Watershed Bio, startup berbasis cloud (komputasi awan) yang didirikan alumni MIT Jonathan Wang, menghadirkan solusi revolusioner bagi peneliti biologi yang kesulitan menganalisis data kompleks tanpa keahlian pemrograman1. Platform ini memungkinkan ilmuwan menjalankan eksperimen data genomik, proteomik, hingga metabolomics (ilmu metabolit) hanya dengan antarmuka visual—tanpa menulis satu baris kode pun.
"Ilmuwan ingin mempelajari bagian perangkat lunak dan sains data dari bidang ini, tetapi mereka tidak ingin menjadi insinyur perangkat lunak yang menulis kode hanya untuk memahami data mereka," ungkap Wang yang menyelesaikan gelar sarjana dan magister dari Departemen Teknik Elektro dan Ilmu Komputer MIT1. Dengan Watershed, hambatan itu hilang.
Latar Belakang Masalah Bottleneck Data Biologi
Biaya teknologi sekuensing DNA dan diagnostik telah anjlok drastis dalam beberapa tahun terakhir1. Hasilnya? Lautan data biologis yang belum pernah terjadi sebelumnya—dari sekuensing genom utuh, transkriptomik, hingga high-content imaging (pencitraan konten tinggi). Namun ironisnya, para ilmuwan justru terjebak menunggu bantuan bioinformatika atau insinyur perangkat lunak untuk mengolah data tersebut.
Wang melihat pola serupa saat mendirikan perusahaan high frequency trading bersama teman sekelasnya di MIT1. Peneliti dengan latar belakang PhD di matematika dan fisika kesulitan menerjemahkan prototipe model mereka menjadi sistem produksi yang efisien. "Insinyur tidak memahami sifat penelitian, jadi ada banyak bolak-balik. Ide yang seharusnya bisa diimplementasikan dalam sehari butuh waktu berminggu-minggu," kenang Wang1.
| Fitur Utama 🚀 | Deskripsi | Manfaat |
|---|---|---|
| Template Workflow | Pola analisis siap pakai untuk berbagai tipe data | Akselerasi eksperimen hingga 10-20x lipat |
| Cloud-Based Platform | Tidak perlu setup server atau akun cloud computing sendiri | Hemat biaya infrastruktur |
| AlphaFold & Geneformer | Integrasi alat AI terkini untuk protein folding dan genomik | Akses teknologi mutakhir tanpa instalasi rumit |
| Multi-Omics Support | Whole-genome, proteomik, metabolomik, transkriptomik | Satu platform untuk semua kebutuhan analisis |
| No-Code Interface | Antarmuka visual kustomisasi tanpa coding | Demokratisasi akses analisis data kompleks |
| Collaborative Sharing | Berbagi workflow dan hasil dengan mudah | Kolaborasi tim lebih cepat dan transparan |
| Real-Time Updates | Teknik analitik baru dari jurnal langsung tersedia | Selalu mengikuti perkembangan riset terbaru |
Solusi Watershed: Dari Prototipe ke Produksi dalam Hitungan Jam
Arsitektur Platform yang Fleksibel
Watershed mengusung filosofi "sweet spot antara kemudahan pakai dan kustomisasi"1. Bukan produk statis yang di-deploy sekali jadi, melainkan lingkungan dinamis yang mendukung siklus penelitian: merancang ide, menguji, menggunakan hasil untuk ide berikutnya. Seperti yang dikembangkan Python dan Jupyter Notebooks untuk analisis data2, Watershed membawa kemudahan serupa ke domain biologi kompleks.
Platform ini menyediakan template untuk tipe data umum—genomik, proteomik, metabolomik—yang langsung bisa dipakai1. Ketika teknik analitik baru dipublikasikan di jurnal ilmiah, template tersebut segera ditambahkan ke Watershed. Ini kontras dengan Google Colab yang meski menawarkan GPU/TPU gratis untuk komputasi3, tetap mengharuskan pengguna menulis kode Python.
Aplikasi Nyata di Industri dan Akademia
Perusahaan biotek dan farmasi skala besar maupun kecil menggunakan Watershed untuk menentukan populasi pasien uji klinis atau mengembangkan terapi personal1. Eksekutif menggunakannya untuk mengambil keputusan tentang kandidat obat baru. Di akademia, tim peneliti memanfaatkan platform ini untuk menggali insight dari studi populasi dan data spektrometri massa.
Wang menekankan benang merah pengguna Watershed: "Orang yang memahami penelitian tetapi bukan ahli ilmu komputer atau rekayasa perangkat lunak"1. Dengan pertumbuhan pasar sekuensing DNA yang diproyeksikan tumbuh 15% per tahun hingga 20304, kebutuhan akan alat seperti Watershed semakin mendesak.
Dampak terhadap Percepatan Penemuan Ilmiah
Wang percaya platform ini bisa membuat ilmuwan membuka insight 10 hingga 20 kali lebih cepat—bukan sekadar sedikit lebih cepat1. Kecepatan seperti ini penting dalam konteks data biologi yang tumbuh eksponensial dan teknologi sekuensing yang terus membaik dan murah.
Berbasis di Kendall Square—jantung inovasi biotek—Watershed memposisikan diri sebagai enabler masa depan biologi1. "Ini tempat begitu banyak kemajuan mutakhir terjadi. Kami mencoba melakukan bagian kami untuk memungkinkan masa depan biologi," kata Wang. Seperti halnya alat statistik modern yang menyederhanakan riset5, Watershed membawa demokratisasi serupa ke analisis biologis tingkat lanjut.
Kesimpulan
Watershed Bio menjembatani kesenjangan antara ledakan data biologis dengan kapasitas analisis peneliti. Dengan menghilangkan kebutuhan coding, platform ini membebaskan ilmuwan untuk fokus pada sains—bukan berjuang dengan sintaks pemrograman. Dari genomik hingga proteomik, dari startup biotek hingga laboratorium akademik, Watershed membuktikan bahwa masa depan penelitian biologi adalah aksesibel, kolaboratif, dan—yang paling penting—cepat.
Daftar Pustaka
- Winn, Z. (2025, Oktober 14). Helping scientists run complex data analyses without writing code. MIT News. https://news.mit.edu/2025/helping-scientists-run-complex-data-analyses-without-writing-code-1014
- 5 Reasons Jupyter Notebooks With Python Are Better Than Excel for Data Analysis. (2025, Oktober 30). MSN. https://www.msn.com/en-us/news/technology/5-reasons-jupyter-notebooks-with-python-are-better-than-excel-for-data-analysis/ar-AA1Px8lJ
- 10 Hidden Google Colab Features Data Scientists Must Know. (2025, November 1). Analytics Insight. https://www.analyticsinsight.net/apps/10-hidden-google-colab-features-data-scientists-must-know
- Next Generation Sequencing (NGS) Market Research Report, Types, Technology, Application and Region Forecast to 2030. (2025, Oktober 31). PharmiWeb. https://www.pharmiweb.com/press-release/2025-10-31
- 10 Must-Have Statistical Tools for Data Analysis in 2025. (2025, November 1). Analytics Insight. https://www.analyticsinsight.net/data-analysis/10-must-have-statistical-tools-for-data-analysis-in-2025
