Kursus ini memberikan pemahaman komprehensif tentang bagaimana pendekatan network pharmacology digunakan untuk mengungkap mekanisme kerja obat secara sistematis melalui integrasi data multi-omics, analisis jaringan, dan pemodelan biologis. Peserta akan mempelajari cara mengidentifikasi target obat, menilai hubungan antar-protein, serta membangun model jalur molekuler yang relevan untuk riset obat modern.

1. Introduction to Network Pharmacology

Memahami konsep dasar, alur kerja analisis, dan peran network pharmacology dalam drug discovery modern.

2. Multi-Omics Selection from Multi-Database

Strategi pemilihan gen, target, dan biomarker dari berbagai sumber data untuk membangun dataset komprehensif.

3. Protein–Protein Interaction (PPI) and Centrality–Clustering Assessment

Membangun jaringan PPI serta menilai gen kunci menggunakan analisis sentralitas, MCODE, dan metode clustering lain.

4. Functional Enrichment (GO/KEGG)

Menginterpretasikan fungsi biologis dan jalur molekuler utama melalui analisis Gene Ontology dan pathway KEGG.

5. Gene Expression Integration (GEO)

Mengintegrasikan data ekspresi gen dari studi mikroarray/RNA-seq (GEO) untuk memvalidasi target atau jalur yang relevan.

6. Building Drug–Target–Pathway Models

Merangkai seluruh hasil analisis ke dalam model mekanistik yang terpadu untuk menjelaskan bagaimana obat bekerja pada level jaringan dan jalur molekuler.