UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA -...
-
Upload
truongthuy -
Category
Documents
-
view
217 -
download
0
Transcript of UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA -...
UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA
STUDI PENAMBATAN MOLEKUL
SENYAWA – SENYAWA FLAVONOID
DARI BUAH MENGKUDU (Morinda citrifolia L)
PADA PEROXISOME PROLIFERATOR-ACTIVATED
RECEPTOR - GAMMA (PPARγ)
SKRIPSI
M. AWALUDDIN FIKRY
1110102000034
FAKULTAS KEDOKTERAN DAN ILMU KESEHATAN
PROGRAM STUDI FARMASI
JAKARTA
JULI 2014
UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA
STUDI PENAMBATAN MOLEKUL
SENYAWA – SENYAWA FLAVONOID
DARI BUAH MENGKUDU (Morinda citrifolia L)
PADA PEROXISOME PROLIFERATOR-ACTIVATED
RECEPTOR - GAMMA (PPARγ)
SKRIPSI
Diajukan sebagai salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Farmasi
M. AWALUDDIN FIKRY
1110102000034
FAKULTAS KEDOKTERAN DAN ILMU KESEHATAN
PROGRAM STUDI FARMASI
JAKARTA
JULI 2014
i
ii
iii
iv
v
ABSTRAK
Nama : M. Awaluddin Fikry
Program Studi : Farmasi
Judul : Studi Penambatan Molekul Senyawa – Senyawa Flavonoid Dari
Buah Mengkudu (Morinda Citrifolia L) Pada Peroxisome
Proliferator-Activated Receptor - Gamma (PPARγ)
Diabetes mellitus (DM) merupakan penyakit kronik yang muncul baik itu
ketika pankreas tidak mampu memproduksi cukup insulin ataupun ketika tubuh
tidak dapat menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif. Mengkudu
(Morinda citrifolia L) telah banyak digunakan oleh masyarakat sebagai
pencegahan serta pengobatan penyakit diabetes dan juga sebagai suplemen
kesehatan. Di dalamnya terkandung senyawa-senyawa flavonoid yang dapat
berperan sebagai obat antidiabetik. Salah satu reseptor yang berperan dalam
pengobatan diabetes adalah Peroxisome Proliferator - Activated Receptor -
Gamma (PPARγ) yang bertanggungjawab terhadap sensitisasi insulin dalam
jaringan adiposa. Dalam penelitian ini, interaksi antara senyawa – senyawa
flavonoid dalam buah mengkudu sebagai ligan, dengan PPARγ diamati
menggunakan perangkat lunak Autodock Vina, yang merupakan suatu program
yang dapat menambatkan molekul ligan pada makromolekul reseptor. Kemudian
divisualisasikan menggunakan Autodocktools dan Pymol. Dalam penelitian ini,
rosiglitazon yang sudah diketahui sebagai ligan untuk PPARγ digunakan sebagai
standar. Hasilnya menunjukkan bahwa senyawa - senyawa flavonoid tersebut
menunjukkan hasil energi ikatan dengan rentang antara -8,1 kkal/mol sampai -8,5
kkal/mol. Ketika dibandingkan dengan rosiglitazon ( -8.9 kkal/mol ), nilai energi
flavonoid memang lebih kecil, tetapi dengan rentang yang tidak terlalu jauh. Hal
ini menunjukkan bahwa potensi senyawa flavonoid sebagai antidiabetik mendekati
rosiglitazon.
Kata kunci : diabetes, Morinda citrifolia, PPARγ, penambatan molekul, Autodock
Vina
vi
ABSTRACT
Name : M. Awaluddin Fikry
Program Study: Pharmacy
Title : Molecular Docking Studies of Flavonoids of Noni Fruit (Morinda
citrifolia L) to Peroxisome Proliferator-Activated Receptor -
Gamma (PPARγ)
Diabetes is a chronic disease that occurs either when the pancreas does not
produce enough insulin or when the body cannot effectively use the insulin it
produces. Morinda citrifolia has been used by many people as the prevention and
treatment of diabetes as well as health supplements. It contains flavonoids which
can act as an antidiabetic agent. One of the receptors that play a role in the treatment
of diabetes is peroxisome proliferator-activated receptor - gamma (PPARγ) which
responsible for insulin sensitization in adipose tissue. In this study, the interaction
beetween flavonoids in noni fruit as ligands, and PPARγ is investigated by using
the Autodock Vina software, which is a program that allows docking of molecular
ligand to receptor macromolecules. In this perspective, flavonoids such as
quercetin, kaempferol, nicotifloroside, narcissoside, and rutin were selected.
Rosiglitazone, a known ligand for PPARγ was used as the standard. The result
revealed that all the selected flavonoids showed binding energy ranging between
-8,1 kcal/mol to -8,5 kcal/mol while compared with the standard (-8.9 kcal/mol).
However, when compared with rosiglitazone, the value of the binding energy of
flavonoids was smaller, but the range is not too far. This suggests that the potential
of the flavonoid compounds approach rosiglitazone.
Keywords : diabetes, Morinda citrifolia, PPARγ, molecular docking, Autodock
Vina
vii
KATA PENGANTAR/UCAPAN TERIMA KASIH
Puji syukur kehadirat Allah SWT., karena atas berkat dan rahmat-Nya
proses penelitian hingga penulisan skripsi ini dapat berjalan. Penulisan skripsi ini
dilakukan dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk mencapai gelar Sarjana
Farmasi pada Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri
(UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta.
Saya menyadari bahwa, tanpa bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak,
dari masa perkuliahan sampai pada penyusunan skripsi ini, sangatlah sulit bagi saya
untuk menyelesaikan skripsi ini. Oleh karena itu, saya mengucapkan terima kasih
kepada :
(1) Bapak Supandi, M.Si, Apt., selaku pembimbing pertama dan Bapak
Andrianopsyah Mas Jaya Putra, M.Sc., selaku pembimbing kedua, yang
memiliki andil besar dalam proses penelitian dan penyelesaian tugas akhir saya
ini, semoga segala bantuan dan bimbingan bapak mendapat imbalan yang lebih
baik di sisi-Nya.
(2) Bapak Prof. (hc) dr. MK. Tadjuddin, Sp. And., selaku Dekan Fakultas
Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif
Hidayatullah Jakarta.
(3) Bapak Drs. Umar Mansyur, M.Sc., Apt., selaku ketua Program Studi Farmasi
Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN)
Syarif Hidayatullah Jakarta.
(4) Ibu Ofa Suzanti Betha, M.Si., Apt., selaku penasehat akademik yang telah
membimbing penulis selama masa perkuliahan.
(5) Bapak dan Ibu staf pengajar dan karyawan yang telah memberikan bimbingan
dan bantuan selama saya menempuh pendidikan di Program Studi Farmasi
Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN)
Syarif Hidayatullah Jakarta.
(6) Kepada kedua orang tua, Ibunda Ety Karyati dan Ayahanda Ahmad Fatahillah,
atas cinta, kasih sayang, dan dukungannya serta do’a yang selalu teriring
selama penyusunan skripsi ini. Dan juga kepada adik – adik serta saudara –
viii
saudaraku yang telah banyak menghibur dan memberikan semangat sehingga
penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
(7) Sahabat Paviliun, Arsyadanie, Arum, Fahrur, Chandra, dan Denny yang telah
banyak membantu penulis dalam suka dan duka. Dwikky, Rendy, Atras, Hafit,
dan Erwin yang sering menghibur penulis. Serta tim Kimia Medisinal, Ivo,
Hadi dan Mirza yang menjadi tempat sharing dan bertukar ilmu selama
pengerjaan skripsi ini berlangsung.
(8) Rekan – rekan seperjuangan mahasiswa Program Studi Farmasi Fakultas
Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif
Hidayatullah Jakarta angkatan 2010.
Penulis menyadari bahwa dalam penulisan dan penyusunan skripsi ini
masih jauh dari kesempurnaan, karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran
dari pembaca yang bersifat membangun dan dapat memacu penulis untuk berkarya
lebih baik di masa yang akan datang.
Akhir kata, saya berharap Allah SWT berkenan membalas segala kebaikan
semua pihak yang telah membantu. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi
penulis khususnya, dan dapat memberikan kontribusi ilmu pengetahuan bagi
semua pihak.
Ciputat, Juli 2014
Penulis
viii
DAFTAR ISI
HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS ................................................ i
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ................................................ ii
HALAMAN PENGESAHAN ........................................................................... iii
HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ........................ iv
ABSTRAK .......................................................................................................... v
ABSTRACT ...................................................................................................... vi
KATA PENGANTAR/UCAPAN TERIMA KASIH ...................................... vii
DAFTAR ISI ................................................................................................... viii
DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... x
DAFTAR TABEL ............................................................................................. xi
DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................... xii
BAB 1 PENDAHULUAN .................................................................................. 1
1.1 Latar Belakang....................................................................................... 1
1.2 Rumusan Masalah .................................................................................. 3
1.3 Hipotesis ................................................................................................ 4
1.4 Tujuan dan Sasaran Penelitian ............................................................... 4
1.5 Manfaat Penelitian ................................................................................. 4
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................ 5
2.1 Diabetes Mellitus ................................................................................... 5
2.2 Antidiabetik Oral Golongan Tiazolidindion ........................................... 6
2.3 Peroxisome Proliferator-Activated Receptor – Gamma (PPAR-γ) .......... 7
2.4 Mengkudu (Morinda citrifolia L) ........................................................... 9
2.4.1 Deskripsi Tanaman ......................................................................... 9
2.4.2 Penggunaan Tradisional ................................................................ 10
2.4.3 Kandungan Senyawa..................................................................... 10
2.5 Flavonoid............................................................................................. 11
2.6 Protein dan Asam Amino ..................................................................... 14
2.7 Interaksi Ikatan .................................................................................... 17
2.7.1. Ikatan Ion ..................................................................................... 17
2.7.2. Ikatan Hidrogen ............................................................................ 17
2.7.3. Interaksi Van Der Waals ............................................................... 18
2.7.4. Interaksi Dipol-Dipol .................................................................... 18
ix
2.7.5. Ikatan Kovalen ............................................................................. 18
2.8 Penambatan Molekul (Molecular Docking) .......................................... 19
2.9 Protein Data Bank ................................................................................ 21
2.10 PubChem ............................................................................................. 21
2.11 Open Babel .......................................................................................... 22
2.12 Discovery Studio 3.5 Visualizer ........................................................... 22
2.13 Autodock ............................................................................................. 22
2.14 Autodock Vina..................................................................................... 23
2.15 Pymol .................................................................................................. 23
ALUR PENELITIAN ...................................................................................... 24
BAB 3 METODE PENELITIAN.................................................................... 25
3.1 Tempat dan Waktu Penelitian .............................................................. 25
3.2 Alat...................................................................................................... 25
3.2.1 Perangkat Keras ............................................................................ 25
3.2.2 Perangkat Lunak ........................................................................... 25
3.3 Bahan .................................................................................................. 25
3.3.1 Struktur Tiga Dimensi PPAR-γ ..................................................... 25
3.3.2 Struktur Tiga Dimensi Ligan......................................................... 26
3.4 Cara Kerja ........................................................................................... 26
3.4.1 Penyiapan Struktur Molekul PPAR-γ ............................................ 26
3.4.2 Penyiapan Struktur Ligan.............................................................. 26
3.4.3 Penambatan Molekul dengan Autodock Vina ................................ 27
3.4.4 Analisis dan Visualisasi Penambatan Molekul .............................. 27
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................. 28
4.1 Penyiapan Makromolekul Protein ........................................................ 28
4.2 Penyiapan Ligan .................................................................................. 29
4.3 Penambatan Molekul dengan Autodock Vina ....................................... 31
4.4 Analisa dan Visualisasi Hasil ............................................................... 32
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................. 42
5.1 Kesimpulan.......................................................................................... 42
5.2 Saran ................................................................................................... 42
DAFTAR PUSTAKA ....................................................................................... 43
LAMPIRAN ..................................................................................................... 46
x
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1. Struktur obat-obat tiazolidindion ...................................................... 6
Gambar 2.2. Mekanisme Kerja PPAR Gamma ..................................................... 8
Gambar 2.3. Tanaman Mengkudu ...................................................................... 10 Gambar 2.4. Struktur umum flavonoid ............................................................... 12
Gambar 2.5. Pembagian flavonoid ..................................................................... 12 Gambar 2.6. Senyawa flavonoid buah mengkudu ............................................... 13
Gambar 2.7. Hidrofobik, asam amino alifatik ..................................................... 15 Gambar 2.8. Hidrofobik, asam amino aromatik .................................................. 15
Gambar 2.9. Polar, asam amino bermuatan ........................................................ 16 Gambar 2.10. Polar, asam amino tak bermuatan ................................................. 16
Gambar 2.11. Konsep dasar penambatan molekul .............................................. 19
Gambar 2.12. Filosofi Komputasi……………………………………………….20
Gambar 2.13. Config file vina …………………………………………………...27
Gambar 4.1. Visualisasi interaksi ligan dengan residu…………………………. 37
xi
DAFTAR TABEL
Tabel 4.1 Daftar ligan yang ditambatkan (Pubchem) …………………………… 30
Tabel 4.2 Nilai ΔGbind dan Interaksi ligan dengan residu protein
(autodocktools)…………………………………………………………………. 34
Tabel 4.3 Makna warna pada gambar Autodocktools dan Pymol……………… 39
Tabel 4.4 Radius Van der waals………………………………………………… 39
Tabel 4.5 Lipinski’s Rule of Five dari ligan yang didocking …………………… 41
xii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Struktur 3D Makromolekul Protein PPAR-γ…...……………….… 47
Lampiran 2. Prosedur Kerja Molecular Docking dengan Autodock Vina ...……. 48
Lampiran 3. Data hasil docking Autodock Vina ………………………………... 63
1
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Diabetes mellitus (DM) merupakan penyakit kronik yang muncul
baik itu ketika pankreas tidak mampu memproduksi cukup insulin ataupun
ketika tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif.
Insulin adalah suatu hormon yang mengatur gula darah. Hiperkalemia atau
peningkatan gula darah, adalah efek umum dari diabetes yang tidak terkontrol
dan lambat laun akan menyebabkan kerusakan sistem tubuh yang serius,
terutama pada saraf dan pembuluh darah (WHO, 2013).
Data dari WHO pada tahun 2013 menunjukkan bahwa 347 juta
orang di seluruh dunia menderita diabetes. Indonesia merupakan Negara ke-7
dengan jumlah penderita diabetes terbanyak di dunia. Di posisi teratas, ada
Cina (98,4 juta jiwa), India (65,1 juta jiwa), dan Amerika (24,4 juta jiwa).
Sekitar 7,6 juta penduduk Indonesia menderita diabetes, sementara 12,6 juta
orang lainnya dalam kondisi prediabetes. Pada tahun 2030, diperkirakan
populasi penderita diabetes di Indonesia mencapai angka 11,8 juta, dengan
persentase pertumbuhan 6 % per tahun yang jauh melebihi pertumbuhan
penduduk Indonesia secara keseluruhan (Novo Nordisk, 2013).
Reseptor inti dari kelompok Peroxisome Proliferator-Activated
Receptors (PPARs) merupakan salah satu yang berperan dalam pengaturan
diferensiasi adiposit, pada lipid dan homeostasis glukosa. PPARγ berperan
dalam proses sensitisasi insulin, dan digunakan sebagai target terapi diabetes
mellitus tipe 2. Obat antidiabetes golongan tiazolidindion bekerja dengan
terikat pada PPARγ, sehingga meningkatkan perangsangan insulin oleh
reseptor Glukosa transporter 4 (GLUT4) dan sintesis glikogen yang
menyebabkan peningkatan sinyal insulin dan sensitifitas insulin (Coman &
Socaciu, 2012).
Pengobatan diabetes mellitus tipe 2 biasanya dimulai dengan diet
dan olah raga yang teratur. Namun, pada akhirnya pasien tetap saja
2
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
memerlukan farmakoterapi, seperti obat antidiabetik oral dan/atau
penginjeksian insulin. Obat – obat antidiabetik oral ini digolongkan menjadi
beberapa golongan berdasarkan mekanisme kerjanya, yaitu sulfonil urea,
biguanid, tiazolidindion (TZD), penghambat α-glukosidase, dan penghambat
glucagon-like peptide-1 (GLP-1). Namun, obat-obat tersebut dapat
mengakibatkan efek samping yang serius bagi penggunanya, seperti
hipoglikemia, toksisitas hati, peningkatan berat badan, physconia
(pembesaran perut), dan asidosis laktat. Untuk mengatasi permasalahan itu,
maka pengobatan menggunakan herbal pun menjadi pilihan bagi pasien,
dikarenakan minimnya efek samping yang didapat. Beberapa penelitian
menunjukkan bahwa beberapa produk alami secara efisien dan aman dapat
mengurangi kadar glukosa darah pada pasien DM (Lee, et al., 2012).
Morinda citrifolia, atau yang biasa disebut buah mengkudu / pace /
noni, telah banyak digunakan oleh masyarakat sebagai pencegahan serta
pengobatan penyakit diabetes dan juga sebagai suplemen kesehatan. Beberapa
penelitian sebelumnya menyatakan bahwa Morinda citrifolia mengandung
sekitar 200 senyawa kimia yang teridentifikasi dan terisolasi dari berbagai
bagian tanaman ini. Salah satunya adalah senyawa golongan flavonoid yang
terdapat pada bagian buah, bunga, dan daunnya (Singh, 2012). Hasil
penelitian Kustarini et al (2012) menyatakan bahwa ekstrak etanol Morinda
citrifolia dapat menurunkan kadar gula darah karena aktivitas antioksidan
yang dimilikinya yang mengandung flavonoid. Vessal et al (2003)
melaporkan bahwa quercetin yang merupakan golongan flavonoid, dapat
meregenerasi pankreas dan mungkin meningkatkan pelepasan insulin pada
tikus diabetes yang diinduksi streptozotosin. Dalam studi lain, HIF dan
Howell (1985) melaporkan bahwa quersetin merangsang pelepasan insulin
dan peningkatan uptake Ca2 + dari sel yang terisolasi yang menunjukkan
bahwa flavonoid dapat digunakan pada diabetes tipe 2 (Tapas 2008; Kumar
2011). Sementara itu, Shen & Lu (2013) meneliti senyawa flavonoid yang
terdapat pada Citrus sp. dengan metode molecular docking (penambatan
molekul), dan menghasilkan pernyataan bahwa senyawa flavonoid tersebut
memiliki hasil docking yang baik terhadap beberapa protein target yang
3
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
berhubungan dengan diabetes. Diantaranya adalah Peroxisome Proliferator-
Activated Receptor – Gamma (PPARγ) yang bertanggung jawab dalam
sensitisasi insulin pada jaringan adiposa.
Mekanisme interaksi antara PPARγ dan senyawa golongan
flavonoid ini dapat diteliti dengan metode penambatan molekul (molecular
docking) karena dapat lebih efisien dibandingkan dengan in vitro dan in vivo.
Metode penambatan molekul adalah sistem komputasi pada skrining biologi.
Tujuannya adalah untuk mencari nilai, peringkat, atau menyaring seperangkat
struktur data menggunakan satu atau lebih prosedur komputasi. Metode ini
digunakan untuk membantu menentukan senyawa yang akan ditapis ataupun
membantu proses sintesis (Leach et al., 2006).
Pada penelitian ini akan dilakukan penambatan molekul senyawa –
senyawa flavonoid dari buah mengkudu (Morinda citrifolia), yaitu quersetin,
kaempferol, rutin, nikotiflorin, dan narkisin flavonol sebagai ligan untuk
PPARγ sebagai rangkaian pencarian kandidat obat antidiabetes dengan
rosiglitazon sebagai kontrol positifnya. Metode penambatan molekul dipilih
karena waktu penelitian yang lebih cepat dan biaya yang relatif murah.
Penambatan molekul yang dilakukan pada penelitian ini adalah structured
based virtual screening karena struktur tiga dimensi dari protein target yaitu
PPARγ tersedia pada bank data protein. Penambatan molekul pada penelitian
ini menggunakan perangkat lunak Autodock Vina serta Pymol sebagai
perangkat visualisasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran
interaksi antara senyawa golongan flavonoid dengan PPARγ.
1.2 Rumusan Masalah
Apakah senyawa – senyawa flavonoid dari buah mengkudu
(Morinda citrifolia) yaitu quersetin, kaempferol, rutin, nikotiflorin, dan
narkisin flavonol memiliki interaksi yang baik terhadap PPAR-γ ?
4
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
1.3 Hipotesis
Senyawa – senyawa flavonoid dari buah mengkudu (Morinda
citrifolia) yaitu quersetin, kaempferol, rutin, nikotiflorin, dan narkisin
flavonol memiliki interaksi yang baik jika ditambatkan pada PPAR-γ. Hal ini
didasarkan pada penelitan – penelitian sebelumnya tentang uji antidiabetes
senyawa flavonoid.
1.4 Tujuan dan Sasaran Penelitian
1) Membuktikan bahwa senyawa – senyawa flavonoid dari buah mengkudu
(Morinda citrifolia) memiliki interaksi yang baik terhadap PPAR-γ.
2) Mendapatkan model interaksi penambatan molekul ligan senyawa –
senyawa flavonoid dari buah mengkudu (Morinda citrifolia) pada PPARγ.
3) Mendapatkan data ramalan aktifitas senyawa – senyawa flavonoid dari
buah mengkudu (Morinda citrifolia).
1.5 Manfaat Penelitian
1) Membantu perancangan obat antidiabetes baru.
5
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Diabetes Mellitus
Diabetes mellitus (DM) merupakan penyakit kronik yang muncul
baik itu ketika pankreas tidak mampu memproduksi cukup insulin ataupun
ketika tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif.
Insulin adalah suatu hormon yang mengatur gula darah. Hiperkalemia atau
peningkatan gula darah, adalah efek umum dari diabetes yang tidak terkontrol
dan lambat laun akan menyebabkan kerusakan sistem tubuh yang serius,
terutama pada saraf dan pembuluh darah (WHO, 2013).
Diabetes mellitus adalah kelompok kelainan metabolisme yang
dicirikan dengan hiperglikemia dan abnormalitas pada metabolisme
karbohidrat, lemak, dan protein. Hal ini menyebabkan gangguan pada sekresi
insulin, sensitifitas insulin, atau pun keduanya. Keadaan ini juga dapat
menyebabkan komplikasi kronik mikrovaskular, makrovaskular, dan
neuropatik (Schwinghammer,2009). Kadar glukosa puasa pada pasien
diabetes adalah > 126 mg/dl atau postprandial > 200 mg/dl atau glukosa
sewaktu > 200 mg/dl (Suherman, 2009).
Berdasarkan penyebabnya, Diabetes Melitus dibagi menjadi 4
klasifikasi utama, yaitu :
a. Tipe I : Diabetes melitus tergantung insulin (insulin dependent mellitus
[IDDM]), yakni penyakit hiperglikemia akibat ketiadaan absolut insulin.
Diabetes jenis ini timbul bila pancreas kehilangan kemampuannya untuk
menghasilkan insulin. Individu pengidap penyakit ini harus mendapat
insulin pengganti (Corwin, 2009).
b. Tipe II : Diabetes melitus tidak tergantung insulin (non insulin dependent
mellitus [NIDDM]). Pada tipe ini, pancreas masih berfungsi, tetapi
menunjukkan defisiensi relatif, sehingga tubuh kehilangan kemampuan
untuk memanfaatkan insulin secara efektif (Corwin, 2009).
6
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
c. Tipe III : Diabetes melitus yang berhubungan dengan keadaan atau
sindrom lainnya, seperti penyakit pankreas dan kelainan genetik pada
kerja insulin (Corwin, 2009).
d. Tipe IV : Diabetes melitus gestasional (gestational diabetes melitus
[GDM]), adalah diabetes yang terjadi pada wanita hamil yang
sebelumnya tidak mengidap diabetes (Corwin, 2009).
2.2 Antidiabetik Oral Golongan Tiazolidindion
Tiazolidindion (TZD) adalah golongan obat yang mensensitisasi
insulin yang merupakan agonis untuk reseptor nuklir Peroxisome
Proliferator-Activated Receptor – Gamma (PPAR-γ). TZD yang pertama,
troglitazon (Rezulin©), telah disetujui untuk digunakan di Amerika Serikat
pada tahun 1997, segera diikuti oleh pioglitazon (Actos©) dan rosiglitazon
(Avandia©). Mekanisme yang tepat dimana TZD bertindak belum jelas
digambarkan, namun data menunjukkan bahwa TZD meningkatkan
sensitivitas insulin oleh efek langsung dan tidak langsung pada jaringan
adiposa dan otot. Troglitazon telah dihapus dari pasar pada tahun 2000 karena
hepatotoksisitas, tetapi pioglitazon dan rosiglitazon tetap dipasarkan
(DiStefano J.K & Watanabe R. M, 2010).
(DiStefano J.K & Watanabe R. M, 2010)
Gambar 2.1. Struktur obat-obat tiazolidindion
7
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
TZD bekerja dengan mengikat PPAR-γ, yang terutama terletak pada
sel-sel lemak dan sel-sel pembuluh darah. TZD meningkatkan sensitivitas
insulin pada otot, hati, dan jaringan lemak secara tidak langsung. TZD
menyebabkan preadiposit untuk berdiferensiasi menjadi sel-sel lemak matang
pada penyimpanan lemak subkutan. Sel-sel lemak kecil lebih sensitif terhadap
insulin dan lebih mampu menyimpan asam - asam lemak bebas. Hasilnya
adalah fluks asam - asam lemak bebas keluar dari plasma, lemak viseral, dan
hati menjadi lemak subkutan, jaringan penyimpanan yang kurang resistensi
terhadap insulin. Lemak yang dihasilkan dari otot intraseluler yang
berkontribusi terhadap resistensi insulin juga menurun. TZD juga
mempengaruhi adipokin, (misalnya, angiotensinogen, jaringan necrosis
factor - α, interleukin - 6, penghambat aktifator plasminogen-1), yang secara
positif dapat mempengaruhi sensitivitas insulin, fungsi endotel, dan
peradangan. Dari catatan khusus, adiponektin berkurang pada obesitas dan /
atau diabetes tetapi meningkat dengan terapi TZD, yang meningkatkan fungsi
endotel, sensitivitas insulin, dan memiliki efek antiinflamasi yang kuat
(DiPiro et al, 2008).
2.3 Peroxisome Proliferator-Activated Receptor – Gamma (PPAR-γ)
Peroxisome proliferator – activated receptors (PPARs) termasuk ke
dalam kelompok reseptor inti (nuclear receptor), yang didefinisikan sebagai
faktor transkripsi yang diaktifkan oleh ligan (beberapa asam lemak dan/atau
metabolit lipidnya). PPAR memiliki peran dalam mengontrol metabolisme
lipid dan lipoprotein, homeostasis glukosa, serta diferensiasi sel. Akhir-akhir
ini ditemukan bahwa PPAR juga mengganggu perkembangan proses tumor,
mengontrol respon inflamasi, dan penyakit-penyakit terkait (Habor, 2010).
Ada tiga tipe PPAR, yaitu alfa (α), beta (β), gamma (γ), yang
dikodekan pada berbagai jenis gen dan mempunya jaringan distribusi yang
berbeda-beda. Diaktifkan oleh ligan yang berkonsolidasi dengan PPARs
membentuk heterodimer dengan bantuan reseptor 9-cis RXR asam retinoat
dan memperbaiki elemen respon spesifik pada tingkat promotor gen target.
Elemen respon ini pada umumnya dibentuk melalui pengulangan langsung
8
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
heksametrik yang muncul (dikenal sebagai reseptor inti, yang dibedakan oleh
nukleotida) (Habor, 2010).
PPARs membentuk heterodimer dengan reseptor retinoid X (RXR)
yang meningkatkan ikatan DNA dan kemudian mengatur transkripsi DNA
dengan mengikat urutan nukleotida yang ditentukan (unsur respon proliferator
Peroksisom, PPRE) di daerah promotor gen target. Beberapa kofaktor
(koaktifator atau korepresor) memediasi kemampuan reseptor inti untuk
merangsang atau menekan proses transkripsi. Ketika jenis mutan dari PPAR
terikat dengan RXR, korepresor membentuk kompleks yang menempel pada
heterodimer tersebut. Kemudian, faktor transkripsi basal (BTF) tidak terikat.
Ketika jenis normal PPAR terikat dengan RXR, koaktifator membentuk
kompleks yang menempel pada heterodimer tersebut. Setelah itu, BTF
tersebut terikat dan banyak fungsi yang dijalankan (Sohn et al, 2010).
Beberapa asam lemak mampu mengikat dan mengaktifasi PPARs.
Asam linoleat merupakan salah satu diantara banyaknya aktifator dan dapat
mengaktifasi 3 tipe PPARs. Hal ini telah dibuktikan bahwa eikosanoid dan
prostaglandin (PG) tertentu dari seri A, D, J merupakan aktivator PPARs
(Habor, 2010).
Gambar 2.2. Mekanisme Kerja PPAR Gamma
9
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Golongan tiazolidindion (TZD) merupakan ligan bagi PPAR-γ yang
menyebabkan aktifitas transkripsi dapat terstimulasi, sehingga dapat
disimpulkan bahwa PPAR-γ terlibat dalam mekanisme resistensi insulin.
Hasil riset secara jelas menunjukkan bahwa molekul golongan turunan TZD
(troglitazon, pioglitazon, rosiglitazon), mampu memperbaiki resistensi insulin
in vivo secara signifikan. Ada hipotesis yang mengatakan bahwa aktifasi
PPAR-γ melibatkan diferensiasi adiposit dan penyimpanan asam lemak
dalam jaringan adiposa (mengurangi sirkulan lipid, yang menyebabkan otot
lebih sensitif terhadap insulin) (Habor A, 2010).
PPAR-γ yang aktif yang bekerja pada jaringan adiposa dan
makrofag memicu diferensiasi sel lemak dan mengatur penyimpanan asam
lemak dan metabolisme glukosa dengan mempengaruhi gen terkait. Oleh
karena itu, PPAR-γ merupakan target obat utama untuk pengobatan diabetes
mellitus tipe 2. Meskipun beberapa molekul alami seperti eikosanoids dan
asam lemak tak jenuh ganda yang mampu mengaktifkan reseptor ini, ligan
buatan memiliki lebih banyak potensi sebagai agonis dari PPAR (Sohn et al,
2010).
2.4 Mengkudu (Morinda citrifolia L)
2.4.1 Deskripsi Tanaman
Mengkudu (Morinda citrifolia L) termasuk dalam famili Rubiaceae.
Genus Morinda terdiri dari sekitar 80 spesies yang semuanya tumbuh di
zona iklim tropis. Mengkudu adalah sejenis pohon cemara atau semak
dengan tinggi 3 sampai 6 m, dengan bentuk oval cerah hijau dan daunnya
berurat yang panjangnya 10 sampai 30 cm. Bunga – bunga tubularnya
berwarna putih. Buah ini memiliki bentuk bulat telur yang bagian
permukaannya berbentuk poligonal. Panjangnya bisa mencapai 12 cm. Buah
yang belum matang keras dan berwarna hijau terang. Setelah matang, buah
menjadi sangat lembut dan berubah menjadi bening kekuning-kuningan atau
putih (Potterat, 2007).
10
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
2.4.2 Penggunaan Tradisional
Jus buah mengkudu sangat diminati dalam pengobatan alternatif
untuk berbagai jenis penyakit seperti arthritis, diabetes, tekanan darah
tinggi, nyeri otot, kesulitan menstruasi, sakit kepala, penyakit jantung,
AIDS, kanker, ulkus lambung, keseleo, depresi mental, kepikunan,
pencernaan yang buruk, aterosklerosis, masalah pembuluh darah, dan
kecanduan narkoba. Beberapa penelitian melaporkan bahwa mengkudu
memiliki beberapa aktifitas biologis yaitu, antibakteri, antifungal, antiviral,
antihelmintik, antioksidan, hepatoprotektif, antiobesitas dan hipoglikemik,
antidiabetes, analgesik, ansiolitik, antiinflamasi, penyembuh luka,
hipotensif, kardiovaskular, imunomodulator, antikanker, dan antituberkular
(Pawlus & Kinghorn 2007; Singh 2012; Lee et al 2012; WANG et al 2002)
(Mian-Ying, et al., 2002).
2.4.3 Kandungan Senyawa
Beberapa penelitian sebelumnya menyatakan bahwa Morinda
citrifolia mengandung sekitar 200 senyawa kimia yang teridentifikasi dan
terisolasi dari berbagai bagian tanaman ini. Chunhieng (2003) melaporkan,
buah ini mengandung 90% air, serat makanan, dan protein. Kadar protein
buah sangat tinggi yaitu 11,3%, dan asam amino utamanya adalah asam
aspartat, asam glutamat dan isoleusin. Dilaporkan bahwa 8,4 % dari jus
mengkudu mengandung mineral, potasium, belerang, kalsium, fosfor dan
(http://id.wikipedia.org/wiki/Mengkudu)
Gambar 2.3.Tanaman Mengkudu
11
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
selenium. Baru-baru ini, kandungan polisakarida buah telah diteliti
menggunakan analisis keterkaitan monosakarida dan glikosil. Bui et al
(2006) menyatakan bahwa monosakarida yang paling banyak ditemukan
adalah arabinosa (Araf), galaktosa (Galp), asam galakturonat (GalAp) dan
rhamnose (Rhap). Sementara itu, Morton (1992), Shovic dan Whistler
(2001) melaporkan adanya vitamin dalam buah terutama asam askorbat (24-
158 mg/100 g bahan kering) dan juga berdasarkan laporan Dixon et al
(1999) buah ini mengandung provitamin A (Sigh, 2012).
Bowie dan Cooke (1962) menjelaskan beberapa kelas metabolit pada
berbagai bagian tanaman yang berbeda, termasuk asam lemak, alkohol dan
fenol, antrakuinon, glikosida antrakuinon, karotenoid, ester, flavonoid,
iridoid, keton, lakton, lignan, nukleosida, triterpenoid, sterol dan beberapa
senyawa minor.(Sigh, 2012).
Beberapa penelitian melaporkan bahwa Morinda citrifolia L yang
dikenal dengan mengkudu banyak digunakan oleh masyarakat sebagai
bahan obat alami. Ekstrak etanol Morinda citrifolia L mengandung
flavonoid yang berfungsi sebagai antioksidan yang mampu menahan laju
absorbsi glukosa darah dari saluran cerna menuju pembuluh darah sehingga
mampu menahan laju peningkatan kadar glukosa darah. Dengan mencegah
peningkatan kadar glukosa darah karena diharapkan dapat mencegah
peningkatan radikal bebas, sehingga diharapkan pemberian ekstrak etanol
Morinda citrifolia L dapat membantu melindungi sel dari kerusakan akibat
paparan radikal bebas (Kustarini et al , 2012).
2.5 Flavonoid
Flavonoid merupakan bioaktif polifenol yang memiliki berat
molekul rendah yang berperan penting dalam fotosintesis sel. Flavonoid
merupakan metabolit sekunder yang ditandai dengan inti flavan dan kerangka
karbon C6-C3-C6. Ciri struktur dasar dari flavonoid adalah inti 2-fenil-benzo-
γ-pyrane yang terdiri dari dua cincin benzena (A dan B) yang dihubungkan
melalui cincin pyran heterosiklik (Kumar, 2011).
12
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Perbedeaan flavonoid terletak pada susunan hidroksil, metoksi dan
gugus samping glikosidik dan dalam hubungannya antara cincin A dan B.
pembagian flavonoid berdasarkan variasi susunan pada cincin C. Menurut
struktur molekulnya, flavanoid dibagi menjadi delapan kelas (Kumar, 2011):
Pada tumbuhan, flavonoid sering muncul sebagai O-glikosida atau
C-glikosida. O-glikosida memiliki substituen gula terikat-OH dari aglikon,
biasanya pada posisi 3 atau 7, sedangkan, C-glikosida memiliki kelompok
gula terikat pada karbon aglikon biasanya pada posisi 6 atau 8 (Kumar, 2011).
Gambar 2.4. Struktur umum flavonoid
Gambar 2.5. Pembagian flavonoid
13
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Flavonoid telah dilaporkan memiliki berbagai aktifitas biologis,
yaitu antiinflamasi, antibakteri, antivirus, anti alergi, antitumor sitotoksik,
pengobatan penyakit neurodegeneratif, dan vasodilator. Selain itu flavonoid
diketahui dapat menghambat peroksidasi lipid, agregasi platelet,
permeabilitas dan kerapuhan kapiler, siklooksigenase dan aktivitas enzim
lipooksigenase. Efek tersebut digunakan sebagai antioksidan, anti radikal
bebas, kelator kation divalen. Flavonoid juga dilaporkan dapat menghambat
berbagai enzim seperti, hidrolase, hialouronidase, fosfatise alkali,
arilsulfatase, cAMP fosfodiesterase, lipase, α-glucosidase, dan kinase
(Kumar, 2011).
Senyawa flavonoid diantaranya terkandung dalam buah mengkudu
(Morinda citrifolia). Ada beberapa senyawa flavonoid yang terkandung di
dalamnya yaitu, kaempferol, narsisosid, nikotiflorosid, quersetin, dan rutin
(Pawlus & Kinghorn,2007).
Kaempferol Quersetin
Narkisin flavonol Nikotiflorin
Rutin
(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pccompound)
Gambar 2.6. Senyawa flavonoid buah mengkudu
14
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Hasil penelitian Kustarini et al (2012) menyatakan bahwa ekstrak
etanol Morinda citrifolia dapat menurunkan kadar gula darah karena aktivitas
antioksidan yang dimilikinya yang mengandung flavonoid. Flavonoid,
terutama quersetin, dilaporkan memiliki aktivitas antidiabetes. Vessal et al
(2003) melaporkan bahwa quercetin dapat meregenerasi pankreas dan
mungkin meningkatkan pelepasan insulin pada tikus diabetes yang diinduksi
streptozotosin. Dalam studi lain, HIF dan Howell (1985) melaporkan bahwa
quersetin merangsang pelepasan insulin dan peningkatan uptake Ca2 + dari
sel yang terisolasi yang menunjukkan bahwa flavonoid dapat digunakan pada
diabetes tipe 2 (Tapas 2008; Kumar 2011).
2.6 Protein dan Asam Amino
Asam amino merupakan suatu susunan protein. Protein dari semua
spesies, dari bakteri sampai manusia, terdiri dari kumpulan dari 20 asam
amino standar yang sama. Sembilan belas di antaranya adalah asam α-amino
dengan gugus amino primer (-NH3+) dan asam karboksilat (karboksil;
-COOH) yang terikat pada atom karbon pusat, yang disebut atom α-karbon
(Cα) karena berdekatan dengan gugus karboksil dan juga terikat pada atom
Cα yaitu atom hidrogen dan variabel rantai samping atau gugus 'R'. Nama-
nama asam amino sering disingkat menjadi tiga huruf atau satu huruf. Contoh:
prolin disingkat Pro atau P (Hames & Hooper, 2005).
Ada 20 asam amino standar yang hanya berbeda dalam struktur
rantai samping atau gugus 'R'. Asam amino tersebut dapat dibagi menjadi
kelompok-kelompok kecil berdasarkan kesamaan dalam sifat-sifat rantai
sampingnya. (Hammes & Hopper, 2005).
15
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Gambar 2.7. Hidrofobik, asam amino alifatik
Gambar 2.8. Hidrofobik, asam amino aromatik
16
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Urutan linear asam amino yang bergabung melalui ikatan peptida
disebut struktur primer protein. Posisi ikatan kovalen disulfida antara residu
sistein juga termasuk dalam struktur primer. Gabungan antara dua struktur
primer membentuk struktur protein sekunder. Struktur sekunder protein ini
mengacu pada lipatan teratur daerah dari rantai polipeptida. Dua jenis struktur
sekunder adalah α-helix dan β-pleated sheet. α-helix berbentuk silinder,
rangkaian heliks asam amino seperti batang dalam rantai polipeptida yang
ditahan oleh ikatan hidrogen yang sejajar dengan sumbu helix. Dalam β-
pleated sheet, ikatan hidrogen terbentuk antara bagian yang berdekatan dari
polipeptida yang baik berjalan di arah yang sama (β-pleated sheet paralel)
atau dalam arah yang berlawanan (β-pleated sheet antiparalel).
Gambar 2.9. Polar, asam amino bermuatan
Gambar 2.10. Polar, asam amino tak bermuatan
17
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
β- membalikkan arah rantai polipeptida dan seringkali ditemukan terhubung
dengan ujung β-pleated sheet antiparalel (Hames & Hooper, 2005).
Struktur tersier protein mengacu pada susunan tiga dimensi dari
semua asam amino dalam rantai polipeptida. Struktur ini aktif secara biologis,
konformasi asli ini diikat oleh beberapa ikatan nonkovalen. Jika protein
terdiri dari lebih dari satu rantai polipeptida dikatakan memiliki struktur
kuaterner. Hal ini mengacu pada tata ruang dari subunit polipeptida dan sifat
interaksi di antara mereka (Hames & Hooper, 2005).
2.7 Interaksi Ikatan
Ada beberapa bentuk ikatan yang berperan. Biasanya dalam bentuk
interaksi ikatan intermolekular seperti ikatan ion, ikatan hidrogen, ikatan van
der waals, dan ikatan dipol – dipol. Beberapa obat juga membentuk ikatan
kovalen terhadap targetnya (Patrick, 2001).
2.7.1. Ikatan Ion
Ikatan ion terbentuk antara gugus – gugus yang memiliki muatan
yang berlawanan dan sangat penting untuk beberapa interaksi ikatan obat-
target. Beberapa pengantar pesan kimia alami tubuh berinteraksi melalui
ikatan ion (Patrick, 2001).
2.7.2. Ikatan Hidrogen
Ikatan ini terlibat dalam interaksi antara dua molekul, yang salah
satunya bertindak sebagai donor dan yang lainnya sebagai akseptor.
Hidrogen donor mengandung gugus fungsi yang mempunyai proton yang
terikat pada atom elektronegatif. Atom elektronegatif memiliki bagian yang
lebih besar dari elektron dalam ikatan hidrogen, sehingga membuat
hidrogen sedikit bermuatan positif dan elektrofilik. Hidrogen akseptor
mengandung elektronegatif atom seperti oksigen atau nitrogen. Ikatan
hidrogen lebih lemah dari ikatan ion. (Patrick, 2001).
18
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
2.7.3. Interaksi Van Der Waals
Interaksi van der waals adalah interaksi lemah yang muncul diantara
gugus – gugus hidrofobik seperti cincin aromatik dan gugus alkil. Interaksi
ini muncul disebabkan adanya fluktuasi acak dalam densitas elektron
sehingga membentuk daerah sementara yang kaya elektron atau sedikit
elektron. Daerah kaya elektron pada satu molekul akan menarik daerah yang
elektronnya sedikit pada molekul lain. Interaksi ini lebih lemah dari ikatan
ion dan ikatan hidrogen dan melibatkan molekul hidrogen netral (Patrick,
2001).
2.7.4. Interaksi Dipol-Dipol
Momen dipol penting dalam orientasi molekul ketika berinteraksi
dengan situs ikatan. Obat mempunyai momen dipol yang kemungkinan
untuk menyelaraskan dengan momen dipol lokal pada situs ikatan sehingga
momen dipol sejajar dan dalam arah yang berlawanan. Momen dipol yang
salah berorientasi bisa juga mengakibatkan penurunan aktivitas (Patrick,
2001).
2.7.5. Ikatan Kovalen
Kebanyakan obat berinteraksi dengan targetnya menggunakan
ikatan intermolekular. Namun, beberapa obat membentuk ikatan kovalen
terhadap targetnya. Obat-obat yang mengandung gugus alkil halida dapat
bertindak sebagai elektrofilik dan bereaksi dengan residu asam amino
nukleofilik, seperti serin dan sistein, pada situs ikatan target, yang
menyebabkan hubungan ireversibel antara obat dan target. Beberapa
penghambat enzim dirancang untuk bekerja sebagai substrat dan untuk
menjalani reaksi katalis enzim. Hal ini menyebabkan pembentukan
hubungan kovalen antara obat dan enzim (Patrick, 2001).
19
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
2.8 Penambatan Molekul (Molecular Docking)
Dalam bidang pemodelan molekul, docking adalah metode untuk
memprediksi orientasi yang lebih diutamakan dari suatu molekul ketika
terikat satu sama lain untuk membentuk kompleks yang stabil. Informasi
tentang oreintasi ini dapat digunakan untuk memprediksi kekuatan hubungan
atau afinitas ikatan antara dua molekul yang digunakan misalnya fungsi
penilaian. Hubungan antara molekul biologis yang relevan seperti protein,
asam nukleat, karbohidrat, dan lipid memainkan peran sentral dalam
transduksi sinyal. Selanjutnya, orientasi relatif dari dua pasangan yang
berinteraksi dapat mempengaruhi jenis sinyal yang dihasilkan. Oleh karena
itu docking berguna untuk memprediksi baik kekuatan dan jenis sinyal yang
dihasilkan. Docking sering digunakan untuk memprediksi orientasi ikatan
kandidat obat bermolekul kecil terhadap target proteinnya untuk memprediksi
afinitas dan aktivitas molekul kecil. Maka docking memainkan peran penting
dalam desain obat secara rasional (Mukesh & Rakesh, 2011)
Fokus Penambatan molekul untuk mensimulasikan secara
komputasi proses pengenalan molekul. Tujuan dari Penambatan molekul
adalah untuk mencapai konformasi yang optimal untuk kedua protein dan
ligan serta orientasi relatif antara protein dan ligan sehingga energi bebas dari
sistem secara keseluruhan diminimalkan. Proses komputasi mencari ligan
(Mukesh, 2011)
Gambar 2.11. Konsep dasar penambatan molekul
20
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
yang cocok baik secara geometris dan energi ke situs pengikatan protein ini
disebut penambatan molekul. Penambatan molekul membantu dalam
mempelajari obat / ligan atau interaksi reseptor / protein dengan
mengidentifikasi situs aktif yang cocok pada protein, mendapatkan geometri
terbaik dari ligan - kompleks reseptor, dan menghitung energi interaksi dari
ligan yang berbeda untuk merancang ligan yang lebih efektif (Mukesh, 2011).
Untuk melakukan skrining penambatan, syarat pertama adalah
struktur protein yang dikehendaki. Biasanya struktur telah ditentukan dengan
menggunakan teknik biofisik seperti kristalografi sinar-x, atau spektroskopi
NMR. Struktur protein dan basis data ligan yang potensial ini berfungsi
sebagai input untuk program docking. Keberhasilan program docking
tergantung pada dua komponen: pencarian algoritma dan fungsi scoring
(Mukesh, 2011).
Fungsi scoring dapat memprediksi afinitas ikatan antara
makromolekul dengan ligan. Identifikasi ini didasarkan pada beberapa teori
seperti teori energi bebas Gibbs. Nilai energi bebas Gibbs yang kecil
menunjukkan bahwa konformasi yang terbentuk adalah stabil, sedangkan
nilai energi bebas Gibbs yang besar menunjukkan tidak stabilnya kompleks
yang terbentuk. Sedangkan penggunaan algoritma berperan dalam penentuan
konformasi (docking pose) yang paling stabil dari pembentukan kompleks
(Funkhouser, 2007).
Uji In Vitro
(Lab. Basah)
Komputasi
(Lab. Kering)
Validasi Pemodelan
(Pendekatan)
Senyawa Aktivitas
Struktur Ramalan
Aktivitas
(ΔGbind)
Gambar 2.12. Filosofi Komputasi
21
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Berdasarkan interaksi yang terjadi, terdapat beberapa jenis
molecular docking, yaitu:
1. Docking protein / ligan kecil
2. Docking protein / peptida
3. Docking protein / protein
4. Docking protein / nukleotida (Mukesh, 2011).
2.9 Protein Data Bank
Protein Data Bank (PDB; http://www.rcsb.org/pdb/) adalah sebuah
dokumen atau kumpulan data eksperimental struktur tiga dimensi dari
makromolekul biologis, yang sekarang berjumlah lebih dari 32.500 (Berman,
et al., 2000), termasuk protein dan asam nukleat. Molekul – molekul tersebut
adalah molekul yang ditemukan di semua organisme termasuk bakteri, ragi,
tanaman, lalat, hewan lain, dan manusia. Informasi ini dapat digunakan untuk
membantu menyimpulkan peran struktur dalam kesehatan manusia dan
penyakit, dan dalam pengembangan obat. Struktur yang terdapat dalam arsip
ini mulai dari protein kecil dan potongan-potongan DNA sampai molekul
kompleks seperti ribosom (RCSB, 2014).
2.10 PubChem
PubChem (http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov) adalah gudang
informasi molekuler untuk umum, sebuah karya ilmiah dari Institut
Kesehatan Nasional Amerika (US National Institutes of Health / NIH). Basis
data PubChem memiliki lebih dari 27 juta catatan struktur kimia khusus dari
senyawa yang berasal dari hampir 70 juta senyawa endapan, dan berisi lebih
dari 449.000 catatan bioassay dengan lebih dari ribuan biokimia in vitro dan
skrining berbasis sel, dengan menargetkan lebih dari 7000 protein dan gen
yang terhubung dengan lebih dari 1,8 juta senyawa (Xie, 2010). Pada situs
PubChem ini dapat diunduh struktur kimia dari suatu senyawa secara gratis
yang dibutuhkan dalam studi penambatan molekul.
22
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
2.11 Open Babel
Open Babel adalah perangkat lunak untuk mengubah beberapa
format berkas kimia. Selain itu, perangkat ini menyediakan berbagai fungsi
berguna yaitu pencarian konformer dan penggambaran 2D, penapisan,
konversi batch, dan pencarian substruktur dan kemiripan. Open Babel
mendukung 111 format berkas kimia, yang dapat membaca 82 format dan
menulis 85 format. Perangkat ini tersedia secara gratis dari
http://openbabel.org (O’Boyle, et al., 2011).
2.12 Discovery Studio 3.5 Visualizer
Discovery Studio Visualizer adalah penampil gratis yang dapat
digunakan untuk membuka, mengedit data serta alat untuk melakukan analisis
data yang dihasilkan oleh perangkat lunak lain. Perangkat ini dirancang untuk
memberikan gambaran yang interaktif untuk melihat dan mengedit struktur
molekul, urutan, data refleksi X-ray, script, dan data lainnya.Aplikasi ini
dapat digunakan pada Windows dan Linux dan terintegrasi dengan desktop
yang menyediakan akses ke fitur sistem operasi standar seperti sistem berkas,
clipboard, dan percetakan (Accelrys Enterprise Platform, 2005).
2.13 Autodock
Autodock merupakan program penambatan molekuler yang efektif
yang secara cepat dan akurat dapat memprediksi konformasi dan energi dari
suatu ikatan antara ligan dan target makromolekul. Autodock terdiri dari dua
program utama, yaitu Autodock dan Autodock grid. Autodock untuk
melakukan penambatan molekuler ligan dan protein target dengan set grid
yang telah terdeskripsi. Pendeskripsian ini dilakukan sebelumnya dengan
Autogrid. Untuk memungkinkan pencarian konformasi, Autodock
membutuhkan ruang pencarian dalam sistem koordinat dimana posisi ligan
dianggap akan terikat (Morris, et al., 2009).
23
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
2.14 Autodock Vina
AutoDock Vina adalah salah satu perangkat lunak yang tepat dan
dapat diandalkan yang tersedia untuk penemuan obat, penambatan molekul
dan skrining virtual yang dirancang dan diterapkan oleh Dr. Oleg Trott. Vina
menawarkan fungsi yang beragam, tingkat kinerja tinggi dan meningkatkan
akurasi untuk mempermudah penggunaan. Perangkat lunak ini dapat
dioperasikan dengan bantuan AutoDockTools (ADT) atau instruksi command
line (Sandeep, Nagasree, Hanisha, Murali, & Kumar, 2011).
2.15 Pymol
Pymol merupakan salah satu program visualisasi yang digunakan
untuk memahami suatu struktur biologi dan dapat menampilkan gambar tiga
dimensi yang berkualitas dan mampu menyajikan tampilan struktur dalam
beberapa warna dari suatu molekul kecil maupun makromolekul seperti
protein. Visualisasi sangatlah penting untuk lebih memahami dan mendalami
struktur suatu molekul. Perangkat lunak ini dikomersilkan oleh DeLano
Scientific LLC (DeLano & Bromberg, 2004).
24
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
ALUR PENELITIAN
Penyiapan Struktur Molekul PPAR-γ
Pengunduhan struktur dari Bank Data Protein
(http://www.rcsb.org/pdb/).
Output : 2PRG.pdb
Pemisahan dari pelarut dan ligan atau residu non standar dengan Discovery
Studio 3.5 Visualizer.
Output : 2PRG.pdb
Pengoptimasian dengan Autodock Tools yang meliputi : penambahan atom hidrogen dan pengaturan grid
box parameter.
Output : 2PRG.pdbqt
Penyiapan Struktur Ligan
Pengunduhan struktur ligan dari PubChem
(http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov)
Output : Ligan.sdf
Pengonversian format dengan Open Babel
Output : Ligan.pdb
Pengoptimasian dengan Autodock Tools, yaitu pengaturan number
of active torsion.
Output : Ligan.pdbqt
Penambatan Molekul dengan Autodock Vina
Analisis dan Visualisasi Penambatan Molekul
Output:1. Pose : Posisi & Orientasi
2. ΔGbind
25
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
BAB 3
METODE PENELITIAN
3.1 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian dilaksanakan di Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah dan di Lembaga Ilmu
Pengetahuan Indonesia (LIPI) Serpong selama bulan Maret hingga Mei 2014.
3.2 Alat
3.2.1 Perangkat Keras
Notebook Asus (A42JC series) dengan spesifikasi Intel® Core™ i5
CPU (M460 @2.53Ghz), RAM (Random Access Memory) 4 gigabyte, dan
Graphic Card (NVIDIA Optimus Ge Force 310M) 1 gigabyte. Notebook
terhubung dengan AC/DC Adapter dan terkoneksi internet.
3.2.2 Perangkat Lunak
Sistem Operasi Windows 7 Ultimate 64 bit, Paket Autodock Tools
yang terdiri dari Python 2.5.2 dan MGLTools 1.5.6 (Scripps Research
Institute), Open Babel 2.3.2, Discovery Studio 3.5 Visualizer (Accelrys
Enterprise Platform), Autodock Vina, Pymol (DeLano Scientific LLC.),
Protein Data Bank (http://www.rcsb.org/pdb/), dan PubChem
(http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov).
3.3 Bahan
3.3.1 Struktur Tiga Dimensi PPAR-γ
Struktur tiga dimensi PPAR-γ diunduh dari Bank Data Protein
dengan situs http://www.rcsb.org/pdb/. Makromolekul protein yang dipilih
adalah PPAR-γ pada manusia yang didapat dari metode kristalografi X-ray dengan
26
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
resolusi 2,30 Å yang tertambat dengan rosiglitazon. Identitas makromolekul
tersebut adalah 2PRG berformat .pdb.
3.3.2 Struktur Tiga Dimensi Ligan
Struktur tiga dimensi ligan yang digunakan adalah rosiglitazon dan
senyawa – senyawa flavonoid dari Morinda citrifolia, yaitu kaempferol,
narkisin flavonol, nikotiflorin, quersetin, dan rutin yang diunduh dari situs
http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov dengan format .sdf.
3.4 Cara Kerja
3.4.1 Penyiapan Struktur Molekul PPAR-γ
Pengunduhan makromolekul PPAR-γ dari Bank Data Protein
dengan situs http://www.rcsb.org/pdb/. Identitas molekul tersebut yaitu
2PRG. Data makromolekul diunduh dalam format .pdb.
Makromolekul protein dipisahkan dari pelarut dan ligan atau residu
non standar. Pemisahan makromolekul dari molekul yang tidak diperlukan
dilakukan dengan menggunakan program Discovery Studio 3.5 Visualizer.
Hasil pemisahan tersebut akan digunakan untuk penambatan. Hasil
pemisahan disimpan dalam format .pdb.
Molekul PPAR-γ yang telah dipisahkan dari residu dioptimasi
dengan Autodock Tools. Optimasi tersebut meliputi : penambahan atom
hidrogen dan pengaturan grid box parameter. Hasil ini disimpan dalam
format .pdbqt.
3.4.2 Penyiapan Struktur Ligan
Ligan yang digunakan adalah rosiglitazon sebagai pembanding dan
senyawa – senyawa flavonoid dari Morinda citrifolia, yaitu kaempferol,
narkisin flavonol, nikotiflorin, quersetin, dan rutin yang diunduh dari situs
http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov dengan format .sdf. Format ligan-ligan
tersebut dirubah menjadi .pdb dengan menggunakan Open Babel.
27
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Struktur ligan yang telah dibuat dioptimasi dengan Autodock Tools.
Optimasi tersebut berupa pengaturan number of active torsion. Hasil ini
disimpan dalam format .pdbqt.
3.4.3 Penambatan Molekul dengan Autodock Vina
Ligan dan protein yang telah tersimpan dalam format .pdbqt dicopy
ke dalam folder Vina. Kemudian konfigurasi file vina diketik pada notepad,
disimpan dengan nama ‘conf.txt’. Vina dijalankan melalui Command
prompt.
3.4.4 Analisis dan Visualisasi Penambatan Molekul
Hasil kalkulasi docking dilihat pada output dalam format notepad.
Penentuan konformasi ligan hasil docking dilakukan dengan memilih
konformasi ligan yang memiliki energi ikatan yang paling rendah (pose
terbaik).
Posisi dan orientasi ligan tesebut pada makromolekul, serta asam –
asam amino yang terikat pada ligan divisualisasikan dengan perangkat lunak
Autodocktools dan Pymol untuk melihat kecocokan bentuk dan volume
antara ligan dan situs tambatnya.
Gambar 2.13. Konfigurasi file vina
28
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
BAB 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Penyiapan Makromolekul Protein
Langkah awal sebelum melakukan proses penambatan molekul
adalah penyiapan struktur makromolekul protein dan ligan yang akan
digunakan. Pada tahap ini, struktur makromolekul yang digunakan diunduh
dari Protein Data Bank dengan situs http://www.rcsb.org/. Identitas protein
yang dipilih adalah 2PRG yang merupakan struktur Peroxisome Proliferator-
Activeted Receptor-Gamma (PPAR-γ) pada manusia (Homo sapiens) yang
diperoleh dari difraksi sinar-X dengan resolusi 2,3 Å. Makromolekul ini
terikat dengan ligan yaitu rosiglitazon. Struktur ini diunduh dengan format
.pdb (Lampiran 1).
Setelah diunduh, maka didapatkan struktur makromolekul PPAR-γ
yang terikat dengan ligan dan molekul air. Ligan dan molekul air ini harus
dihilangkan dari makromolekul protein karena dapat mengganggu proses
penambatan. Pada dasarnya dengan adanya molekul air akan memediasi
interaksi ligan dengan reseptor, sehingga hasil docking yang didapat semakin
baik. Tetapi proses penambatan akan berlangsung lebih kompleks karena
variabel persamaan-persamaan matematika docking yang perlu diselesaikan
menjadi lebih banyak yang menyebabkan waktu penambatan semakin lama
(Cole, Nissink, & Taylor, 2005). Dengan begitu, perlu adanya kompromi
antara akurasi dan kecepatan, dimana jika ingin prosesnya berjalan lebih
cepat, maka akurasinya diturunkan hingga 70 % sudah cukup mewakili hasil
docking yang didapat. Begitu juga dengan adanya ligan yang terikat pada sisi
aktif makromolekul akan menghalangi interaksi ligan yang akan ditambatkan.
Struktur ini kemudian dipisahkan dari residu non standar tersebut dengan cara
menghilangkannya dengan menggunakan perangkat lunak Discovery Studio,
sehingga dihasilkan struktur molekul yang siap melalui tahap selanjutnya.
Struktur hasil pemisahan ini disimpan dengan format .pdb.
29
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Makromolekul tersebut kemudian dioptimasi dengan
Autodocktools. Pengoptimasian ini dilakukan agar makromolekul tersebut
dapat menyeseuaikan dengan lingkungan komputasi sehingga dapat
di-docking. Pengoptimasian yang dilakukan yaitu penambahan atom
hidrogen dan pengaturan grid box parameter.
Penambahan atom hidrogen (protonasi) bertujuan untuk
menyesuaikan suasana docking agar mendekati suasana pada pH sitoplasma
sel (pH~7) (Drie, 2005), karena PPAR-γ termasuk reseptor inti (nuclear
receptor) (Habor, 2010). Sedangkan pengaturan grid box untuk menentukan
ruang tambat ligan yang akan di-docking. Ruang tambat ligan ditentukan
dengan merujuk kepada ligan yang sudah tertambat dengan makromolekul
protein pada saat diunduh, yaitu dalam hal ini rosiglitazon. Pengaturan pada
grid box meliputi center_x, center_y, center_z, untuk mengatur letak
parameter box pada makromolekul protein, kemudian size_x, size_y, size_z,
dan spacing (angstrom) untuk menentukan besar kecilnya grid box untuk
ruang penambatan ligan tersebut. Hasil pengaturan yang diperoleh yaitu
center_x = 52.734, center_y = -3.774, center_z = 34.258, size_x = 28, size_y
= 28, size_z = 28, dan spacing (angstrom) = 1 (Lampiran 2).
Setelah semua proses pengoptimasian makromolekul selesai, maka
file ini disimpan dalam format .pdbqt. Format ini berarti bahwa file pdb
tersebut sudah diberikan muatan gasteiger untuk menyesuaikan dengan
lingkungan docking sehingga dapat dilakukan perhitungan dengan benar
(Huey, Morris, & Forli, 2012).
4.2 Penyiapan Ligan
Ligan yang akan digunakan diunduh dari Pubchem dengan situs
http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov dengan format .sdf dan dipilih struktur 3D.
Ligan – ligan yang digunakan pada penelitian ini adalah senyawa – senyawa
flavonoid dari buah mengkudu yaitu quersetin, rutin, kaempferol,
nikotiflorin, narkisin flavonol, serta rosiglitazon sebagai kontrol positifnya
(Tabel 4.1). Kemudian format ligan - ligan tersebut dirubah menjadi .pdb
30
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
dengan menggunakan Open Babel agar dapat dibaca dengan Autodock untuk
selanjutnya dilakukan pengoptimasian.
Tabel 4.1 Daftar ligan yang ditambatkan (Pubchem)
Dalam pengoptimasian ligan, dilakukan penambahan muatan
gasteiger dan pengaturan number of active torsion dengan menggunakan
Autodocktools. Muatan gasteiger ini secara otomatis akan ditambahkan pada
ligan ketika dibuka dengan Autodocktools. Sama halnya dengan protonasi
pada makromolekul protein, penambahan muatan gasteiger adalah
penambahan atom hidrogen pada ligan. Kemudian torsi aktifnya diatur. Hal
ini untuk menentukan ikatan - ikatan aktif yang dapat diputar selama proses
docking berlangsung, sehingga dapat mengurangi kinerja dan juga waktu
Ligan Compound ID IUPAC Name
Rosiglitazone CID 77999 5-[[4-[2-[methyl(pyridin-2-yl)amino]
ethoxy]phenyl]methyl]-1,3-thiazolidine-
2,4-dione
Quercetin CID 5280343 2-(3,4-dihydroxyphenyl)-3,5,7-trihydroxy
chromen-4-one
Rutin CID 5280805 2-(3,4-dihydroxyphenyl)-5,7-dihydroxy-3-
[(2S,3R,4S,5S,6R)-3,4,5-trihydroxy-6-
[[(2R,3R,4R,5R,6S)-3,4,5-trihydroxy-6-
methyloxan-2-yl]oxymethyl]oxan-2-
yl]oxychromen-4-one
Kaempferol CID 5280863 3,5,7-trihydroxy-2-(4-hydroxyphenyl)
chromen-4-one
Nicotiflorin CID 5318767 5,7-dihydroxy-2-(4-hydroxyphenyl)-3-
[(2S,3R,4S,5S,6R)-3,4,5-trihydroxy-6-
[[(2R,3R,4R,5R,6S)-3,4,5-trihydroxy-6-
methyloxan-2-yl]oxymethyl]oxan-2-
yl]oxychromen-4-one
Narcissin
flavonol
CID 5481663 5,7-dihydroxy-2-(4-hydroxy-3-
methoxyphenyl)-3-[(2S,3R,4S,5S,6R)-
3,4,5-trihydroxy-6-[[(2R,3R,4R,5R,6S)-
3,4,5-trihydroxy-6-methyloxan-2-
yl]oxymethyl]oxan-2-yl]oxychromen-4-
one
31
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
yang diperlukan (Huey, Morris, & Forli, 2012). Torsi aktif tersebut hanya ada
pada molekul yang memiliki ikatan sigma saja. Semakin banyak ikatan sigma
pada molekul, maka semakin banyak torsi aktifnya sehingga perlu dibatasi.
Pada penelitian ini number of active torsion yang dipilih adalah 6,
berdasarkan pada standar yang biasa digunakan dalam pengaturan torsi aktif.
Ligan hasil pengoptimasian ini disimpan dalam format .pdbqt.
4.3 Penambatan Molekul dengan Autodock Vina
Setelah langkah penyiapan protein dan ligan yang akan di-docking
selesai, maka bisa dilanjutkan ke langkah selanjutnya, yaitu penambatan
molekul dengan Autodock Vina. Yang pertama kali dilakukan pada tahap ini
adalah menyalin file protein dan ligan berformat .pdbqt ke dalam folder vina.
Kemudian file konfigurasi vina diketik pada notepad (Lampiran 2).
Pada ‘receptor’ menunjukkan protein reseptor yang digunakan pada
proses docking. Begitupun dengan ‘ligand.’ Perlu diperhatikan bahwa nama
reseptor dan ligan pada notepad tersebut harus sama dengan nama file pada
folder vina. ‘out’ merupakan hasil dari proses docking tersebut dibuat dengan
nama ‘out.pdbqt.’ sedangkan center_x, center_y, center_z, size_x, size_y, dan
size_z adalah grid box parameter yang sudah diatur sebelumnya. File
konfigurasi ini disimpan dengan nama ‘conf.txt.’
Setelah pengaturan file konfigurasi notepad selesai, maka proses
docking dengan vina bisa dijalankan. Vina dijalankan melalui perintah
Command prompt. Dalam Command prompt, masuk ke dalam berkas vina,
kemudian dijalankan perintah sebagai berikut.
Proses docking dengan vina berlangsung selama 5 – 20 menit pada
sekali running. Waktu yang digunakan selama proses docking ini dipengaruhi
oleh spesifikasi komputer yang digunakan dan juga ligan yang ditambatkan.
Vina - -config conf.txt - -log log.txt
32
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Semakin tinggi spesifikasinya, maka semakin cepat prosesnya berlangsung.
Tetapi hal ini tidak terlalu mempengaruhi keakuratan hasil yang diperoleh.
Proses penambatan molekul dengan Autodock Vina dapat
meningkatkan akurasi dari prediksi mode ikatan bila dibandingkan dengan
Autodock 4. Ditambah lagi, vina dapat mengambil keuntungan dari multiple
CPU atau CPU core dalam sistem komputer untuk memperpendek waktu
running secara signifikan (Trott & Olson, 2010).
Untuk input dan output-nya, vina menggunakan format file struktur
molekul yang sama dengan Autodock yaitu pdbqt. File pdbqt tersebut dapat
diperoleh dan dilihat menggunakan MGLTools (Autodocktools). File lain
seperti parameter Autodock dan Autogrid (GPF,DPF) dan file grid map tidak
dibutuhkan dalam vina, karena vina menghitung grid map-nya sendiri dengan
cepat dan otomatis (Trott & Olson, 2010).
Setelah proses docking selesai, maka akan muncul 2 file baru dalam
folder vina, yaitu ‘log.txt’ dan ‘out.pdbqt’. ‘log.txt’ berisikan nilai afinitas
ikatan dan root mean square deviation (RMSD) dari hasil docking.
Sedangkan ‘out.pdbqt’ merupakan konformasi dari ligan-ligan yang di-
docking-kan. Hasil ini dibuka dengan Autodocktools dan Pymol untuk
melihat posisi dan orientasi dari ligan pada protein dan juga asam amino –
asam amino yang terikat pada ligan.
4.4 Analisa dan Visualisasi Hasil
Analisa hasil penambatan molekul pada penelitian ini meliputi nilai
ΔGbind dan Root Mean Square Deviation (RMSD), serta interaksi ligan
dengan residu protein. Konformasi masing-masing ligan hasil docking
diperingkatkan berdasarkan nilai ΔGbind dari yang terkecil sampai yang
terbesar. Nilai ΔGbind yang kecil menunjukkan bahwa konformasi yang
terbentuk adalah stabil, sedangkan nilai ΔGbind yang besar menunjukkan
kurang stabilnya kompleks yang terbentuk.
Dari 6 ligan yang ditambatkan pada makromolekul protein, masing-
masingnya akan menghasilkan 9 konformasi ligan yang diperingkatkan
33
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
berdasarkan nilai ΔGbind terbaik (terendah) (Lampiran 3). Dari ke – 9
konformasi tersebut, maka dipilihlah peringkat teratas yang memiliki nilai
ΔGbind dan RMSD terendah. Maka didapatlah hasilnya dari masing-masing
ligan seperti pada Tabel 4.2.
Dari data hasil docking diperoleh nilai ikatan energi flavonoid
dengan rentang -8,1 kkal/mol sampai -8,5 kkal/mol. Rutin menghasilkan nilai
terbaik dari flavonoid lainnya. Namun bila dibandingkan dengan rosiglitazon,
nilai ikatan energi flavonoid masih lebih kecil, tetapi mendekati rosiglitazon.
Ini menunjukkan bahwa senyawa flavonoid memiliki potensi sebagai
antidiabetik.
RMSD merupakan nilai yang digunakan untuk menentukan apakah
prediksi modus ikatan tersebut berhasil dan penting untuk validasi program
docking. Nilai RMSD dikatakan baik jika < 2 Å. Dengan penyimpangan yang
semakin besar, semakin besar kesalahan pada prediksi interaksi ligan dengan
protein (Brooijmans, 2009). RMSD merupakan nilai penyimpangan antara
satu konformasi ligan dengan pembandingnya. Nilai RMSD yang diperoleh
dari penambatan masing-masing ligan pada konformasi terbaik adalah 0. Hal
ini dikarenakan vina membandingkan nilai masing-masing konformasi
dengan nilai konformasi terbaiknya. Sehingga konformasi pertama pada
masing-masing ligan membandingkan nilai konformasi dengan dirinya
sendiri sebagai konformasi terbaik.
Selain melihat nilai ΔGbind , dilihat juga interaksi yang terjadi antara
ligan dengan residu – residu makromolekul protein. Identifikasi interaksi ini
menggunakan program Autodocktools untuk melihat interaksi ligan dengan
residu protein dan Pymol untuk melihat kecocokan bentuk dan volume antara
ligan dan makromolekul protein. Visualisasi interaksi ligan dengan residu
dapat dilihat pada Gambar 4.1.
Pada Gambar 4.1 bagian kiri mengilustrasikan interaksi yang terjadi
antara ligan dengan asam amino – asam amino pada makromolekul protein.
Gambar tersebut menunjukkan bahwa rosiglitazon memiliki interaksi dengan
9 residu protein yaitu LEU330, TYR327, ILE326, HIS449, ALA292,
ARG288, SER289, CYS285, dan GLN286. Sementara flavonoid berinteraksi
34
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
dengan lebih banyak residu protein kecuali quersetin dan kaempferol yang
jumlah interaksi residunya lebih sedikit dari rosiglitazon. Interaksi senyawa
– senyawa flavonoid dengan residu dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Nilai ΔGbind dan Interaksi ligan dengan residu protein
(autodocktools)
Ligan ΔGbind
(kkal/mol)
Jenis Residu
Ionik Polar Aromatik Hidrofobik
Rosiglitazon -8,9 Arg288,
His449,
Gln286,
Ser289 Tyr327
Cys285,
Ala292,
Ile326,
Leu330
Rutin -8,5 Arg288,
Glu291,
Glu343,
Ser289,
Ser342 Phe363
Cys285,
Leu330,
Leu333,
Nikotiflorin -8,4 Arg288,
Glu295,
Glu343
Ser342 Phe226
Cys285,
Ala292,
Ile326
Leu330,
Leu333
Narkisin
flavonol -8,3 Arg280,
Arg288
Ser289,
Ser342
Tyr327,
Phe363
Cys285,
Ile326,
Leu330,
Leu333,
Val339,
Ile341,
Met345,
Met364
Quersetin -8,1 Arg288 - -
Ile326,
Leu333,
Ile341
Kaempferol -8,1 Arg288 - -
Cys285,
Ala292,
Ile326,
Met329,
Leu330,
Leu333
35
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Keterangan : visualisasi interaksi ligan dengan residu (kiri) dan kesesuaian
bentuk/Complementarity shape ligan dengan situs tambat (kanan)
(a) Rosiglitazon (b) Rutin
(a)
(b)
36
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Keterangan : visualisasi interaksi ligan dengan residu (kiri) dan kesesuaian
bentuk/Complementarity shape ligan dengan situs tambat (kanan).
(c) Nicotiflorin (d) Narcissin Flavonol
(c)
(d)
37
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Keterangan : visualisasi interaksi ligan dengan residu (kiri) dan kesesuaian
bentuk/shape Complementarity ligan dengan situs tambat (kanan)
(e) Quercetin (f) Kaempferol
Gambar 4.1 Visualisasi interaksi ligan dengan residu
(Sumber : Olahan penulis dengan Autodocktools (kiri) dan Pymol(kanan))
(e)
(f)
38
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Pada Tabel 4.2 menunjukkan residu – residu protein yang
berinteraksi dengan ligan. Pada tabel tersebut, residu protein dikelompokkan
ke dalam 5 jenis berdasarkan struktur asam aminonya, yaitu ionik, polar,
aromatik, dan hidrofobik. Residu ionik memberikan kontribusi terbesar
dalam penentuan nilai ΔGbind, kemudian residu polar, aromatik, hidrofobik,
secara berurutan (Schneider, Baringhaus, & Kubinyi, 2008). Interaksi ionik
merupakan interaksi intermolekular yang memiliki ikatan yang lebih kuat dari
ikatan hidrogen (polar). Dan ikatan hidrogen lebih kuat dari interaksi van der
waals (aromatik dan hidrofobik) (Patrick, 2001).
Dari interaksi terhadap residu tersebut dapat dihubungkan dengan
nilai ΔGbind yang diperoleh. Pada rutin dan nikotiflorin yang berinteraksi
dengan 3 residu ionik memiliki nilai ΔGbind terbaik dari flavonoid yang
lainnya, yaitu -8,5 dan -8,4 kkal/mol. Sementara 3 flavonoid lainnya, narkisin
flavonol yang berinteraksi dengan 2 residu ionik, serta quersetin dan
kaempferol yang berinteraksi dengan 1 residu ionik. Begitupun dengan jenis
residu lainnya, mempengaruhi nilai ΔGbind yang dihasilkan.
Pada Gambar 4.1 bagian kanan memvisualisasikan kecocokan
bentuk dan volume antara ligan dengan situs tambatnya pada makromolekul
reseptor. Dalam hal ini, permukaan molekul reseptor digambarkan dengan
permukaan pelarut dan permukaan molekul ligan dideskripsi sebagai
pencocokan permukaannya. Kesesuaian antara dua permukaan sama dengan
deskripsi pencocokan bentuk dan volume yang dapat membantu menemukan
pose komplementer docking target dan molekul ligan (Mukesh & Rakesh,
2011).
Setiap warna pada gambar, baik itu pada ligan maupun residu
protein, mewakili atom - atom tertentu. Warna – warna tersebut dapat diatur
sesuai keinginan penggunanya. Pada gambar 4.1 yang diolah dengan
Autodocktools dan Pymol, penulis mengaturnya seperti pada Tabel 4.3.
39
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Tabel 4.3 Makna warna pada gambar Autodocktools dan Pymol
Nama Atom Warna
Autodocktools Pymol
Karbon Abu - abu (alifatik)
Hijau Hijau (aromatik)
Hidrogen Putih Putih
Nitrogen Biru Biru
Oksigen Merah Merah
Sulfur Kuning Oranye
Dari Gambar 4.1 bagian kanan dapat diperhatikan warna – warna
pada ligan dan makromolekul protein yang menunjukkan bahwa mereka
cenderung untuk berada / berhadapan dengan warna yang sama. Warna merah
pada ligan berhadapan / berada di daerah warna merah pada makromolekul
protein, warna hijau berada pada daerah hijau, biru pada biru, dan seterusnya.
Sedangkan ukuran diameter lingkaran masing - masing atom pada ligan
merupakan radius van der waals-nya. Interaksi van der waals
menggambarkan tolakan atau tarik antara atom yang tidak secara langsung
terikat. Interaksi van der waals dapat diartikan sebagai bagian non-polar dari
interaksi yang tidak berhubungan dengan energi elektrostatik yang
disebabkan muatan atom (Jensen, 2007). Masing – masing atom memiliki
radius berbeda beda yang dapat dilihat pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4 Radius Van der waals (Batsanov, 2001)
Atom Radius (Å)
Karbon 1,7
Hidrogen 1,2
Nitrogen 1,5
Oksigen 1,4
Sulfur 1,85
40
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Dari gambar ini dapat dilihat bagaimana ligan berinteraksi dengan
situs ikatnya, dan kemudian dapat diteliti apakah ada ruang kosong yang
belum terisi oleh ligan. Ketika sudah dapat diidentifikasi ruang kosong
tersebut, memungkinkan untuk merancang analog ligan dengan penambahan
subtituen atau gugus fungsi yang memungkinkannya untuk mengisi ruang
kosong tersebut, sehingga ligan menyocokkan dirinya dengan situs ikat
dengan lebih sesuai. Selain itu, dengan mengidentifikasi residu - residu asam
amino yang terdapat pada ruang kosong tersebut, dapat ditentukan subtituen
apa yang dapat ditambahkan pada ligan agar dihasilkan interaksi yang lebih
baik. Contohnya, jika ruang kosong tersebut terdapat asam amino hidrofobik,
maka dapat ditambahkan subtituen alkil pada ligan (Patrick, 2001).
Perancangan molekul obat bertujuan untuk menemukan ligan yang
dapat berinteraksi secara efektif terhadap reseptor target. Tetapi belum berarti
bahwa senyawa tersebut akan aktif jika diberikan secara oral. Dalam
perjalanannya menuju target, obat akan mengalami beberapa peristiwa yang
disebut farmakokinetik, yang meliputi absorbsi, distribusi, metabolisme, dan
ekskresi (ADME). Perlu dipertimbangkan farmakokinetiknya dalam
perancangan obat baru. Karena pada dasarnya interaksi obat dengan reseptor
tidak akan terjadi jika obat tidak mencapai targetnya. Maka dari itu, untuk
merancang obat yang aktif secara oral harus memenuhi ‘Lipinski’s Rule of
Five’ yaitu :
Berat molekul kurang dari 500,
Memiliki tidak lebih dari 5 gugus hidrogen donor,
Memiliki tidak lebih dari 10 gugus hidrogen akseptor,
Nilai logP tidak lebih dari 5 (Patrick, 2001).
Berdasarkan aturan tersebut, maka lima senyawa flavonoid dan
rosiglitazon yang telah didocking diteliti menggunakan perangkat lunak
Marvinsketch untuk mengetahui apakah senyawa-senyawa tersebut
memenuhi Rule of Five, sehingga didapatkan hasil seperti pada Tabel 4.5.
Pada tabel tersebut menunjukkan bahwa dari lima senyawa flavonoid, hanya
quersetin dan kaempferol saja yang memenuhi empat kriteria Rule of Five,
41
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
sedangkan tiga yang lainnya tidak. Ini berarti bahwa hanya kuersetin dan
kaemperol yang mungkin aktif secara klinis bila diberikan secara oral.
Tabel 4.5 Lipinski’s Rule of Five dari ligan yang didocking
Ligan Berat molekul Log P H-Donor H-Akseptor
Rosiglitazon 357.427 2,15 1 5
Rutin 610.5175 -0,87 10 16
Nikotiflorin 594.5181 -0,57 9 15
Narkissin
Flavonol 624.5441 -0,72 9 16
Quersetin 302.2357 2,16 5 7
Kaempferol 286.2363 2,46 4 6
Docking digunakan untuk memprediksi ikatan ligan terhadap target
proteinnya untuk memprediksi afinitas dan aktivitasnya. Data yang diperoleh
dari docking berupa nilai afinitas kompleks reseptor dengan ligan. Nilai
afinitas ini belum tentu merepresentasikan aktivitas yang akan terjadi.
Sehingga perlu dilakukan validasi lebih lanjut secara eksperimental, baik itu
dengan uji in vitro dan in vivo. Meskipun demikian, docking memiliki peran
penting sebagai langkah awal dalam pengembangan dan perancangan obat
baru, terutama dalam skrining dan pemodelan senyawa bioaktif. Sehingga
mengurangi waktu dan biaya dalam penelitiannya. Hal ini juga mendorong
peningkatan teknologi untuk mengidentifikasi kecocokan antara senyawa dan
target yang memiliki dampak farmakologis. Dengan meningkatnya sumber
daya komputasi dan perkembangan ilmu pengetahuan tentang afinitas dan
efikasi obat, peran docking akan semakin meningkat dalam pengembangan
dan penemuan obat baru secara rasional (Brooijmans, 2009).
42
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Hasil penambatan senyawa – senyawa flavonoid dari buah
mengkudu (Morinda citrifolia L) yaitu quersetin, kaempferol, rutin,
nikotiflorin, dan narkisin flavonol, pada Peroxisome Proliferator-Activated
Receptor - Gamma (PPAR-γ) dengan konformasi terbaiknya menunjukkan
nilai ΔGbind diantara rentang -8,1 kkal/mol sampai -8,5 kkal/mol, dengan
senyawa rutin yang memiliki nilai terbaik. Sedangkan rosiglitazon sebagai
kontrol positif menunjukkan nilai ΔGbind = -8,9 kkal/mol. Meskipun nilai
ΔGbind yang diperoleh senyawa – senyawa flavonoid tersebut lebih kecil,
tetapi mendekati nilai rosiglitazon. Hasil ini menunjukkan bahwa senyawa
flavonoid tersebut cukup potensial untuk dijadikan sebagai antidiabetik.
5.2 Saran
1. Hasil ini merupakan ramalan aktivitas biologis karena didapat dari
simulasi pemodelan terkomputerisasi. Sehingga perlu dilakukan uji in
vitro dan in vivo untuk mengetahui aktivitas senyawa – senyawa tersebut.
2. Dapat dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menggunakan perangkat
lunak lain seperti DOCK, GOLD, FRED, PLANT, LigandScout, MOE,
Hyperchem, dan lain – lain untuk mengetahui perbandingan hasil antara
perangkat lunak tersebut.
3. Dapat dilakukan penelitian dengan menggunakan ligan lain yang
ditambatkan pada PPAR-γ ataupun senyawa flavonoid yang ditambatkan
dengan reseptor lain yang berperan dalam pengobatan diabetes untuk
mengetahui perbandingan hasilnya sehingga didapat pengobatan yang
terbaik.
43
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
DAFTAR PUSTAKA
Accelrys Enterprise Platform. (2005). Introduction to the Discovery Studio
Visualizer. San Diego, California, U.S.A: Accelrys Software Inc.
Batsanov, S. S. (2001). Van der Waals Radii of Elements. INORGANIC
MATERIALS.
Baxevanis, A. D., & Ouellette, B. F. (2001). BIOINFORMATICS: A Practical
Guide to the Analysis of Genes and Proteins (Second ed.). USA & Canada:
Wiley-Interscience.
Berman, H. M., Westbrook, J., Feng, Z., Gilliland, G., Bhat, T. N., Weissig, H., . .
. Bourne, P. E. (2000). The Protein Data Bank. Oxford University Press.
Cole, J. C., Nissink, J. W., & Taylor, O. (2005). Protein–Ligand Docking and
Virtual Screening with GOLD. In J. Alvarez, & B. Shoichet, Virtual
Screening in Drug Discovery (p. 398). Boca Raton: CRC Press.
Coman, C., & Socaciu, C. (2012). Docking of Phytochemicals to the Peroxisome
Proliferator-Activated Receptor-Gamma. Bulletin UASVM Agriculture.
Corwin, J. (2009). Buku Saku Patofisiologi (3 ed.). (E. K. Yudha, Ed., & N. B.
Subekti, Trans.) Jakarta: EGC.
DeLano, W. L., & Bromberg, S. (2004). PyMOL User's Guide. San Carlos,
California, U.S.A: DeLano Scientific LLC.
DiPiro, J. T., Talbert, R. L., Yee, G. C., Matzke, G. R., Wells, B. G., & Posey, L.
M. (2008). Pharmacotherapy A Pathophysiologic Approach (7 ed.). New
York: The McGraw-Hill Companies, Inc.
DiStefano, J. K., & Watanabe, R. M. (2010). Pharmacogenetics of Anti-Diabetes
Drugs. Pharmaceuticals.
Drie, J. H. (2005). Pharmacophore-Based Virtual Screening: A Practical
Perspective. In J. Alvarez, & B. Shoichet, Virtual Screening in Drug
Discovery (p. 169). Boca Raton: CRC Press.
Funkhouser, T. (2007). Protein-Ligand Docking Methods. Princeton, New Jersey,
U.S.A: Princeton University.
Habor, A. (2010). PEROXISOME PROLIFERATOR ACTIVATED
RECEPTORS. FARMACIA.
Hames, D., & Hooper, N. (2005). Biochemistry (3 ed.). Leeds, UK: Taylor &
Francis Group.
44
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Hodgman, T. C., French, A., & Westhead, D. R. (2010). Instant Notes in
Bioinformatics (Second ed.). UK: Taylor & Francis.
Jensen, F. (2007). Introduction to Computational Chemistry (Second ed.). West
Sussex , England: John Wiley & Sons Ltd.
Kustarini, I., Dewi, S. S., & Pawitra, I. (2012). Efek Ekstrak Etanol Morinda
Citrifolia L (Mengkudu). MEDIA MEDIKA Indonesia.
Lee, S.-Y., Park, S.-L., Hwang, J.-T., Yi, S.-H., Young-DoNam, & Lim, S.-I.
(2012). Antidiabetic Effect of Morinda citrifolia (Noni) Fermented by.
Hindawi Publishing Corporation Evidence-Based Complementary and
Alternative Medicine.
Mian-Ying, W., West, B. J., Jensen, C. J., Nowicki, D., Chen, S., Palu, A., &
Anderson, G. (2002). Morinda citrifolia (Noni): A literature review and
recent advances in Noni research. Act a Pharmacolog ica Si nica.
Morris, G. M., Goodsell, D. S., Pique, M. E., Lindstrom, W. “., Huey, R., Forli, S.,
. . . Olson, A. J. (2009). AutoDock Version 4.2: Automated Docking of
Flexible Ligands to Flexible Receptors. La Jolla, California, U.S.A: The
Scripps Research Institute.
Mukesh, B., & Rakesh, K. (2011). Molecular Docking : A Review. IJRAP.
Mukesh, B., & Rakesh, K. (2011). MOLECULAR DOCKING: A REVIEW.
IJRAP.
Novo Nordisk. (2013). Where Economics and Health Meet: Changing Diabetes in
Indonesia. In N. Nordisk, The Blueprint for Change Programme (p. 3).
Indonesia: Novo Nordisk.
O’Boyle, N. M., Banck, M., James, C. A., Morley, C., Vandermeersch, T., &
Hutchison, G. R. (2011). Open Babel: An open chemical toolbox. Journal
of Cheminformatics.
Patrick, G. (2001). Instant Notes in Medicinal Chemistry. Oxford: BIOS Scientific
Publisher.
Pawlus, A. D., & Kinghorn, A. D. (2007). Review of the ethnobotany, chemistry,
biological activity and safety of the botanical dietary supplement Morinda
citrifolia (noni). Journal of Pharmacy and Pharmacology.
Putra, A. M. (2010). Virtual screening of Cytochrome P450 ligands: Challenges
and considerations. Netherlands: Department of Chemistry &
Pharmaceutical Sciences, Faculty of Sciences - Vrije Universiteit.
RCSB. (2014, March 10). About the PDB Archive and the RCSB PDB. Retrieved
from Protein Data Bank:
http://www.rcsb.org/pdb/static.do?p=general_information/about_pdb/inde
x.html
45
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Sandeep, G., Nagasree, K. P., Hanisha, M., Murali, M., & Kumar, K. (2011).
AUDocker LE: A GUI for virtual screening with AUTODOCK Vina. BMC
Research Notes.
Schneider, G., Baringhaus, K.-H., & Kubinyi, H. (2008). Molecular Design:
Concepts and Applications. USA: Wiley-VCH.
Shen, W., & Lu, Y.-H. (2013). Molecular docking of citrus flavonoids with some
targets related to diabetes. A Journal of the Bangladesh Pharmacological
Society (BDPS).
Singh, D. R. (2012). Morinda citrifolia L. (Noni): A review of the scientific
validation for its nutritional and therapeutic properties. Journal of Diabetes
and Endocrinology Vol. 3.
Suherman, S. K. (2009). Insulin dan Antidiabetik Oral. In Farmakologi dan Terapi
(5th ed., p. 485). Jakarta: Departemen Farmakologi dan Terapeutik Fakultas
Kedokteran Universitas Indonesia.
Trott, O., & Olson, A. J. (2010). Autodock Vina: Improving the speed and accuracy
of docking with a new scoring function, efficient optimization and
multithreading. National Institute of Health.
WHO. (2013, Oktober). Diabetes. Retrieved from WHO:
http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs312/en/
Xie, X.-Q. (2010). Exploiting PubChem for Virtual Screening. NIH Public Access.
46
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
47
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Lampiran 1. Struktur 3D Makromolekul Protein PPAR-γ
Struktur 3D PPAR-γ dengan PDB ID 2PRG
(Sumber : www.rcsb.org)
48
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Lampiran 2. Prosedur Kerja Molecular Docking dengan Autodock Vina
a. Penyiapan Protein
1. Pengunduhan makromolekul PPAR-γ dari Bank Data Protein dengan
situs http://www.rcsb.org/pdb/. Identitas molekul tersebut yaitu 2PRG.
Data makromolekul diunduh dalam format .pdb.
2. Pemisahan makromolekul protein dari pelarut dan ligan atau residu non
standar dengan discovery studio. Disimpan dalam format .pdb
49
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Pilih ‘Scripts Selection Select water molecule’ kemudian delete.
Pilih ‘Scripts Selection Select ligands’ kemudian delete.
50
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3. Pengoptimasian dengan Autodock Tools. Optimasi tersebut meliputi :
a) Penambahan atom hidrogen
Save as ‘2PRG.pdb’
Pilih ‘ Read Molecule’, pilih makromolekul yang akan digunakan.
51
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Pilih ‘Edit Hydrogens add’
Diatur sesuai konfigurasi diatas, kemudian klik ‘Ok’
52
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
b) Pengaturan grid box parameter.
Pilih ‘Grid Macromolecule Choose 2PRG Select Molecule’
Save as ‘2PRG.pdbqt’
53
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Diatur parameter grid box sesuai pada gambar, kemudian pilih ‘File close savng current’.
b. Penyiapan ligan
1. Pengunduhan struktur ligan dari situs http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov
dengan format .sdf. dipilih struktur 3D.
54
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
2. Format ligan-ligan tersebut dirubah menjadi .pdb dengan menggunakan
Open Babel.
3. Struktur ligan yang telah dibuat dioptimasi dengan Autodock Tools.
Optimasi tersebut berupa pengaturan number of active torsion.
Pada ‘input format’ pilih ‘…’ kemudian dipilih ligan yang akan digunakan
Pada ‘output format’, pilih ‘…’ kemudian pilih destinasi tempat menyimpan. Pastikan format
dalam bentuk .pdb.
Klik ‘Convert’
Pilih ‘Ligand Input Open pilih ligan yang dipakai Open’
55
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Akan muncul peringatan seperti pada gambar, klik ‘Ok’
Pilih ‘Ligand Torsion Tree Set Number of Torsion masukan angka 6 Dismiss’
56
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
4. Hasil ini disimpan dalam format .pdbqt.
c. Penambatan Molekul dengan Autodock Vina
1. Ligan dan protein yang telah tersimpan dalam format .pdbqt dicopy ke
dalam folder Vina.
Pilih ‘Ligand Output Save as PDBQT Save’
File – file yang harus ada di folder vina : 2PRG.pdbqt; conf.txt; ligand.pdbqt; vina.exe;
vina_licence.rtf; vina_split.exe
57
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
2. Kemudian config file vina diketik pada notepad, disimpan dengan nama
conf.
3. Vina dijalankan melalui Command prompt.
Ketik perintah ‘cd .. (Enter) cd .. (Enter) cd vina (Enter) vina –config conf.txt –log
log.txt’ tekan ‘Enter’
Config file disesuaikan dengan pengaturan grid box sebelumnya.
58
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
d. Analisis dan visualisasi
1. Hasil kalkulasi docking dilihat pada output dalam format notepad.
File yang berada dalam folder vina setelah proses docking, muncul 2 folder baru : log.txt dan
out.pdbqt
File ‘log.txt’ bila dibuka dengan wordpad
59
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
2. Kemudian dilihat posisi dan orientasi ligan tesebut pada makromolekul,
serta asam – asam amino yang terikat pada ligan dengan perangkat lunak
autodocktools dan Pymol.
a) Melihat interaksi ligan menggunakan autodocktools
Pilih ‘Analyze Docking Open Autodock vina result’, kemudian pilih ‘out.pdbqt’ dalam folder
vina, klik ‘open single molecule with multiple conformation Ok’
Pilih ‘Analyze Macromolecule Open’, kemudian pilih ‘2PRG.pdbqt’ dalam folder vina, klik
‘Open’
60
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Pilih ‘Analyze Docking Show interactions’
Atur tampilan sesuai keinginan, klik ‘save image’
61
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
b) Melihat kecocokan bentuk dan volume menggunakan Pymol.
File ‘out.pdbqt’ dan ‘2PRG.pdbqt’ dibuka dengan Pymol
pilih ‘action (pada ‘all’) preset ligand sites transparent (better)’
atur posisi tampilan sesuai keinginan
Pilih ‘show (pada ‘Out.pdbqt’) as spheres’
62
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Diatur pewarnaan ligan dan reseptor sesuai keinginan (pengaturan ligan dan reseptor harus sama)
Pilih ‘Color by element CHNOS…’
komponen lain yang tidak diperlukan bisa disembunyikan, pilih ‘Hide (pada ‘2PRG’)
lines/sticks/ribbon/cartoon’
63
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Lampiran 3. Data hasil docking Autodock Vina
Rosiglitazon
Mode Affinity
(kcal/mol)
Dist from
rmsd l.b.
Best mode
rmsd u.b.
1 -8.9 0.000 0.000
2 -8.6 1.194 1.810
3 -8.5 3.589 10.158
4 -8.4 1.389 2.067
5 -8.3 5.124 9.587
6 -8.1 5.759 9.643
7 -8.0 5.628 9.777
8 -7.9 5.796 9.587
9 -7.9 5.538 9.248
Rutin
Mode Affinity
(kcal/mol)
Dist from
rmsd l.b.
Best mode
rmsd u.b.
1 -8.5 0.000 0.000
2 -8.4 1.737 2.308
3 -8.2 2.210 8.889
4 -8.2 1.396 2.105
5 -8.1 2.070 5.347
6 -7.9 2.773 8.788
7 -7.8 2.094 5.655
8 -7.5 1.800 5.006
9 -7.4 1.886 9.002
Nikotiflorin
Mode Affinity
(kcal/mol)
Dist from
rmsd l.b.
Best mode
rmsd u.b.
1 -8.4 0.000 0.000
2 -8.1 2.441 8.771
3 -7.8 2.013 3.355
4 -7.7 1.871 5.574
5 -7.7 3.044 5.877
6 -7.6 2.191 5.321
7 -7.2 2.271 5.823
8 -7.1 1.981 2.829
9 -6.9 1.925 8.157
64
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Narkissin flavonol
Mode Affinity
(kcal/mol)
Dist from
rmsd l.b.
Best mode
rmsd u.b.
1 -8.3 0.000 0.000
2 -8.2 1.815 3.089
3 -8.1 3.050 6.486
4 -8.0 2.423 6.270
5 -8.0 2.366 3.665
6 -7.7 2.324 9.374
7 -7.7 1.609 2.794
8 -7.6 2.681 9.877
9 -7.1 3.099 9.319
Quersetin
Mode Affinity
(kcal/mol)
Dist from
rmsd l.b.
Best mode
rmsd u.b.
1 -8.1 0.000 0.000
2 -8.1 2.828 3.912
3 -8.0 3.220 4.344
4 -8.0 4.226 4.686
5 -7.8 1.771 3.868
6 -7.8 2.610 3.511
7 -7.7 1.774 2.588
8 -7.7 1.937 7.225
9 -7.6 1.781 3.674
Kaempferol
Mode Affinity
(kcal/mol)
Dist from
rmsd l.b.
Best mode
rmsd u.b.
1 -8.1 0.000 0.000
2 -8.0 1.800 2.636
3 -8.0 2.923 3.958
4 -7.7 2.376 4.191
5 -7.6 2.948 4.583
6 -7.6 2.351 2.857
7 -7.6 2.709 3.780
8 -7.5 2.306 2.528
9 -7.4 2.938 6.285