Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Latar Belakang Penelitian Kapasitas kerja fisik (KKF, physical working capacity) yaitu derajat metabolisme (kerja) yang dapat dicapai oleh seseorang. KKF menilai kesanggupan seseorang untuk melakukan kerja fisik dinamis berat yang berlangsung dalam waktu relatif cukup lama (1). WHO (1969) merumuskan bahwa physical performance capacity atau potensi untuk mencapai prestasi dari segi fisik, ditentukan oleh daya aerobik maksimum dan kapasitasnya, daya anaerobik maksimum dan kapasitasnya, kekuatan otot maksimum serta ketahanannya, koordinasi sistem neuromuskuler dan toleansi subjektif terhadap kerja (2). Di laboratorium Ilmu Faal, KKF diukur dari daya tangkap oksigen maksimum atau daya aerobik maksimum yang disingkat sebagai V02 max. Tetapi hingga saat ini belum ada indikator kuantitatif baku yang dapat digunakan secara pasti sebagai prasyarat tercapainya optimasi latihan berupa peningkatan KKF yang nyata (1). Mengingat dalam setiap kerja fisik tubuh memperoleh energi dari hasil metabolisme aerob dan anaerob (3,4), maka selain pengukuran V02 max. yang mengukur sistem kardiorespirasi (aerobik), perlu pula dilakukan pengukuran kadar asam laktat (AL) darah yang menilai kemampuan anaerobik tubuh. Kemampuan anaerobik ini menjadi lebih penting setelah diketahui bahwa endurance performance mempunyai korelasi lebih baik terhadap AL daripada V02 max. (5). "

"Senyawa adenosin fosfat bervariasi jumlah gugus fosfatnya yakni adenosin monofosfat (AMP), adenosin difosfat (ADP) dan adenosin trifosfat (ATP). Untuk mendeteksi ketiga jenis senyawa secara simultan, dikembangkan sistem elektroforesis menggunakan detektor elektrokimia dengan elektroda boron-doped diamond. AMP, ADP dan ATP dalam bufer fosfat pH 7 memiliki kesamaan potensial oksidasi sekitar +0,93 Volt (vs. Ag/AgCl). Potensial yang sama juga ditemukan pada oksidasi adenin dan adenosin, yang mengindikasikan bahwa reaksi oksidasi terjadi pada gugus adenin. Elektroforesis kapiler dilakukan menggunakan kapiler fused silica(d: 0,05 mm). Dengan mengaplikasikan potensial 10 Kvolt, AMP, ADP dan ATP dapat dipisahkan dengan waktu retensi berturut-turut 1439 detik, 1202 detik dan 848 detik. Linieritas dapat dicapai untuk ketiga senyawa tersebut dengan batas deteksi beruturut-turut yakni 0,5946 μM, 0,5619 μM and 1,7795μM. Hasil tersebut menunjukkan bahwa elektroforesis berdetektor elektrokimia dapat digunakan untuk deteksi simultan senyawa adenosin fosfat AMP, ADP dan ATP.

---

Adenosine phosphates were varied with the number of phosphate groups, including adenosine monophosphate (AMP), adenosine diphosphate (ADP), and adenosine triphosphate (ATP). In order to detect them simultaneously, a capillary electrophoresis coupled with electrochemical detection using boron-doped diamond electrode is developed. AMP, ADP and ATP in phosphate buffer pH 7 have similar oxidation potentials at around +0.9 V (vs. Ag/AgCl). This potential is also similar to that of adenin and adenosine, indicated that the oxidation occurred at adenin moiety.

Capillary electrophoresis, which was then performed using fused silica capilar (d: 0,05 mm) at an appied potentials of 10 KVolt can separate the adenosine phosphate AMP, ADP and ATP with the retention times of 848 s, 1202 s, and 1439 s, respectively. Liniear calibration curve can be achieved with the limits of detection of 0,5946 μM , 0,5619 μM and 1,7795μM, respectively the result shows that electrophoresys with electrochemical detector is promising for simultaneous detection of adenine phosphates."

"Pemodelan farmakofor adalah metode CADD (Computer-Aided Drug Design) berbasis ligan yang diketahui berperan penting dalam menjelaskan interaksi antara ligan dengan target makromolekul. Pemodelan farmakofor memiliki beberapa keterbatasan, seperti sering dihasilkannya positif dan negatif palsu. Oleh karena itu, pengembangan diperlukan untuk memperoleh model yang lebih prediktif. Pada penelitian ini, pengembangan model farmakofor dilakukan menggunakan program LigandScout dan diaplikasikan pada antagonis reseptor adenosin A2B. Senyawa antagonis reseptor adenosin A2B yang diperoleh dari ChEMBL dengan nilai Ki ≤ 10 nM sebanyak 88 ligan digunakan sebagai kontrol positif dan nilai Ki > 10 nM sebanyak 1.530 ligan digunakan sebagai kontrol negatif. Model farmakofor dibentuk dari kontrol positif yang dijadikan sebagai training set divalidasi menggunakan test set yang merupakan gabungan dari kontrol positif dan negatif. Kemudian dilakukan analisis statistik dengan mengelompokkan hasil berdasarkan klasifikasi biner untuk dihitung beberapa parameter analisis. Dari penelitian ini, diperoleh model farmakofor antagonis reseptor adenosin A2B yang memiliki fitur satu AR (cincin aromatik), satu H (interaksi hidrofobik), dan dua HBA (akseptor ikatan hidrogen). Nilai AUC100% sebesar 0,65; EF1% sebesar 6,9; EF5% sebesar 2,3 diperoleh sebagai parameter validasi model. Berdasarkan analisis statistik, diperoleh akurasi sebesar 0,4067; error rate sebesar 0,5993; sensitivitas sebesar 0,8295; spesifisitas sebesar 0,3824; presisi sebesar 0,0717; tingkat penemuan palsu sebesar 0,9283; dan nilai prediksi negatif sebesar 0,9500. Dari hasil ini, model farmakofor dengan penurunan weight sebesar 0,1 pada fitur farmakofor AR didapatkan sebagai model yang memiliki hasil optimasi terbaik.

---

Pharmacophore modeling is a ligand-based CADD (Computer-aided Drug Design) method that is known to represent the important role of ligands interactions with macromolecular targets. Pharmacophore modeling has several limitations, such as often false positives and negatives values are generated. Thus, model development is needed to obtain a more predictive model. In this study, the development of a pharmacophore model was carried out using LigandScout and applied to adenosine A2B receptor antagonists. The adenosine A2B receptor antagonist compounds obtained from ChEMBL with Ki value ≤ 10 nM (88 ligands) were used as positive controls and Ki value > 10 nM (1.530 ligands) were used as negative controls. The pharmacophore model was formed from positive controls that were used as a training set, validated using a test set which is a combination of positive and negative controls, and statistical analysis was carried out by grouping the results based on binary classification and calculating several analytical parameters. From this study, a pharmacophore model of adenosine A2B receptor antagonist was obtained and had one AR (aromatic ring), one H (hydrophobic interaction), and two HBA (hydrogen bond acceptor) features. The values of AUC100% (0.65); EF1% (6.9); EF5% (2.3) were obtained from model validation parameters. In addition, the values of accuracy (0.4067); error rate (0.5993); sensitivity (0.8295); specificity (0.3824); precision (0.0717); false discovery rate (0.9283); and negative predictive value (0.9500) were obtained from statistical analysis. From these results, the optimized pharmacophore model with 0.1 feature Weight deduction on AR feature gave the best results."

"Elektroforesis kapiler merupakan suatu metode pemisahan senyawa-senyawa berdasarkan perbedaan kecepatan mobilitas ion karena adanya perbedaaan tegangan tinggi yang diberikan. Pendeteksian yang digunakan adalah secara elektrokimia dengan menggunakan elektroda kerja yaitu Boron Doped Diamond (BDD) dengan terminasi Hidrogen yaitu Hydrogenated Boron Doped Diamond (H-BDD) dan sebagai pembanding, digunakan juga elektroda kerja Oxidized Boron Doped Diamond (O-BDD). Elektoda H-BDD digunakan sebagai elektroda kerja karena dapat lebih baik mengukur puncak arus senyawa Adenosin Fosfat yaitu AMP, ADP, dan ATP dibandingkan elektroda O-BDD. Diukur pula Adenin dan Adenosin sebagai data tambahan. Puncak arus ketiga senyawa adenosine fosfat sama yaitu 1,5 Volt sehingga diperlukan metode elektroforesis untuk dapat memisahkannya. Puncak arus tertinggi didapatkan pada kodisi pH 4 dalam larutan penyangga PBS (Phosphate Buffer Saline) dengan menggunakan elektroda H-BDD sedangkan pH 2 dengan menggunakan elektroda O-BDD. Kapiler yang digunakan berupa fused silica dengan diameter dalam yaitu 50 μm dan diameter luar yaitu 150 μm. Tegangan tinggi yang digunakan sebesar 10 kV dengan menggunakan power suplai tegangan tinggi. Perlu dilakukan perbaikan rancangan elektroforesis dan beberapa kendala lain untuk menghasilkan pengukuran yang baik.

---

Capillary electrophoresis is a method of separating compounds by ion mobility speed difference because of the different high voltage supplied. Detection used is electrochemically by using the working electrode is doped Boron Diamond (BDD) with Hydrogen termination, It is Hydrogenated Boron doped Diamond (H-BDD) and as a comparison, the working electrode is used also Oxidized Boron doped Diamond (O-BDD). H-BDD electrode is used as the working electrode as it can better measure the peak flow Adenosine Phosphate compounds are AMP, ADP, and ATP than O-BDD electrode. Adenine and adenosine is measured as well as additional data. The third current peak adenosine phosphate compounds are 1.5 Volt so that the necessary methods of electrophoresis to separate them. Highest peak currents obtained at pH 4 Events in PBS buffer solution (Phosphate Buffer Saline) using H-BDD electrodes while pH 2 using electrodes O-BDD. Capillaries are used in the form of fused silica with a diameter of 50 μm and the outer diameter of 150 μm. High voltage is used at 10 kV using a high voltage power supply. The need to restore the draft electrophoresis and several other obstacles to produce a good measurement."

"Pemodelan farmakofor merupakan suatu metode perancangan obat dengan pendekatan komputasi (in silico) yang berperan penting untuk mengetahui aksi spesifik antara ligan dengan target makromolekul. Pemodelan farmakofor memiliki beberapa keterbatasan, seperti sering dihasilkannya senyawa positif palsu dan negatif palsu dalam rasio yang tinggi. Oleh sebab itu, pengembangan perlu dilakukan untuk memperoleh model farmakofor yang lebih prediktif. Pada penelitian ini, dilakukan pengembangan model farmakofor yang diaplikasikan pada senyawa antagonis reseptor adenosin A2A menggunakan perangkat lunak LigandScout. Senyawa antagonis reseptor adenosin A2A diperoleh dari ChEMBL dengan nilai Ki ≤ 10 nM sebanyak 94 ligan digunakan sebagai training set dan nilai Ki > 10 nM sebanyak 3.556 ligan digunakan sebagai decoy set. Pembentukan model farmakofor dan optimasi dilakukan menggunakan training set dan divalidasi menggunakan test set yang merupakan gabungan dari training set dan decoy set. Kemudian, dilakukan analisis statistik melalui perhitungan beberapa parameter analisis berdasarkan kelompok klasifikasi biner. Dari penelitian ini, diperoleh empat fitur farmakofor dari model antagonis reseptor adenosin A2A yang mencakup 1 H (Hydrophobic Interaction), 2 HBA (Hydrogen Bond Acceptor), dan 1 HBD (Hydrogen Bond Donor). Selain itu, diperoleh nilai parameter validasi model yaitu AUC100% sebesar 0,65; EF1% sebesar 4,3; dan EF5% sebesar 3,6 serta nilai ketujuh parameter analisis statistik yaitu akurasi sebesar 0,3789; error rate sebesar 0,6211; sensitivitas sebesar 0,9894; spesifisitas sebesar 0,3684; presisi sebesar 0,0326; nilai prediksi negatif sebesar 0,9974; dan false discovery rate sebesar 0,9674. Nilai dari parameter-parameter tersebut diperoleh dari hasil optimasi model farmakofor yang berbeda-beda sehingga belum ditemukan satu model yang memiliki nilai terbaik untuk semua parameter.

---

Pharmacophore modeling is a drug design method with a computational approach (in silico) that represents the important role of ligand's specific actions with macromolecular targets. Pharmacophore modeling has several limitations, such as frequent false positives and false negatives in high ratios. Therefore, model development is needed to obtain a more predictive pharmacophore model. In this study, the development of a pharmacophore model was applied to the adenosine A2A receptor antagonist compound using LigandScout. The adenosine A2A receptor antagonist compound obtained from ChEMBL with Ki value ≤ 10 nM (94 ligands) was used as a training set and a Ki value > 10 nM (3,556 ligands) was used as a decoy set. The pharmacophore model and its optimization were formed from a training set, validated using a test set which is a combination of a training set and a decoy set. Then, statistical analysis is carried out by calculating several parameters based on the analysis of binary classification groups. From this study, four pharmacophore features of the adenosine A2A receptor antagonist model were obtained, consisting of 1 H (Hydrophobic Interaction), 2 HBA (Hydrogen Bond Acceptor), and 1 HBD (Hydrogen Bond Donor). In addition, the values of AUC100% (0.65); EF1% (4.3); and EF5% (3.6) were obtained from model validation parameters and the values of accuracy (0.3789); error rate (0.6211); sensitivity (0.9894); specificity (0.3684); precision (0.0326); negative predictive value (0.9974); and a false discovery rate (0.9674) were obtained from the seven statistical analysis parameters. The value of these parameters were obtained from the optimization results of different pharmacophore models. Accordingly, the model that has the best values for all parameters has not been determined."

"Beberapa penelitian menunjukkan bahwa antagonis Adenosin A2A mengurangi fluktuasi motorik, diskinesia, melindungi dari kelainan neurodegeneratif pada penyakit Parkinson di dalam otak manusia yang bersifat progresif kronis dengan hilangnya neuron dopaminergik. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan senyawa herbal Indonesia sebagai inhibitor Adenosin A2A dengan menggunakan metode penapisan virtual.Pada penelitian ini, dilakukan penapisan virtual senyawa dari basis data tanaman herbal Indonesia sebagai antagonis Adenosin A2A menggunakan AutoDock dan AutoDock Vina yang divalidasi menggunakan basis data Directory of Useful Decoys: Enhanced DUD-E. Metode ini divalidasi dengan menggunakan parameter Enrichment Factor EF dan Area Under Curve AUC dengan kurva Receiver Operating Characteristics ROC.Berdasarkan hasil validasi, grid box yang digunakan untuk penapisan menggunakan AutoDock adalah grid box 60 x 60 x 60 dengan nilai EF1 sebesar 16,5869 dan AUC 0,8406. Terdapat dua senyawa Chitranone dan 3-O-Methylcalopocarpin dengan energi ikatan ndash;10,19 dan -9,55 kkal/mol, masing-masing menunjukkan interaksi dengan situs aktif Adenosin A2A pada residu ALA63, ILE66, ALA81, LEU85, PHE168, GLU169, MET177, TRP246, LEU249, ASN253, dan ILE274. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Chitranone dan 3-O-Methylcalopocarpin dapat diusulkan untuk dikembangkan sebagai antagonis Adenosin A2A.

---

Previous research found that Adenosine A2A antagonist allows to reduce motor fluctuations, dyskinesia, protect from neurodegenerative disorder in Parkinsons disease in the human brain which is chronic progressive of losing dopaminergic neurons. The aim of this study is to explore Indonesian herbal compounds as Adenosine A2A inhibitor using virtual screening method.

In this study, virtual screening of Indonesian herbal database as Adenosine A2A inhibitor was done by AutoDock and AutoDock Vina and was validated by database from A Directory of Useful Decoys Enhanced DUD E. The method was validated by Enrichment Factor EF and Area Under Curve AUC of Receiver Operating Characteristics ROC curve. Based on the validation results, grid box that was used in virtual screening using AutoDock is 60 x 60 x 60 with EF1 16.5869 and AUC 0.8406.

The two compounds Chitranone and 3 O Methylcalopocarpin with binding energy 10.19 and 9.55 kcal mol, respectively showing interaction with Adenosine A2A active site at residues ALA63, ILE66, ALA81, LEU85, PHE168, GLU169, MET177, TRP246, LEU249, ASN253, and ILE274. This study conclude that Chitranone and 3.O Methylcalopocarpin could be proposed to be developed as Adenosine A2A antagonist."

"Penyakit Parkinson merupakan penyakit neurodegeneratif dan kronik yang bersifat progresif. Karakterisasi penyakit Parkinson yaitu adanya penurunan fungsi motorik akibat penurunan produksi dopamin pada basal ganglia. Terapi farmakologis utama dan efektif untuk mengembalikan kadar dopamin yaitu dengan prekursor dopamin (L-dopa). Namun, penggunaan L dopa pada jangka waktu yang panjang dapat menimbulkan efek samping yang kronik seperti fluktuasi motorik dan diskinesia. Salah satu strategi baru terapi Parkinson yaitu dengan antagonis reseptor adenosin A2A. Pada penelitian ini dilakukan penapisan virtual berbasis farmakofor terhadap senyawa antagonis reseptor adenosin A2Ayaitu, Xantin dan Non-Xantin (Trisiklik, Bisiklik, dan Monosiklik) sebagai training set dengan tujuan mendapatkan senyawa-senyawa dari pangkalan data herbal Indonesia yang berpotensi menjadi antagonis reseptor adenosin A2A. Optimasi dan penapisan virtual berbasis farmakofor dilakukan menggunakan Ligandscout dan divalidasi dengan databaseyang didapatkan dari A Directory of Useful Decoys:Enhanced(DUD-E). Metode ini divalidasi dengan nilai Enrichment Factors(EF) dan Area Under Curves (AUC) dari kurva Receiver Operation Charateristics(ROC). Hasil optimasi yang didapatkan untuk penapisan virtual adalah dengan menggunakan kelompok training set monosiklik dengan farmakofor yaitu Aromatic Ring (AR),Hydrophobic Interaction(H) Hidrogen Bond Receptor(HBA), Hidrogen Bond Donor (HBD) danpenambahan Feature Tolarence sebesar 0,45 Å pada masing-masing farmakofor. Didapatkan senyawa kandidat (hits) yang memiliki kecocokan pada fitur farmakofor dengan senyawa aktif antagonis adenosin A2Ayaitu, lumichrome, mirabijaloneB, dan boeravinoneF.

---

Parkinson's disease is a chronic and neurodegenerative disorder that occur progressively. Parkinson's disease is characterized by deterioration of motor function due to loss production of dopamine in basal nuclei. The main and effective treatment for restoring dopaminergic neurotransmitter on patients with Parkinson's disease has been the dopamine precursor (L-dopa). However, after prolonged use of levodopa many patients start to experience chronic side effects such as motor fluctuations and dyskinesia. Adenosine A2a antagonist receptor is one of new strategies to treat Parkinson's disease that has been established as a promising target in Parkinson's disease. The aim of this study is to obtain adenosine A2a antagonist receptor's new compounds from Indonesia herbal database with pharmacophore-based virtual screening approach againts Xanthine and Non-Xanthine (Tricylic, Bicylic, Monocylic) as training sets. Pharmacophore-based virtual screening and optimization were done using Ligandscout and was validated by database from A Directory of Useful DecoyslEnhanced (DUD-E). Monocylic group that has 4 pharmacophores, namely Aromatic Ring (AR), Hydrophobic Interaction (H) Hidrogen Bond Receptor (HBA), Hidrogen Bond Donor (HBD) with addition 0,45 A of feature tolerance was used for virtual screening based on optimization result. Obtained hits compound that have a match on pharmacophore with active compound of adenosine A2a antagonist receptor are lumichorme, mirabijalone B, and boeravinone F."