Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Diabetes mellitus adalah penyakit tidak menular tetapi merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia karena dapat menyebabkan kerusakan organ dan memicu berbagai jenis penyakit. Menurut Federasi Diabetes Internasional (IDF) pada tahun 2017, jumlah orang dengan diabetes di dunia telah meningkat menjadi 425 juta, dan diperkirakan jumlahnya akan terus meningkat menjadi 629 juta orang pada tahun 2045. Dengan diabetes mellitus tipe 2 mencapai 90-95% dari total populasi penderita diabetes yang umumnya orang dengan T2DM di atas 45 tahun, tetapi saat ini ada juga orang dengan T2DM di antara remaja dan anak-anak dan populasi meningkat. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, senyawa yang merupakan kandidat potensial untuk DMT2 akan dicari. Penelitian terbaru menunjukkan bahwa dengan mencegah hidrolisis pati, melalui penghambatan enzim α-amilase dapat digunakan sebagai strategi untuk mengendalikan hiperglikemia. Jadi, dalam mendesain obat untuk terapi penyakit T2DM adalah mencari senyawa yang mampu menghambat enzim α-amilase, yang kemudian dapat mengurangi peningkatan kadar glukosa darah postprandial secara signifikan. Penelitian ini dilakukan secara silico oleh farmakofor, skrining virtual, docking molekul dan pertumbuhan fragmen dengan target protein α-amilase. Penentuan fitur farmakofor dan penambatan molekul didasarkan pada struktur 3D α-amilase yang diperoleh dari Data Bank Protein dengan kode (ID GDP: 1HNY) dengan ligan standar acarbose dan miglitol yang diperoleh dari basis data ChemSpider. Fragmen yang digunakan adalah senyawa mirip timbal yang berasal dari basis data MOE dengan total 653.214 senyawa dan dipilih 5 fragmen potensial yang kemudian menghasilkan sebanyak 64.000 senyawa baru menggunakan metode penanaman Fragmen (pertumbuhan fragmen). Selain itu, semua senyawa baru adalah simulasi tambatan molekul dengan kondisi enzim α-amilase yang kaku dan fleksibel. Berdasarkan hasil simulasi penambatan molekuler, enam senyawa baru diperoleh dengan interaksi molekuler yang berpotensi menghambat protein target. Kemudian dilanjutkan dengan tes farmakologis (ADME dan toksisitas) melalui beberapa perangkat lunak seperti Osiris DataWarrior, SwissADME, admetSAR, pkCSM, dan Toxtree. Berdasarkan interaksi molekuler dan uji farmakologis tiga senyawa baru ditemukan menjadi kandidat inhibitor terbaik, yaitu senyawa Kojai-1 Kojai-5 dan Fhama-3.

---

Diabetes mellitus is a non-communicable disease but it is one of the highest causes of death in the world because it can cause organ damage and trigger various types of diseases. According to the International Diabetes Federation (IDF) in 2017, the number of people with diabetes in the world has increased to 425 million, and it is estimated that the number will continue to increase to 629 million by 2045. With type 2 diabetes mellitus reaching 90-95% of the total population Diabetics are generally people with T2DM over 45 years, but currently there are also people with T2DM among teenagers and children and the population is increasing. Therefore, in this study, compounds which are potential candidates for T2DM will be sought. Recent research shows that by preventing the hydrolysis of starch, through inhibition of the α-amylase enzyme can be used as a strategy to control hyperglycemia. So, in designing drugs for the treatment of T2DM disease is to look for compounds that are able to inhibit the α-amylase enzyme, which can then significantly reduce postprandial blood glucose levels. The research was carried out silicoally by pharmacophores, virtual screening, molecular docking and fragment growth with the target protein α-amylase. Determination of pharmacophoric features and molecular tethering is based on 3D α-amylase structure obtained from the Protein Bank Data coded (ID GDP: 1HNY) with standard ligand acarbose and miglitol obtained from the ChemSpider database. The fragments used were lead-like compounds derived from the MOE database with a total of 653,214 compounds and 5 potential fragments were selected which then produced as many as 64,000 new compounds using the Fragment planting method (fragment growth). In addition, all new compounds are molecular moorings simulations with rigid and flexible α-amylase enzymes. Based on the results of molecular docking simulations, six new compounds were obtained by molecular interactions that could potentially inhibit the target protein. Then proceed with pharmacological tests (ADME and toxicity) through several software such as Osiris DataWarrior, SwissADME, admetSAR, pkCSM, and Toxtree. Based on molecular interactions and pharmacological tests, three new compounds were found to be the best inhibitor candidates, namely Kojai-1 Kojai-5 and Fhama-3 compounds."

"ABSTRAKDemam dengue adalah penyakit menular yang ditransmisikan oleh nyamuk Aedes aegypti. WHO melaporkan bahwa wilayah Asia tenggara dan daerah Pasifik barat menanggung hampir 75% penyakit dengue secara global. Virus dengue menimbulkan ancaman global yang mempengaruhi 3,9 milyar orang di 128 negara dengan perkiraan 2,1 juta kasus demam berdarah dengue dan 21.000 kematian per tahun di seluruh dunia. Pada tahun 2015 tercatat terdapat 126.675 kasus DBD di 34 provinsi di Indonesia, dengan 1.229 orang di antaranya meninggal dunia. Enzim alfa-glukosidase merupakan target antiviral yang valid untuk enveloped virus. Inhibisi enzim RE alfa-glukosidase akan mengganggu proses pematangan dan fungsi glikoprotein envelop pada virus. Hal ini  menghambat proses perakitan partikel virus dan sekresinya. Hasil penelitian membuktikan bahwa inhibisi enzim alfa-glukosidase II  cukup dalam aktivitas antiviral sel inang  melawan demam dengue secara in vitro dan in vivo. Penemuan obat berbasis fragmen telah menjadi metode untuk menemukan kandidat obat baru. Pendekatan metode ini pertama-tama adalah mengidentifikasi fragmen yaitu molekul sangat kecil yang memiliki ukuran setengah dari ukuran obat-obatan secara umum. Fragmen-fragmen kemudian ditautkan bersama untuk membentuk obat baru. Pada penelitian ini digunakan enzim RE alfa-glukosidase II dengan kode 5IED. Sebanyak 281 senyawa baru berhasil diciptakan secara komputasi berdasarkan struktur 3D protein 5IED. Setelah dilakukan simulasi penambatan molekuler, uji toksisitas, uji druglikeness, uji farmakokinetika dan analisis interaksi protein-ligan, dipilih tiga senyawa terbaik yaitu LB.5 G2D, LO.1 G2D dan LX.23 G2D. Studi dinamika molekuler menunjukkan tiga residu asam amino yang berperan penting dalam pengikatan ligan LX.23 G2D dengan protein 5IED yaitu Asp451, Met565 dan Asp640.

---

Dengue fever is a contagious disease transmitted by Aedes aegypti mosquitoes. WHO reported that south east Asia and the western Pacific region bear nearly 75% of global dengue diseases. The dengue virus poses a global threat affecting 3.9 billion people in 128 countries with an estimated 2.1 million cases of DHF / DSS and 21,000 deaths per year worldwide. In 2015 there were 126,675 dengue cases recorded in 34 provinces in Indonesia, with 1,229 of them dying. The alpha-glucosidase enzyme is a valid antiviral target for enveloped viruses. Inhibition of ER alpha-glucosidase enzyme will interfere the maturation process and function of viral envelope glycoproteins. This inhibits the process of assembling virus particles and their secretions. Inhibition of ER alpha-glucosidase II enzyme is sufficient in antiviral activity of host cells against dengue fever in vitro and in vivo. Fragment-based drug discovery (FBDD) has become a tool for discovering drug leads. The approach first identifies fragments, tiny molecules, which are about half size of common drugs. The fragments are then linked together to generate drug leads. This research used ER alpha-glucosidase II enzyme with PDB ID 5IED. As much as 281 new compounds were developed computationally based on 3D structure of 5IED protein. After molecular docking simulations, toxicity tests, druglikeness tests, pharmacokinetic tests and protein-ligand interactions analyses, three best ligands were chosen namely LB.5 G2D, LO.1 G2D and LX.23 G2D. An LX.23 G2D molecular dynamics simulation showed that three amino acid residues played a very important role in ligand binding to 5IED protein. The amino acid residues were Asp451, Met565 and Asp640.     

"

"Penyakit kardiovaskular merupakan penyakit tidak menular penyebab kematian paling banyak setiap tahunnya. Salah satu gangguan kardiovaskular adalah sindrom koroner akut. Pasien dengan kondisi ini umumnya diberikan terapi antiplatelet. Bagian penting dalam proses aktivasi platelet adalah interaksi ADP dengan reseptor P2Y₁₂. Inhibitor P2Y₁₂ yang tersedia mempunyai efek samping yang tidak diharapkan, sehingga pengembangan obat dengan tujuan mendapatkan antiplatelet baru yang lebih optimal masih perlu dilakukan. Penemuan obat baru secara in silico berbasis fragmen memiliki banyak keuntungan dan cerita sukses. Pada penelitian ini, metode tersebut diterapkan dengan tujuan memperoleh struktur senyawa rancangan yang berpotensi sebagai inhibitor P2Y₁₂; memprediksi profil farmakokinetika, kemudahan sintesis, dan toksisitasnya; dan mengetahui interaksi yang terjadi antara senyawa rancangan dengan P2Y₁₂. Fragmen diperoleh dari basis data ZINC, ditapiskan terhadap parameter Rule of Three dan heavy atoms, dan ditambatkan terhadap P2Y₁₂. Penggabungan fragmen (metode linking) kemudian dilakukan setelah menganalisis interaksi fragmen dengan residu asam amino pada makromolekul. Senyawa rancangan hasil penggabungan fragmen diprediksi drug-likeness, aksesibilitas sintesis, ADME, dan toksisitasnya, serta dianalisis interaksinya dengan makromolekul. Penelitian ini menghasilkan 7 senyawa yang diprediksi memiliki nilai aksesibilitas sintesis berkisar antara 4,77 – 5,61, memiliki kriteria drug-likeness dan ADME yang baik, dan tidak bersifat toksik. Senyawa rancangan menunjukkan adanya interaksi dengan residu penting pada P2Y₁₂ yaitu residu Tyr105, Asn191, dan Lys280. Dari hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa metode in silico berbasis fragmen berhasil dilakukan untuk memperoleh kandidat inhibitor P2Y₁₂ baru.

---

---

Cardiovascular disease is a non-infectious disease causing the highest deaths every year. One of the cardiovascular disorders is acute coronary syndrome. Patients with this condition are generally given antiplatelet therapy. An important part of the platelet activation process is the interaction of ADP with P2Y₁₂ receptors. The commercially available P2Y₁₂ inhibitors have unexpected side effects, so the development of drug with the aim of getting more optimal antiplatelet agents remains to be done. The discovery of new drugs using an in silico fragment-based drug design has many advantages and success stories. In this study the method was applied with the aims of obtaining the new design of compound's structure which has the potential as a P2Y₁₂ inhibitor; predicting their pharmacokinetic profile, synthetic accessibility, toxicity; and knowing the interactions between the compounds and P2Y₁₂. Fragments were obtained from the ZINC database, screened on the Rule of Three and heavy atoms parameters, and docked against P2Y₁₂. Fragment linking was then performed after analyzing the interaction of fragments with amino acid residues of the macromolecule. The newly design compounds were then analyzed for their drug-likeness, accessibility of synthesis, ADME, and toxicity, and their interactions with the macromolecule. This study produced seven newly designed compounds that are predicted to have synthetic accessibility scores ranging from 4.77 to 5.61, have good drug-likeness and ADME criteria, and not toxic. Each compound showed interactions with important residues in P2Y₁₂ which are the Tyr105, Asn191 and Lys280 residues. It can be concluded that the fragment-based drug design was successfully carried out to obtain new P2Y₁₂ inhibitor candidates.

"

"Demam berdarah dengue adalah penyakit yang disebabkan oleh virus dari keluarga Flaviviridae yang memiliki tingkat mutasi tinggi dan menyebabkan munculnya variasi serotipe Dengue, yang membuat penemuan obat menjadi sulit. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, pencarian kandidat obat baru yang dapat menyembuhkan penyakit untuk semua serotipe dilakukan dengan menggunakan host protein sebagai target protein untuk perannya dalam proses pematangan amplop glikoprotein virus dengue dalam tubuh manusia. Dalam penelitian ini, struktur RE α-Glucosidase I akan diidentifikasi dan berinteraksi dengan kandidat obat dari senyawa bahan alam melalui molecular penambatan molekul dan desain berbasis fragmen. Struktur senyawa ini kemudian akan menjalani pengujian farmakologis untuk menentukan sifat ADME-Tox-nya. Senyawa yang diperoleh diharapkan memiliki interaksi yang baik dengan RE α-Glucosidase I dan memiliki hsil ADME-Tox yang cocok untuk digunakan sebagai kandidat antivirus yang spesifik dan efisien untuk demam berdarah dengue. Setelah melakukan molecular penambatan molekul terhadap lead compounds dan merging fragments, 3 senyawa terbaik diidentifikasi memiliki nilai ikatan hidrogen yang baik, stabilitas, dan sifat farmakologis berdasarkan RMSD, pengikatan dG, dan ADME-Tox. Ligand 34 (1) menunjukkan nilai terkecil ΔG dan RMSD antara lain dengan nilai -9.923 kkal/mol dan 0,8770 Å. Ligand 228 (6) dan Ligand 230 (6) juga menunjukkan nilai ΔG dan RMSD yang kecil yaitu -9.5856 kkal/mol dan -8.7359 kkal/mol dan juga 1.5790 Å dan 1.1164 Å. Ligan-ligan tersebut juga menunjukkan sifat farmakologis yang baik.

---

Dengue hemorrhagic fever is a disease caused by the virus from the family Flaviviridae that have high levels of mutation and cause a variety of dengue serotype, which make drug discovery becomes difficult. Therefore, in this study, the search for new drug candidates that can cure disease for all serotypes was carried out using host proteins as protein target for its role in the maturation process of dengue virus glycoprotein envelopes in humans body. In this study, the structure of ER α-Glucosidase I would be identified as interacting with candidates for drugs based on natural compounds through molecular penambatan molekul and fragment-based design. The structure of this compound would then undergo pharmacological testing to determine its ADME-Tox properties. The compounds obtained were expected to have good interactions with RE α-Glucosidase I and ADME-Tox characters that were suitable to be used as a specific and efficient antiviral candidate for dengue hemorrhagic fever. After performing molecular penambatan molekul of lead compounds and merging fragments, 3 best compounds were identified for having good hydrogen bond value, stability, and pharmacological properties based on RMSD, dG binding, and ADME-Tox. Ligand 34 (1) shows the smallest value of ΔG and RMSD, among others with a value of -9.923 kcal/mol and 0.8770 Å. Ligand 228 (6) and Ligand 230 (6) also show small ΔG and RMSD values of -9.5856 kcal/mol and -8.7359 kcal/mol and also 1.5790 Å and 1.1164 Å. The ligands also exhibit good pharmacological properties."

"Inhibitor dipeptidil peptidase 4 (DPP-4) baru perlu dikembangkan untuk meminimalkan efek samping merugikan yang diakibatkan oleh obat golongan inhibitor DPP-4 yang telah terdaftar. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan subset molekul inhibitor DPP-4 yang representatif dengan mengaplikasikan algoritma K-Modes clustering dengan Levenshtein distance pada proses clustering dan melakukan analisis pemilihan molekul inhibitor DPP-4 berdasarkan kriteria nilai logP dari aturan Lipinskis Rule of 5. 2053 molekul inhibitor DPP-4 diperoleh dari situs ChEMBL. Clustering dilakukan terhadap fingerprint molekuler inhibitor DPP-4 yang diperoleh dari fitur SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System). Metode MACCS (Molecular Access System) Keys, ECFP (Extended Connectivity Fingerprint) diameter 4 dan 6, dan FCFP (Functional Class Fingerprint) diameter 4 dan 6, digunakan untuk membangun lima dataset fingerprint untuk proses clustering. Prosedur clustering diawali dengan menentukan jumlah klaster dengan menghitung nilai Koefisien Silhouette sebagai metode evaluasi klaster. Penerapan algoritma K-Modes clustering dengan Levenshtein distance pada 2053 molekul inhibitor DPP-4 menghasilkan nilai Koefisien Silhouette maksimal dari dataset MACCS sebesar 0.3947 dengan jumlah klaster 1258. Pemilihan molekul berdasarkan kriteria nilai logP dan aturan Lipinskis Rule of 5 menghasilkan 778 molekul inhibitor DPP-4 dari semua dataset dengan 298 molekul inaktif dan 480 molekul aktif dan nilai logP berkisar antara -1.67 sampai dengan 4.97.

---