Implementasi Breadth-First Search Paralel untuk Memprediksi Drug-Target Interaction dalam Graf Tanaman-Penyakit

Abstract

Pengembangan obat baru untuk penyakit degeneratif membutuhkan biaya yang besar. Obat yang dikembangkan memiliki resiko yang dapat menimbulkan efek samping sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk menjamin keamanannya. Strategi drug repurposing dapat digunakan untuk meminimalkan biaya, efek samping, dan waktu yang dibutuhkan dalam pengembangan obat. Salah satu pendekatan dari drug repurposing adalah pendekatan berbasis target yang dapat digunakan untuk mencari kemiripan senyawa-protein dan memprediksi drug-target interaction (DTI). Penelitian ini menggunakan algoritme breadth-first search (BFS) untuk menelusuri graf tanaman-penyakit dan memprediksi kemungkinan DTI. BFS diimplementasikan secara sekuensial dan paralel. Implementasi dari algoritme paralel menghasilkan waktu eksekusi sebesar 46.299 detik dengan speed-up sebesar 51.33 kali ketika menggunakan parameter thread size 4.