Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKKanker kolorektal tetap menjadi ancaman kesehatan dunia dengan menyumbang sekitar 1-2 juta kasus baru dan 600.000 kasus kematian per tahun. Jalur pensinyalan Hedgehog Hh memiliki peran penting dalam mekanisme dan pembentukan kanker kolorektal. Protein Sonic Hedgehog Shh adalah protein Hh yang paling banyak dipelajari karena diekspresikan oleh beberapa jaringan dan secara umum dapat diaplikasikan pada homolog Hh lainnya. Dalam penelitian ini, sebanyak 56.336 senyawa terpenoid diseleksi melalui berbagai metode komputasi menggunakan metode virtual screening berbasis farmakofor, simulasi molecular docking, dan simulasi molecular dynamic untuk menentukan potensi inhibisi terhadap protein Shh. Dari hasil simulasi molecular docking, sepuluh ligan telah dipilih berdasarkan energi ikat bebas Gibbs Gbinding dan interaksi molekuler yang terbentuk selama pembentukan kompleks terpenoid-Shh. Tiga senyawa terpenoid, yaitu arganine J, asiaticoside A, dan clinoposide A, menunjukkan afinitas pengikatan yang sangat tinggi terhadap protein Shh karena senyawa tersebut memiliki ?Gbinding yang lebih rendah dari ligan standar robotnikinin. Selain itu, hasil ADME-Tox, bioaktivitas, bioavailabilitas, dan hasil uji farmakologi yang diperoleh pada senyawa ini memiliki aktivitas biologis dan farmakologi yang lebih baik daripada senyawa terpenoid lainnya. Kemudian, setelah dilakukan simulasi molecular dynamic, diketahui bahwa senyawa terbaik Clinoposide A bersifat stabil terhadap perubahan pelarut, temperatur, dan interaksi protein-ligan.

---

ABSTRACTColorectal cancer remains as the global health burden, which accounts for roughly 1 2 million new cases and 600,000 deaths per year. Hedgehog Hh signaling pathway has an imperative role in the mechanism and formation of colorectal cancer. Sonic hedgehog Shh protein is the most studied Hh protein because it is expressed by several tissues and experiments with Shh protein are generally applicable to other Hh homologs. In the present study, about 56,336 terpenoid compounds were screened through various computational methods using pharmacophore based virtual screening and molecular docking simulation to determine their inhibitory potency against Shh protein. From molecular docking simulation results, about ten ligands have been selected according to their Gibbs free binding energies Gbinding and the molecular interactions that formed during the formation of the terpenoid compound Shh complex. Three terpenoid compounds, namely arganine J, asiaticoside A, and clinoposide A, shown a very high binding affinity toward Shh protein due to their lower Gbinding than robotnikinin, the standard ligand. Moreover, ADME Tox, bioactivity, bioavailability, and pharmacology test results revealed that these compounds have better biological and pharmacological activity than the other terpenoid compounds. After a molecular dynamic simulation, it is known that the best compound Clinoposide A is stable against changes in solvent, temperature, and protein ligand interaction."

"Virus Ebola adalah salah satu penyakit paling mematikan di dunia, dengan hampir 29.000 kasus melaporkan dan membunuh 11.000 dari mereka, tetapi tidak ada perawatan atau vaksin yang dapat melawan penyakit ini secara efektif. Penyakit ini disebabkan oleh virus ebola (EBOV), anggota utama dari keluarga Filoviridae. Siklus hidup virus ini telah dioperasikan oleh beberapa mayor protein, salah satunya adalah protein HSP70, yang telah dikenal penting peran dalam transkripsi dan replikasi EBOV. Karena itu, targetkan protein HSP70 dapat menjadi solusi untuk mengobati penyakit patogen ini. Dalam penelitian ini, skrining virtual Produk alami Indonesia dilakukan sebagai inhibitor HSP70 EBOV. Molekuler simulasi docking dilakukan untuk menguji interaksi dan afinitas ligan obligasi dengan protein HSP70 EBOV; simulasi ini dilakukan dengan menggunakan MOE 2014.09 perangkat lunak. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa penghambatan HSP70 berkurang secara signifikan Replikasi EBOV dengan menggunakan ligan senyawa bahan alami Indonesia. Itu nilai bioavailabilitas diperoleh sebesar 0,56. Ini menunjukkan bahwa obat tersebut dapat digunakan secara oral.

---

The Ebola virus is one of the deadliest diseases in the world, with nearly 29,000 cases reporting and killing 11,000 of them, but there is no treatment or vaccine that can fight this disease effectively. This disease is caused by the Ebola virus (EBOV), a major member of the Filoviridae family. The life cycle of this virus has been operated by several major proteins, one of which is the HSP70 protein, which has been recognized for an important role in the transcription and replication of EBOV. Therefore, targeting the HSP70 protein can be a solution to treat this pathogenic disease. In this study, virtual screening of Indonesian natural products was carried out as an EBP HSP70 inhibitor. Molecular docking simulation was carried out to test the interaction and affinity of bond ligands with the EBP HSP70 protein; This simulation was carried out using MOE 2014.09 software. The results obtained showed that HSP70 inhibition was significantly reduced by EBOV replication using ligands of Indonesian natural compounds. The bioavailability value was obtained at 0.56. This shows that the drug can be used orally."

"Inhibitor Dipeptidil peptidase 4 (DPP-4) merupakan salah satu golongan obat anti diabetes oral yang bekerja menghambat DPP-4 dalam menginaktivasi GLP-1 yang umumnya terjadi secara cepat. Namun, karena masih sedikit variasi obat antidiabetes golongan inhibitor DPP-4, membuka peluang untuk ditemukannya senyawa lain yang berfungsi sebagai inhibitor DPP-4. Studi ini bertujuan untuk mempelajari analisis penambatan molekul senyawa turunan arilmetilamin dengan DPP-4 dan menemukan parameter farmakofor yang optimum untuk proses selanjutnya yaitu, menemukan senyawa kandidat dari turunan arilmetilamin sebagai inhibitor DPP-4. Proses penambatan molekul dilakukan menggunakan software Autodock terhadap senyawa turunan arilmetilamin pada salah satu makromolekul kokristal DPP-4. Parameter farmakofor yang optimum didapatkan dari software LigandScout. Fitur farmakofor yang dihasilkan dari 33 senyawa turunan arilmetilamin divalidasi menggunakan test set yang terdiri dari senyawa actives dan decoy yang didapatkan dari DUD-E. Sebanyak 33 senyawa turunan arilmetilamin yang diuji dengan metode penambatan molekul menunjukan interaksi dengan triad katalitik (Glu 205, Glu 206, Ser 630) dari DPP-4 dan memiliki energi ikatan yang baik (G) yaitu dibawah-8,00 kkal/mol. Model farmakofor terbaik dengan nilai model farmakofor 0,9666 yang divalidasi dengan 1.079 active dan 41.373 decoy menghasilkan nilai parameter EF1% = 3,1, EF5% = 3,1, dan AUC100% = 0,50. Nilai tersebut di bawah parameter yang terdapat DUD-E. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa senyawa turunan arilmetilamin memiliki potensi sebagai inhibitor DPP-4 terbukti dari analisis interaksi yang terjadi dalam penambatan molekul, namun belum didapatkan fitur farmakofor yang optimum untuk proses penemuan senyawa kandidat senyawa turunan arilmetilamin sebagai DPP-4 inhibitor.

---

Dipeptydil Peptidase 4 (DPP-4) inhibitor is a class of oral antidiabetic drugs that works to inhibit activity of DPP-4 in process of inactivating GLP-1 which occurs quickly. However, there are few variations of antidiabetic drugs in that class, it opens up opportunities for other compounds to be developed as DPP-4 inhibitors. This study aims to learn about molecular docking analysis of arylmethylamine derivatives with DPP-4 and to find the optimum pharmacophore parameter for the next process. Therefore, this study can found lead compound from arylmethylamine derivatives as DPP-4 inhibitors. The molecular docking process was carried out using Autodock software. Meanwhile, the optimum pharmacophore parameters were obtained from LigandScout software. The pharmacophore features produced from arylmethylamine derivative compounds were validated using test set, consisting of actives and decoy compounds obtained from DUD-E. Molecular docking of 33 arylmethylamine derivative compounds show interactions with the catalytic triad (Glu 205, Glu 206, Ser 630) from DPP-4 and have good value of energy bond(G) which is below -8.00 kcal/mol. The best pharmacophore model with a value of scoring model pharmacophore 0.9666 was validated with 1,079 active and 41,373 decoys. This validation produced parameter values EF1% = 3.1, EF5% = 3.1, and AUC100% = 0.50 which are still below with parameters shown at DUD-E site. These results conclude that arylmethylamine derivatives have potential as DPP-4 inhibitors as showed by the interaction analysis that occurs in molecular docking, but the optimum pharmacophore feature has not been obtained for the process of finding arylmethylamine derivative lead compounds as DPP-4 inhibitors."

"Kanker adalah penyebab jumlah kematian tertinggi nomor dua di dunia. Kanker disebabkan oleh ketidakseimbangan antara pembelahan sel abnormal yang tumbuh secara invasif daripada proses kematian sel. Oleh karena itu, pada penelitian ini memanfaatkan proses kematian sel secara "terprogram" atau Programmed Cell Death (PCD) untuk menghambat bahkan menghentikan pertumbuhan sel kanker. Sejak tahun 2012, ferroptosis diresmikan sebagai salah satu jenis terbaru PCD yang bergantung oleh jumlah akumulasi zat besi dengan menghilangkan aktivitas phospholipid hydroperoxidase glutathione peroxidase 4 (GPX4). Keberhasilan peptida siklis sebagai obat memiliki afinitas dan selektivitas yang tinggi terhadap target protein sasaran serta memiliki toksisitas yang rendah sangat diminati selama 10 tahun terakhir ini. Maka dari itu, tujuan utama daripada penelitian ini adalah untuk menemukan inovasi terbaru senyawa peptida siklis sebagai potensi inhibitor GPX4 dalam siklus ferroptosis sebagai kandidat obat terapi antikanker. Beberapa metode komputasi yang digunakan adalah molecular docking simulation dan uji farmakologi serta toksisitas secara in silico. Tiga dari senyawa terbaik yang dihasilkan dari simulasi molecular docking, yaitu Appratoxin G, Lugdunin, dan Crocagin A yang terpilih berdasarkan interaksi yang paling baik, nilai ΔGbinding lebih kecil dari standar ML-162, dan RMSD lebih kecil dari 2,0 Å. Selanjutnya, ketiga ligan potensial inhibitor GPX4 tersebut kemudian diuji kelayakan sebagai obat berdasarkan uji farmakologi, prediksi toksisitas, dan mutagenetik agar diperoleh kandidat obat terapi kanker yang paling baik.

---

Cancer is the second leading cause of death in the world. Cancer is caused by an imbalance between abnormal cell division that grows invasively rather than the process of cell death. Therefore, in this study utilizing the "programmed" process of cell death or Programmed Cell Death (PCD) to inhibit or even stop the growth of cancer cells. Since 2012, ferroptosis has been inaugurated as one of the newest types of PCD that depends on the amount of iron accumulation by eliminating the activity of phospholipid hydroperoxides glutathione peroxidase 4 (GPX4). The success of cyclic peptides as a drug has a high affinity and selectivity towards the target protein target and has low toxicity has been very popular over the past 10 years. Therefore, the main objective of this research is to find the latest innovation of cyclic peptide compounds as a potential GPX4 inhibitor in the ferroptosis cycle as a candidate for anticancer therapy drugs. Some computational methods used are molecular docking simulation and pharmacological tests and toxicity in silico. Three of the best compounds produced from molecular docking simulations, namely Appratoxin G, Lugdunin, and Crocagin A were selected based on the best interactions, ΔGbinding values were smaller than the ML-162 standard, and RMSD was smaller than 2.0 Å. Furthermore, the three potential ligand inhibitors of GPX4 were then tested for eligibility as drugs based on pharmacological tests, predictions of toxicity, and mutagenesis to obtain the best candidate for cancer therapy drugs."

"Diabetes melitus telah menjadi masalah yang terjadi pada masyarakat perkotaan saat ini. Menurut International Diabetes Federation (IDF), prevalensi global diabetes mellitus pada tahun 2017 pada rentang usia 18-99 tahun adalah 451 juta orang dan akan terus meningkat sehingga terapi diabetes mellitus saat ini membutuhkan obat-obatan yang dapat memberikan efek farmakologis yang baik, namun tidak menimbulkan efek samping yang berlebihan. Salah satu jenis golongan obat yang digunakan dalam pengobatan diabetes mellitus adalah inhibitor DPP-4. Terdapat penelitian yang mengembangkan obat golongan inhibitor DPP-4 menggunakan senyawa turunan pirolidin amida dengan nilai IC50, namun tidak terdapat interaksi antara turunan pirolidin amida dengan fitur DPP-4 dan farmakofor untuk skrining virtual dalam pemilihan kandidat obat. Pada penelitian ini dilakukan analisis penambatan molekul senyawa turunan pirolidin amida yang merupakan kandidat inhibitor diabetes melitus tipe DPP-4 dengan aplikasi AutoDock, kemudian senyawa hasil tethering tersebut digunakan sebagai training set untuk optimasi optimasi berbasis farmakofor. penyaringan virtual menggunakan database dari situs Database of Useful Decoys: Enhanced (DUD-E) pada aplikasi Ligand Scout. Hasil tethering turunan pirolidin amida pada makromolekul 5T4B menggunakan 248 senyawa diperoleh 86 senyawa yang berpotensi sebagai inhibitor DPP-4. Senyawa ini memiliki energi ikatan lebih rendah dari -8.00 kkal/mol dan berinteraksi dengan situs triad katalitik yang terdiri dari S1 (Ser630, Asn710 dan His740), S2 (Glu205 dan Glu206) dan beberapa senyawa yang berinteraksi dengan S3 (Val207, Ser209). , Phe357 dan Arg358). Hasil optimasi virtual screening menghasilkan nilai AUC kurva ROC sebesar 51% dan EF sebesar 5,7. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa senyawa turunan pirolidin amida berpotensi sebagai inhibitor DPP-4, namun belum ditemukan fitur farmakofor yang dapat digunakan untuk mencari kandidat senyawa inhibitor DPP-4.

---

Diabetes mellitus has become a problem that occurs in urban communities today. According to the International Diabetes Federation (IDF), the global prevalence of diabetes mellitus in 2017 in the age range of 18-99 years was 451 million people and will continue to increase so that current diabetes mellitus therapy requires drugs that can provide good pharmacological effects. , but does not cause excessive side effects. One type of drug class used in the treatment of diabetes mellitus is a DPP-4 inhibitor. There are studies that develop DPP-4 inhibitor class drugs using pyrrolidin amide derivative compounds with IC50 values, but there is no interaction between pyrrolidin amide derivatives with DPP-4 features and pharmacophores for virtual screening in the selection of drug candidates. In this study, an analysis of the molecular tethering of pyrrolidin amide derivative compounds which is a candidate for DPP-4 type diabetes mellitus inhibitor candidate was carried out with the AutoDock application, then the tethered compound was used as a training set for pharmacophore-based optimization. virtual screening using a database from the Database of Useful Decoys: Enhanced (DUD-E) website on the Ligand Scout application. The results of tethering of pyrrolidin amide derivatives on 5T4B macromolecules using 248 compounds obtained 86 compounds that have the potential as DPP-4 inhibitors. This compound has a bond energy lower than -8.00 kcal/mol and interacts with a catalytic triad site consisting of S1 (Ser630, Asn710 and His740), S2 (Glu205 and Glu206) and several compounds that interact with S3 (Val207, Ser209). , Phe357 and Arg358). The results of the virtual screening optimization resulted in the AUC value of the ROC curve of 51% and the EF of 5.7. The results of this study indicate that pyrrolidin amide derivatives have the potential as DPP-4 inhibitors, but pharmacophore features have not been found that can be used to search for candidates for DPP-4 inhibitor compounds."

"SIRT1 merupakan salah satu dari tujuh sirtuin manusia SIRT1-7 yang termasuk dalam HDAC kelas III. Sejumlah penelitian tentang SIRT1 telah banyak dibuktikan berperan dalam regulasi metabolisme seluler serta sering dihubungkan dengan pathogenesis penyakit seperti kanker dan penyakit nuerodegeneratif. Untuk menemukan kandidat obat yang baik beberapa menggunakan metode in silico sebagai tool yang cepat dalam menganalisis aktifitas biologis obat secara virtual.Metode in silico dalam penelitian ini dimulai dari penapisan virtual, penambatan molekul dan simulasi dinamika molekuler yang menggunakan database herbal Indonesia untuk menemukan senyawa kandidat yang berpotensi sebagai inhibitor SIRT1.Hasilnya diperoleh ada enam senyawa kandidat dari database Herbal Indonesia yang memiliki potensi sebagai inhibitor SIRT1 yaitu 5-oxocoronaridine, 3-oxocoronaridine, 5-hydroxy-6-oxocoronaridine, dregamine, isovoacristine dan tabernaemontanine.Hasil penambatan molekul senyawa kandidat terhadap dua makromolekul SIRT1 PDB ID: 4I5I dan 4ZZI menunjukkan nilai pengikatan energi bebas senyawa kandidat mendekati dan lebih tinggi dari senyawa ligand co-kristal. Dari analisis simulasi dinamika molekuler diperoleh energi bebas MMPBSA di atas -21 kkal/ mol sedangkan occupancy ikatan hidrogen residu Ile347 dan Asp348 diatas 80 .

---

SIRT1 is one of seven human sirtuins SIRT1 7 are included in class III of HDAC. A number studies of SIRT1 has been widely demonstrated a role in the regulation of cellular metabolism and linked to pathogenesis of diseases such as cancer and neurodegeneratif diseases. To find a good drug candidates could using in silico methods as a quick tool in analyzing the biological activity of drugs virtually.In silico methods in this research started from a virtual screening, docking and molecular dynamics simulations that use Indonesian herbal database to find potential candidate compounds as SIRT1 inhibitor.The result was obtained there are six candidates compound of Indonesian Herbal database that has potential as SIRT1 inhibitor that is 5 oxocoronaridine, 3 oxocoronaridine, 5 hydroxy 6 oxocoronaridine, dregamine, isovoacristine and tabernaemontanine.Docking results shown that molecule candidate compounds against two of macromolecules SIRT1 PDB ID 4I5I and 4ZZI have value of the candidate compound binding free energy approach and higher than the co crystal ligands. From the analysis of molecular dynamics simulations obtained free energy MMPBSA about 21 kcal mol while occupancy hydrogen bonding of residues Ile347 and Asp348 about 80 ."

"Senyawa yang berperan sebagai inhibitor HDAC kelas IIa telah banyak dikembangkan sebagai obat antikanker, antiinflamasi, penyakit Huntington, human papiloma virus dan antidiabetes. Senyawa inhibitor HDAC antara lain golongan hydroxamic acid, peptida siklik, asam alifatik dan benzamide. Metode yang digunakan untuk mencari senyawa inhibitor HDAC kelas IIa salah satunya adalah melalui pendekatan farmakofor 3D berbasis ligan. Senyawa aktif HDAC4 dan HDAC7 dibuat ke dalam dataset training dan test untuk pembuatan dan validasi model farmakofor 3D berbasis ligan menggunakan LigandScout 4.09.1. Model farmakofor terbaik digunakan untuk penapisan virtual terhadap database herbaldb. Senyawa hit yang diperoleh selanjutnya dilakukan penambatan molekul menggunakan AutoDock4Zn, simulasi dinamika molekuler dan perhitungan nilai MMGB/PBSA menggunakan AMBER12. Berdasarkan hasil validasi model farmakofor 3D berbasis ligan, dipilih model farmakofor terbaik yaitu model 6 dan 10 HDAC4 dan model 1 HDAC7. Berdasarkan hasil penapisan virtual diperoleh 6 senyawa hit yaitu artocarpesin, avicularin, dimboa glucoside, eriodictin, luteolin dan mirabijalone c. Proses simulasi dinamika molekul selama 10ns menunjukan bahwa senyawa yang memiliki aktivitas terbaik yaitu senyawa artocarpesin HDAC4 , mirabijalone c dan eriodictin HDAC7. Asam amino esensial HDAC4 meliputi Asp196, Asp290 dan His198 untuk interaksi ZBG. Asam amino esensial HDAC7 meliputi Asp707, Asp801 dan His709 untuk interaksi ZBG.

---

Currently, compounds as the inhibitor of HDAC class IIa are developed as anticancer, antiinflammation, Huntington disease, human papilloma virus and antidiabetes. Inhibitor compounds of HDAC are mainly divided into hydroxamic acid, cyclic peptide, aliphatic acid and benzamide. 3D pharmacophore ligand based approached was used to found inhibitor compounds of HDAC class IIa. Active compounds of HDAC4 and HDAC7 were divided into training and test dataset for build and validation of 3D pharmacophore ligand based models using LigandScout 4.09.1. The best pharmacophore model, was used for virtual screening against herbaldb database. After this steps, hit compounds would be docking using AutoDock4Zn, molecular dynamic simulation, and MMGB PBSA calculation score using AMBER12. Based on the results of 3D model validation pharmacophore based ligand, selected models are models of best pharmacophore 6 and 10 HDAC4 and model 1 HDAC7. Based on the results of virtual screening, 6 hit compounds were obtained such as artocarpesin, avicularin, dimboa glucoside, eriodictin, luteolin and mirabijalone c. Molecular dynamics simulation process for 10ns indicate that the compound has the best activity are artocarpesin for HDAC4, mirabijalone c and eriodictin for HDAC7. Essential amino acids for HDAC4 include Asp196, Asp290 and His198 for ZBG interactions. Essential amino acids for HDAC7 include Asp707, Asp801 and His709 for ZBG interaction."

"

Pada overtraining, adaptasi fisiologis menjadi tertunda atau bahkan menghasilkan suatu adaptasi yang patologis, salah satunya efek pada sistem kardiovaskuler. Penelitian ini bertujuan menilai pengaruh overtraining dan efek pemberian H. Sabdariffa L (HSL) pada kondisi overtraining terhadap indeks hipertrofi, kadar BNP dan PGC-1α jantung tikus. Penelitian ini menggunakan 25 ekor tikus jantan dewasa strain Wistar (Rattus-norvegicus), yang dibagi secara acak menjadi lima kelompok, yaitu kelompok kontrol yang diberi perlakuan placebo (K), kelompok kontrol yang diberi HSL 500mg/kgBB/hari (K-Hib), kelompok tikus dengan latihan aerobik (A), kelompok tikus dengan latihan fisik dengan kondisi overtraining (OT), serta kelompok tikus dengan latihan fisik dengan kondisi overtraining dan HSL 500mg/kgBB/hari (OT-Hib). Perlakuan dilakukan lima kali seminggu, selama 11 minggu. Indeks hipertrofi ditentukan dengan menghitung rasio berat jantung/berat badan, berat ventrikel/berat badan, dan berat ventrikel kiri/berat badan. Kadar BNP dan PGC-1α diukur menggunakan metode ELISA. Hasil penelitian didapatkan kelompok overtraining memiliki indeks hipertrofi dan kadar BNP jantung yang lebih tinggi, serta kadar PGC-1α jantung yang lebih rendah dibandingkan kelompok kontrol dan aerobik. Pemberian HSL pada kondisi overtraining cenderung mencegah penurunan indeks hipertrofi dan kadar BNP jantung tikus, meskipun tidak meningkatkan kadar PGC-1α jantung. Kondisi overtraining mengarahkan adaptasi jantung ke arah patologis dan tidak tertutup kemungkinan bahwa HSL memiliki potensi untuk mencegah terjadinya hipertrofi patologis.

 

Kata kunci: overtraining, H. Sabdariffa L, indeks hipertrofi, BNP, PGC-1α

---

Overtraining causes physiological adaptation becomes delayed or even produces a pathological adaptation, one of which is the effect on the cardiovascular system. The aims of this study are to elucidate the effect of overtraining and administration of H. Sabdariffa L (HSL) in overtraining condition on the hypertrophy index, levels of BNP and PGC-1α in the rats' hearts. This study used 25 Wistar (Rattus norvegicus) adult male rats, which were divided randomly into five groups, namely the control group given placebo treatment (K), the control group given HSL 500mg/kgBW/day (K -Hib), groups of rats with aerobic exercise (A), groups of rats with overtraining physical exercise (OT), and groups of rats with physical exercise overtraining and HSL 500mg/kgBB/day (OT-Hib). Treatment is done five times a week, for 11 weeks. Hypertrophy index is determined by calculated the ratio of heart weight/body-weight, ventricular weigh/body-weight, left ventricular weight/body-weight). BNP and PGC-1α levels were measured using the ELISA method. The results of this study showed that overtraining increased the hypertrophy index and heart BNP levels while reducing the levels of PGC-1α of rats compared to the control and aerobic groups. HSL administration tended to decrease the hypertrophy index and BNP levels although not increase the levels of PGC-1α in overtraining condition. Overtraining condition tend to the heart adaptation to the pathological direction and it is possible that HSL has potency to prevent pathological hypertrophy.

 

Keywords: overtraining, H. Sabdariffa L, hypertrophy index, BNP, PGC-1α

;

Diabetes mellitus merupakan penyakit yang belum dapat disembuhkan secara total, sehingga pengidap penyakit diabetes diharuskan menjalani pengobatan seumur hidup. Hal tersebut tentu akan menimbulkan efek samping bagi pasien yang menjalani pengobatan diabetes. Salah satu golongan obat antidiabetes adalah inhibitor dipeptidil peptidase-4 (DPP-4) yang bekerja dengan cara menghambat inaktivasi glucose like peptide (GLP-1). Golongan obat penghambat DPP-4 memiliki kemajuan yang pesat dalam perannya sebagai obat anti diabetes, namun variasi dari obat penghambat DPP-4 masih sedikit. Hal tersebut merupakan peluang untuk menemukan senyawa yang dapat berfungsi sebagai obat antidiabetes dengan golongan penghambat DPP-4. Pada penelitian ini dilakukan analisis interaksi senyawa turunan tetralin sulfonamida dengan makromolekul DPP-4 menggunakan program AutoDock. Selanjutnya dilakukan pencarian fitur farmakofor menggunakan program LigandScout untuk dijadikan training set yang digunakan untuk penapisan virtual berbasis farmakofor. Penapisan virtual ini divalidasi menggunakan test set yang disediakan oleh situs basis data DUD-E dengan 1.075 senyawa aktif 41.317 senyawa pengecoh. Hasil yang didapatkan adalah empat (4) dari delapan belas (18) senyawa turunan tetralin sulfonamida yang diuji, memiliki interaksi dengan triad katalitik dari makromolekul DPP-4 yaitu Ser630, Glu205, dan Glu206. Selain interaksi senyawa turunan tetralin sulfonamida dengan DPP-4, diperoleh sepuluh (10) model farmakofor dengan nilai tertinggi adalah 0,9692. Validasi tersebut menghasilkan nilai EF1% = 0,4 ; EF5% = 0,5 ; dan AUC100% = 0,45. Dapat disimpulkan bahwa beberapa senyawa turunan tetralin sulfonamida memiliki potensi sebagai inhibitor DPP-4 dilihat dari interaksi yang dihasilkan, akan tetapi belum didapatkan fitur farmakofor untuk penapisan virtual berbasis farmakofor.

---

Diabetes mellitus is a disease that cannot be completely cured, people with diabetes are required to have lifelong treatment. This will cause some side effects for patients undergoing diabetes treatment. One class of anti-diabetes drugs is a dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitor that works by inhibiting inactivation of glucose like peptide (GLP-1). DPP-4 inhibitor group has a rapid progress in its role as an anti-diabetic drug, but there is only a few variation of DPP-4 inhibitor drugs. This is an opportunity to find compounds that can function as antidiabetic drugs with DPP-4 inhibitors.This study aims to determine the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds with the DPP-4 macromolecule and find candidate compounds that are expected to have potential as anti-diabetic drugs with DPP-4 inhibitors. The process of analyzing the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds begins with docking of these compounds into the DPP-4 macromolecule using AutoDock. Furthermore, the discovery of pharmacophore feature was carried out using the LigandScout. This feature then was used for training set in ligand based virtual screening. This virtual screening was validated using a test set provided by the DUD-E database with 1,075 active compounds 41,317 decoys compounds. The results obtained four (4) of eighteen (18) tetraline sulfonamide derivative compounds, having interactions with catalytic triads of DPP-4 macromolecules namely Ser630, Glu205, and Glu206. In addition to the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds with DPP-4, ten (10) pharmacophore models were obtained with the best value being 0.9692. The validation produces an EF1% value = 0.4; EF5% = 0.5; and AUC100% = 0.45. It can be concluded that some tetralin sulfonamide derivative compounds have potential as DPP-4 inhibitors seen from the interactions produced, but the pharmacophore feature for ligand based virtual screening have not been obtained.

;

Diabetes mellitus merupakan penyakit yang belum dapat disembuhkan secara total, sehingga pengidap penyakit diabetes diharuskan menjalani pengobatan seumur hidup. Hal tersebut tentu akan menimbulkan efek samping bagi pasien yang menjalani pengobatan diabetes. Salah satu golongan obat antidiabetes adalah inhibitor dipeptidil peptidase-4 (DPP-4) yang bekerja dengan cara menghambat inaktivasi glucose like peptide (GLP-1). Golongan obat penghambat DPP-4 memiliki kemajuan yang pesat dalam perannya sebagai obat anti diabetes, namun variasi dari obat penghambat DPP-4 masih sedikit. Hal tersebut merupakan peluang untuk menemukan senyawa yang dapat berfungsi sebagai obat antidiabetes dengan golongan penghambat DPP-4. Pada penelitian ini dilakukan analisis interaksi senyawa turunan tetralin sulfonamida dengan makromolekul DPP-4 menggunakan program AutoDock. Selanjutnya dilakukan pencarian fitur farmakofor menggunakan program LigandScout untuk dijadikan training set yang digunakan untuk penapisan virtual berbasis farmakofor. Penapisan virtual ini divalidasi menggunakan test set yang disediakan oleh situs basis data DUD-E dengan 1.075 senyawa aktif 41.317 senyawa pengecoh. Hasil yang didapatkan adalah empat (4) dari delapan belas (18) senyawa turunan tetralin sulfonamida yang diuji, memiliki interaksi dengan triad katalitik dari makromolekul DPP-4 yaitu Ser630, Glu205, dan Glu206. Selain interaksi senyawa turunan tetralin sulfonamida dengan DPP-4, diperoleh sepuluh (10) model farmakofor dengan nilai tertinggi adalah 0,9692. Validasi tersebut menghasilkan nilai EF1% = 0,4 ; EF5% = 0,5 ; dan AUC100% = 0,45. Dapat disimpulkan bahwa beberapa senyawa turunan tetralin sulfonamida memiliki potensi sebagai inhibitor DPP-4 dilihat dari interaksi yang dihasilkan, akan tetapi belum didapatkan fitur farmakofor untuk penapisan virtual berbasis farmakofor.

---

Diabetes mellitus is a disease that cannot be completely cured, people with diabetes are required to have lifelong treatment. This will cause some side effects for patients undergoing diabetes treatment. One class of anti-diabetes drugs is a dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitor that works by inhibiting inactivation of glucose like peptide (GLP-1). DPP-4 inhibitor group has a rapid progress in its role as an anti-diabetic drug, but there is only a few variation of DPP-4 inhibitor drugs. This is an opportunity to find compounds that can function as antidiabetic drugs with DPP-4 inhibitors.This study aims to determine the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds with the DPP-4 macromolecule and find candidate compounds that are expected to have potential as anti-diabetic drugs with DPP-4 inhibitors. The process of analyzing the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds begins with docking of these compounds into the DPP-4 macromolecule using AutoDock. Furthermore, the discovery of pharmacophore feature was carried out using the LigandScout. This feature then was used for training set in ligand based virtual screening. This virtual screening was validated using a test set provided by the DUD-E database with 1,075 active compounds 41,317 decoys compounds. The results obtained four (4) of eighteen (18) tetraline sulfonamide derivative compounds, having interactions with catalytic triads of DPP-4 macromolecules namely Ser630, Glu205, and Glu206. In addition to the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds with DPP-4, ten (10) pharmacophore models were obtained with the best value being 0.9692. The validation produces an EF1% value = 0.4; EF5% = 0.5; and AUC100% = 0.45. It can be concluded that some tetralin sulfonamide derivative compounds have potential as DPP-4 inhibitors seen from the interactions produced, but the pharmacophore feature for ligand based virtual screening have not been obtained.

"

"ABSTRAKLeukemia merupakan salah satu jenis kanker dengan jumlah kematian yang cukup tinggi. Salah satu jenis dari leukemia adalah chronic myeloid leukemia CML . Penyakit ini dapat dideteksi dengan kehadiran gen BCR-ABL. Protein ini yang menyebabkan fosforilasi beberapa molekul sehingga dapat mengakibatkan CML. Oleh sebab itu, protein ini dapat dijadikan sebagai target penting dalam penemuan obat utuk leukemia, khususnya jenis CML. Metode yang digunakan pada penelitian secara in silicoini adalah metode penapisan virtual berbasis farmakofor pharmacophore-basedvirtual screening dan Protein-Ligan Interaction Fingerprint PLIF . Senyawa inhibitor yang digunakan adalah senyawa in vitroyang diunduh dari pangkalan data ZINC15. Penelitian ini akan melakukan penambatan molekul molecular docking terhadap inhibitor pada sisi aktif protein target. Selanjutnya, senyawa inhibitor terbaik akan dilakukan uji farmakologi dan uji efek kesehatan untuk dapat dijadikan sebagai kandidat obat. Hasil dari penelitian ini didapatkan 3 ligan senyawa in vitro yang dapat dijadikan kandidat obat terbaik untuk menginhibisi gen BCR-ABL pada protein ABL1 Kinase.

---

ABSTRACTLeukemia is one type of cancer with high number of deaths. Chronic myeloid leukemia CML is one type of leukemia. BCR ABL is a gene that can be a biomarker for this disease. This protein causes the phosphorylation of some molecules that cause CML. Therefore, this protein can be an important target in the discovery of drugs for leukemia, especially CML. Pharmacophore based virtual screening and Protein Ligand Interaction Fingerprint PLIF is the method that we used in this research. We downloaded the inhibitor from ZINC15 database and then we do a molecular docking simulation to know the protein ligand interaction. In the last step, we do a pharmacological properties test and health effects get to be used as drug candidates. The results of this study obtained 3 ligand of in vitrocompounds that can be used as the best drug candidate to inhibit the BCR ABL gene in the ABL1 Kinase protein."

"Ebola adalah virus penyebab fatal hemoragik pada manusia dan primata non-manusia. Virus ebola memiliki lima spesies dan yang paling mematikan ialah virus ebola Zaire. Genom virus ebola mengkodekan tujuh protein yang penting bagi siklus hidupnya dan penelitian ini dilakukan untuk menghambat VP24 virus ebola Zaire. VP24 memiliki potensi sebagai target obat karena memiliki peran penting dalam replikasi virus ebola dan penghambatan interferon sel inang. Dalam penelitian ini, senyawa terpenoid digunakan untuk menghambat VP24 Zaire secara komputasi dengan menggunakan fitur farmakofor. Terdapat 55.979 senyawa terpenoid diperoleh dari pangkalan data Pubchem kemudian ligan disaring berdasarkan sifat toksisitas melalui Osiris DataWarrior dan terdapat 3.353 ligan yang memiliki sifat toksisitas yang menguntungkan. Selanjutnya fitur farmakofor digunakan untuk menyaring ligan dan 1.375 ligan memiliki struktur yang sesuai dengan fitur farmakofor. Kemudian ligan dilakukan simulasi penambatan molekul dengan target protein dan terdapat 10 ligan terbaik berdasarkan sifat molekul dan interaksi molekuler. Selanjutnya, semua ligan dianalisa sifat farmakologisnya melalui Osiris DataWarrior, Toxtree, admetSAR, SwissADME, dan pkCSM. Akhirnya, terdapat tiga ligan terbaik yaitu Taxumairol V, Acrivastine, dan 3-O-acetyluncaric acid. Dalam penelitian ini, Taxumairol V adalah ligan terbaik untuk menghambat VP24 virus ebola Zaire karena ligan memiliki sifat molekul, interaksi molekuler, dan sifat farmakologis yang baik sebagai kandidat obat.

---

Ebola is a pathogenic virus which causes fatal hemorrhagic fever in humans and non-human primates. Ebolavirus has five species, and there is the most pathogenic of ebolavirus namely Zaire ebolavirus. Ebola virus genome encodes seven protein which important for the ebolavirus life cycle and in this research was conducted to inhibit VP24 Zaire ebolavirus. VP24 has potential as a drug target because VP24 has an essential role in replication and interferon inhibition. In this research, 55,979 terpenoid compounds were obtained from PubChem database then the ligands were screened based on toxicity properties through Osiris DataWarrior, and there were 3,353 ligands which have beneficial toxicity properties. Afterward, the pharmacophore features were used to screen all ligands and 1,375 ligands have suitable structures according to the pharmacophore features. All ligands were docked with the protein target, and there were ten best ligands based on the molecular properties and interactions. Furthermore all ligands were investigated their pharmacological properties through Osiris DataWarrior, Toxtree, admetSAR, SwissADME, and pkCSM. Finally, there were three best ligands namely, Taxumairol V, Acrivastine, and 3-O-acetyluncaric acid. In this study, Taxumairol V was the best ligand to inhibit VP24 Zaire ebolavirus because the ligand has good molecular interactions, molecular and pharmacological properties."