Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :

Sirtuin 1 (SIRT1) adalah famili  kelas III dari protein histon deasetilasi (HDAC) dan reaksinya bergantung  dengan  NAD⁺. Aktivator SIRT1 menyerupai pembatasan kalori merupakan pendekatan terapi untuk diabetes mellitus tipe 2. Pencarian obat dapat dilakukan dengan metode  in silico untuk mempercepat dan memfasilitasi identifikasi kandidat senyawa terbaik dan karakteristik fisikokimia dan pemilihan hit-to-lead.

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dan mengidentifikasi senyawa tanaman obat yang menyerupai CR (calorie restriction mimetic) dari Basis Data Herbal Indonesia (HerbalDB) http://herbaldb.farmasi.ui.ac.id yang berpotensi sebagai kandidat untuk aktivator SIRT1  melalui kombinasi metode in silico dan in vitro. Pemodelan farmakofor diperoleh dengan dua cara yaitu  menggunakan ko-kristal yang terikat pada daerah allosterik SIRT1 dan senyawa-senyawa yang digunakan sebagai aktivator SIRT1. Kemudian, model ini digunakan untuk penapisan virtual dengan HerbalDB. Senyawa yang diperoleh diidentifikasi menggunakan penambatan molekul dengan program AutoDock4Zn dan simulasi dinamika molekul 50-ns menggunakan program Amber. Simulasi dinamika molekuler dianalisis menggunakan metode MM-GB(PB) SA. Senyawa yang terpilih diuji secara in vitro menggunakan uji luminesensi SIRT-Glo^TM.

Analisis interaksi ikatan antara ligan dan reseptor SIRT1 (PDB ID 4zzj dan 5btr) menunjukkan selektivitas ligan adanya interaksi hidrofobik pada Leu206, Ile223, Ile227. Interaksi ikatan hidrogen antara [Glu230 dengan Arg446] dan Arg234 (daerah allosterik) dengan Arg446, Val459, His473, Asp475 (daerah katalitik), karena adanya interaksi ini menjadi dekat ke arah daerah substrat. Hasil penapisan virtual menggunakan model farmakofor berbasis struktur adalah mulberrin dan model farmakofor berbasis ligan adalah gartanin, kuinidin dan kuinina sebagai prediksi terbaik aktivator SIRT1. Analisis In silico, perhitungan MM-GB(PB)SA mengkonfirmasi bahwa mulberrin, gartanin, kuinidin, kuinina menunjukkan interaksi ikatan pada daerah allosterik dan uji in vitro nilai EC₅₀ masing-masing adalah 2,10; 1,79; 1,71; 1,14μM. Jadi, dari studi in silico dan in vitro senyawa mulberrin, gartanin. kuinidin, dan kuinina, menjadi kandidat potensial untuk aktivator SIRT1.

 

---

Sirtuin 1 (SIRT1) is a class III family of protein histone deacetylases involved in NAD⁺-dependent deacetylation reactions. It has been suggested that SIRT1 activators, in a therapeutic approach for type 2 diabetes mellitus. Drug design can be performed in silico using molecular dynamic approaches to accelerate and facilitate identification of the best compound candidates and their physicochemical characteristics and hit-to-lead selection.

This study aimed to explore and identify medicinal plant compounds calorie restriction mimetic from Indonesian Herbal Database (HerbalDB) that might potentially become a candidate for SIRT1 activators through a combination of in silico and in vitro methods. Two pharmacophore models were developed using co-crystalized ligands that allosterically bind with SIRT1 similar to the putative ligands used by SIRT1 activators. Then, these were used for the virtual screening of HerbalDB. The identified compounds were subjected to molecular docking with the AutoDock4Zn program and 50-ns molecular dynamics simulation using the Amber program. Molecular dynamics simulation was analyzed using MM-GB(PB)SA methods.  The compounds identified by these methods were tested in an in vitro study using a SIRT-Glo^TM luminescence assay. Interaction analysis between activator ligand and the SIRT1 receptor (PDB IDs 4zzj and 5btr) revealed the ligand’s selectivity for hydrophobic interaction at Leu206, Ile223, Ile227. Hydrogen bond interactions between [Glu230 with Arg446] and Arg234 (allosteric region) with Val459, His473, and Asp475 (catalytic region) brought them close to the bounding substrate area. Virtual screening using structure-based pharmacophores predicted that mulberrin as the best candidate SIRT1 activator. Virtual screening using ligand-based pharmacophores predicted that gartanin, quinidine and quinine to be the best candidates as SIRT1 activators. The molecular docking studies showed the important residues involved were Ile223 and Ile227 at the allosteric region. The MM-GB(PB)SA calculations confirmed that mulberrin, gartanin, quinidine, quinine showed activity at allosteric region and their EC₅₀ in vitro values are 2.10; 1.79; 1.71; 1.14µM, respectively. Thus, mulberrin, gartanin, quinidine, and quinine, to be a potential candidate for SIRT1 activators.

 

Abstrak :
Perancangan obat baru merupakan permasalahan penting dalam industri farmasi. Metode in silico dianggap lebih produktif dalam proses perancangan obat karena keefektifitasannya yang tinggi. Dalam proses perancangan obat secara in silico, dibutuhkan struktur tiga dimensi dari senyawa kimia. Struktur tiga dimensi dapat diperoleh secara eksperimental dan komputasional. Struktur tiga dimensi yang diperoleh secara komputasional seringkali mengalami ketidaksesuaian stuktur sehingga memengaruhi validitas perancangan obat secara in silico. Pada penelitian sebelumnya, dibuat basis data herbal dengan 1405 senyawa. Dalam basis data tersebut, ditemukan ketidaksesuaian struktur tiga dimensi dari senyawa. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan memperbaiki ketidaksesuaian struktur tersebut. Penelitian ini juga bertujuan untuk menemukan metode terbaik dalam pembuatan struktur tiga dimensi. Identifikasi ketidaksesuaian dilakukan pada 1405 struktur tiga dimensi senyawa dari Laboratorium Komputasi Biomedik dan Rancangan Obat Fakultas Farmasi Universitas Indonesia dengan visualisasi menggunakan perangkat lunak PyMOL. Identifikasi menghasilkan 170 senyawa yang diperbaiki dengan beberapa parameter menggunakan perangkat lunak MarvinSketch dan Vega ZZ. Hasil visualisasi perbaikan menunjukan bahwa struktur tiga dimensi senyawa dengan format .mol dan .sdf yang dibuat menggunakan perangkat lunak MarvinSketch dengan force field dreiding memberikan hasil struktur tiga dimensi paling sesuai. ...... Development of novel drugs is an important issue in the pharmaceutical industry. The in silico method is considered to refine the process of drug design because it lowers the cost. In in silico drug discovery process, a three dimensional structure of the chemical compound is required. Computational three dimensional structures often experience structural mismatch affecting the validity of the in silico drug design process. In the previous study, a herbal database with 1405 compounds were made. In this database, structural mismatches were found in some of the three dimensional structures. This study is aimed to identify and fix the structural mismatch. This study also aims to find the best method in creating three dimensional structure of compounds. Identification of the structural mismatches were done on the herbal database by molecular visualization. The identification process yields 170 compounds with structural mismatch that were fixed with a few different parameters using MarvinSketch and VegaZZ software. The result of the final structure visualization shows that the three dimensional structure of the compound with the .mol and .sdf file format created using Dreiding force fields of MarvinSketch as the best result of three dimensional structures.

Abstrak :
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.

Abstrak :
Diabetes melitus merupakan penyakit atau gangguan metabolisme yang ditandai dengan hiperglikemia disebabkan oleh gangguan sekresi insulin atau penurunan aktivitas insulin. Pada penelitian ini dilakukan uji penghambatan aktivitas α-glukosidase dan α-amilase pada 10 jenis tanaman obat Indonesia, yaitu Averrhoa bilimbi Linn. (daun), Orthosiphon aristatus (Blume) Miq. (daun), Gynura procumbens (Lour.) Merr. (daun), Gardenia augusta Merr. (daun), Artocarpus altilis (Parkinson) Fosberg (daun), Centella asiatica L. Urban (herba), Persea americana Mill. (biji), Nephelium Lappaceum L. (biji), Zingiber officinale Roxb. (rimpang), Curcuma xanthorriza Roxb. (rimpang). Serbuk simplisia diekstraksi menggunakan atanol 70% dengan metode refluks. Uji penghambatan aktivitas α-glukosidase menggunakan substrat p-Nitrofenil-α-D-Glukopiranosida (PNPG) yang menghasilkan produk p-nitrofenol. Produk tersebut diukur serapannya menggunakan microplate reader pada λ 405 nm. Uji penghambatan aktivitas α-amilase menggunakan substrat amilum yang menghasilkan produk maltosa dan akan mereduksi reagen warna Dinitrosalicylic Acid (DNS). Produk tersebut diukur serapannya menggunakan Spektrofotometer UV-Vis pada λ 540 nm. Hasil pengujian menunjukkan bahwa biji Persea americana Mill. memiliki daya inhibisi terbesar terhadap α-glukosidase dan α-amilase, dengan nilai IC50 36,82 μg/mL pada uji α-glukosidase, dan % inhibisi 88,26% serta IC50­ 365,14 µg/mL pada uji α-amilase. Hasil identifikasi golongan senyawa kimia pada 10 ekstrak uji sebagian besar mengandung alkaloid, glikosida, dan flavonoid. ...... Diabetes mellitus is a disease or metabolic disorder characterized by hyperglycemia due to impaire insulin secretion or decreasing of insulin activity. In this research was performed by determining the inhibitor activity of α-glucosidase and α-amylase from 10 species of Indonesian medicinal plants, such as Averrhoa bilimbi Linn. (leaves), Orthosiphon aristatus (Blume) Miq. (leaves), Gynura procumbens (Lour.) Merr. (leaves), Gardenia augusta Merr. (leaves), Artocarpus altilis (Parkinson) Fosberg (leaves), Centella asiatica L. Urban (herbs), Persea americana Mill. (seeds), Nephelium Lappaceum L. (seeds), Zingiber officinale Roxb. (rhizomes), Curcuma xanthorriza Roxb. (rhizomes). The symplicia powder was extracted by reflux using 70% ethanol. Testing α-glucosidase inhibitor activity using the substrate p-nitrophenyl-α-D-Glukopiranosida (PNPG) that produced p-nitrophenol. The product was measured at λ 405 nm by a microplate reader. Testing α-amylase inhibitor activity using starch substrate that would produce maltose and would reduce the color reagents Dinitrosalicylic Acid (DNS). The product was measured by an UV-Vis spectrophotometer at λ 540 nm. The testing results showed that the avocado seed (Persea americana Mill.) had a greatest inhibytion against α-glucosidase and α-amylase, with IC50 values ​​of 36.82 μg/mL at α-glucosidase test, and %inhibition 88.26%, IC50 values of 364.135 μg/mL in α-amylase test. The results of chemical compounds identification in 10 extracts generally contain alkaloids, glycosides, and flavonoids.