Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"HIV-1 adalah virus penyebab utama AIDS. Salah satu enzim yang vital untuk HIV-1 adalah Reverse Transcriptase (RT). HIV-1 RT berperan mengubah single- stranded RNA genom virus menjadi prekursor DNA provirus beruntai ganda. RT adalah enzim yang pertama dijadikan target terapi obat dan hingga kini digunakan dalam pengobatan pasien terinfeksi HIV. Masalah terbesar terapi obat HIV adalah virus bermutasi sangat cepat, menyebabkan resistensi. Untuk alasan ini, ada kebutuhan konstan untuk obat baru. Kemajuan teknologi komputasi pada saat ini dapat dijadikan alternatif untuk pencarian obat baru salah satunya melalui metode penapisan virtual. Pada penelitian ini, dilakukan validasi parameter optimum untuk penapisan virtual pada HIV-1 RT menggunakan basis data A Directory of Useful Decoys (DUD) serta program penambatan Autodock 4.2 dan Vina yang terdapat pada piranti lunak PyRx v0.8. Parameternya meliputi pemilihan grid box dan maximum number of energy evaluation. Metode validasi yang digunakan untuk menentukan parameter optimum adalah Enrichment Factor (EF) 1%, 10%, dan 20% serta menghitung Area Under Curve (AUC) Receiver Operating Characteristic (ROC). Penapisan virtual dengan Autodock 4.2 memiliki parameter optimum pada grid box 70 x 70 x 70 dan maximum number of energy evaluation 1.000.000, sedangkan penapisan virtual dengan Vina pada grid box 18,75 x 18,75 x 18,75 Å.

---

HIV-1 virus is the main cause of AIDS. One of the HIV-1 vital enzymes is Reverse Transcriptase (RT). HIV-1 RT is responsible for converting single- stranded viral RNA genome into double-stranded proviral DNA precursors. RT is the first enzyme as drug therapy target and still be use until now for treatment of HIV infected patients. The main problem in HIV drug therapy is the rapid virus mutation that causing resistance. For this reason, there was a constant need for new drugs. Advances in computation technology could be used as an alternative method for new drugs discovery. In this research, optimum parameter validation for virtual screening in HIV-1 RT using database A Directory of Useful decoys (DUD) and tethering program AutoDock 4.2 and Vina program in PyRx v0.8 software. Variate Parameters were include the selection of the grid box and the maximum number of energy evaluations. Validation method to determine optimum parameters was done using the Enrichment Factor (EF) 1%, 10%, and 20% and calculation Area Under Curve (AUC) of Receiver Operating Characteristic (ROC) curve. Virtual screening using AutoDock 4.2 optimum parameters were the grid box 70 x 70 x 70 and the maximum number of energy evaluations 1,000,000, while AutoDock Vina optimum parameters were on the grid box 18,75 x 18,75 x 18,75 Å."

"Malaria menjadi masalah kesehatan global utama karena banyaknya kejadian resistensi obat, sedangkan ketersediaan obat yang efektif juga terbatas, sehingga mendasari pentingnya pengembangan obat antimalaria yang baru. Berbagai penelitian perancangan obat yang mentarget berbagai enzim terus dilakukan, terutama enzim Plasmodium falciparum Enoyl Acyl Carrier Protein Reductase (PfENR). Penapisan virtual sebagai salah satu metode pendekatan in silico telah digunakan pada pencarian senyawa penuntun dari basis data senyawa ataupun dari basis data bahan alam sebagai inhibitor PfENR. Pada penelitian ini dilakukan penapisan virtual basis data senyawa tanaman obat di Indonesia pada PfENR. Penapisan dilakukan dengan menggunakan piranti lunak AutoDock dan AutoDock Vina. Pada AutoDock Vina dilakukan validasi terlebih dahulu sedangkan pada AutoDock tidak dilakukan karena telah divalidasi oleh peneliti sebelumnya. Hasil validasi AutoDock Vina diperoleh grid box terbaik yaitu 80x80x80. Berdasarkan hasil penapisan diperoleh 10 peringkat senyawa terbaik dari tiap metode dan 5 senyawa irisan dari kedua metode yaitu jacoumaric acid, beta sitosterol glucoside (lyoniside), limacine, leucadenone B, dan yuehchukene.

---

Malaria is a major global public health problem. The alarming spread of its drug resistance and limited number of effective drugs available underline how important it is to discover new antimalarial drug. Various researches have been done to design drug targeting Plasmodium falciparum Enoyl Acyl Carrier Protein Reductase (PfENR) enzymes. Virtual screening as in silico approach has been used to find lead molecules from compound library or natural database as PfENR inhibitors. In this research, virtual screening of Indonesian herbal database was done to PfENR. Virtual screening was done using AutoDock and AutoDock Vina. AutoDock Vina was validated beforehand in order to obtain the best grid box while the virtual screening using AutoDock is not validated because it has been validated by previous researchers. Based on this research, the best grid box for AutoDock Vina is 80x80x80. Top ten ranked compounds were obtained for each method and five the same compound of the two methods that was jacoumaric acid, beta sitosterol glucoside (lyoniside), limacine, leucadenone B, and yuehchukene."

"Malaria merupakan salah satu penyakit yang menyebabkan korban jutaan jiwa setiap tahun. Plasmodium falciparum Enoyl Acyl Carrier Protein Reductase (PfENR) adalah enzim yang berperan dalam perkembangan parasit malaria. Pada saat ini telah ditemukan berbagai pengobatan untuk penyakit malaria di dunia, terutama di Indonesia, pengobatan yang telah banyak manfaatnya bagi masyarakat, seperti pada penggunaan obat konvensional maupun tradisional. Seiring perkembangan teknologi, khususnya pada pada bidang ilmu farmasi, metode virtual screening atau penapisan virtual mulai dikembangkan. Jenis penapisan in silico yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah penapisan berbasis struktur dengan menggunakan Basis Data dari A Directory of Useful Decoy (DUD) dan menggunakan program Autodock mendapatkan parameter optimum pada Grid Box 80 x 80 x 80 serta nilai EF 1% sebesar 55,5, EF 10% sebesar 7,2 dan EF 20% sebesar 3,29 dengan AUC ROC sebesar 0,927.

---

Malaria is one of diseases that annually emerge millions victim. Plasmodium Falciparum Enoyl Acyl Carrier Reductase (PfENR) is an enzyme target that important for growth of the malaria parasite. Recently, there were a malaria treatment, especially in Indonesia, which has many medical benefits for society, such as the use of conventional and traditional medicine. In a row with the development of technology, especially in classfier for pharmaceutical sciences, virtual screening methods or virtual screening was developed. The chosen in silico screening in this experiment is structure-based screening by using a database from the A Directory of Useful decoys (DUD) and using the program AutoDock, obtain optimum parameters on Grid Box 80 x 80 x 80 and the EF 1% at 55, 5, 10% at 7.2 EF and EF of 3.29 with a 20% AUC ROC of 0.927."

"Kanker adalah suatu penyakit dimana sel tubuh bersifat abnormal dan tumbuh secara tidak terkontrol yang bisa meluas dan menyebar ke setiap bagian di tubuh manusia. Ditemukan ekspresi berlebih procaspase-3 pada beberapa kanker yang harus diaktivasi menjadi Caspase-3 agar dapat menginduksi apotosis pada sel. Pada penelitian ini, dilakukan penapisan virtual senyawa dari basis data tanaman herbal Indonesia sebagai aktivator Procaspase-3 menggunakan peranti lunak Autodock dan Autodock Vina. Penelitian ini divalidasi menggunakan parameter Enrichment Factor EF, Receiver Operating Characteristics ROC gunakan Autodock diperoleh sepuluh senyawa terbaik dengan energi ikatan-8,28 -9,31 kkal/mol dan menggunakan Autodock Vina diperoleh sepuluh senyawa terbaik dengan energi ikatan -8,1 -8,8 kkal/mol. Didapatkan dua senyawa yang beririsan pada kedua peranti lunak, yaitu Betulinic acid dan Maslinic acid. Betulinic acid berinteraksi dengan residu dengan Leu136A, Lys137A, Tyr195A, dan Pro201 pada Autodock dan Autodock Vina. Sedangkan Maslinic acid berinteraksi pada residu Leu136A, Lys137A, dan Pro201 pada Autodock dan Autodock Vina.

---

Cancer is a disease where body cell being abnormal and grow uncontrolled which can spread to every part of human body. Previous research found excessive expression of Procaspase 3 on cancer that must be activated to Caspase 3 in order to induce apoptotic in cells. In this research, virtual screening of Indonesian Herbal Database as Procaspase 3 activator was performed using Autodock and Autodock Vina software. This research was validated using Enrichment Factor EF , Receiver Operating Characteristics ROC, and Area Under Curve AUC parameters. Results of virtual screening using Autodock obtained the best ten compounds with binding energy 8,28 9,31 kcal mol and Autodock Vina obtained the best ten compounds with binding energy 8,1 8,8 kcal mol. Both virtual screening software showed two compounds in common, which is Betulinic Acid, and Maslinic acid. Betulinic acid interacts with residue Leu136A, Lys137A, Tyr195A, and Pro201 in Autodock and Autodock Vina. While Maslinic acid interacts with residue Leu136A, Lys137A, and Pro201 in Autodock and Autodock Vina."

"ABSTRAKKetoprofen merupakan obat antiinflamasi non steroid digunakan untuk mengobatigangguan muskoskeletat dan sendi seperti Osteoarthritis. Kelarutan ketoprofenyang rendah dalam air menjadi masalah utama dalam adsorbsi obat didalamtubuh. Salah satu cara untuk meningkatkan kelarutan ketoprofen adalah membuatkomplek inklusi dengan betasiklodekstrin dengan menggunakan metode semprotkering (spray drying) dengan perbandingan 1:1 dan 1:2. Penelitian ini bertujuanuntuk mengetahui peningkatkan laju disolusi ketoprofen dalam bentuk kompleksinklusi, dan karakterisasi komplek inklusi menggunakan FTIR, XRD dan DSC.Laju disolusi diuji dalam dua medium aquadest dan dapar fosfat 0,05 M pH 7,5.Hasil laju disolusi komplek inklusi Ketoprofen- β- Siklodekstrin (1:1) meningkatsebesar 17,6 kali pada menit ke-5. Komplek inklusi Ketoprofen- β- Siklodekstrin(1:2) meningkat 21,3 kali pada menit ke-5 dari laju disolusi ketoprofen murni.Medium dapar fosfat 0,05 M pH 7,5 menunjukan peningkatan laju disolusisebesar 1,15 kali pada kompleks inklusi Ketoprofen- β- Siklodekstrin (1:1), dan1,17 kali pada komplek inklusi Ketoprofen- β- Siklodekstrin (1:2). KarakterisasiFTIR,XRD,dan DSC menunjukan penurunan derajat kristalin dan terbentuknyakomplek inklusi.

---

ABSTRACTKetoprofen is a nonsteroidal anti-inflamatory drug that is used for treatingmuskoskeletat and joints disorders like Osteoarthritis. Low solubility ketoprofenin water becomes a major issue in the adsorption of drugs in the body. A way toincrease the solubility of ketoprofen is to make an inclusion complex withbetacylodextrin using spray dried methods with a ratio 1:1 and 1:2. This study isaimed to determine the increasing of the dissolution rate of ketoprofen in the formof inclusion complex and characterization od inclusion cosists of FTIR,XRD andDSC. Dissolution rate was tested in a medium distilled water and phosphate buffer0,05 m pH 7,5. Results of the dissolution rate ketoprofen-betacyclodextrininclusion complex (1:1) increased by 17,6 times in the 5th minute. ketoprofenbetacyclodextrin(1:2) increased by 21,3 times in the 5th minute of the dissolutionrate of pure ketoprofen. In phosphate buffer 0,05 M pH 7,5 dissolution rateshowed an increase of 1,15 times in ketoprofen-betacyclodextrin inclusioncomplex (1:1), and 1,17 times in ketoprofen-betacyclodextrin inclusion complex(1:2). Characterization FTIR, XRD and DSC showed a decrease in the degree of"

"Peperomia pellucida (L.) Kunth (Piperaceae) adalah tumbuhan herba yang berguna dalam mengobati hipertensi, rematik, asam urat, sakit kepala dan sakit perut. Kandungan senyawa utama adalah alkaloid, flavonoid, saponin, tannin. Metode ekstraksi Microwave Assisted Extraction (MAE) yang akan digunakan untuk memperoleh kadar flavonoid total, profil flavonoid menggunakan kromatografi lapis tipis (KLT) densitometri dan uji aktivitas antioksidan menggunakan DPPH yang optimum dari herba Peperomia pellucida (L.) Kunth. Faktor efisiensi MAE yang digunakan meliputi, konsentrasi pelarut, waktu ekstraksi ratio sampel terhadap pelarut, dan daya alat MAE yang dianalisis menggunakan Response Surface Mathodology (RSM).Hasil analisis, kondisi optimum yang diperoleh untuk kadar flavonoid total (36, 91 mg kuersetin ekuivalen / g ekstrak) adalah konsentrasi pelarut 80 %, ratio sampel terhadap pelarut 1:12, waktu ekstraksi 2 menit, dan daya alat mae 70 %. Uji aktivitas penghambatan radikal bebas antioksidan menggunakan metode DPPH (28,85 %) dengan konsentrasi pelarut 65 %, ratio sampel terhadap pelarut 1:10, waktu ekstraksi 3 menit dan daya alat MAE 50 %. Profil KLT densitometri menunjukkan adanya senyawa flavonoid yang terkandung dalam herba Peperomia pellucida (L.) Kunth. Analisis hubungan menunjukkan tidak ada korelasi antara kadar flavonoid total dengan aktivitas antioksidan.

---

Peperomia pellucida (L.) Kunth known as ? Suruhan? is one of the potential medical plants that used for the treatment of rheumatism, gout, headache and abdominal pain. Chemical constituens contained in this plant are alkaloids, flavonoid, sapponins tannins. The extraction method Microwave Assisted Extraction (MAE) which will be used to obtain the total flavonoid content, flavonoid profiles using thin layer chromatography (TLC) densitometry and test the antioxidant activity using DPPH optimum of Peperomia pellucida (L.) Kunth herb. This study to obtain optimum conditions MAE covering, solvent concentration, extraction time, solid-liquid ratio, and MAE power using RSM.The analysis result of optimum condition obtained was the content of flavonoid was 36,91 mg quercetin ekuivalents / g extract the condition with solvent concentration of ethanol 80 %, solid-liquid ratio 1:12, extraction time of 2 minutes, and MAE power 70%. The result of antioxidant activity 28.85 % with solvent concentration of ethanol 65%, solid-liquid ratio 1:10, extraction time 3 minutes and MAE power 50%. TLC densitometry profile showed flavonoid compounds contained in Peperomia pellucida (L.) Kunth herb. The analysis showed no correlation between the levels of total flavonoids with antioxidant activity."

"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."

"Heksokinase-II merupakan enzim yang berperan sebagai katalis dalam proses fosforilasi glukosa menjadi glukosa-6-fosfat yang teijadi pada tahap awal glikoiisis dan akan diekspresikan berlebih pada sel kanker. Glikoiisis bertanggung jawab untuk menghasilkan energi bagi sel kanker sehingga sel kanker dapat terns tumbuh dan berkembang di dalam tubuh. Kanker merupakan kondisi saat pembelahan sel pada jaringan teijadi secara cepat dan tidak terkendali yang menyebabkan keabnormalan jumlah sel dalam tubuh. Perkembangan sel kanker dapat dicegah dengan menginhibisi enzim heksokinase-II menggunakan inhibitor heksokinase-II. Inhibitor heksokinase-II yang sudah ditemukan masih terbatas dan memiliki efek samping yang nyata sehingga belum ada inhibitor heksokinase-II yang disetujui oleh FDA sebagai obat antikanker. Penelitian ini dilakukan untuk menemukan kandidat inhibitor heksokinase-II dari senyawa bahan alam Indonesia yang diperoleh dari pangkalan data herbaldb. Metode yang digunakan adalah penapisan virtual dengan target makromolekul heksokinase-II yang didapat dari laman RSCB PDB, yaitu 5HEX. Parameter yang diperoleh untuk mendapatkan nilai EF dan AUC terbaik dari hasil optimisasi dan validasi adalah menggunakan AutoDock Vina dalam Pyrx dengan ukuran grid box 22,5 x 22,5 x 22,5 dan exhaustiveness 8. Berdasarkan hasil penapisan virtual, diperoleh sepuluh senyawa aktif yang memiliki nilai binding energy terendah, diantaranya: M00006039, M00004172, M00002800, M00002924, M00019837, M00005735, M00002901, M00006833, M00002751, dan M00006834. Binding energy dari kesepuluh senyawa tersebut berada di antara -9,2 - 10 kkal/mol yang menunjukkan senyawa tersebut memiliki nilai binding energy yang lebih baik dibandingkan dengan kontrol positif posakonazol (-7,9 kkal/mol). Hal ini mengindikasikan bahwa sepuluh senyawa bahan alam Indonesia tersebut memiliki potensi sebagai inhibitor heksokinase-II.

---

Hexokinase-II is an enzyme that acts as a catalyst in the process of glucose phosphorylation to glucose-6-phosphate which occurs in the early stages of glycolysis and is overexpressed in cancer cells. Glycolysis is responsible for producing energy of cancer cells so that they can continue to grow and develop in the body. Cancer is a condition when cell division in tissues occurs rapidly and uncontrollably which causes an abnormality in the number of cells in the body. The development of cancer cells can be prevented by inhibiting the enzyme hexokinase-II using a hexokinase-II inhibitor. The hexokinase-II inhibitors that have been found are still limited and have significant side effects so that there are no hexokinase-II inhibitors approved by the FDA as anticancer drugs. This research was conducted to find candidates for the hexokinase-II mhibitors from Indonesian natural ingredients obtained from the herbaldb database. The method used is virtual screening with the target of hexokinase-II macromolecules obtained from the RSCB PDB page, which is 5HEX. The parameters obtained to get the best EF and AUC values from the results of optimization and validation are using AutoDock Vina in Pyrx with grid box with a size of 22.5 x 22.5 x 22.5 and exhaustiveness 8. Based on the results of virtual screening, ten active compounds that have the lowest binding energy values were obtained, including: M00006039, M00004172, M00002800, M00002924, M00019837, M00005735, M00002901, M00006833, M00002751, and M00006834. Binding energy of the ten compounds is in the range of-9.2 - 10 kcal/mol which shows that the compound has a better binding energy value compared to positive control of posaconazole (-7.9 kcal/mol). This indicates that the ten Indonesian natural compounds have the potential to act as an Hexokinase-II inhibitors."

"Zat-zat serupa narkotika dan psikotropika baru yang dikenal sebagai New Psychoactive Substances (NPS) telah berkembang di pasaran dalam beberapa tahun terakhir di dunia Internasional maupun di Indonesia. Telah teridentifikasi sebanyak 27 NPS diantara 74 jenis yang beredar di Indonesia pada tahun 2019 yang merupakan turunan kanabinoid dan sudah diatur dalam Peraturan Menteri Kesehatan No. 50 Tahun 2018. Prediksi terhadap NPS perlu dilakukan dan dapat dilakukan menggunakan metode in silico. Penelitian ini bertujuan memperoleh model interaksi dan afinitas penambatan molekuler dari New Psychoactive Substances (NPS) terhadap reseptor Cannabinoid-1 (CB1) dilakukan secara in silico. Penambatan molekuler dilakukan menggunakan AutoDock melalui program PyRx serta dilakukan visualisasi interaksi hasil penambatan molekuler menggunakan Ligplot dan PyMOL. Parameter optimasi yang didapatkan untuk penambatan molekuler CB1 adalah menggunakan grid box 50x50x50 unit dengan energi evaluasi medium (2.500.000). Golongan NPS yang termasuk pada rentang energi ikatan -9,00 hingga -11,00 kkal/mol adalah kanabinoid (62%), fentanil (70%) dan plant-based substances (50%). Pada rentang -7,00 hingga -9,00 kkal/mol yaitu arilsikloheksilamin (70%). Sedangkan pada rentang -4,00 hingga -7,00 kkal/mol yakni katinon (58%), fenetilamin (84%), piperazin (81%) dan triptamin (64%).

---

New narcotic and psychotropic substances known as New Psychoactive Substances (NPS) have evolved on the market in recent years both in Indonesia and internationally. As many as 27 NPS have been identified among 74 type in Indonesia in 2019 which are cannabinoid derivatives and have been regulated in Ministry of Health Republic of Indonesia Regulation No. 50 of 2018. Prediction of NPS needs to be done and can be done using the method in silico. This study aims to obtain a model of interaction and molecular binding affinity of the New Psychoactive Substances (NPS) on Cannabinoid-1 (CB1) receptor using in silico method. Molecular docking is done using AutoDock in PyRx program and visualize molecular docking interactions using Ligplot and PyMOL. Optimization parameter obtained for molecular docking of CB1 is using 50x50x50 unit grid box with medium energy evaluation (2.500.000). The NPS group included in the binding energy range of -9.00 to -11.00 kcal/mol are cannabinoids (62%), fentanyl (70%) and plant-based substances (50%). In the range of -7.00 to -9.00 kcal/mol, namely arylcyclohexylamine (70%). Whereas in the range of -4.00 to -7.00 kcal/mol are cathinone (58%), phenethylamine (84%), piperazine (81%) and tryptamine (64%)."

"ABSTRAKDiabetes merupakan penyakit yang dikarakterisasi dengan meningkatnya kadar gula darah yang yang diakibatkan defisiensi insulin, resistensi insulin atau keduanya. Pengobatan diabetes berfokus pada insulin, dimana efikasinya dapat berkurang seiring penyakit berprogresi. Golongan penghambat Sodium-Glucose Linked Transporter 2 (SGLT2) merupakan golongan obat diabetes baru dengan mekanisme pengaturan kadar glukosa darah independent dari insulin, ditambah khasiat menurunkan resiko kardiovaskular dan berat badan. Fakultas Farmasi Universitas Indonesia berkontribusi dalam pengembangan golongan obat ini dengan metode in silico melalui penapisan virtual berbasis ligan berdasarkan gugus farmakofor dari pangkalan data tanaman herbal Indonesia, dan penapisan virtual berbasis struktur dengan model homologi hSGLT2 dari pangkalan data ZINC15. Hasil penapisan virtual tersebut dilakukan identifikasi lebih lanjut dengan simulasi dinamika molekuler selama 20 nanodetik untuk memperoleh perkiraan yang paling mendekati kondisi eksperimental. Sebelum simulasi, dilakukan pemerolehan model interaksi pada hasil penapisan virtual berbasis ligan dilakukan dengan penambatan molekuler dengan AutoDock terhadap makromolekul hasil pemodelan homologi dari SWISSMODEL. Interaksi ligan-reseptor dilihat dari interaksi hidrogen dan energi bebas ikatan ligan dibandingkan kontrol positif dengan MM/PB(GB)SA. Hasil studi dinamika molekuler menunjukkan empat senyawa dengan ∆G MM/PB(GB)SA lebih kecil dibanding kontrol positif, diantaranya zinc000146809581, cucumerin A, zinc000038175116, dan zinc000095913941 dengan jumlah ikatan hidrogen yang lebih banyak atau dapat bersaing dengan kontrol positif.

---

ABSTRACT

Diabetes is a non-communicable disease that is characterized by the rising of blood glucose due to deficiency of insulin, insulin resistance, or both. Pharmacological treatment of diabetes mainly focuses on insulin, which decreases in efficacy once the disease progresses. SGLT2 inhibitors are diabetic treatments available in recent years with blood glucose control mechanism independent from insulin. Two in silico research were done in Faculty of Pharmacy from Universitas Indonesia to find more compounds of potential SGLT2 inhibition action by virtual screening of ligand based on Indonesian Herbal Database, dan of structure-based on the ZINC herbal database. In this study, the docked interaction models of the compounds acquired from those two virtual screening methods are analyzed for their ligand-receptor interactions by 20 nanoseconds of molecular dynamic simulations, with the ligand-based virtual screening results were first docked with macromolecule from homology modelling. The ligand-receptor interactions are observed by its calculated binding free energy and their hydrogen interactions with the protein, compared with known drugs of SGLT2 inhibitors as positive controls. The result of this study has shown four compounds with lower ∆G MM/PB(GB)SA than the positive controls, cucumerin A, zinc000146809581, zinc000038175116, and zinc000095913941 with more or comparable hydrogen interactions with positive controls.

"