uin syarif hidayatullah jakarta -...

UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

STUDI PENAMBATAN MOLEKUL

SENYAWA – SENYAWA FLAVONOID

DARI BUAH MENGKUDU (Morinda citrifolia L)

PADA PEROXISOME PROLIFERATOR-ACTIVATED

RECEPTOR - GAMMA (PPARγ)

SKRIPSI

M. AWALUDDIN FIKRY

1110102000034

FAKULTAS KEDOKTERAN DAN ILMU KESEHATAN

PROGRAM STUDI FARMASI

JAKARTA

JULI 2014

UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

STUDI PENAMBATAN MOLEKUL

SENYAWA – SENYAWA FLAVONOID

DARI BUAH MENGKUDU (Morinda citrifolia L)

PADA PEROXISOME PROLIFERATOR-ACTIVATED

RECEPTOR - GAMMA (PPARγ)

SKRIPSI

Diajukan sebagai salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Farmasi

M. AWALUDDIN FIKRY

1110102000034

FAKULTAS KEDOKTERAN DAN ILMU KESEHATAN

PROGRAM STUDI FARMASI

JAKARTA

JULI 2014

v

ABSTRAK

Nama : M. Awaluddin Fikry

Program Studi : Farmasi

Judul : Studi Penambatan Molekul Senyawa – Senyawa Flavonoid Dari

Buah Mengkudu (Morinda Citrifolia L) Pada Peroxisome

Proliferator-Activated Receptor - Gamma (PPARγ)

Diabetes mellitus (DM) merupakan penyakit kronik yang muncul baik itu

ketika pankreas tidak mampu memproduksi cukup insulin ataupun ketika tubuh

tidak dapat menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif. Mengkudu

(Morinda citrifolia L) telah banyak digunakan oleh masyarakat sebagai

pencegahan serta pengobatan penyakit diabetes dan juga sebagai suplemen

kesehatan. Di dalamnya terkandung senyawa-senyawa flavonoid yang dapat

berperan sebagai obat antidiabetik. Salah satu reseptor yang berperan dalam

pengobatan diabetes adalah Peroxisome Proliferator - Activated Receptor -

Gamma (PPARγ) yang bertanggungjawab terhadap sensitisasi insulin dalam

jaringan adiposa. Dalam penelitian ini, interaksi antara senyawa – senyawa

flavonoid dalam buah mengkudu sebagai ligan, dengan PPARγ diamati

menggunakan perangkat lunak Autodock Vina, yang merupakan suatu program

yang dapat menambatkan molekul ligan pada makromolekul reseptor. Kemudian

divisualisasikan menggunakan Autodocktools dan Pymol. Dalam penelitian ini,

rosiglitazon yang sudah diketahui sebagai ligan untuk PPARγ digunakan sebagai

standar. Hasilnya menunjukkan bahwa senyawa - senyawa flavonoid tersebut

menunjukkan hasil energi ikatan dengan rentang antara -8,1 kkal/mol sampai -8,5

kkal/mol. Ketika dibandingkan dengan rosiglitazon ( -8.9 kkal/mol ), nilai energi

flavonoid memang lebih kecil, tetapi dengan rentang yang tidak terlalu jauh. Hal

ini menunjukkan bahwa potensi senyawa flavonoid sebagai antidiabetik mendekati

rosiglitazon.

Kata kunci : diabetes, Morinda citrifolia, PPARγ, penambatan molekul, Autodock

Vina

vi

ABSTRACT

Name : M. Awaluddin Fikry

Program Study: Pharmacy

Title : Molecular Docking Studies of Flavonoids of Noni Fruit (Morinda

citrifolia L) to Peroxisome Proliferator-Activated Receptor -

Gamma (PPARγ)

Diabetes is a chronic disease that occurs either when the pancreas does not

produce enough insulin or when the body cannot effectively use the insulin it

produces. Morinda citrifolia has been used by many people as the prevention and

treatment of diabetes as well as health supplements. It contains flavonoids which

can act as an antidiabetic agent. One of the receptors that play a role in the treatment

of diabetes is peroxisome proliferator-activated receptor - gamma (PPARγ) which

responsible for insulin sensitization in adipose tissue. In this study, the interaction

beetween flavonoids in noni fruit as ligands, and PPARγ is investigated by using

the Autodock Vina software, which is a program that allows docking of molecular

ligand to receptor macromolecules. In this perspective, flavonoids such as

quercetin, kaempferol, nicotifloroside, narcissoside, and rutin were selected.

Rosiglitazone, a known ligand for PPARγ was used as the standard. The result

revealed that all the selected flavonoids showed binding energy ranging between

-8,1 kcal/mol to -8,5 kcal/mol while compared with the standard (-8.9 kcal/mol).

However, when compared with rosiglitazone, the value of the binding energy of

flavonoids was smaller, but the range is not too far. This suggests that the potential

of the flavonoid compounds approach rosiglitazone.

Keywords : diabetes, Morinda citrifolia, PPARγ, molecular docking, Autodock

Vina

vii

KATA PENGANTAR/UCAPAN TERIMA KASIH

Puji syukur kehadirat Allah SWT., karena atas berkat dan rahmat-Nya

proses penelitian hingga penulisan skripsi ini dapat berjalan. Penulisan skripsi ini

dilakukan dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk mencapai gelar Sarjana

Farmasi pada Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri

(UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta.

Saya menyadari bahwa, tanpa bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak,

dari masa perkuliahan sampai pada penyusunan skripsi ini, sangatlah sulit bagi saya

untuk menyelesaikan skripsi ini. Oleh karena itu, saya mengucapkan terima kasih

kepada :

(1) Bapak Supandi, M.Si, Apt., selaku pembimbing pertama dan Bapak

Andrianopsyah Mas Jaya Putra, M.Sc., selaku pembimbing kedua, yang

memiliki andil besar dalam proses penelitian dan penyelesaian tugas akhir saya

ini, semoga segala bantuan dan bimbingan bapak mendapat imbalan yang lebih

baik di sisi-Nya.

(2) Bapak Prof. (hc) dr. MK. Tadjuddin, Sp. And., selaku Dekan Fakultas

Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif

Hidayatullah Jakarta.

(3) Bapak Drs. Umar Mansyur, M.Sc., Apt., selaku ketua Program Studi Farmasi

Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN)

Syarif Hidayatullah Jakarta.

(4) Ibu Ofa Suzanti Betha, M.Si., Apt., selaku penasehat akademik yang telah

membimbing penulis selama masa perkuliahan.

(5) Bapak dan Ibu staf pengajar dan karyawan yang telah memberikan bimbingan

dan bantuan selama saya menempuh pendidikan di Program Studi Farmasi

Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN)

Syarif Hidayatullah Jakarta.

(6) Kepada kedua orang tua, Ibunda Ety Karyati dan Ayahanda Ahmad Fatahillah,

atas cinta, kasih sayang, dan dukungannya serta do’a yang selalu teriring

selama penyusunan skripsi ini. Dan juga kepada adik – adik serta saudara –

viii

saudaraku yang telah banyak menghibur dan memberikan semangat sehingga

penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.

(7) Sahabat Paviliun, Arsyadanie, Arum, Fahrur, Chandra, dan Denny yang telah

banyak membantu penulis dalam suka dan duka. Dwikky, Rendy, Atras, Hafit,

dan Erwin yang sering menghibur penulis. Serta tim Kimia Medisinal, Ivo,

Hadi dan Mirza yang menjadi tempat sharing dan bertukar ilmu selama

pengerjaan skripsi ini berlangsung.

(8) Rekan – rekan seperjuangan mahasiswa Program Studi Farmasi Fakultas

Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif

Hidayatullah Jakarta angkatan 2010.

Penulis menyadari bahwa dalam penulisan dan penyusunan skripsi ini

masih jauh dari kesempurnaan, karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran

dari pembaca yang bersifat membangun dan dapat memacu penulis untuk berkarya

lebih baik di masa yang akan datang.

Akhir kata, saya berharap Allah SWT berkenan membalas segala kebaikan

semua pihak yang telah membantu. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi

penulis khususnya, dan dapat memberikan kontribusi ilmu pengetahuan bagi

semua pihak.

Ciputat, Juli 2014

Penulis

viii

DAFTAR ISI

HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS ................................................ i

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ................................................ ii

HALAMAN PENGESAHAN ........................................................................... iii

HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ........................ iv

ABSTRAK .......................................................................................................... v

ABSTRACT ...................................................................................................... vi

KATA PENGANTAR/UCAPAN TERIMA KASIH ...................................... vii

DAFTAR ISI ................................................................................................... viii

DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... x

DAFTAR TABEL ............................................................................................. xi

DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................... xii

BAB 1 PENDAHULUAN .................................................................................. 1

1.1 Latar Belakang....................................................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah .................................................................................. 3

1.3 Hipotesis ................................................................................................ 4

1.4 Tujuan dan Sasaran Penelitian ............................................................... 4

1.5 Manfaat Penelitian ................................................................................. 4

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................ 5

2.1 Diabetes Mellitus ................................................................................... 5

2.2 Antidiabetik Oral Golongan Tiazolidindion ........................................... 6

2.3 Peroxisome Proliferator-Activated Receptor – Gamma (PPAR-γ) .......... 7

2.4 Mengkudu (Morinda citrifolia L) ........................................................... 9

2.4.1 Deskripsi Tanaman ......................................................................... 9

2.4.2 Penggunaan Tradisional ................................................................ 10

2.4.3 Kandungan Senyawa..................................................................... 10

2.5 Flavonoid............................................................................................. 11

2.6 Protein dan Asam Amino ..................................................................... 14

2.7 Interaksi Ikatan .................................................................................... 17

2.7.1. Ikatan Ion ..................................................................................... 17

2.7.2. Ikatan Hidrogen ............................................................................ 17

2.7.3. Interaksi Van Der Waals ............................................................... 18

2.7.4. Interaksi Dipol-Dipol .................................................................... 18

ix

2.7.5. Ikatan Kovalen ............................................................................. 18

2.8 Penambatan Molekul (Molecular Docking) .......................................... 19

2.9 Protein Data Bank ................................................................................ 21

2.10 PubChem ............................................................................................. 21

2.11 Open Babel .......................................................................................... 22

2.12 Discovery Studio 3.5 Visualizer ........................................................... 22

2.13 Autodock ............................................................................................. 22

2.14 Autodock Vina..................................................................................... 23

2.15 Pymol .................................................................................................. 23

ALUR PENELITIAN ...................................................................................... 24

BAB 3 METODE PENELITIAN.................................................................... 25

3.1 Tempat dan Waktu Penelitian .............................................................. 25

3.2 Alat...................................................................................................... 25

3.2.1 Perangkat Keras ............................................................................ 25

3.2.2 Perangkat Lunak ........................................................................... 25

3.3 Bahan .................................................................................................. 25

3.3.1 Struktur Tiga Dimensi PPAR-γ ..................................................... 25

3.3.2 Struktur Tiga Dimensi Ligan......................................................... 26

3.4 Cara Kerja ........................................................................................... 26

3.4.1 Penyiapan Struktur Molekul PPAR-γ ............................................ 26

3.4.2 Penyiapan Struktur Ligan.............................................................. 26

3.4.3 Penambatan Molekul dengan Autodock Vina ................................ 27

3.4.4 Analisis dan Visualisasi Penambatan Molekul .............................. 27

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................. 28

4.1 Penyiapan Makromolekul Protein ........................................................ 28

4.2 Penyiapan Ligan .................................................................................. 29

4.3 Penambatan Molekul dengan Autodock Vina ....................................... 31

4.4 Analisa dan Visualisasi Hasil ............................................................... 32

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................. 42

5.1 Kesimpulan.......................................................................................... 42

5.2 Saran ................................................................................................... 42

DAFTAR PUSTAKA ....................................................................................... 43

LAMPIRAN ..................................................................................................... 46

x

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1. Struktur obat-obat tiazolidindion ...................................................... 6

Gambar 2.2. Mekanisme Kerja PPAR Gamma ..................................................... 8

Gambar 2.3. Tanaman Mengkudu ...................................................................... 10 Gambar 2.4. Struktur umum flavonoid ............................................................... 12

Gambar 2.5. Pembagian flavonoid ..................................................................... 12 Gambar 2.6. Senyawa flavonoid buah mengkudu ............................................... 13

Gambar 2.7. Hidrofobik, asam amino alifatik ..................................................... 15 Gambar 2.8. Hidrofobik, asam amino aromatik .................................................. 15

Gambar 2.9. Polar, asam amino bermuatan ........................................................ 16 Gambar 2.10. Polar, asam amino tak bermuatan ................................................. 16

Gambar 2.11. Konsep dasar penambatan molekul .............................................. 19

Gambar 2.12. Filosofi Komputasi……………………………………………….20

Gambar 2.13. Config file vina …………………………………………………...27

Gambar 4.1. Visualisasi interaksi ligan dengan residu…………………………. 37

xi

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1 Daftar ligan yang ditambatkan (Pubchem) …………………………… 30

Tabel 4.2 Nilai ΔGbind dan Interaksi ligan dengan residu protein

(autodocktools)…………………………………………………………………. 34

Tabel 4.3 Makna warna pada gambar Autodocktools dan Pymol……………… 39

Tabel 4.4 Radius Van der waals………………………………………………… 39

Tabel 4.5 Lipinski’s Rule of Five dari ligan yang didocking …………………… 41

xii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1. Struktur 3D Makromolekul Protein PPAR-γ…...……………….… 47

Lampiran 2. Prosedur Kerja Molecular Docking dengan Autodock Vina ...……. 48

Lampiran 3. Data hasil docking Autodock Vina ………………………………... 63

1

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Diabetes mellitus (DM) merupakan penyakit kronik yang muncul

baik itu ketika pankreas tidak mampu memproduksi cukup insulin ataupun

ketika tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif.

Insulin adalah suatu hormon yang mengatur gula darah. Hiperkalemia atau

peningkatan gula darah, adalah efek umum dari diabetes yang tidak terkontrol

dan lambat laun akan menyebabkan kerusakan sistem tubuh yang serius,

terutama pada saraf dan pembuluh darah (WHO, 2013).

Data dari WHO pada tahun 2013 menunjukkan bahwa 347 juta

orang di seluruh dunia menderita diabetes. Indonesia merupakan Negara ke-7

dengan jumlah penderita diabetes terbanyak di dunia. Di posisi teratas, ada

Cina (98,4 juta jiwa), India (65,1 juta jiwa), dan Amerika (24,4 juta jiwa).

Sekitar 7,6 juta penduduk Indonesia menderita diabetes, sementara 12,6 juta

orang lainnya dalam kondisi prediabetes. Pada tahun 2030, diperkirakan

populasi penderita diabetes di Indonesia mencapai angka 11,8 juta, dengan

persentase pertumbuhan 6 % per tahun yang jauh melebihi pertumbuhan

penduduk Indonesia secara keseluruhan (Novo Nordisk, 2013).

Reseptor inti dari kelompok Peroxisome Proliferator-Activated

Receptors (PPARs) merupakan salah satu yang berperan dalam pengaturan

diferensiasi adiposit, pada lipid dan homeostasis glukosa. PPARγ berperan

dalam proses sensitisasi insulin, dan digunakan sebagai target terapi diabetes

mellitus tipe 2. Obat antidiabetes golongan tiazolidindion bekerja dengan

terikat pada PPARγ, sehingga meningkatkan perangsangan insulin oleh

reseptor Glukosa transporter 4 (GLUT4) dan sintesis glikogen yang

menyebabkan peningkatan sinyal insulin dan sensitifitas insulin (Coman &

Socaciu, 2012).

Pengobatan diabetes mellitus tipe 2 biasanya dimulai dengan diet

dan olah raga yang teratur. Namun, pada akhirnya pasien tetap saja

2


memerlukan farmakoterapi, seperti obat antidiabetik oral dan/atau

penginjeksian insulin. Obat – obat antidiabetik oral ini digolongkan menjadi

beberapa golongan berdasarkan mekanisme kerjanya, yaitu sulfonil urea,

biguanid, tiazolidindion (TZD), penghambat α-glukosidase, dan penghambat

glucagon-like peptide-1 (GLP-1). Namun, obat-obat tersebut dapat

mengakibatkan efek samping yang serius bagi penggunanya, seperti

hipoglikemia, toksisitas hati, peningkatan berat badan, physconia

(pembesaran perut), dan asidosis laktat. Untuk mengatasi permasalahan itu,

maka pengobatan menggunakan herbal pun menjadi pilihan bagi pasien,

dikarenakan minimnya efek samping yang didapat. Beberapa penelitian

menunjukkan bahwa beberapa produk alami secara efisien dan aman dapat

mengurangi kadar glukosa darah pada pasien DM (Lee, et al., 2012).

Morinda citrifolia, atau yang biasa disebut buah mengkudu / pace /

noni, telah banyak digunakan oleh masyarakat sebagai pencegahan serta

pengobatan penyakit diabetes dan juga sebagai suplemen kesehatan. Beberapa

penelitian sebelumnya menyatakan bahwa Morinda citrifolia mengandung

sekitar 200 senyawa kimia yang teridentifikasi dan terisolasi dari berbagai

bagian tanaman ini. Salah satunya adalah senyawa golongan flavonoid yang

terdapat pada bagian buah, bunga, dan daunnya (Singh, 2012). Hasil

penelitian Kustarini et al (2012) menyatakan bahwa ekstrak etanol Morinda

citrifolia dapat menurunkan kadar gula darah karena aktivitas antioksidan

yang dimilikinya yang mengandung flavonoid. Vessal et al (2003)

melaporkan bahwa quercetin yang merupakan golongan flavonoid, dapat

meregenerasi pankreas dan mungkin meningkatkan pelepasan insulin pada

tikus diabetes yang diinduksi streptozotosin. Dalam studi lain, HIF dan

Howell (1985) melaporkan bahwa quersetin merangsang pelepasan insulin

dan peningkatan uptake Ca2 + dari sel yang terisolasi yang menunjukkan

bahwa flavonoid dapat digunakan pada diabetes tipe 2 (Tapas 2008; Kumar

2011). Sementara itu, Shen & Lu (2013) meneliti senyawa flavonoid yang

terdapat pada Citrus sp. dengan metode molecular docking (penambatan

molekul), dan menghasilkan pernyataan bahwa senyawa flavonoid tersebut

memiliki hasil docking yang baik terhadap beberapa protein target yang

3


berhubungan dengan diabetes. Diantaranya adalah Peroxisome Proliferator-

Activated Receptor – Gamma (PPARγ) yang bertanggung jawab dalam

sensitisasi insulin pada jaringan adiposa.

Mekanisme interaksi antara PPARγ dan senyawa golongan

flavonoid ini dapat diteliti dengan metode penambatan molekul (molecular

docking) karena dapat lebih efisien dibandingkan dengan in vitro dan in vivo.

Metode penambatan molekul adalah sistem komputasi pada skrining biologi.

Tujuannya adalah untuk mencari nilai, peringkat, atau menyaring seperangkat

struktur data menggunakan satu atau lebih prosedur komputasi. Metode ini

digunakan untuk membantu menentukan senyawa yang akan ditapis ataupun

membantu proses sintesis (Leach et al., 2006).

Pada penelitian ini akan dilakukan penambatan molekul senyawa –

senyawa flavonoid dari buah mengkudu (Morinda citrifolia), yaitu quersetin,

kaempferol, rutin, nikotiflorin, dan narkisin flavonol sebagai ligan untuk

PPARγ sebagai rangkaian pencarian kandidat obat antidiabetes dengan

rosiglitazon sebagai kontrol positifnya. Metode penambatan molekul dipilih

karena waktu penelitian yang lebih cepat dan biaya yang relatif murah.

Penambatan molekul yang dilakukan pada penelitian ini adalah structured

based virtual screening karena struktur tiga dimensi dari protein target yaitu

PPARγ tersedia pada bank data protein. Penambatan molekul pada penelitian

ini menggunakan perangkat lunak Autodock Vina serta Pymol sebagai

perangkat visualisasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran

interaksi antara senyawa golongan flavonoid dengan PPARγ.

1.2 Rumusan Masalah

Apakah senyawa – senyawa flavonoid dari buah mengkudu

(Morinda citrifolia) yaitu quersetin, kaempferol, rutin, nikotiflorin, dan

narkisin flavonol memiliki interaksi yang baik terhadap PPAR-γ ?

4


1.3 Hipotesis

Senyawa – senyawa flavonoid dari buah mengkudu (Morinda

citrifolia) yaitu quersetin, kaempferol, rutin, nikotiflorin, dan narkisin

flavonol memiliki interaksi yang baik jika ditambatkan pada PPAR-γ. Hal ini

didasarkan pada penelitan – penelitian sebelumnya tentang uji antidiabetes

senyawa flavonoid.

1.4 Tujuan dan Sasaran Penelitian

1) Membuktikan bahwa senyawa – senyawa flavonoid dari buah mengkudu

(Morinda citrifolia) memiliki interaksi yang baik terhadap PPAR-γ.

2) Mendapatkan model interaksi penambatan molekul ligan senyawa –

senyawa flavonoid dari buah mengkudu (Morinda citrifolia) pada PPARγ.

3) Mendapatkan data ramalan aktifitas senyawa – senyawa flavonoid dari

buah mengkudu (Morinda citrifolia).

1.5 Manfaat Penelitian

1) Membantu perancangan obat antidiabetes baru.

5


BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Diabetes Mellitus

Diabetes mellitus (DM) merupakan penyakit kronik yang muncul

baik itu ketika pankreas tidak mampu memproduksi cukup insulin ataupun

ketika tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif.

Insulin adalah suatu hormon yang mengatur gula darah. Hiperkalemia atau

peningkatan gula darah, adalah efek umum dari diabetes yang tidak terkontrol

dan lambat laun akan menyebabkan kerusakan sistem tubuh yang serius,

terutama pada saraf dan pembuluh darah (WHO, 2013).

Diabetes mellitus adalah kelompok kelainan metabolisme yang

dicirikan dengan hiperglikemia dan abnormalitas pada metabolisme

karbohidrat, lemak, dan protein. Hal ini menyebabkan gangguan pada sekresi

insulin, sensitifitas insulin, atau pun keduanya. Keadaan ini juga dapat

menyebabkan komplikasi kronik mikrovaskular, makrovaskular, dan

neuropatik (Schwinghammer,2009). Kadar glukosa puasa pada pasien

diabetes adalah > 126 mg/dl atau postprandial > 200 mg/dl atau glukosa

sewaktu > 200 mg/dl (Suherman, 2009).

Berdasarkan penyebabnya, Diabetes Melitus dibagi menjadi 4

klasifikasi utama, yaitu :

a. Tipe I : Diabetes melitus tergantung insulin (insulin dependent mellitus

[IDDM]), yakni penyakit hiperglikemia akibat ketiadaan absolut insulin.

Diabetes jenis ini timbul bila pancreas kehilangan kemampuannya untuk

menghasilkan insulin. Individu pengidap penyakit ini harus mendapat

insulin pengganti (Corwin, 2009).

b. Tipe II : Diabetes melitus tidak tergantung insulin (non insulin dependent

mellitus [NIDDM]). Pada tipe ini, pancreas masih berfungsi, tetapi

menunjukkan defisiensi relatif, sehingga tubuh kehilangan kemampuan

untuk memanfaatkan insulin secara efektif (Corwin, 2009).

6


c. Tipe III : Diabetes melitus yang berhubungan dengan keadaan atau

sindrom lainnya, seperti penyakit pankreas dan kelainan genetik pada

kerja insulin (Corwin, 2009).

d. Tipe IV : Diabetes melitus gestasional (gestational diabetes melitus

[GDM]), adalah diabetes yang terjadi pada wanita hamil yang

sebelumnya tidak mengidap diabetes (Corwin, 2009).

2.2 Antidiabetik Oral Golongan Tiazolidindion

Tiazolidindion (TZD) adalah golongan obat yang mensensitisasi

insulin yang merupakan agonis untuk reseptor nuklir Peroxisome

Proliferator-Activated Receptor – Gamma (PPAR-γ). TZD yang pertama,

troglitazon (Rezulin©), telah disetujui untuk digunakan di Amerika Serikat

pada tahun 1997, segera diikuti oleh pioglitazon (Actos©) dan rosiglitazon

(Avandia©). Mekanisme yang tepat dimana TZD bertindak belum jelas

digambarkan, namun data menunjukkan bahwa TZD meningkatkan

sensitivitas insulin oleh efek langsung dan tidak langsung pada jaringan

adiposa dan otot. Troglitazon telah dihapus dari pasar pada tahun 2000 karena

hepatotoksisitas, tetapi pioglitazon dan rosiglitazon tetap dipasarkan

(DiStefano J.K & Watanabe R. M, 2010).

(DiStefano J.K & Watanabe R. M, 2010)

Gambar 2.1. Struktur obat-obat tiazolidindion

7


TZD bekerja dengan mengikat PPAR-γ, yang terutama terletak pada

sel-sel lemak dan sel-sel pembuluh darah. TZD meningkatkan sensitivitas

insulin pada otot, hati, dan jaringan lemak secara tidak langsung. TZD

menyebabkan preadiposit untuk berdiferensiasi menjadi sel-sel lemak matang

pada penyimpanan lemak subkutan. Sel-sel lemak kecil lebih sensitif terhadap

insulin dan lebih mampu menyimpan asam - asam lemak bebas. Hasilnya

adalah fluks asam - asam lemak bebas keluar dari plasma, lemak viseral, dan

hati menjadi lemak subkutan, jaringan penyimpanan yang kurang resistensi

terhadap insulin. Lemak yang dihasilkan dari otot intraseluler yang

berkontribusi terhadap resistensi insulin juga menurun. TZD juga

mempengaruhi adipokin, (misalnya, angiotensinogen, jaringan necrosis

factor - α, interleukin - 6, penghambat aktifator plasminogen-1), yang secara

positif dapat mempengaruhi sensitivitas insulin, fungsi endotel, dan

peradangan. Dari catatan khusus, adiponektin berkurang pada obesitas dan /

atau diabetes tetapi meningkat dengan terapi TZD, yang meningkatkan fungsi

endotel, sensitivitas insulin, dan memiliki efek antiinflamasi yang kuat

(DiPiro et al, 2008).

2.3 Peroxisome Proliferator-Activated Receptor – Gamma (PPAR-γ)

Peroxisome proliferator – activated receptors (PPARs) termasuk ke

dalam kelompok reseptor inti (nuclear receptor), yang didefinisikan sebagai

faktor transkripsi yang diaktifkan oleh ligan (beberapa asam lemak dan/atau

metabolit lipidnya). PPAR memiliki peran dalam mengontrol metabolisme

lipid dan lipoprotein, homeostasis glukosa, serta diferensiasi sel. Akhir-akhir

ini ditemukan bahwa PPAR juga mengganggu perkembangan proses tumor,

mengontrol respon inflamasi, dan penyakit-penyakit terkait (Habor, 2010).

Ada tiga tipe PPAR, yaitu alfa (α), beta (β), gamma (γ), yang

dikodekan pada berbagai jenis gen dan mempunya jaringan distribusi yang

berbeda-beda. Diaktifkan oleh ligan yang berkonsolidasi dengan PPARs

membentuk heterodimer dengan bantuan reseptor 9-cis RXR asam retinoat

dan memperbaiki elemen respon spesifik pada tingkat promotor gen target.

Elemen respon ini pada umumnya dibentuk melalui pengulangan langsung

8


heksametrik yang muncul (dikenal sebagai reseptor inti, yang dibedakan oleh

nukleotida) (Habor, 2010).

PPARs membentuk heterodimer dengan reseptor retinoid X (RXR)

yang meningkatkan ikatan DNA dan kemudian mengatur transkripsi DNA

dengan mengikat urutan nukleotida yang ditentukan (unsur respon proliferator

Peroksisom, PPRE) di daerah promotor gen target. Beberapa kofaktor

(koaktifator atau korepresor) memediasi kemampuan reseptor inti untuk

merangsang atau menekan proses transkripsi. Ketika jenis mutan dari PPAR

terikat dengan RXR, korepresor membentuk kompleks yang menempel pada

heterodimer tersebut. Kemudian, faktor transkripsi basal (BTF) tidak terikat.

Ketika jenis normal PPAR terikat dengan RXR, koaktifator membentuk

kompleks yang menempel pada heterodimer tersebut. Setelah itu, BTF

tersebut terikat dan banyak fungsi yang dijalankan (Sohn et al, 2010).

Beberapa asam lemak mampu mengikat dan mengaktifasi PPARs.

Asam linoleat merupakan salah satu diantara banyaknya aktifator dan dapat

mengaktifasi 3 tipe PPARs. Hal ini telah dibuktikan bahwa eikosanoid dan

prostaglandin (PG) tertentu dari seri A, D, J merupakan aktivator PPARs

(Habor, 2010).

Gambar 2.2. Mekanisme Kerja PPAR Gamma

9


Golongan tiazolidindion (TZD) merupakan ligan bagi PPAR-γ yang

menyebabkan aktifitas transkripsi dapat terstimulasi, sehingga dapat

disimpulkan bahwa PPAR-γ terlibat dalam mekanisme resistensi insulin.

Hasil riset secara jelas menunjukkan bahwa molekul golongan turunan TZD

(troglitazon, pioglitazon, rosiglitazon), mampu memperbaiki resistensi insulin

in vivo secara signifikan. Ada hipotesis yang mengatakan bahwa aktifasi

PPAR-γ melibatkan diferensiasi adiposit dan penyimpanan asam lemak

dalam jaringan adiposa (mengurangi sirkulan lipid, yang menyebabkan otot

lebih sensitif terhadap insulin) (Habor A, 2010).

PPAR-γ yang aktif yang bekerja pada jaringan adiposa dan

makrofag memicu diferensiasi sel lemak dan mengatur penyimpanan asam

lemak dan metabolisme glukosa dengan mempengaruhi gen terkait. Oleh

karena itu, PPAR-γ merupakan target obat utama untuk pengobatan diabetes

mellitus tipe 2. Meskipun beberapa molekul alami seperti eikosanoids dan

asam lemak tak jenuh ganda yang mampu mengaktifkan reseptor ini, ligan

buatan memiliki lebih banyak potensi sebagai agonis dari PPAR (Sohn et al,

2010).

2.4 Mengkudu (Morinda citrifolia L)

2.4.1 Deskripsi Tanaman

Mengkudu (Morinda citrifolia L) termasuk dalam famili Rubiaceae.

Genus Morinda terdiri dari sekitar 80 spesies yang semuanya tumbuh di

zona iklim tropis. Mengkudu adalah sejenis pohon cemara atau semak

dengan tinggi 3 sampai 6 m, dengan bentuk oval cerah hijau dan daunnya

berurat yang panjangnya 10 sampai 30 cm. Bunga – bunga tubularnya

berwarna putih. Buah ini memiliki bentuk bulat telur yang bagian

permukaannya berbentuk poligonal. Panjangnya bisa mencapai 12 cm. Buah

yang belum matang keras dan berwarna hijau terang. Setelah matang, buah

menjadi sangat lembut dan berubah menjadi bening kekuning-kuningan atau

putih (Potterat, 2007).

10


2.4.2 Penggunaan Tradisional

Jus buah mengkudu sangat diminati dalam pengobatan alternatif

untuk berbagai jenis penyakit seperti arthritis, diabetes, tekanan darah

tinggi, nyeri otot, kesulitan menstruasi, sakit kepala, penyakit jantung,

AIDS, kanker, ulkus lambung, keseleo, depresi mental, kepikunan,

pencernaan yang buruk, aterosklerosis, masalah pembuluh darah, dan

kecanduan narkoba. Beberapa penelitian melaporkan bahwa mengkudu

memiliki beberapa aktifitas biologis yaitu, antibakteri, antifungal, antiviral,

antihelmintik, antioksidan, hepatoprotektif, antiobesitas dan hipoglikemik,

antidiabetes, analgesik, ansiolitik, antiinflamasi, penyembuh luka,

hipotensif, kardiovaskular, imunomodulator, antikanker, dan antituberkular

(Pawlus & Kinghorn 2007; Singh 2012; Lee et al 2012; WANG et al 2002)

(Mian-Ying, et al., 2002).

2.4.3 Kandungan Senyawa

Beberapa penelitian sebelumnya menyatakan bahwa Morinda

citrifolia mengandung sekitar 200 senyawa kimia yang teridentifikasi dan

terisolasi dari berbagai bagian tanaman ini. Chunhieng (2003) melaporkan,

buah ini mengandung 90% air, serat makanan, dan protein. Kadar protein

buah sangat tinggi yaitu 11,3%, dan asam amino utamanya adalah asam

aspartat, asam glutamat dan isoleusin. Dilaporkan bahwa 8,4 % dari jus

mengkudu mengandung mineral, potasium, belerang, kalsium, fosfor dan

(http://id.wikipedia.org/wiki/Mengkudu)

Gambar 2.3.Tanaman Mengkudu

11


selenium. Baru-baru ini, kandungan polisakarida buah telah diteliti

menggunakan analisis keterkaitan monosakarida dan glikosil. Bui et al

(2006) menyatakan bahwa monosakarida yang paling banyak ditemukan

adalah arabinosa (Araf), galaktosa (Galp), asam galakturonat (GalAp) dan

rhamnose (Rhap). Sementara itu, Morton (1992), Shovic dan Whistler

(2001) melaporkan adanya vitamin dalam buah terutama asam askorbat (24-

158 mg/100 g bahan kering) dan juga berdasarkan laporan Dixon et al

(1999) buah ini mengandung provitamin A (Sigh, 2012).

Bowie dan Cooke (1962) menjelaskan beberapa kelas metabolit pada

berbagai bagian tanaman yang berbeda, termasuk asam lemak, alkohol dan

fenol, antrakuinon, glikosida antrakuinon, karotenoid, ester, flavonoid,

iridoid, keton, lakton, lignan, nukleosida, triterpenoid, sterol dan beberapa

senyawa minor.(Sigh, 2012).

Beberapa penelitian melaporkan bahwa Morinda citrifolia L yang

dikenal dengan mengkudu banyak digunakan oleh masyarakat sebagai

bahan obat alami. Ekstrak etanol Morinda citrifolia L mengandung

flavonoid yang berfungsi sebagai antioksidan yang mampu menahan laju

absorbsi glukosa darah dari saluran cerna menuju pembuluh darah sehingga

mampu menahan laju peningkatan kadar glukosa darah. Dengan mencegah

peningkatan kadar glukosa darah karena diharapkan dapat mencegah

peningkatan radikal bebas, sehingga diharapkan pemberian ekstrak etanol

Morinda citrifolia L dapat membantu melindungi sel dari kerusakan akibat

paparan radikal bebas (Kustarini et al , 2012).

2.5 Flavonoid

Flavonoid merupakan bioaktif polifenol yang memiliki berat

molekul rendah yang berperan penting dalam fotosintesis sel. Flavonoid

merupakan metabolit sekunder yang ditandai dengan inti flavan dan kerangka

karbon C6-C3-C6. Ciri struktur dasar dari flavonoid adalah inti 2-fenil-benzo-

γ-pyrane yang terdiri dari dua cincin benzena (A dan B) yang dihubungkan

melalui cincin pyran heterosiklik (Kumar, 2011).

12


Perbedeaan flavonoid terletak pada susunan hidroksil, metoksi dan

gugus samping glikosidik dan dalam hubungannya antara cincin A dan B.

pembagian flavonoid berdasarkan variasi susunan pada cincin C. Menurut

struktur molekulnya, flavanoid dibagi menjadi delapan kelas (Kumar, 2011):

Pada tumbuhan, flavonoid sering muncul sebagai O-glikosida atau

C-glikosida. O-glikosida memiliki substituen gula terikat-OH dari aglikon,

biasanya pada posisi 3 atau 7, sedangkan, C-glikosida memiliki kelompok

gula terikat pada karbon aglikon biasanya pada posisi 6 atau 8 (Kumar, 2011).

Gambar 2.4. Struktur umum flavonoid

Gambar 2.5. Pembagian flavonoid

13


Flavonoid telah dilaporkan memiliki berbagai aktifitas biologis,

yaitu antiinflamasi, antibakteri, antivirus, anti alergi, antitumor sitotoksik,

pengobatan penyakit neurodegeneratif, dan vasodilator. Selain itu flavonoid

diketahui dapat menghambat peroksidasi lipid, agregasi platelet,

permeabilitas dan kerapuhan kapiler, siklooksigenase dan aktivitas enzim

lipooksigenase. Efek tersebut digunakan sebagai antioksidan, anti radikal

bebas, kelator kation divalen. Flavonoid juga dilaporkan dapat menghambat

berbagai enzim seperti, hidrolase, hialouronidase, fosfatise alkali,

arilsulfatase, cAMP fosfodiesterase, lipase, α-glucosidase, dan kinase

(Kumar, 2011).

Senyawa flavonoid diantaranya terkandung dalam buah mengkudu

(Morinda citrifolia). Ada beberapa senyawa flavonoid yang terkandung di

dalamnya yaitu, kaempferol, narsisosid, nikotiflorosid, quersetin, dan rutin

(Pawlus & Kinghorn,2007).

Kaempferol Quersetin

Narkisin flavonol Nikotiflorin

Rutin

(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pccompound)

Gambar 2.6. Senyawa flavonoid buah mengkudu

14


Hasil penelitian Kustarini et al (2012) menyatakan bahwa ekstrak

etanol Morinda citrifolia dapat menurunkan kadar gula darah karena aktivitas

antioksidan yang dimilikinya yang mengandung flavonoid. Flavonoid,

terutama quersetin, dilaporkan memiliki aktivitas antidiabetes. Vessal et al

(2003) melaporkan bahwa quercetin dapat meregenerasi pankreas dan

mungkin meningkatkan pelepasan insulin pada tikus diabetes yang diinduksi

streptozotosin. Dalam studi lain, HIF dan Howell (1985) melaporkan bahwa

quersetin merangsang pelepasan insulin dan peningkatan uptake Ca2 + dari

sel yang terisolasi yang menunjukkan bahwa flavonoid dapat digunakan pada

diabetes tipe 2 (Tapas 2008; Kumar 2011).

2.6 Protein dan Asam Amino

Asam amino merupakan suatu susunan protein. Protein dari semua

spesies, dari bakteri sampai manusia, terdiri dari kumpulan dari 20 asam

amino standar yang sama. Sembilan belas di antaranya adalah asam α-amino

dengan gugus amino primer (-NH3+) dan asam karboksilat (karboksil;

-COOH) yang terikat pada atom karbon pusat, yang disebut atom α-karbon

(Cα) karena berdekatan dengan gugus karboksil dan juga terikat pada atom

Cα yaitu atom hidrogen dan variabel rantai samping atau gugus 'R'. Nama-

nama asam amino sering disingkat menjadi tiga huruf atau satu huruf. Contoh:

prolin disingkat Pro atau P (Hames & Hooper, 2005).

Ada 20 asam amino standar yang hanya berbeda dalam struktur

rantai samping atau gugus 'R'. Asam amino tersebut dapat dibagi menjadi

kelompok-kelompok kecil berdasarkan kesamaan dalam sifat-sifat rantai

sampingnya. (Hammes & Hopper, 2005).

15


Gambar 2.7. Hidrofobik, asam amino alifatik

Gambar 2.8. Hidrofobik, asam amino aromatik

16


Urutan linear asam amino yang bergabung melalui ikatan peptida

disebut struktur primer protein. Posisi ikatan kovalen disulfida antara residu

sistein juga termasuk dalam struktur primer. Gabungan antara dua struktur

primer membentuk struktur protein sekunder. Struktur sekunder protein ini

mengacu pada lipatan teratur daerah dari rantai polipeptida. Dua jenis struktur

sekunder adalah α-helix dan β-pleated sheet. α-helix berbentuk silinder,

rangkaian heliks asam amino seperti batang dalam rantai polipeptida yang

ditahan oleh ikatan hidrogen yang sejajar dengan sumbu helix. Dalam β-

pleated sheet, ikatan hidrogen terbentuk antara bagian yang berdekatan dari

polipeptida yang baik berjalan di arah yang sama (β-pleated sheet paralel)

atau dalam arah yang berlawanan (β-pleated sheet antiparalel).

Gambar 2.9. Polar, asam amino bermuatan

Gambar 2.10. Polar, asam amino tak bermuatan

17


β- membalikkan arah rantai polipeptida dan seringkali ditemukan terhubung

dengan ujung β-pleated sheet antiparalel (Hames & Hooper, 2005).

Struktur tersier protein mengacu pada susunan tiga dimensi dari

semua asam amino dalam rantai polipeptida. Struktur ini aktif secara biologis,

konformasi asli ini diikat oleh beberapa ikatan nonkovalen. Jika protein

terdiri dari lebih dari satu rantai polipeptida dikatakan memiliki struktur

kuaterner. Hal ini mengacu pada tata ruang dari subunit polipeptida dan sifat

interaksi di antara mereka (Hames & Hooper, 2005).

2.7 Interaksi Ikatan

Ada beberapa bentuk ikatan yang berperan. Biasanya dalam bentuk

interaksi ikatan intermolekular seperti ikatan ion, ikatan hidrogen, ikatan van

der waals, dan ikatan dipol – dipol. Beberapa obat juga membentuk ikatan

kovalen terhadap targetnya (Patrick, 2001).

2.7.1. Ikatan Ion

Ikatan ion terbentuk antara gugus – gugus yang memiliki muatan

yang berlawanan dan sangat penting untuk beberapa interaksi ikatan obat-

target. Beberapa pengantar pesan kimia alami tubuh berinteraksi melalui

ikatan ion (Patrick, 2001).

2.7.2. Ikatan Hidrogen

Ikatan ini terlibat dalam interaksi antara dua molekul, yang salah

satunya bertindak sebagai donor dan yang lainnya sebagai akseptor.

Hidrogen donor mengandung gugus fungsi yang mempunyai proton yang

terikat pada atom elektronegatif. Atom elektronegatif memiliki bagian yang

lebih besar dari elektron dalam ikatan hidrogen, sehingga membuat

hidrogen sedikit bermuatan positif dan elektrofilik. Hidrogen akseptor

mengandung elektronegatif atom seperti oksigen atau nitrogen. Ikatan

hidrogen lebih lemah dari ikatan ion. (Patrick, 2001).

18


2.7.3. Interaksi Van Der Waals

Interaksi van der waals adalah interaksi lemah yang muncul diantara

gugus – gugus hidrofobik seperti cincin aromatik dan gugus alkil. Interaksi

ini muncul disebabkan adanya fluktuasi acak dalam densitas elektron

sehingga membentuk daerah sementara yang kaya elektron atau sedikit

elektron. Daerah kaya elektron pada satu molekul akan menarik daerah yang

elektronnya sedikit pada molekul lain. Interaksi ini lebih lemah dari ikatan

ion dan ikatan hidrogen dan melibatkan molekul hidrogen netral (Patrick,

2001).

2.7.4. Interaksi Dipol-Dipol

Momen dipol penting dalam orientasi molekul ketika berinteraksi

dengan situs ikatan. Obat mempunyai momen dipol yang kemungkinan

untuk menyelaraskan dengan momen dipol lokal pada situs ikatan sehingga

momen dipol sejajar dan dalam arah yang berlawanan. Momen dipol yang

salah berorientasi bisa juga mengakibatkan penurunan aktivitas (Patrick,

2001).

2.7.5. Ikatan Kovalen

Kebanyakan obat berinteraksi dengan targetnya menggunakan

ikatan intermolekular. Namun, beberapa obat membentuk ikatan kovalen

terhadap targetnya. Obat-obat yang mengandung gugus alkil halida dapat

bertindak sebagai elektrofilik dan bereaksi dengan residu asam amino

nukleofilik, seperti serin dan sistein, pada situs ikatan target, yang

menyebabkan hubungan ireversibel antara obat dan target. Beberapa

penghambat enzim dirancang untuk bekerja sebagai substrat dan untuk

menjalani reaksi katalis enzim. Hal ini menyebabkan pembentukan

hubungan kovalen antara obat dan enzim (Patrick, 2001).

19


2.8 Penambatan Molekul (Molecular Docking)

Dalam bidang pemodelan molekul, docking adalah metode untuk

memprediksi orientasi yang lebih diutamakan dari suatu molekul ketika

terikat satu sama lain untuk membentuk kompleks yang stabil. Informasi

tentang oreintasi ini dapat digunakan untuk memprediksi kekuatan hubungan

atau afinitas ikatan antara dua molekul yang digunakan misalnya fungsi

penilaian. Hubungan antara molekul biologis yang relevan seperti protein,

asam nukleat, karbohidrat, dan lipid memainkan peran sentral dalam

transduksi sinyal. Selanjutnya, orientasi relatif dari dua pasangan yang

berinteraksi dapat mempengaruhi jenis sinyal yang dihasilkan. Oleh karena

itu docking berguna untuk memprediksi baik kekuatan dan jenis sinyal yang

dihasilkan. Docking sering digunakan untuk memprediksi orientasi ikatan

kandidat obat bermolekul kecil terhadap target proteinnya untuk memprediksi

afinitas dan aktivitas molekul kecil. Maka docking memainkan peran penting

dalam desain obat secara rasional (Mukesh & Rakesh, 2011)

Fokus Penambatan molekul untuk mensimulasikan secara

komputasi proses pengenalan molekul. Tujuan dari Penambatan molekul

adalah untuk mencapai konformasi yang optimal untuk kedua protein dan

ligan serta orientasi relatif antara protein dan ligan sehingga energi bebas dari

sistem secara keseluruhan diminimalkan. Proses komputasi mencari ligan

(Mukesh, 2011)

Gambar 2.11. Konsep dasar penambatan molekul

20


yang cocok baik secara geometris dan energi ke situs pengikatan protein ini

disebut penambatan molekul. Penambatan molekul membantu dalam

mempelajari obat / ligan atau interaksi reseptor / protein dengan

mengidentifikasi situs aktif yang cocok pada protein, mendapatkan geometri

terbaik dari ligan - kompleks reseptor, dan menghitung energi interaksi dari

ligan yang berbeda untuk merancang ligan yang lebih efektif (Mukesh, 2011).

Untuk melakukan skrining penambatan, syarat pertama adalah

struktur protein yang dikehendaki. Biasanya struktur telah ditentukan dengan

menggunakan teknik biofisik seperti kristalografi sinar-x, atau spektroskopi

NMR. Struktur protein dan basis data ligan yang potensial ini berfungsi

sebagai input untuk program docking. Keberhasilan program docking

tergantung pada dua komponen: pencarian algoritma dan fungsi scoring

(Mukesh, 2011).

Fungsi scoring dapat memprediksi afinitas ikatan antara

makromolekul dengan ligan. Identifikasi ini didasarkan pada beberapa teori

seperti teori energi bebas Gibbs. Nilai energi bebas Gibbs yang kecil

menunjukkan bahwa konformasi yang terbentuk adalah stabil, sedangkan

nilai energi bebas Gibbs yang besar menunjukkan tidak stabilnya kompleks

yang terbentuk. Sedangkan penggunaan algoritma berperan dalam penentuan

konformasi (docking pose) yang paling stabil dari pembentukan kompleks

(Funkhouser, 2007).

Uji In Vitro

(Lab. Basah)

Komputasi

(Lab. Kering)

Validasi Pemodelan

(Pendekatan)

Senyawa Aktivitas

Struktur Ramalan

Aktivitas

(ΔGbind)

Gambar 2.12. Filosofi Komputasi

21


Berdasarkan interaksi yang terjadi, terdapat beberapa jenis

molecular docking, yaitu:

1. Docking protein / ligan kecil

2. Docking protein / peptida

3. Docking protein / protein

4. Docking protein / nukleotida (Mukesh, 2011).

2.9 Protein Data Bank

Protein Data Bank (PDB; http://www.rcsb.org/pdb/) adalah sebuah

dokumen atau kumpulan data eksperimental struktur tiga dimensi dari

makromolekul biologis, yang sekarang berjumlah lebih dari 32.500 (Berman,

et al., 2000), termasuk protein dan asam nukleat. Molekul – molekul tersebut

adalah molekul yang ditemukan di semua organisme termasuk bakteri, ragi,

tanaman, lalat, hewan lain, dan manusia. Informasi ini dapat digunakan untuk

membantu menyimpulkan peran struktur dalam kesehatan manusia dan

penyakit, dan dalam pengembangan obat. Struktur yang terdapat dalam arsip

ini mulai dari protein kecil dan potongan-potongan DNA sampai molekul

kompleks seperti ribosom (RCSB, 2014).

2.10 PubChem

PubChem (http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov) adalah gudang

informasi molekuler untuk umum, sebuah karya ilmiah dari Institut

Kesehatan Nasional Amerika (US National Institutes of Health / NIH). Basis

data PubChem memiliki lebih dari 27 juta catatan struktur kimia khusus dari

senyawa yang berasal dari hampir 70 juta senyawa endapan, dan berisi lebih

dari 449.000 catatan bioassay dengan lebih dari ribuan biokimia in vitro dan

skrining berbasis sel, dengan menargetkan lebih dari 7000 protein dan gen

yang terhubung dengan lebih dari 1,8 juta senyawa (Xie, 2010). Pada situs

PubChem ini dapat diunduh struktur kimia dari suatu senyawa secara gratis

yang dibutuhkan dalam studi penambatan molekul.

22


2.11 Open Babel

Open Babel adalah perangkat lunak untuk mengubah beberapa

format berkas kimia. Selain itu, perangkat ini menyediakan berbagai fungsi

berguna yaitu pencarian konformer dan penggambaran 2D, penapisan,

konversi batch, dan pencarian substruktur dan kemiripan. Open Babel

mendukung 111 format berkas kimia, yang dapat membaca 82 format dan

menulis 85 format. Perangkat ini tersedia secara gratis dari

http://openbabel.org (O’Boyle, et al., 2011).

2.12 Discovery Studio 3.5 Visualizer

Discovery Studio Visualizer adalah penampil gratis yang dapat

digunakan untuk membuka, mengedit data serta alat untuk melakukan analisis

data yang dihasilkan oleh perangkat lunak lain. Perangkat ini dirancang untuk

memberikan gambaran yang interaktif untuk melihat dan mengedit struktur

molekul, urutan, data refleksi X-ray, script, dan data lainnya.Aplikasi ini

dapat digunakan pada Windows dan Linux dan terintegrasi dengan desktop

yang menyediakan akses ke fitur sistem operasi standar seperti sistem berkas,

clipboard, dan percetakan (Accelrys Enterprise Platform, 2005).

2.13 Autodock

Autodock merupakan program penambatan molekuler yang efektif

yang secara cepat dan akurat dapat memprediksi konformasi dan energi dari

suatu ikatan antara ligan dan target makromolekul. Autodock terdiri dari dua

program utama, yaitu Autodock dan Autodock grid. Autodock untuk

melakukan penambatan molekuler ligan dan protein target dengan set grid

yang telah terdeskripsi. Pendeskripsian ini dilakukan sebelumnya dengan

Autogrid. Untuk memungkinkan pencarian konformasi, Autodock

membutuhkan ruang pencarian dalam sistem koordinat dimana posisi ligan

dianggap akan terikat (Morris, et al., 2009).

http://openbabel.org/

23


2.14 Autodock Vina

AutoDock Vina adalah salah satu perangkat lunak yang tepat dan

dapat diandalkan yang tersedia untuk penemuan obat, penambatan molekul

dan skrining virtual yang dirancang dan diterapkan oleh Dr. Oleg Trott. Vina

menawarkan fungsi yang beragam, tingkat kinerja tinggi dan meningkatkan

akurasi untuk mempermudah penggunaan. Perangkat lunak ini dapat

dioperasikan dengan bantuan AutoDockTools (ADT) atau instruksi command

line (Sandeep, Nagasree, Hanisha, Murali, & Kumar, 2011).

2.15 Pymol

Pymol merupakan salah satu program visualisasi yang digunakan

untuk memahami suatu struktur biologi dan dapat menampilkan gambar tiga

dimensi yang berkualitas dan mampu menyajikan tampilan struktur dalam

beberapa warna dari suatu molekul kecil maupun makromolekul seperti

protein. Visualisasi sangatlah penting untuk lebih memahami dan mendalami

struktur suatu molekul. Perangkat lunak ini dikomersilkan oleh DeLano

Scientific LLC (DeLano & Bromberg, 2004).

24


ALUR PENELITIAN

Penyiapan Struktur Molekul PPAR-γ

Pengunduhan struktur dari Bank Data Protein

(http://www.rcsb.org/pdb/).

Output : 2PRG.pdb

Pemisahan dari pelarut dan ligan atau residu non standar dengan Discovery

Studio 3.5 Visualizer.

Output : 2PRG.pdb

Pengoptimasian dengan Autodock Tools yang meliputi : penambahan atom hidrogen dan pengaturan grid

box parameter.

Output : 2PRG.pdbqt

Penyiapan Struktur Ligan

Pengunduhan struktur ligan dari PubChem

(http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov)

Output : Ligan.sdf

Pengonversian format dengan Open Babel

Output : Ligan.pdb

Pengoptimasian dengan Autodock Tools, yaitu pengaturan number

of active torsion.

Output : Ligan.pdbqt

Penambatan Molekul dengan Autodock Vina

Analisis dan Visualisasi Penambatan Molekul

Output:1. Pose : Posisi & Orientasi

2. ΔGbind

25


BAB 3

METODE PENELITIAN

3.1 Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian dilaksanakan di Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah dan di Lembaga Ilmu

Pengetahuan Indonesia (LIPI) Serpong selama bulan Maret hingga Mei 2014.

3.2 Alat

3.2.1 Perangkat Keras

Notebook Asus (A42JC series) dengan spesifikasi Intel® Core™ i5

CPU (M460 @2.53Ghz), RAM (Random Access Memory) 4 gigabyte, dan

Graphic Card (NVIDIA Optimus Ge Force 310M) 1 gigabyte. Notebook

terhubung dengan AC/DC Adapter dan terkoneksi internet.

3.2.2 Perangkat Lunak

Sistem Operasi Windows 7 Ultimate 64 bit, Paket Autodock Tools

yang terdiri dari Python 2.5.2 dan MGLTools 1.5.6 (Scripps Research

Institute), Open Babel 2.3.2, Discovery Studio 3.5 Visualizer (Accelrys

Enterprise Platform), Autodock Vina, Pymol (DeLano Scientific LLC.),

Protein Data Bank (http://www.rcsb.org/pdb/), dan PubChem

(http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov).

3.3 Bahan

3.3.1 Struktur Tiga Dimensi PPAR-γ

Struktur tiga dimensi PPAR-γ diunduh dari Bank Data Protein

dengan situs http://www.rcsb.org/pdb/. Makromolekul protein yang dipilih

adalah PPAR-γ pada manusia yang didapat dari metode kristalografi X-ray dengan

http://www.rcsb.org/pdb/

http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/


26


resolusi 2,30 Å yang tertambat dengan rosiglitazon. Identitas makromolekul

tersebut adalah 2PRG berformat .pdb.

3.3.2 Struktur Tiga Dimensi Ligan

Struktur tiga dimensi ligan yang digunakan adalah rosiglitazon dan

senyawa – senyawa flavonoid dari Morinda citrifolia, yaitu kaempferol,

narkisin flavonol, nikotiflorin, quersetin, dan rutin yang diunduh dari situs

http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov dengan format .sdf.

3.4 Cara Kerja

3.4.1 Penyiapan Struktur Molekul PPAR-γ

Pengunduhan makromolekul PPAR-γ dari Bank Data Protein

dengan situs http://www.rcsb.org/pdb/. Identitas molekul tersebut yaitu

2PRG. Data makromolekul diunduh dalam format .pdb.

Makromolekul protein dipisahkan dari pelarut dan ligan atau residu

non standar. Pemisahan makromolekul dari molekul yang tidak diperlukan

dilakukan dengan menggunakan program Discovery Studio 3.5 Visualizer.

Hasil pemisahan tersebut akan digunakan untuk penambatan. Hasil

pemisahan disimpan dalam format .pdb.

Molekul PPAR-γ yang telah dipisahkan dari residu dioptimasi

dengan Autodock Tools. Optimasi tersebut meliputi : penambahan atom

hidrogen dan pengaturan grid box parameter. Hasil ini disimpan dalam

format .pdbqt.

3.4.2 Penyiapan Struktur Ligan

Ligan yang digunakan adalah rosiglitazon sebagai pembanding dan

senyawa – senyawa flavonoid dari Morinda citrifolia, yaitu kaempferol,

narkisin flavonol, nikotiflorin, quersetin, dan rutin yang diunduh dari situs

http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov dengan format .sdf. Format ligan-ligan

tersebut dirubah menjadi .pdb dengan menggunakan Open Babel.




27


Struktur ligan yang telah dibuat dioptimasi dengan Autodock Tools.

Optimasi tersebut berupa pengaturan number of active torsion. Hasil ini

disimpan dalam format .pdbqt.

3.4.3 Penambatan Molekul dengan Autodock Vina

Ligan dan protein yang telah tersimpan dalam format .pdbqt dicopy

ke dalam folder Vina. Kemudian konfigurasi file vina diketik pada notepad,

disimpan dengan nama ‘conf.txt’. Vina dijalankan melalui Command

prompt.

3.4.4 Analisis dan Visualisasi Penambatan Molekul

Hasil kalkulasi docking dilihat pada output dalam format notepad.

Penentuan konformasi ligan hasil docking dilakukan dengan memilih

konformasi ligan yang memiliki energi ikatan yang paling rendah (pose

terbaik).

Posisi dan orientasi ligan tesebut pada makromolekul, serta asam –

asam amino yang terikat pada ligan divisualisasikan dengan perangkat lunak

Autodocktools dan Pymol untuk melihat kecocokan bentuk dan volume

antara ligan dan situs tambatnya.

Gambar 2.13. Konfigurasi file vina

28


BAB 4

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Penyiapan Makromolekul Protein

Langkah awal sebelum melakukan proses penambatan molekul

adalah penyiapan struktur makromolekul protein dan ligan yang akan

digunakan. Pada tahap ini, struktur makromolekul yang digunakan diunduh

dari Protein Data Bank dengan situs http://www.rcsb.org/. Identitas protein

yang dipilih adalah 2PRG yang merupakan struktur Peroxisome Proliferator-

Activeted Receptor-Gamma (PPAR-γ) pada manusia (Homo sapiens) yang

diperoleh dari difraksi sinar-X dengan resolusi 2,3 Å. Makromolekul ini

terikat dengan ligan yaitu rosiglitazon. Struktur ini diunduh dengan format

.pdb (Lampiran 1).

Setelah diunduh, maka didapatkan struktur makromolekul PPAR-γ

yang terikat dengan ligan dan molekul air. Ligan dan molekul air ini harus

dihilangkan dari makromolekul protein karena dapat mengganggu proses

penambatan. Pada dasarnya dengan adanya molekul air akan memediasi

interaksi ligan dengan reseptor, sehingga hasil docking yang didapat semakin

baik. Tetapi proses penambatan akan berlangsung lebih kompleks karena

variabel persamaan-persamaan matematika docking yang perlu diselesaikan

menjadi lebih banyak yang menyebabkan waktu penambatan semakin lama

(Cole, Nissink, & Taylor, 2005). Dengan begitu, perlu adanya kompromi

antara akurasi dan kecepatan, dimana jika ingin prosesnya berjalan lebih

cepat, maka akurasinya diturunkan hingga 70 % sudah cukup mewakili hasil

docking yang didapat. Begitu juga dengan adanya ligan yang terikat pada sisi

aktif makromolekul akan menghalangi interaksi ligan yang akan ditambatkan.

Struktur ini kemudian dipisahkan dari residu non standar tersebut dengan cara

menghilangkannya dengan menggunakan perangkat lunak Discovery Studio,

sehingga dihasilkan struktur molekul yang siap melalui tahap selanjutnya.

Struktur hasil pemisahan ini disimpan dengan format .pdb.

http://www.rcsb.org/

29


Makromolekul tersebut kemudian dioptimasi dengan

Autodocktools. Pengoptimasian ini dilakukan agar makromolekul tersebut

dapat menyeseuaikan dengan lingkungan komputasi sehingga dapat

di-docking. Pengoptimasian yang dilakukan yaitu penambahan atom

hidrogen dan pengaturan grid box parameter.

Penambahan atom hidrogen (protonasi) bertujuan untuk

menyesuaikan suasana docking agar mendekati suasana pada pH sitoplasma

sel (pH~7) (Drie, 2005), karena PPAR-γ termasuk reseptor inti (nuclear

receptor) (Habor, 2010). Sedangkan pengaturan grid box untuk menentukan

ruang tambat ligan yang akan di-docking. Ruang tambat ligan ditentukan

dengan merujuk kepada ligan yang sudah tertambat dengan makromolekul

protein pada saat diunduh, yaitu dalam hal ini rosiglitazon. Pengaturan pada

grid box meliputi center_x, center_y, center_z, untuk mengatur letak

parameter box pada makromolekul protein, kemudian size_x, size_y, size_z,

dan spacing (angstrom) untuk menentukan besar kecilnya grid box untuk

ruang penambatan ligan tersebut. Hasil pengaturan yang diperoleh yaitu

center_x = 52.734, center_y = -3.774, center_z = 34.258, size_x = 28, size_y

= 28, size_z = 28, dan spacing (angstrom) = 1 (Lampiran 2).

Setelah semua proses pengoptimasian makromolekul selesai, maka

file ini disimpan dalam format .pdbqt. Format ini berarti bahwa file pdb

tersebut sudah diberikan muatan gasteiger untuk menyesuaikan dengan

lingkungan docking sehingga dapat dilakukan perhitungan dengan benar

(Huey, Morris, & Forli, 2012).

4.2 Penyiapan Ligan

Ligan yang akan digunakan diunduh dari Pubchem dengan situs

http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov dengan format .sdf dan dipilih struktur 3D.

Ligan – ligan yang digunakan pada penelitian ini adalah senyawa – senyawa

flavonoid dari buah mengkudu yaitu quersetin, rutin, kaempferol,

nikotiflorin, narkisin flavonol, serta rosiglitazon sebagai kontrol positifnya

(Tabel 4.1). Kemudian format ligan - ligan tersebut dirubah menjadi .pdb


30


dengan menggunakan Open Babel agar dapat dibaca dengan Autodock untuk

selanjutnya dilakukan pengoptimasian.

Tabel 4.1 Daftar ligan yang ditambatkan (Pubchem)

Dalam pengoptimasian ligan, dilakukan penambahan muatan

gasteiger dan pengaturan number of active torsion dengan menggunakan

Autodocktools. Muatan gasteiger ini secara otomatis akan ditambahkan pada

ligan ketika dibuka dengan Autodocktools. Sama halnya dengan protonasi

pada makromolekul protein, penambahan muatan gasteiger adalah

penambahan atom hidrogen pada ligan. Kemudian torsi aktifnya diatur. Hal

ini untuk menentukan ikatan - ikatan aktif yang dapat diputar selama proses

docking berlangsung, sehingga dapat mengurangi kinerja dan juga waktu

Ligan Compound ID IUPAC Name

Rosiglitazone CID 77999 5-[[4-[2-[methyl(pyridin-2-yl)amino]

ethoxy]phenyl]methyl]-1,3-thiazolidine-

2,4-dione

Quercetin CID 5280343 2-(3,4-dihydroxyphenyl)-3,5,7-trihydroxy

chromen-4-one

Rutin CID 5280805 2-(3,4-dihydroxyphenyl)-5,7-dihydroxy-3-

[(2S,3R,4S,5S,6R)-3,4,5-trihydroxy-6-

[[(2R,3R,4R,5R,6S)-3,4,5-trihydroxy-6-

methyloxan-2-yl]oxymethyl]oxan-2-

yl]oxychromen-4-one

Kaempferol CID 5280863 3,5,7-trihydroxy-2-(4-hydroxyphenyl)

chromen-4-one

Nicotiflorin CID 5318767 5,7-dihydroxy-2-(4-hydroxyphenyl)-3-

[(2S,3R,4S,5S,6R)-3,4,5-trihydroxy-6-

[[(2R,3R,4R,5R,6S)-3,4,5-trihydroxy-6-

methyloxan-2-yl]oxymethyl]oxan-2-

yl]oxychromen-4-one

Narcissin

flavonol

CID 5481663 5,7-dihydroxy-2-(4-hydroxy-3-

methoxyphenyl)-3-[(2S,3R,4S,5S,6R)-

3,4,5-trihydroxy-6-[[(2R,3R,4R,5R,6S)-

3,4,5-trihydroxy-6-methyloxan-2-

yl]oxymethyl]oxan-2-yl]oxychromen-4-

one

31


yang diperlukan (Huey, Morris, & Forli, 2012). Torsi aktif tersebut hanya ada

pada molekul yang memiliki ikatan sigma saja. Semakin banyak ikatan sigma

pada molekul, maka semakin banyak torsi aktifnya sehingga perlu dibatasi.

Pada penelitian ini number of active torsion yang dipilih adalah 6,

berdasarkan pada standar yang biasa digunakan dalam pengaturan torsi aktif.

Ligan hasil pengoptimasian ini disimpan dalam format .pdbqt.

4.3 Penambatan Molekul dengan Autodock Vina

Setelah langkah penyiapan protein dan ligan yang akan di-docking

selesai, maka bisa dilanjutkan ke langkah selanjutnya, yaitu penambatan

molekul dengan Autodock Vina. Yang pertama kali dilakukan pada tahap ini

adalah menyalin file protein dan ligan berformat .pdbqt ke dalam folder vina.

Kemudian file konfigurasi vina diketik pada notepad (Lampiran 2).

Pada ‘receptor’ menunjukkan protein reseptor yang digunakan pada

proses docking. Begitupun dengan ‘ligand.’ Perlu diperhatikan bahwa nama

reseptor dan ligan pada notepad tersebut harus sama dengan nama file pada

folder vina. ‘out’ merupakan hasil dari proses docking tersebut dibuat dengan

nama ‘out.pdbqt.’ sedangkan center_x, center_y, center_z, size_x, size_y, dan

size_z adalah grid box parameter yang sudah diatur sebelumnya. File

konfigurasi ini disimpan dengan nama ‘conf.txt.’

Setelah pengaturan file konfigurasi notepad selesai, maka proses

docking dengan vina bisa dijalankan. Vina dijalankan melalui perintah

Command prompt. Dalam Command prompt, masuk ke dalam berkas vina,

kemudian dijalankan perintah sebagai berikut.

Proses docking dengan vina berlangsung selama 5 – 20 menit pada

sekali running. Waktu yang digunakan selama proses docking ini dipengaruhi

oleh spesifikasi komputer yang digunakan dan juga ligan yang ditambatkan.

Vina - -config conf.txt - -log log.txt

32


Semakin tinggi spesifikasinya, maka semakin cepat prosesnya berlangsung.

Tetapi hal ini tidak terlalu mempengaruhi keakuratan hasil yang diperoleh.

Proses penambatan molekul dengan Autodock Vina dapat

meningkatkan akurasi dari prediksi mode ikatan bila dibandingkan dengan

Autodock 4. Ditambah lagi, vina dapat mengambil keuntungan dari multiple

CPU atau CPU core dalam sistem komputer untuk memperpendek waktu

running secara signifikan (Trott & Olson, 2010).

Untuk input dan output-nya, vina menggunakan format file struktur

molekul yang sama dengan Autodock yaitu pdbqt. File pdbqt tersebut dapat

diperoleh dan dilihat menggunakan MGLTools (Autodocktools). File lain

seperti parameter Autodock dan Autogrid (GPF,DPF) dan file grid map tidak

dibutuhkan dalam vina, karena vina menghitung grid map-nya sendiri dengan

cepat dan otomatis (Trott & Olson, 2010).

Setelah proses docking selesai, maka akan muncul 2 file baru dalam

folder vina, yaitu ‘log.txt’ dan ‘out.pdbqt’. ‘log.txt’ berisikan nilai afinitas

ikatan dan root mean square deviation (RMSD) dari hasil docking.

Sedangkan ‘out.pdbqt’ merupakan konformasi dari ligan-ligan yang di-

docking-kan. Hasil ini dibuka dengan Autodocktools dan Pymol untuk

melihat posisi dan orientasi dari ligan pada protein dan juga asam amino –

asam amino yang terikat pada ligan.

4.4 Analisa dan Visualisasi Hasil

Analisa hasil penambatan molekul pada penelitian ini meliputi nilai

ΔGbind dan Root Mean Square Deviation (RMSD), serta interaksi ligan

dengan residu protein. Konformasi masing-masing ligan hasil docking

diperingkatkan berdasarkan nilai ΔGbind dari yang terkecil sampai yang

terbesar. Nilai ΔGbind yang kecil menunjukkan bahwa konformasi yang

terbentuk adalah stabil, sedangkan nilai ΔGbind yang besar menunjukkan

kurang stabilnya kompleks yang terbentuk.

Dari 6 ligan yang ditambatkan pada makromolekul protein, masing-

masingnya akan menghasilkan 9 konformasi ligan yang diperingkatkan

33


berdasarkan nilai ΔGbind terbaik (terendah) (Lampiran 3). Dari ke – 9

konformasi tersebut, maka dipilihlah peringkat teratas yang memiliki nilai

ΔGbind dan RMSD terendah. Maka didapatlah hasilnya dari masing-masing

ligan seperti pada Tabel 4.2.

Dari data hasil docking diperoleh nilai ikatan energi flavonoid

dengan rentang -8,1 kkal/mol sampai -8,5 kkal/mol. Rutin menghasilkan nilai

terbaik dari flavonoid lainnya. Namun bila dibandingkan dengan rosiglitazon,

nilai ikatan energi flavonoid masih lebih kecil, tetapi mendekati rosiglitazon.

Ini menunjukkan bahwa senyawa flavonoid memiliki potensi sebagai

antidiabetik.

RMSD merupakan nilai yang digunakan untuk menentukan apakah

prediksi modus ikatan tersebut berhasil dan penting untuk validasi program

docking. Nilai RMSD dikatakan baik jika < 2 Å. Dengan penyimpangan yang

semakin besar, semakin besar kesalahan pada prediksi interaksi ligan dengan

protein (Brooijmans, 2009). RMSD merupakan nilai penyimpangan antara

satu konformasi ligan dengan pembandingnya. Nilai RMSD yang diperoleh

dari penambatan masing-masing ligan pada konformasi terbaik adalah 0. Hal

ini dikarenakan vina membandingkan nilai masing-masing konformasi

dengan nilai konformasi terbaiknya. Sehingga konformasi pertama pada

masing-masing ligan membandingkan nilai konformasi dengan dirinya

sendiri sebagai konformasi terbaik.

Selain melihat nilai ΔGbind , dilihat juga interaksi yang terjadi antara

ligan dengan residu – residu makromolekul protein. Identifikasi interaksi ini

menggunakan program Autodocktools untuk melihat interaksi ligan dengan

residu protein dan Pymol untuk melihat kecocokan bentuk dan volume antara

ligan dan makromolekul protein. Visualisasi interaksi ligan dengan residu

dapat dilihat pada Gambar 4.1.

Pada Gambar 4.1 bagian kiri mengilustrasikan interaksi yang terjadi

antara ligan dengan asam amino – asam amino pada makromolekul protein.

Gambar tersebut menunjukkan bahwa rosiglitazon memiliki interaksi dengan

9 residu protein yaitu LEU330, TYR327, ILE326, HIS449, ALA292,

ARG288, SER289, CYS285, dan GLN286. Sementara flavonoid berinteraksi

34


dengan lebih banyak residu protein kecuali quersetin dan kaempferol yang

jumlah interaksi residunya lebih sedikit dari rosiglitazon. Interaksi senyawa

– senyawa flavonoid dengan residu dapat dilihat pada Tabel 4.2.

Tabel 4.2 Nilai ΔGbind dan Interaksi ligan dengan residu protein

(autodocktools)

Ligan ΔGbind

(kkal/mol)

Jenis Residu

Ionik Polar Aromatik Hidrofobik

Rosiglitazon -8,9 Arg288,

His449,

Gln286,

Ser289 Tyr327

Cys285,

Ala292,

Ile326,

Leu330

Rutin -8,5 Arg288,

Glu291,

Glu343,

Ser289,

Ser342 Phe363

Cys285,

Leu330,

Leu333,

Nikotiflorin -8,4 Arg288,

Glu295,

Glu343

Ser342 Phe226

Cys285,

Ala292,

Ile326

Leu330,

Leu333

Narkisin

flavonol -8,3 Arg280,

Arg288

Ser289,

Ser342

Tyr327,

Phe363

Cys285,

Ile326,

Leu330,

Leu333,

Val339,

Ile341,

Met345,

Met364

Quersetin -8,1 Arg288 - -

Ile326,

Leu333,

Ile341

Kaempferol -8,1 Arg288 - -

Cys285,

Ala292,

Ile326,

Met329,

Leu330,

Leu333

35


Keterangan : visualisasi interaksi ligan dengan residu (kiri) dan kesesuaian

bentuk/Complementarity shape ligan dengan situs tambat (kanan)

(a) Rosiglitazon (b) Rutin

(a)

(b)

36



bentuk/Complementarity shape ligan dengan situs tambat (kanan).

(c) Nicotiflorin (d) Narcissin Flavonol

(c)

(d)

37



bentuk/shape Complementarity ligan dengan situs tambat (kanan)

(e) Quercetin (f) Kaempferol

Gambar 4.1 Visualisasi interaksi ligan dengan residu

(Sumber : Olahan penulis dengan Autodocktools (kiri) dan Pymol(kanan))

(e)

(f)

38


Pada Tabel 4.2 menunjukkan residu – residu protein yang

berinteraksi dengan ligan. Pada tabel tersebut, residu protein dikelompokkan

ke dalam 5 jenis berdasarkan struktur asam aminonya, yaitu ionik, polar,

aromatik, dan hidrofobik. Residu ionik memberikan kontribusi terbesar

dalam penentuan nilai ΔGbind, kemudian residu polar, aromatik, hidrofobik,

secara berurutan (Schneider, Baringhaus, & Kubinyi, 2008). Interaksi ionik

merupakan interaksi intermolekular yang memiliki ikatan yang lebih kuat dari

ikatan hidrogen (polar). Dan ikatan hidrogen lebih kuat dari interaksi van der

waals (aromatik dan hidrofobik) (Patrick, 2001).

Dari interaksi terhadap residu tersebut dapat dihubungkan dengan

nilai ΔGbind yang diperoleh. Pada rutin dan nikotiflorin yang berinteraksi

dengan 3 residu ionik memiliki nilai ΔGbind terbaik dari flavonoid yang

lainnya, yaitu -8,5 dan -8,4 kkal/mol. Sementara 3 flavonoid lainnya, narkisin

flavonol yang berinteraksi dengan 2 residu ionik, serta quersetin dan

kaempferol yang berinteraksi dengan 1 residu ionik. Begitupun dengan jenis

residu lainnya, mempengaruhi nilai ΔGbind yang dihasilkan.

Pada Gambar 4.1 bagian kanan memvisualisasikan kecocokan

bentuk dan volume antara ligan dengan situs tambatnya pada makromolekul

reseptor. Dalam hal ini, permukaan molekul reseptor digambarkan dengan

permukaan pelarut dan permukaan molekul ligan dideskripsi sebagai

pencocokan permukaannya. Kesesuaian antara dua permukaan sama dengan

deskripsi pencocokan bentuk dan volume yang dapat membantu menemukan

pose komplementer docking target dan molekul ligan (Mukesh & Rakesh,

2011).

Setiap warna pada gambar, baik itu pada ligan maupun residu

protein, mewakili atom - atom tertentu. Warna – warna tersebut dapat diatur

sesuai keinginan penggunanya. Pada gambar 4.1 yang diolah dengan

Autodocktools dan Pymol, penulis mengaturnya seperti pada Tabel 4.3.

39


Tabel 4.3 Makna warna pada gambar Autodocktools dan Pymol

Nama Atom Warna

Autodocktools Pymol

Karbon Abu - abu (alifatik)

Hijau Hijau (aromatik)

Hidrogen Putih Putih

Nitrogen Biru Biru

Oksigen Merah Merah

Sulfur Kuning Oranye

Dari Gambar 4.1 bagian kanan dapat diperhatikan warna – warna

pada ligan dan makromolekul protein yang menunjukkan bahwa mereka

cenderung untuk berada / berhadapan dengan warna yang sama. Warna merah

pada ligan berhadapan / berada di daerah warna merah pada makromolekul

protein, warna hijau berada pada daerah hijau, biru pada biru, dan seterusnya.

Sedangkan ukuran diameter lingkaran masing - masing atom pada ligan

merupakan radius van der waals-nya. Interaksi van der waals

menggambarkan tolakan atau tarik antara atom yang tidak secara langsung

terikat. Interaksi van der waals dapat diartikan sebagai bagian non-polar dari

interaksi yang tidak berhubungan dengan energi elektrostatik yang

disebabkan muatan atom (Jensen, 2007). Masing – masing atom memiliki

radius berbeda beda yang dapat dilihat pada Tabel 4.4.

Tabel 4.4 Radius Van der waals (Batsanov, 2001)

Atom Radius (Å)

Karbon 1,7

Hidrogen 1,2

Nitrogen 1,5

Oksigen 1,4

Sulfur 1,85

40


Dari gambar ini dapat dilihat bagaimana ligan berinteraksi dengan

situs ikatnya, dan kemudian dapat diteliti apakah ada ruang kosong yang

belum terisi oleh ligan. Ketika sudah dapat diidentifikasi ruang kosong

tersebut, memungkinkan untuk merancang analog ligan dengan penambahan

subtituen atau gugus fungsi yang memungkinkannya untuk mengisi ruang

kosong tersebut, sehingga ligan menyocokkan dirinya dengan situs ikat

dengan lebih sesuai. Selain itu, dengan mengidentifikasi residu - residu asam

amino yang terdapat pada ruang kosong tersebut, dapat ditentukan subtituen

apa yang dapat ditambahkan pada ligan agar dihasilkan interaksi yang lebih

baik. Contohnya, jika ruang kosong tersebut terdapat asam amino hidrofobik,

maka dapat ditambahkan subtituen alkil pada ligan (Patrick, 2001).

Perancangan molekul obat bertujuan untuk menemukan ligan yang

dapat berinteraksi secara efektif terhadap reseptor target. Tetapi belum berarti

bahwa senyawa tersebut akan aktif jika diberikan secara oral. Dalam

perjalanannya menuju target, obat akan mengalami beberapa peristiwa yang

disebut farmakokinetik, yang meliputi absorbsi, distribusi, metabolisme, dan

ekskresi (ADME). Perlu dipertimbangkan farmakokinetiknya dalam

perancangan obat baru. Karena pada dasarnya interaksi obat dengan reseptor

tidak akan terjadi jika obat tidak mencapai targetnya. Maka dari itu, untuk

merancang obat yang aktif secara oral harus memenuhi ‘Lipinski’s Rule of

Five’ yaitu :

Berat molekul kurang dari 500,

Memiliki tidak lebih dari 5 gugus hidrogen donor,

Memiliki tidak lebih dari 10 gugus hidrogen akseptor,

Nilai logP tidak lebih dari 5 (Patrick, 2001).

Berdasarkan aturan tersebut, maka lima senyawa flavonoid dan

rosiglitazon yang telah didocking diteliti menggunakan perangkat lunak

Marvinsketch untuk mengetahui apakah senyawa-senyawa tersebut

memenuhi Rule of Five, sehingga didapatkan hasil seperti pada Tabel 4.5.

Pada tabel tersebut menunjukkan bahwa dari lima senyawa flavonoid, hanya

quersetin dan kaempferol saja yang memenuhi empat kriteria Rule of Five,

41


sedangkan tiga yang lainnya tidak. Ini berarti bahwa hanya kuersetin dan

kaemperol yang mungkin aktif secara klinis bila diberikan secara oral.

Tabel 4.5 Lipinski’s Rule of Five dari ligan yang didocking

Ligan Berat molekul Log P H-Donor H-Akseptor

Rosiglitazon 357.427 2,15 1 5

Rutin 610.5175 -0,87 10 16

Nikotiflorin 594.5181 -0,57 9 15

Narkissin

Flavonol 624.5441 -0,72 9 16

Quersetin 302.2357 2,16 5 7

Kaempferol 286.2363 2,46 4 6

Docking digunakan untuk memprediksi ikatan ligan terhadap target

proteinnya untuk memprediksi afinitas dan aktivitasnya. Data yang diperoleh

dari docking berupa nilai afinitas kompleks reseptor dengan ligan. Nilai

afinitas ini belum tentu merepresentasikan aktivitas yang akan terjadi.

Sehingga perlu dilakukan validasi lebih lanjut secara eksperimental, baik itu

dengan uji in vitro dan in vivo. Meskipun demikian, docking memiliki peran

penting sebagai langkah awal dalam pengembangan dan perancangan obat

baru, terutama dalam skrining dan pemodelan senyawa bioaktif. Sehingga

mengurangi waktu dan biaya dalam penelitiannya. Hal ini juga mendorong

peningkatan teknologi untuk mengidentifikasi kecocokan antara senyawa dan

target yang memiliki dampak farmakologis. Dengan meningkatnya sumber

daya komputasi dan perkembangan ilmu pengetahuan tentang afinitas dan

efikasi obat, peran docking akan semakin meningkat dalam pengembangan

dan penemuan obat baru secara rasional (Brooijmans, 2009).

42


BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Hasil penambatan senyawa – senyawa flavonoid dari buah

mengkudu (Morinda citrifolia L) yaitu quersetin, kaempferol, rutin,

nikotiflorin, dan narkisin flavonol, pada Peroxisome Proliferator-Activated

Receptor - Gamma (PPAR-γ) dengan konformasi terbaiknya menunjukkan

nilai ΔGbind diantara rentang -8,1 kkal/mol sampai -8,5 kkal/mol, dengan

senyawa rutin yang memiliki nilai terbaik. Sedangkan rosiglitazon sebagai

kontrol positif menunjukkan nilai ΔGbind = -8,9 kkal/mol. Meskipun nilai

ΔGbind yang diperoleh senyawa – senyawa flavonoid tersebut lebih kecil,

tetapi mendekati nilai rosiglitazon. Hasil ini menunjukkan bahwa senyawa

flavonoid tersebut cukup potensial untuk dijadikan sebagai antidiabetik.

5.2 Saran

1. Hasil ini merupakan ramalan aktivitas biologis karena didapat dari

simulasi pemodelan terkomputerisasi. Sehingga perlu dilakukan uji in

vitro dan in vivo untuk mengetahui aktivitas senyawa – senyawa tersebut.

2. Dapat dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menggunakan perangkat

lunak lain seperti DOCK, GOLD, FRED, PLANT, LigandScout, MOE,

Hyperchem, dan lain – lain untuk mengetahui perbandingan hasil antara

perangkat lunak tersebut.

3. Dapat dilakukan penelitian dengan menggunakan ligan lain yang

ditambatkan pada PPAR-γ ataupun senyawa flavonoid yang ditambatkan

dengan reseptor lain yang berperan dalam pengobatan diabetes untuk

mengetahui perbandingan hasilnya sehingga didapat pengobatan yang

terbaik.

43


DAFTAR PUSTAKA

Accelrys Enterprise Platform. (2005). Introduction to the Discovery Studio

Visualizer. San Diego, California, U.S.A: Accelrys Software Inc.

Batsanov, S. S. (2001). Van der Waals Radii of Elements. INORGANIC

MATERIALS.

Baxevanis, A. D., & Ouellette, B. F. (2001). BIOINFORMATICS: A Practical

Guide to the Analysis of Genes and Proteins (Second ed.). USA & Canada:

Wiley-Interscience.

Berman, H. M., Westbrook, J., Feng, Z., Gilliland, G., Bhat, T. N., Weissig, H., . .

. Bourne, P. E. (2000). The Protein Data Bank. Oxford University Press.

Cole, J. C., Nissink, J. W., & Taylor, O. (2005). Protein–Ligand Docking and

Virtual Screening with GOLD. In J. Alvarez, & B. Shoichet, Virtual

Screening in Drug Discovery (p. 398). Boca Raton: CRC Press.

Coman, C., & Socaciu, C. (2012). Docking of Phytochemicals to the Peroxisome

Proliferator-Activated Receptor-Gamma. Bulletin UASVM Agriculture.

Corwin, J. (2009). Buku Saku Patofisiologi (3 ed.). (E. K. Yudha, Ed., & N. B.

Subekti, Trans.) Jakarta: EGC.

DeLano, W. L., & Bromberg, S. (2004). PyMOL User's Guide. San Carlos,

California, U.S.A: DeLano Scientific LLC.

DiPiro, J. T., Talbert, R. L., Yee, G. C., Matzke, G. R., Wells, B. G., & Posey, L.

M. (2008). Pharmacotherapy A Pathophysiologic Approach (7 ed.). New

York: The McGraw-Hill Companies, Inc.

DiStefano, J. K., & Watanabe, R. M. (2010). Pharmacogenetics of Anti-Diabetes

Drugs. Pharmaceuticals.

Drie, J. H. (2005). Pharmacophore-Based Virtual Screening: A Practical

Perspective. In J. Alvarez, & B. Shoichet, Virtual Screening in Drug

Discovery (p. 169). Boca Raton: CRC Press.

Funkhouser, T. (2007). Protein-Ligand Docking Methods. Princeton, New Jersey,

U.S.A: Princeton University.

Habor, A. (2010). PEROXISOME PROLIFERATOR ACTIVATED

RECEPTORS. FARMACIA.

Hames, D., & Hooper, N. (2005). Biochemistry (3 ed.). Leeds, UK: Taylor &

Francis Group.

44


Hodgman, T. C., French, A., & Westhead, D. R. (2010). Instant Notes in

Bioinformatics (Second ed.). UK: Taylor & Francis.

Jensen, F. (2007). Introduction to Computational Chemistry (Second ed.). West

Sussex , England: John Wiley & Sons Ltd.

Kustarini, I., Dewi, S. S., & Pawitra, I. (2012). Efek Ekstrak Etanol Morinda

Citrifolia L (Mengkudu). MEDIA MEDIKA Indonesia.

Lee, S.-Y., Park, S.-L., Hwang, J.-T., Yi, S.-H., Young-DoNam, & Lim, S.-I.

(2012). Antidiabetic Effect of Morinda citrifolia (Noni) Fermented by.

Hindawi Publishing Corporation Evidence-Based Complementary and

Alternative Medicine.

Mian-Ying, W., West, B. J., Jensen, C. J., Nowicki, D., Chen, S., Palu, A., &

Anderson, G. (2002). Morinda citrifolia (Noni): A literature review and

recent advances in Noni research. Act a Pharmacolog ica Si nica.

Morris, G. M., Goodsell, D. S., Pique, M. E., Lindstrom, W. “., Huey, R., Forli, S.,

. . . Olson, A. J. (2009). AutoDock Version 4.2: Automated Docking of

Flexible Ligands to Flexible Receptors. La Jolla, California, U.S.A: The

Scripps Research Institute.

Mukesh, B., & Rakesh, K. (2011). Molecular Docking : A Review. IJRAP.

Mukesh, B., & Rakesh, K. (2011). MOLECULAR DOCKING: A REVIEW.

IJRAP.

Novo Nordisk. (2013). Where Economics and Health Meet: Changing Diabetes in

Indonesia. In N. Nordisk, The Blueprint for Change Programme (p. 3).

Indonesia: Novo Nordisk.

O’Boyle, N. M., Banck, M., James, C. A., Morley, C., Vandermeersch, T., &

Hutchison, G. R. (2011). Open Babel: An open chemical toolbox. Journal

of Cheminformatics.

Patrick, G. (2001). Instant Notes in Medicinal Chemistry. Oxford: BIOS Scientific

Publisher.

Pawlus, A. D., & Kinghorn, A. D. (2007). Review of the ethnobotany, chemistry,

biological activity and safety of the botanical dietary supplement Morinda

citrifolia (noni). Journal of Pharmacy and Pharmacology.

Putra, A. M. (2010). Virtual screening of Cytochrome P450 ligands: Challenges

and considerations. Netherlands: Department of Chemistry &

Pharmaceutical Sciences, Faculty of Sciences - Vrije Universiteit.

RCSB. (2014, March 10). About the PDB Archive and the RCSB PDB. Retrieved

from Protein Data Bank:

http://www.rcsb.org/pdb/static.do?p=general_information/about_pdb/inde

x.html

45


Sandeep, G., Nagasree, K. P., Hanisha, M., Murali, M., & Kumar, K. (2011).

AUDocker LE: A GUI for virtual screening with AUTODOCK Vina. BMC

Research Notes.

Schneider, G., Baringhaus, K.-H., & Kubinyi, H. (2008). Molecular Design:

Concepts and Applications. USA: Wiley-VCH.

Shen, W., & Lu, Y.-H. (2013). Molecular docking of citrus flavonoids with some

targets related to diabetes. A Journal of the Bangladesh Pharmacological

Society (BDPS).

Singh, D. R. (2012). Morinda citrifolia L. (Noni): A review of the scientific

validation for its nutritional and therapeutic properties. Journal of Diabetes

and Endocrinology Vol. 3.

Suherman, S. K. (2009). Insulin dan Antidiabetik Oral. In Farmakologi dan Terapi

(5th ed., p. 485). Jakarta: Departemen Farmakologi dan Terapeutik Fakultas

Kedokteran Universitas Indonesia.

Trott, O., & Olson, A. J. (2010). Autodock Vina: Improving the speed and accuracy

of docking with a new scoring function, efficient optimization and

multithreading. National Institute of Health.

WHO. (2013, Oktober). Diabetes. Retrieved from WHO:

http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs312/en/

Xie, X.-Q. (2010). Exploiting PubChem for Virtual Screening. NIH Public Access.

46


LAMPIRAN

47


Lampiran 1. Struktur 3D Makromolekul Protein PPAR-γ

Struktur 3D PPAR-γ dengan PDB ID 2PRG

(Sumber : www.rcsb.org)

48


Lampiran 2. Prosedur Kerja Molecular Docking dengan Autodock Vina

a. Penyiapan Protein

1. Pengunduhan makromolekul PPAR-γ dari Bank Data Protein dengan

situs http://www.rcsb.org/pdb/. Identitas molekul tersebut yaitu 2PRG.

Data makromolekul diunduh dalam format .pdb.

2. Pemisahan makromolekul protein dari pelarut dan ligan atau residu non

standar dengan discovery studio. Disimpan dalam format .pdb


49


Pilih ‘Scripts Selection Select water molecule’ kemudian delete.

Pilih ‘Scripts Selection Select ligands’ kemudian delete.

50


3. Pengoptimasian dengan Autodock Tools. Optimasi tersebut meliputi :

a) Penambahan atom hidrogen

Save as ‘2PRG.pdb’

Pilih ‘ Read Molecule’, pilih makromolekul yang akan digunakan.

51


Pilih ‘Edit Hydrogens add’

Diatur sesuai konfigurasi diatas, kemudian klik ‘Ok’

52


b) Pengaturan grid box parameter.

Pilih ‘Grid Macromolecule Choose 2PRG Select Molecule’

Save as ‘2PRG.pdbqt’

53


Diatur parameter grid box sesuai pada gambar, kemudian pilih ‘File close savng current’.

b. Penyiapan ligan

1. Pengunduhan struktur ligan dari situs http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov

dengan format .sdf. dipilih struktur 3D.


54


2. Format ligan-ligan tersebut dirubah menjadi .pdb dengan menggunakan

Open Babel.

3. Struktur ligan yang telah dibuat dioptimasi dengan Autodock Tools.

Optimasi tersebut berupa pengaturan number of active torsion.

Pada ‘input format’ pilih ‘…’ kemudian dipilih ligan yang akan digunakan

Pada ‘output format’, pilih ‘…’ kemudian pilih destinasi tempat menyimpan. Pastikan format

dalam bentuk .pdb.

Klik ‘Convert’

Pilih ‘Ligand Input Open pilih ligan yang dipakai Open’

55


Akan muncul peringatan seperti pada gambar, klik ‘Ok’

Pilih ‘Ligand Torsion Tree Set Number of Torsion masukan angka 6 Dismiss’

56


4. Hasil ini disimpan dalam format .pdbqt.

c. Penambatan Molekul dengan Autodock Vina

1. Ligan dan protein yang telah tersimpan dalam format .pdbqt dicopy ke

dalam folder Vina.

Pilih ‘Ligand Output Save as PDBQT Save’

File – file yang harus ada di folder vina : 2PRG.pdbqt; conf.txt; ligand.pdbqt; vina.exe;

vina_licence.rtf; vina_split.exe

57


2. Kemudian config file vina diketik pada notepad, disimpan dengan nama

conf.

3. Vina dijalankan melalui Command prompt.

Ketik perintah ‘cd .. (Enter) cd .. (Enter) cd vina (Enter) vina –config conf.txt –log

log.txt’ tekan ‘Enter’

Config file disesuaikan dengan pengaturan grid box sebelumnya.

58


d. Analisis dan visualisasi

1. Hasil kalkulasi docking dilihat pada output dalam format notepad.

File yang berada dalam folder vina setelah proses docking, muncul 2 folder baru : log.txt dan

out.pdbqt

File ‘log.txt’ bila dibuka dengan wordpad

59


2. Kemudian dilihat posisi dan orientasi ligan tesebut pada makromolekul,

serta asam – asam amino yang terikat pada ligan dengan perangkat lunak

autodocktools dan Pymol.

a) Melihat interaksi ligan menggunakan autodocktools

Pilih ‘Analyze Docking Open Autodock vina result’, kemudian pilih ‘out.pdbqt’ dalam folder

vina, klik ‘open single molecule with multiple conformation Ok’

Pilih ‘Analyze Macromolecule Open’, kemudian pilih ‘2PRG.pdbqt’ dalam folder vina, klik

‘Open’

60


Pilih ‘Analyze Docking Show interactions’

Atur tampilan sesuai keinginan, klik ‘save image’

61


b) Melihat kecocokan bentuk dan volume menggunakan Pymol.

File ‘out.pdbqt’ dan ‘2PRG.pdbqt’ dibuka dengan Pymol

pilih ‘action (pada ‘all’) preset ligand sites transparent (better)’

atur posisi tampilan sesuai keinginan

Pilih ‘show (pada ‘Out.pdbqt’) as spheres’

62


Diatur pewarnaan ligan dan reseptor sesuai keinginan (pengaturan ligan dan reseptor harus sama)

Pilih ‘Color by element CHNOS…’

komponen lain yang tidak diperlukan bisa disembunyikan, pilih ‘Hide (pada ‘2PRG’)

lines/sticks/ribbon/cartoon’

63


Lampiran 3. Data hasil docking Autodock Vina

Rosiglitazon

Mode Affinity

(kcal/mol)

Dist from

rmsd l.b.

Best mode

rmsd u.b.

1 -8.9 0.000 0.000

2 -8.6 1.194 1.810

3 -8.5 3.589 10.158

4 -8.4 1.389 2.067

5 -8.3 5.124 9.587

6 -8.1 5.759 9.643

7 -8.0 5.628 9.777

8 -7.9 5.796 9.587

9 -7.9 5.538 9.248

Rutin

Mode Affinity

(kcal/mol)

Dist from

rmsd l.b.

Best mode

rmsd u.b.

1 -8.5 0.000 0.000

2 -8.4 1.737 2.308

3 -8.2 2.210 8.889

4 -8.2 1.396 2.105

5 -8.1 2.070 5.347

6 -7.9 2.773 8.788

7 -7.8 2.094 5.655

8 -7.5 1.800 5.006

9 -7.4 1.886 9.002

Nikotiflorin

Mode Affinity

(kcal/mol)

Dist from

rmsd l.b.

Best mode

rmsd u.b.

1 -8.4 0.000 0.000

2 -8.1 2.441 8.771

3 -7.8 2.013 3.355

4 -7.7 1.871 5.574

5 -7.7 3.044 5.877

6 -7.6 2.191 5.321

7 -7.2 2.271 5.823

8 -7.1 1.981 2.829

9 -6.9 1.925 8.157

64


Narkissin flavonol

Mode Affinity

(kcal/mol)

Dist from

rmsd l.b.

Best mode

rmsd u.b.

1 -8.3 0.000 0.000

2 -8.2 1.815 3.089

3 -8.1 3.050 6.486

4 -8.0 2.423 6.270

5 -8.0 2.366 3.665

6 -7.7 2.324 9.374

7 -7.7 1.609 2.794

8 -7.6 2.681 9.877

9 -7.1 3.099 9.319

Quersetin

Mode Affinity

(kcal/mol)

Dist from

rmsd l.b.

Best mode

rmsd u.b.

1 -8.1 0.000 0.000

2 -8.1 2.828 3.912

3 -8.0 3.220 4.344

4 -8.0 4.226 4.686

5 -7.8 1.771 3.868

6 -7.8 2.610 3.511

7 -7.7 1.774 2.588

8 -7.7 1.937 7.225

9 -7.6 1.781 3.674

Kaempferol

Mode Affinity

(kcal/mol)

Dist from

rmsd l.b.

Best mode

rmsd u.b.

1 -8.1 0.000 0.000

2 -8.0 1.800 2.636

3 -8.0 2.923 3.958

4 -7.7 2.376 4.191

5 -7.6 2.948 4.583

6 -7.6 2.351 2.857

7 -7.6 2.709 3.780

8 -7.5 2.306 2.528

9 -7.4 2.938 6.285

uin syarif hidayatullah jakarta -...

Documents