkan terjadinya interaksi yang lebih kuat. Proses kapitalisasi dalam proses produksi rotan di tingkat lokal membentuk satu cara produksi bam yang bermanifestasi dalam bentuk OPR, yang menunjuk pada terjadinya perubahan-perubahan dalam relasi produksi rotan dengan terbentuknya majikan dan buruh. Kehadiran taman nasional tidak menjadi pembatas signifikan bagi bekerjanya OPR, alih-alih menjadi daya tarik pemanenan rotan di kawasan ini.
Keyword: