108
UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA STUDI HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR AKTIVITAS DARI AMIDASI SENYAWA ETIL-P- METOKSISINAMAT SEBAGAI ANTIINFLAMASI DENGAN PENDEKATAN HANSCH DAN KOMPUTASI SKRIPSI EKO WAHYUDI 1111102000028 FAKULTAS KEDOKTERAN DAN ILMU KESEHATAN PROGRAM STUDI FARMASI JAKARTA JULI 2015

UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA STUDI ......Telah dilakukan studi hubungan kuantitatif struktur aktivitas (HKSA) antiinflamasi dari 10 senyawa turunan asam sinamat dengan pendekatan

  • Upload
    others

  • View
    9

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

  • UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

    STUDI HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR

    AKTIVITAS DARI AMIDASI SENYAWA ETIL-P-

    METOKSISINAMAT SEBAGAI ANTIINFLAMASI

    DENGAN PENDEKATAN HANSCH DAN

    KOMPUTASI

    SKRIPSI

    EKO WAHYUDI

    1111102000028

    FAKULTAS KEDOKTERAN DAN ILMU KESEHATAN

    PROGRAM STUDI FARMASI

    JAKARTA

    JULI 2015

  • ii

    UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

    STUDI HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR

    AKTIVITAS DARI AMIDASI SENYAWA ETIL-P-

    METOKSISINAMAT SEBAGAI ANTIINFLAMASI

    DENGAN PENDEKATAN HANSCH DAN

    KOMPUTASI

    SKRIPSI

    Diajukan sebagai salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Farmasi

    EKO WAHYUDI

    1111102000028

    FAKULTAS KEDOKTERAN DAN ILMU KESEHATAN

    PROGRAM STUDI FARMASI

    JAKARTA

    JULI 2015

  • iii

    HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS

    Skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri,

    dan semua sumber baik yang dikutip maupun dirujuk

    telah saya nyatakan dengan benar.

    Nama : EKO WAHYUDI

    NIM : 1111102000028

    Tanda Tangan :

    Tanggal : 30 Juni 2015

  • iv

    HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING

    Nama : Eko Wahyudi

    NIM : 1111102000028

    Program Studi : Farmasi

    Judul : STUDI HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR

    AKTIVITAS DARI AMIDASI SENYAWA ETIL-P-

    METOKSISINAMAT SEBAGAI ANTIINFLAMASI

    DENGAN PENDEKATAN HANSCH DAN

    KOMPUTASI

    Disetujui oleh :

    Pembimbing I

    Supandi, M.Si, Apt

    Pembimbing II

    Andrianopsyah Mas Jaya Putra, M.Sc

    NIP. 197711292006041009

  • v

    HALAMAN PENGESAHAN SKRIPSI

    Skripsi ini diajukan oleh :

    Nama : Eko Wahyudi

    NIM : 1111102000028

    Program Studi : Farmasi

    Judul : STUDI HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR

    AKTIVITAS DARI AMIDASI SENYAWA ETIL-P-

    METOKSISINAMAT SEBAGAI ANTIINFLAMASI

    DENGAN PENDEKATAN HANSCH DAN

    KOMPUTASI

    Telah berhasil dipertahankan di hadapan Dewan Penguji dan diterima sebagai

    bagian persyartan yang diperlukan untuk memperoleh gelar Sarjana Farmasi pada

    Program Studi Farmasi Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam

    Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta.

    DEWAN PENGUJI

    Pembimbing I : Supandi, M.Si, Apt (…………………..)

    Pembimbing II : Andrianopsyah Mas Jaya Putra, M.Sc. (….……………….)

    Penguji I : Ismiarni Komala, Ph.D., Apt. (…………………..)

    Penguji II : Drs. Umar Mansyur, M.Sc., Apt (….……………….)

    Ditetapkan di : Ciputat

    Tanggal : 13 Juli 2015

  • vi

    HALAMAN PENYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI TUGAS AKHIR

    UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIK

    Sebagai sivitas akademik Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif

    Hidayatullah Jakarta, saya yang bertanda tanfan dibawah ini :

    Nama : Eko Wahyudi

    NIM : 1111102000028

    Program Studi : Farmasi

    Fakultas : Kedokteran dan Ilmu Kesehatan

    Jenis Karya : Skripsi

    Demi perkermbangan ilmu pengetahuan, saya menyetujui skripsi/karya ilmiah

    saya, dengan judul :

    STUDI HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR AKTIVITAS DARI

    AMIDASI SENYAWA ETIL-P-METOKSISINAMAT SEBAGAI

    ANTIINFLAMASI DENGAN PENDEKATAN HANSCH DAN

    KOMPUTASI

    Untuk dipublikasi atau disampaikan di internet atau media lain yaitu Digital Library

    Perpustakaan Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta untuk

    kepentingan akademik sesuai Undang-Undang Hak Cipta.

    Demikian pernyataan persetujuan publikasi karya ilmiah ini saya buat dengan

    sebenarnya

    Dibuat di : Jakarta

    Pada tanggal : 20 Juni 2015

    Yang Menyatakan,

    (Eko Wahyudi)

  • vii

    ABSTRAK

    Nama : Eko Wahyudi

    Program Studi : Farmasi

    Judul : STUDI HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR

    AKTIVITAS DARI AMIDASI SENYAWA ETIL-P-

    METOKSISINAMAT SEBAGAI ANTIINFLAMASI

    DENGAN PENDEKATAN HANSCH DAN

    KOMPUTASI

    Telah dilakukan studi hubungan kuantitatif struktur aktivitas (HKSA)

    antiinflamasi dari 10 senyawa turunan asam sinamat dengan pendekatan Hansch

    berdasarkan analisis multiregresi linier dan penambatan molekul terhadap enzim

    COX-2. Deskriptor digunakan untuk mewakili parameter hidrofobisitas (log P),

    sterik (indeks Harary, indeks Randic, dan molar refraksi), dan elektronik

    (polarisabilitas, EHUMO, ELOMO, dan selisih EHUMO-LOMO). Hasil HKSA berdasarkan

    analisis multiregresi linier (MLR) adalah:

    Log 1/IC50 = -6.559 + 0.017 [Log P] – 0.025 [Indeks Harary] + 0.039 [MR] + 0.016

    [Polarisabilitas] - 0.396 [ELUMO] + 0.427 [∆EHOMO-LUMO]

    Dari persamaan, didapatkan prediksi potensi tertinggi sebagai antiinflamasi dari

    senyawa amidasi etil p-metoksisinamat, yaitu senyawa dengan log 1/IC50 sebesar -

    0.677. Proses inflamasi terjadi dengan adanya enzim siklooksigenasie. Enzim

    siklooksigenase merupakan enzim yang mengkatalisis pembentukan prostaglandin,

    suatu mediator inflamasi, dan produk metabolisme asam arakidonat. COX-2

    merupakan enzim yang terinduksi pada sel yang mengalami inflamasi oleh sitokin,

    endotoksin, dan faktor pertumbuhan (growth factors). Interaksi dari senyawa

    amidasi EPMS dengan COX-2 dapat dilakukan dengan cara penambatan molekul.

    Penambatan molekul antara senyawa uji dari amidasi EPMS dengan molekul COX-

    2 (PDB:1CX2), diperoleh senyawa dengan energi ikatan sebesar -7.5 kkal/mol

    dengan membandingkan energy ikatan ibuprofen (-7.5 kkal/mol).

    Kata kunci : HKSA, Antiinflamasi, COX-2, Penambatan molekul

  • viii

    ABSTRACT

    Nama : Eko Wahyudi

    Major : Pharmacy

    Title : STUDY QUANTITATIVE STRUCTURE ACTIVITY

    RELATIONSHIP OF COMPOUNDS AMIDATION

    ETHYL p-METHOXYCINNAMATE AS

    ANTIINFLAMMATORY HANSCH APPROACH AND

    COMPUTATION

    Study quantitative structure activity relationship (QSAR) of 10 derivatives

    cinnamic acid compound as anti-inflammatory has been carried out by Hansch

    approach based multiple linier regression (MLR) and molecular docking to COX-2

    enzym. Descriptor used to represent parameter hydrophobicity (Log P), steric

    (index Harary, index Randic and Molar refractivity (MR), and electronic (EHUMO, ELOMO, ΔEHUMO-LUMO, and Polarizability). Best QSAR equationby applying analysis

    MLR as follows :

    Log 1/IC50 = -6.559 + 0.017 [Log P] – 0.025 [Index Harary] + 0.039 [MR] + 0.016

    [Polarizability] - 0.396 [ELUMO] + 0.427 [∆EHOMO-LUMO]

    Following equation, obtained high prediction activity as anti-inflammatory from

    amidation ethyl p-methoxycinnamate (EPMS) compound is compound 1B with

    substituent aniline is -0.677. Inflammation occurred process by cyclooxygenase

    enzyme. Cyclooxygenase enzyme is enzyme to catalyst prostaglandin formation,

    inflammatory mediator, and metabolic product arachidonate acid. COX-2 is and

    enzyme to induced inflammatory cells by cytokines, endotoxin, and growth factors.

    Interaction of amidation EPMS compound with COX-2 molecule can be carried out

    by molecular docking. Docking amidation compound with COX-2 molecule

    obtained binding energy of -7.5 kcal/mol with compared energy binding ibuprofen

    (-7.5 kcal/mol).

    Kata kunci : QSAR, Antiinflammatory, COX-2, Molecular Docking

  • ix

    KATA PENGANTAR

    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. Kepada kedua orang tua tercinta, Ibu Sriyati dan Bapak Tukimin, yang selalu

    mengingatkan untuk fokus belajar, jangan pulang larut malam, jaga kondisi

    tubuh, dan lulus kulias. Tak lupa ucapan terima kasih yang sedalam-dalam atas

    kontribusi yang selama ini diberikan berupa dukungan moril, finansial, dan doa

    yang selalu diberikan kepada penulis dan adik tercinta Dwi Puji Astuti yang

    selalu memberikan dukungan kepada penulis

    2. Bapak Supandi, M.Si, Apt., selaku pembimbing pertama dan Bapak

    Andrianopsyah Mas Jaya Putra, M.Sc., selaku pembimbing kedua, yang tak

    lelah memberikan kontribusi nyata berupa masukan, bimbing, dan kritik

    terhadap penulis dalam menyelesaikan skripsi. Penulis hanya bisa berdoa,

    semoga mendapatkan berkah, kesehatan jasmani dan rohani dari Allah S.W.T.

    3. Bapak Drs. Arief Sumantri, S.KM., M.KM selaku Dekan Fakultas Kedokteran

    dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah

    Jakarta.

    4. Bapak Yardi, Ph. D., Apt., selaku ketua Program Studi Farmasi Fakultas

    Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif

    Hidayatullah Jakarta dan selaku pembimbing akademik kelas A farmasi 2011

    yang tak henti-hentinya memberikan dorongan moril, motivasi dan bantuan

    belajar kepada mahasiswa/i.

  • x

    5. Seluruh dosen – dosen di Program Studi Farmasi Fakultas Kedokteran dan Ilmu

    Kesehatan Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta.yang

    telah banyak membantu penulis dalam menyelesaikan studi hingga saat ini.

    6. Bapak Drs. Umar Mansyur, M.Sc., Apt., selaku dosen terfavorit penulis di Program

    Studi Farmasi Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Islam Negeri

    (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta yang selalu memberikan nasihat dan bimbingan

    agar mahasiswa/I dapat lulus tepat waktu dan menjadi teman curhat penulis ketika

    sedang kesulitan.

    7. Kak Fikri, yang saat ini sedang melanjutkan program apoteker, yang telah menjadi

    mentor dalam skripsi penulis dan tim docking sehingga dapat mengerjakan skripsi

    ini dengan lancar dan Docking Team berisi Arsyad (cacad), Wahidin (dindin),

    Mazaya, Fitri, Haidar, Wahyu, yang menjadi teman sharing skripsi dan tempat

    bertukar ilmu dan sekaligus menjadi teman curhat.

    8. Rekan-rekan di Program Farmasi Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan

    Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta angkatan 2011 yang

    telah menjadi teman sekaligus menjadi keluarga besar penulis selama ini.

    Kemudian teman-teman pengurus BEM FKIK periode 2013 – 2014, serta

    teman-teman di HMI KOMFAKDIK.

    Penulis menyadari bahwa dalam penulisan dan penyusunan skripsi ini masih

    jauh dari kata sempurna, 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, Juni 2015

    Penulis

  • xi

    DAFTAR ISI

    HALAMAN SAMPUL …………………………………………………………………..ii

    HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS ........................................................... iii

    HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING .............................................................iv

    HALAMAN PENGESAHAN SKRIPSI .......................................................................... v

    HALAMAN PENYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ........................................vi

    ABSTRAK ........................................................................................................................ vii

    ABSTRACT ..................................................................................................................... viii

    KATA PENGANTAR ....................................................................................................... ix

    DAFTAR ISI...................................................................................................................... xi

    DAFTAR GAMBAR ....................................................................................................... xiii

    DAFTAR TABEL ........................................................................................................... xiv

    DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................................... xv

    BAB I PENDAHULUAN ................................................................................................. 1

    1.1. Latar Belakang ................................................................................................. 1

    1.2. Rumusan Masalah ............................................................................................ 2

    1.3. Hipotesis ............................................................................................................ 3

    1.4. Tujuan Penelitian ............................................................................................. 3

    1.5. Manfaat Penelitian ........................................................................................... 3

    BAB II TINJAUAN PUSTAKA....................................................................................... 4

    2.1. Hubungan Kuantitatif Struktur – Aktivitas (HKSA) ................................... 4

    2.2. Analisis Statistik HKSA model Hansch ........................................................ 11

    2.3. Asam Sinamat ................................................................................................. 13

    2.4. Etil p-metoksisinamat ..................................................................................... 16

    2.5. Ester ................................................................................................................. 17

    2.6. Amida ............................................................................................................... 18

    2.7. Inflamasi .......................................................................................................... 20

    2.8. Enzim Siklooksigenase 2 (COX-2) ................................................................ 22

    2.9. Protein dan Asam Amino ............................................................................... 22

    2.10. Interaksi Protein dengan Ligan ..................................................................... 25

    2.11. Molecular docking (Penambatan Molekul) ................................................... 27

    2.12. Protein Data Bank (PDB) ............................................................................... 30

    2.13. PubChem ......................................................................................................... 30

    2.14. Autodock.......................................................................................................... 30

    2.15. Autodock Vina ................................................................................................ 31

    2.16. Pymol ............................................................................................................... 31

    2.17. Marvin Skecth ................................................................................................. 31

    BAB III METODE PENELITIAN ................................................................................ 32

  • xii

    3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ....................................................................... 32

    3.2. Alat ................................................................................................................... 32

    3.2.1. Perangkat Keras .............................................................................. 32

    3.2.2. Perangkat Lunak ............................................................................. 32

    3.3. Bahan ............................................................................................................... 32

    3.3.1. Training Set dan Test Set ............................................................... 32

    3.3.2. Molekul Tiga Dimensi (3D) ............................................................ 32

    3.3.3. Struktur Tiga Dimensi (3D) Ligan Amidasi EMPS ..................... 33

    3.4. Cara Kerja....................................................................................................... 33

    3.4.1. Penyiapan Model HKSA ................................................................ 33

    3.4.2. Penambatan Molekul ...................................................................... 34

    BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ........................................................................ 36

    4.1. Hubungan Kuantitatif Struktur-Aktivitas (HKSA) .................................... 36

    4.1.1. Pemilihan Data Set .......................................................................... 36

    4.1.2. Pemilihan Deskriptor Training set dan Test set .............................. 39

    4.1.3. Analisa Korelasi Deskriptor dengan Aktivitas Biologis .............. 46

    4.1.4. Pemodelan Persamaan HKSA dengan metode MLR .................. 47

    4.1.5. Validasi Persamaan HKSA ............................................................ 49

    4.2. Penambatan Molekul (Molecular Docking) .................................................. 53

    4.2.1. Penyiapan Molekul ......................................................................... 53

    4.2.2. Penyiapan Ligan .............................................................................. 54

    4.2.3. Penambatan Molekul ...................................................................... 55

    4.2.4. Analisa dan Visualisasi Penambatan Molekul ............................. 56

    BAB V KESIMPULAN DAN SARAN .......................................................................... 67

    5.1. Kesimpulan...................................................................................................... 67

    5.2. Saran ................................................................................................................ 67

    DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................................... 68

    LAMPIRAN..................................................................................................................... 69

  • xiii

    DAFTAR GAMBAR

    Gambar 2.1. Hubungan antara aktivitas biologis dengan log P……………… 7

    Gambar 2.2. Struktur umum senyawa etil p-metoksisinamat ........................... 17

    Gambar 2.3. Struktur umum senyawa ester ...................................................... 17

    Gambar 2.4. Contoh penamaan amida.............................................................. 18

    Gambar 2.5. Reaksi pembuatan amida ............................................................. 18

    Gambar 2.6. Reaksi pembuatan amina primer ................................................. 19

    Gambar 2.7. Reaksi pembuatan amina sekunder .............................................. 19

    Gambar 2.8. Mekanisme inflamasi melalui jalur asam arakidonat ............................ 21

    Gambar 2.9. Asam amino alifatik bersifat hidrofobik ...................................... 26

    Gambar 2.10. Asam amino aromatik bersifat hidrofobik ................................. 24

    Gambar 2.11. Asam amino aromatik bersifat ionic .......................................... 24

    Gambar 2.12. Asam amino aromatik bersifat polar.......................................... 24

    Gambar 4.1. Struktur Caffeic acid oktil ester yang telah dioptimasi .................. 37

    Gambar 4.2. Grafik korelasi antara aktivitas prediksi dan eksperimen ........... 45

  • xiv

    DAFTAR TABEL

    Tabel 2.1. Turunan Asam sinamat dengan sifat antiinflamasi ............................. 14

    Tabel 4.1. Data set dari 15 senyawa turunan asam sinamat ................................. 37

    Tabel 4.2. Training set .......................................................................................... 40

    Tabel 4.3. Test Set ................................................................................................ 40

    Tabel 4.4. Data deskriptor hidrofobik dan sterik dari 15 senyawa turunan asam

    sinamat ................................................................................................ 41

    Tabel 4.5. Data deskriptor elektronik dari 15 senyawa turunan asam sinamat .... 46

    Tabel 4.6. Nilai Korelasi antara deskriptor dengan nilai aktivitas ....................... 48

    Tabel 4.7. Model Persamaan HKSA dengan metode MLR ................................. 49

    Tabel 4.8. Perbandingan aktivitas eksperimen dan prediksi training set ............. 51

    Tabel 4.9. Nilai RMSD test set ............................................................................ 51

    Tabel 4.10. Hasil prediksi aktivitas antiinflamasi dengan HKSA ...................... 53

    Tabel 4.11. Hasil visualisai penambatan molekul (3D dan 2D) dengan ligan uji

    dan kontrol positif (Ibuprofen) .......................................................... 58

    Tabel 4.12. Interaksi molekul ligan dengan asam amino terikat .......................... 63

    Tabel 4.13. Jenis asam amino yang terikat pada ligan ......................................... 66

    Tabel 4.14. Tabel Rule of Five Lipinski’s ligan yang di dockings ....................... 68

  • xv

    DAFTAR LAMPIRAN

    Lampiran 1. Alur penelitian HKSA dan penambatan molekul ............................ 65

    Lampiran 2. Tabel rekapitulasi perhitungan deskriptor hidrofobik, sterik, dan

    elektronik 15 senyawa turunan asam sinamat ................................ 67

    Lampiran 3. Hasil analisi korelasi antara deskriptor dengan aktivitas biologis ... 68

    Lampiran 4. Hasil analisis MLR dengan Training Set ......................................... 69

    Lampiran 5. Struktur 3D protein COX-2 ............................................................. 71

    Lampiran 6. Prosedur kerja penambatan molekul (molecular docking) .............. 72

    Lampiran 7. Data hasil docking Autodock Vina .................................................. 83

  • 1

    BAB I

    PENDAHULUAN

    1.1. Latar Belakang

    Inflamasi secara sederhana dapat diartikan sebagai respon jaringan

    terhadap sel yang rusak. Inflamasi masuk dalam keadaan patologis yang

    sering menyebabkan kelainan sel rusak atau nekrosis, itu berarti inflamasi

    (peradangan) biasa dianggap sebagai penyakit, kisarannya mulai dari

    gigitan serangga hingga menimbulkan banyak komplikasi dan keadaan

    serius seperti kanker. Inflamasi kronik berhubungan dengan berbagai

    penyakit seperti penyakit infeksi, kanker atau kelainan autoimun yang

    menghasilkan immunosupressan oleh terhambatnya sel natural killer dan sel

    T, sehingga menyebabkan penyakit (Umar et al, 2012). Enzim yang

    berperan dalam terjadinya inflamasi adalah enzim siklooksigenase 2 (COX-

    2). COX-2 merupakan enzim yang terinduksi pada sel yang mengalami

    inflamasi oleh sitokin, endotoksin, dan faktor pertumbuhan (growth

    factors). COX-2 juga berperan dalam proliferase sel kanker. Ekspresi

    berlebihan ditemukan pada kebanyakan tumor (Zullies et al, 2006).

    Penelitian yang dilakukan untuk menemukan senyawa yang mempunyai

    antiinflamasi, salah satunya adalah adalah etil p-metoksisinamat (EPMS).

    Etil p-metoksisinamat (EPMS) merupakan salah satu senyawa yang

    diperoleh dari rimpang kencur (Kaemferia galanga L.), dan telah banyak

    digunakan sebagai pengobatan nyeri dan peradangan, senyawa ini juga

    menunjukan aktivitas penghambat proliferasi sel tumor pada jaringan

    epidermis tikus dan papiloma (Ekowati et al, 2012). Umar et al (2012)

    melaporkan bahwa senyawa EPMS dapat menghambat karagenan

    penginduksi edema dengan MIC 100 mg/kg. EPMS non selektif

    menghambat aktifitas siklooksigenasi 1 dan 2, dengan nilai IC50 1.12 μm

    dan 0.83 μm. Sirisangtragul et al (2011) melaporkan bahwa efek ekstrak

    diklorometan K. galanga L dan komponen utama etil p-metoksisinamat

    (EPMS) menunjukan aktivitas mikrosomal hepatic pada enzim sitokrom

    P450. Untuk menemukan aktivitas dari suatu senyawa amidasi EPMS yang

    akan dapat dilakukan dengan beberapa metode, salah satunya metode in

  • 2

    silico (komputasi), yakni : Hubungan Kuantitatif Struktur Aktivitas

    (HKSA) dan Penambatan Molekul (Molecular Docking).

    Hubungan Kuantitatif Aktivitas Struktur Aktivitas adalah

    pendekatan yang menghubungkan struktur dan akvitas biologi didalam

    tubuh yang dinyatakan secara matematis. Metode HKSA yang banyak

    diketahui adalah Metode Free-Wilson dan Hansch. Namun, metode yang

    banyak digunakan adalah metode Hansch, dimana metode lebih sederhana;

    konsepnya secara langsung berhubungan dengan prinsip-prinsip kimia

    fisika organik yang sudah ada; data parameter sifat fisika kimia substituen

    sudah banyak tersedia; penggunaan pendekatan model Hansch telah banyak

    menjelaskan hubungan struktur – aktivitas suatu turunan obat (Siswandono,

    2000). Interaksi dari suatu ligan terhadap molekul dapat dilakukan dengan

    metode penambatan molekul.

    Penambatan molekul merupakan metode yang memprediksi satu

    atau dua molekul ketika mengikat satu sama lain membentuk komplek stabil

    yang digunakan untuk memprediksi kekuatan ikatan atau afinitas bidding

    antara dua molekul digunakan untuk penentuan nilai sampel (Bachwani

    Mukesh et al, 2011). Pada penelitian ini menggunakan senyawa etil p-

    metoksisinamat yang dimodifikasi dengan amidasi, kemudian dilakukan

    analisa hubungan kuantitatif struktur aktivitas dengan pendekatan Hansch

    dilanjutkan dengan penambatan molekul. Metode penambatan molekul ini

    dipilih karena secara cepat meramalkan atau memprediksi aktifitas ligan

    yang ditambatkan melalui hasil scoring dari tiap-tiap ligan sehingga hasil

    yang didapat lebih memudahkan membandingkannya. Penelitian ini

    diharapkan mampu memberikan gambaran dan membandingkan interaksi

    antara senyawa amidasi etil p-metoksisinamat (EPMS) dengan COX-2.

    1.2. Rumusan Masalah

    a. Apakah metode pendekatan Hansch dapat menunjukan hubungan

    kuantitatif struktur aktivitas antiinflmasi dari struktur senyawa amidasi

    etil p-metoksisinamat ?

    b. Apakah senyawa dari proses amidasi etil p-metoksisinamat memiliki

    interaksi terhadap enzim siklooksigenase-2 (COX-2) ?

  • 3

    c. Bagaimanakah perbandingan aktivitas dari masing-masing molekul

    ligan senyawa amidasi etil p-metoksisinamat terhadap enzim

    siklooksigenase-2 (COX-2) ?

    1.3. Hipotesis

    Parameter Hidrofobik (Log P), Elektronik (EHOMO, ELUMO, ΔEHOMO-

    LOMO, Polarisabilitas), dan Sterik (Indeks Harary, Indeks Randic, Molar

    refraksi) mempunyai pengaruh terhadap aktivitas antiinflamasi.

    1.4. Tujuan Penelitian

    a. Memperoleh model persamaan HKSA Hansch dan prediksi aktivitas

    senyawa amidasi etil p-metoksisinamat.

    b. Menganalisis interaksi penambatan molekul ligan senyawa amidasi etil

    p-metoksisinamat terhadap enzim COX-2.

    1.5. Manfaat Penelitian

    Memberikan informasi perbandingan dari tiap-tiap senyawa uji yang

    dapat digunakan dalam pertimbangan pembuatan obat anti-inflamasi baru.

  • 4

    BAB II

    TINJAUAN PUSTAKA

    2.1. Hubungan Kuantitatif Struktur – Aktivitas (HKSA)

    Aktivitas biologis suatu obat diperoleh setelah terjadi interaksi

    senyawa dengan molekul spesifik dalam objek biologis. Interaksi tersebut

    ditunjangn dengan spesifitas sifat kimia fisika senyawa yang tinggi.

    Aktivitas obat berhubungan dengan sifat kimia obat, dan merupakan fungsi

    dari struktur molekul obat. Hubungan struktur kimia dan aktivitas biologis

    yang tidak baik dapat disebabkan oleh kurang baiknya metode penelitian

    yang digunakan. Konsep bahwa aktivitas biologis suatu senyawa

    berhubungan dengan struktur kimia, pertama kali dikemukakan oleh Crum,

    Brown dan Fraser pada tahun 1869.

    Hubungan kuantitatif struktur kimia dan aktivitas biologis obat

    merupakan bagian terpenting rancangan obat, dalam usaha mendapatkan

    suatu oobat baru dengan aktivitas yang lebih besar, keselektifan yang lebih

    tinggi, toksisitas atau efek samping sekecil mungkin dan kenyamanan yang

    lebih besar. Selain itu dengan menggunakan model HKSA, akan lebih

    menghemat biaya atau lebih ekonomis, karena untuk mendapatkan obat

    baru dengan aktivitas yang dikehendaki (Siswandono, 2000).

    Kajian hubungan kuantitatif struktur aktivitas (HKSA) menjabarkan

    suatu model persamaan yang menghubungkan ketergantungan harga

    aktivitas suatu senyawa secara eksperimen dengan struktur molekul.

    Menurut Kubinyi, struktur suatu senyawa tersebut dapat direpresentasikan

    sebagai parameter fisik dan kimiawi (analisis Hansch), variable indikator

    (analisis Free-Wilson) atau dengan peninjauan sifat molekul secara tiga

    dimensi (HKSA – 3D) (Tahir et al, 2003).

    A. Model Pendekatan Free-Wilson

    Free dan Wilson (1964), mengembangkan suatu konsep

    hubungan struktur dan aktivitas biologis obat, yang dinamakan model

    de novo atau model matematika Free-Wilson. Mereka

    mengemukakan bahwa respon biologis merupakan sumbangan

  • 5

    aktivitas dari gugus-gugus substituent terhadap aktivitas biologis

    senyawa induk, yang dinyatakan melalui persamaan :

    Metode Free-Wilson digunakan jika cara kerja obat tidak

    diketahui, uji biologis lambat daripada sintesis senyawa turunannya,

    dan atau sifat-sifat fisika kimia substituen tidak diketahui. Model ini

    didasarkan pada perkiraan bahwa masing-masing substituen pada

    struktur senyawa induk memberikan sumbangan tetap pada aktivitas

    bilogis. Perkiraan dasar pada model Free-Wilson adalah semua obat

    yang diuji harus mempunyai struktur induk sama dan substituen

    harus memberikan aktivitas biologis secara aditif dalam kedudukan

    yang sama dengan jumlah tetapan yang bebas dari ada atau tidaknya

    substituen (Leach, 1996).

    Model de novo ini kurang berkembang karena tidak dapat

    digunakan bila efek substituent bersifat tidak linier atau bila ada

    interaksi antar substituent. Selain itu model ini memerlukan banyak

    senyawa dengan kombinasi substituen yang bervariasi untuk dapat

    menarik kesimpulan yang benar. Meskipun demikian model ini juga

    mempunyai keuntungan karena dpat menghubungan secara

    kuantitatif struktur kimia dan aktivitas biologus dari turunan senywa

    dengan bermacam-macam gugus substituent pada berbagai zona

    (Siswandono, 2000).

    B. Model Pendekatan HKSA Hansch

    Hansch (1963) mengemukakan suatu konsep bahwa

    hubungan struktur kimia dengan aktivitas biologi (log 1/C) suatu

    turunan senyawa dapat dinyatakan secara kuantitatif melalui

    parameter-parameter sifat kimia fisika dari substituent yaitu

    parameter hidrofobik (π), eletronik (σ), dan sterik (Es). Model

    pendekatan ini disebut model hubungan energy bebas linier (linier

    free energy relationship = LFER) atau pendekatan ekstra

    termodinamik. pendekatan hubungan struktur-aktivitas melalui

    parameter sifat kimia fisika oleh Hansch dinyatakan melalui

    persamaa regresi linier dibawah ini :

  • 6

    Log 1/C = a Σ π + b Σ σ + c Σ Es – d

    C : Kadar untuk respon biologis baku

    Σ π, Σ σ dan Σ Es : Sumbangan sifat-sifat lipofilik, eletronik

    dan sterik dari gugus-gugus terhadap sifat-

    sifat senyawa induk yang berhubungan

    dengan aktivitas biologis.

    a, b, c dan d : Bilangan (tetapan) yang didapat dari

    perhitungan analisis regresi linier.

    Dalam hubungan struktur-aktivitas, model Hansch lebih

    berkembang dan lebih banyak digunakan dibanding model de novo

    Free-Wilson oleh karena:

    a) Lebih sederhana

    b) Konsepnya secara langsung berhubungan dengan prinsip-

    prinsip kima fisika organic yang sudah ada

    c) Data parameter sifat kimia fisika substituent sudah banyak

    tersedia dalam tabel-tabel.

    d) Penggunaan pendekatan model Hansh telah banyak

    menjelaskan hubungan struktur dan aktivitas suatu turunan

    obat.

    Parameter sifat kimia fisika yang digunakan dalam

    pemodelan HKSA Hansch adalah parameter hidrofobik (π),

    elektronik (σ) dan sterik (Es).

    a. Parameter hidrofobik

    Karakter hidrofobik suatu obat dapat dinilai secara

    eksperimen dengan menguji sebaran distribusi obat didalam

    campuran n-oktanol/air. Molekul hidrofobik akan lebih

    terlarut dalam lapisan n-oktanol dalam sistem dua fase, dimana

    molekul hidropilik akan lebih ke lapisan air. Distribusi relatif

    diketahui sebagai koefisien pastisi (P) dan diperoleh dari suatu

    persamaan:

    𝑃 =𝐾𝑜𝑛𝑠𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑜𝑏𝑎𝑡 𝑑𝑖𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑜𝑘𝑡𝑎𝑛𝑜𝑙

    𝐾𝑜𝑛𝑠𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑜𝑏𝑎𝑡 𝑑𝑖𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑙𝑎𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑎𝑖𝑟

  • 7

    Senyawa hidrofobik dengan nilai P tinggi, dan dimana

    senyawa hidrofilik mempunyai nilai P rendah. Variasi

    substituen pada senyawa penuntun akan memproduksi seri

    analog yang mempunyai perbedaan hidrofobisitas dan

    perbedaan nilai P. Dengan memplot atau membandingkan nilai

    P dengan aktivitas biologis obat, maka mungkin untuk melihat

    jika adanya hubungan antara kedua sifat tersebut. Normalnya

    aktivitas obat ditunjukan sebagai 1/C, dimana C adalah

    konsentrasi obat yang diperlukan untuk mencapai tingkat

    aktivitas biologis. Hubungan timbal-balik konsentrasi (1/C)

    digunakan, sejak obat yang lebih aktif akan mencapai aktivitas

    biologis pada konsentrasi yang rendah (Patrick, 2009).

    Pada grafik (gambar 2.1) plot log (1/C) dengan log P,

    dimana rentang nilai log P adalah terbatas pada rentang yang

    kecil (log P = 1 – 4), garis lurus pada grafik yang diperoleh

    menunjukan bahwa hubungan antara hidrofobisitas dan

    aktivitas biologis.

    Gambar 2.1. Hubungan antara aktivitas biologis dengan log P

    Parameter hidrofobik (lipofilik) yang sering digunakan

    dalam HKSA antara lain adalah logaritma koefisien partisi

    (log P), tetapan π Hansch, tetapan fragmentasi f Rekker-

    Mannhold dan tetapan kromatografi Rm.

    b. Parameter elektronik

    Efek elektronik pada berbagai subtituen akan jelas

    mempunyai efek ionisasi atau kelarutan pada obat. Efek

  • 8

    elektronik memungkinkan mempunyai efek bagaiman obat

    dengan mdah melewati membran sel atau seberapa kuat efek

    tersebut dapat berinteraksi dengan lokasi ikat. Untuk itu efek

    tersebut berguna untuk menilai efek elektronik pada substituen.

    Deskriptor elektronik telah banyak digunakan untuk membuat

    persamaan HKSA maupun HKSS (Hubungan Kuantitatif Sifat-

    Struktur). Deskriptor tersebut dibedakan dari nilai tunggal

    konstanta elektronik substituen yang diberikan senyawa.

    Jumlah deskriptor elektronik dapat dibedakan

    berdasarkan dari efek atau kekuatan interaksi intermolekular.

    Secara luas dikenal dari kekuatan interaksi intermolekulat

    mengikuti: ion-ion, ion-dipol, dipol-dipol, dipol-induksi dipol,

    dispersi, dan ikatan hidrogen.

    Interaksi ion telah dikodekan didalam studi potensi obat

    melalu penggunan konstanta ionisasi. Sebagai deskriptor,

    konstanta ionisasi menyajikan informasi tentang tingkat

    ionisasi, yang diketahui termasuk absorbsi dan distribusi dari

    obat. Menurut Lien et al yang meriview penggunaan deskriptor

    pada HKSA bahwa momen dipole menyandikan kekuatan

    interaksi kepolaran.

    Molekular polarisabilitas dan refraksi molar

    mempunyai kedekatan hubungan sifat pengukuran pada

    kerentanan molekul menjadi polar. Deskriptor tersebut sering

    digunakan pada kondisi dimana dipol-induksi dipole dan

    dispersi memainkan peranan penting dalam interaksi. Indeks

    reaktifitas biasanya dikategorikan sebagai elektrofilik atau

    nukleofilik tergantung dari kereaktifan dari tarikan yang

    melibatkan serangan elektrofilik atau nukleofilik.

    Metode yang berdasarkan medan gaya molekular klasik

    dan metode kimia kuantum, masing-masing dapat digunakan

    untuk meminimalkan energi potensial struktur molekul. Kedua

    pendekatan tersebut dapat digunakan untuk perhitungan secara

  • 9

    trmodinamik dan momen dwikutub tetapi hanya metode kimia

    kuantum yang dapat memperkirakan muatan-muatan atom,

    energi orbital molekul, dan beberapa deskriptor elektronik

    lainnya dalam studi HKSA. Metode kimia kuantum dapat

    diaplikasikan dalam HKSA dengan menurunkan deskriptor

    elektronik secara langsung dari fungsi gelombang molekular

    (Katritzky et al, 1996).

    Energi HOMO (Highest Occupied Molecul Orbital) dan

    LUMO (Lowest Occupied Molecul Orbital), merupakan

    deskriptor yang sangat populer dalam kimia kuantum. Orbital-

    orbital ini memainkan peran yang sangat penting dalam

    menentukan berbagai reaksi kimia dan dalam penentuan celah

    pita elektronik. Energi HOMO berhubungan langsung dengan

    potensial ionisasi dan sifat kerentanan molekul dalam

    penyerangan terhadap elektrofil. Sedangkan LUMO

    berhubungan dengan afinitas elektron. Selisih antara energi

    HOMO dan LUMO (celah HOMO-LUMO) penting dalam

    penentuan ukuran stabilitas molekul. Molekul dengan celah

    HOMO-LUMO yang besar berarti molekul tersebut memiliki

    stabilitas yang tinggi, sehingga memiliki reaktivitas yang

    rendah dalam reaksi-reaksi kimia. Celah ini juga digunakan

    pada perkiraan energi eksitasi terendah molekul (Katritzky et

    al, 1996).

    Ada tiga jenis sifat elektronik yang digunakan dalam HKSA

    model LFER Hansch, yaitu :

    1. Pengaruh berbagai substituent terhadap reaktivitas bagian

    molekul yang tidak mengalami perubahan.

    2. Sifat elektronik yang berikatan dengan tetapan ionisasi

    (pKa) dan berhubungan dengan bentuk terionkan dan tak

    terionkan dari suatu senyawa pada pH yang tertentu.

    3. Sifat oksidasi-reduksi atau reaktivitas senyawa.

    c. Parameter sterik

  • 10

    Bulk, ukuran dan bentuk suatu obat akan mempengaruhi

    bagaimana obat mudah berikatan dan berinteraksi dengan situs

    aktif. Substituen bulk dapat bertindak sebagai pelindung yang

    cocok berinteraksi antara obat dan situs aktifnya. Sebagai

    alternatif, substituen bulk dapat membantu obat berorientasi

    dengan maksimum pada situs aktif dan meningkatkan aktivitas.

    Sifat sterik sangat sulit untuk dihitung dibanding sifat

    hidrofobik dan elektronik. Perhitungan sifat sterik bisa

    dilakukan dengan metode molar refraksi, faktor sterik Taft’s,

    parameter sterik Verloop dan indeks topologi (Patrick, 2009).

    Deskriptor yang digunakan pada penelitian ini adalah

    indeks topologi dan refraksi molar (MR). Indeks topologi

    banyak digunakan sebagai deskriptor struktur pada model

    hubungan kuantitatif struktur-aktifitas (HKSA) dan hubungan

    kuantitatif sifat-struktur (HKSS). Indeks topologi menawarkan

    cara yang mudah dalam pengukuran cabang molekul, bentuk,

    ukuran, siklisitas, simetri, sentrisitas, dan kompleksitas

    (Devillers, 1997). Indeks topologi menjelaskan bahwa suatu

    struktur kimia, disebut sebagai grafik kimia, yaitu suatu model

    kimia yang digunakan untuk menjelaskan sifat interaksi antara

    obyek-obyek kimia (atom, ikatan, gugusan atom, molekul,

    pasangan molekul, dan sebagainya). Pada penelitian ini

    digunakan, yakni: Indeks Randic dan Indeks Harary dan Molar

    Refraksi (MR).

    a. Indeks Harary

    Indeks Harary yang dinyatakan dengan H

    diturunkan dari hubungan timbal balik (resiprokal) matriks

    jarak dan memiliki sejumlah sifat-sifat yang menarik.

    Indeks ini berdasarkan pada dugaan para kimiawan bahwa

    situs-situs yang terletak berjauhan dalam suatu struktur

    seharusnya memiliki pengaruh yang lebih kecil antara satu

  • 11

    dengan lainnya daripada situs-situs yang letaknya

    berdekatan.

    b. Indeks Randic

    Indeks Randic atau indeks konektivitas molekular

    Randic sangat mirip dengan indeks Zagreb, namun lebih

    dapat diterima dan digunakan secara luas. Sesuai dengan

    definisi yang diberikan, maka semakin rapat grafik, maka

    akan semakin rendah harga χ (Ivanciuc dan Balaban,

    1998).

    c. Molar refraksi (MR)

    Selain itu, pengukuran sterik yang diketahui

    dengan refraksi molar. MR mengukur volume yang diisi

    oleh suatu atom atau gugus atom. MR diperoleh dari

    persamaan:

    Dimana n adalah indeks refraksi, MW adalah berat

    molekul, dan d adalah berat jenis. MW/d didefinisakn

    sebagai volume, dan (n2 – 1)/(n2 + 2) merupakan faktor

    koreksi yang didefinisikan bagaimana suatu substituen

    dapat dengan mudah berpolar. Faktor koreksi menunjukan

    signifikan jika substituen memiliki π elektron atau

    pasangan elekron bebas (Patrick, 2000). Tetapan sterik

    substituent dapat diukur berdasarkan sifat meruah gugus-

    gugus dan efek gugus pada kontak obat dengan sisi

    reseptor yang berlekatan.

    2.2. Analisis Statistik HKSA model Hansch

    Perhitungan statistik yang sering digunakan dalam hubungan

    struktur dan aktivitas melalui parameter kimia fisika adalah regresi linier

    dan non linier. Untuk mengetahui hubungan kuantitatif antara struktur kimia

    dan aktivitas biologis melalui parameter kimia fisika, dapat dilakukan

    perhitungan statistik dengan bantuan komputer, menggunakan program

  • 12

    SPSS, MICROSAT, ABSTAT, QSAR, STATGRAPICH, SIGMASTAT,

    atau program statistik lain (Siswandono. 1995).

    Penggunaan analisa statistik pada HKSA bertujuan untuk melihat

    hubungan atau pengaruh deskriptor terhadap aktivitas dan hubungan antara

    deskriptor dengan aktivitas adalah linier. Analisa regresi merupakan suatu

    model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui bentuk hubungan

    anatara dua atau lebih variabel. Tujuan analisa regresi adalah untuk

    membuat perkiraan (prediksi) nilai suatu variabel bebas dengan variabel

    terikat (Sutanto. 2011). Regresi linier merupakan persamaan yang

    melibatkan dua variabel bebas dan terikat. Metode analisa regresi dibagi

    menjadi dua yaitu analisa regresi linier sederhana dan analisa regresi

    berganda/multilinier atau analisa multi regression linier.

    Analisa statistik Multiple Linier Regression (MLR) merupakan

    suatu analisa statistik yang melibatkan dua atau lebih variabel bebas

    (independen) terhadap satu variabel terikat (dependent). Analisa suatu

    persamaan regresi ditentukan oleh beberapa kriteria statistik untuk

    memperoleh keabsahan atau validitas persamaan yang diperoleh, yakni:

    1. Nilai r (koefisien korelasi) menunjukan tingkat hubungan antara data

    aktivitas biologis pengamatan percobaan dengan data hasil perhitungan

    berdasarkan persamaan yang diperoleh dari analisis regresi. Koefisien

    korelasi adalah angka yang bervariasi mulai dari -1 sampai 1. Semakin

    tinggi nilainya semakin baik hubungannya. Untuk mendapatkan nilai

    korelasi yang dapat diterima tergantung jumlah data penelitian.

    Semakin banyak jumlah data semakin rendah koefisien korelasi atau

    nilai r yang dapat diterima.

    2. Nilai r2 menunjukan berapa % aktivitas biologis yang dapat dijelaskan

    hubungannya dengan parameter sifat kimia fisika yang digunakan.

    Contoh : suatu hubungan yang mempunyai koefisien korelasi (r) =

    0.990 berarti dapat menjelaskan (0.990)2 x 100% = 98 % dari antar data.

    3. Nilai F menunjukan kemaknaan hubungan bila dibandingkan dengan

    tabel F. Makin besar nilai F makin besar derajat kemaknaan hubungan.

    Nilai F adalah indikator bilangan untuk menunjukan bahwa hubungan,

  • 13

    yang dinyatakan oleh persamaan yang didapat, adalah benar atau

    merupakan kejadian kebetulan.

    4. Nilai t menunjukan perbedaan koefisien regresi a, b, c dan d dari

    persamaan regresi bila dibandingkan dengan tabel t.

    5. Nilai SE (simpang baku) menunjukan nilai variasi kesalahan dalam

    percobaan.

    6. PRESS (Prediction Residual Sum of Square) menggambarkan suatu

    persamaan dapat memprediksi aktivitas. Semakin kecil suatu nilai

    PRESS pada suatu persamaan atau model maka dipilih sebagai

    persamaan terbaik untuk memprediksi nilai aktivitas.

    2.3. Asam Sinamat

    Dalam kimia biologi, asam sinamat merupakan kunci kunci

    intermediet pada jalur sikimat dan phenylpropanoid. Asam sikimat

    merupakan precursor dari banyak turunanan alkaloid, asam amino aromatic,

    dan indol. Asam sikimat ditemukan dalam bentuk bebas, dan terutama

    dalam bentuk ester (etil, cinamil, benzyl), dalam jenis minyak esensial, resin

    dan balsam, minyak cinnamon, balsam Peru dan balsam Tolu, dll. Asam

    sinamat memainkan peran vital dalam sintesis senyawa penting. Sebagai

    contoh, turunan asam sinamat dapat diubah menjadi senyawa yang penting

    termasuk stiren dan stilbn melalui reaksi dekarboksilasi. Turunan asam

    sinamat dikategorikan berdasarkan profil farmakologinya, yakni : Anti TB,

    antidiabetis, antioksidan, antimikroba, hepatoprotektif, despresan CNS,

    Antikolesterolemik, antijamur dan fungitoksik, antihiperglikemik,

    antimalaria, antiviral, anxiolitik, sitotoksik, antiinflamasi (Sharma, 2011).

    Beberapa turunan asam sinamat mempunyai aktivitas antiinflamasi

    yang telah banyak diketahui, yakni: Etil p-metoksisinamat, turunan caffeic

    acid, turunan ferulic acid, turunan hidroksisinamat, dll. Berikut turunan

    asam sinamat yang memiliki aktivitas antiinflamasi yang diperoleh dari

    penelitian yang dilakukan Nguyen et al [1] (2015), Liu et al [2] (2014), dan

    Da Cunha et al [3] (2004).

  • 14

    Tabel 2.1. Turunan Asam sinamat dengan sifat antiinflamasi

    No Nama dan Struktur senyawa Kode

    IC50

    µM

    1

    Caffeic Acid Octyl Ester [3]

    A1

    2.4

    2

    (E)-3-(3,4-Dihydroxyphenyl)-N-(4-fluorophenyl)acrylamide [2]

    A2

    3.7

    3

    (E)-N-(3,5-Difluorophenyl)-3-(3,4-

    dihydroxyphenyl)acrylamide [2]

    A3

    4.1

    4

    Caffeic acid phenetyl ester [3]

    A4

    4.8

    5

    (E)-N-(2-(Benzo[d][1,3]dioxol-5-yl)ethyl)-3-(3,4-

    dihydroxyphenyl)acrylamide [2]

    A5

    5.0

    6

    (E)-3-(3,4-Dihydroxyphenyl)-N-(4-methoxyphenyl)acrylamide

    [2]

    A6

    5.2

  • 15

    7

    (E)-N,N-Dibutyl-3-(3,4-dihydroxyphenyl)acrylamide [2]

    A7

    6.1

    8

    (E)-N-(2-(1H-Indol-3-yl)ethyl)-3-(3,4-

    dihydroxyphenyl)acrylamide [2]

    A8

    6.7

    9

    (E)-3-(3,4-Dihydroxyphenyl)-N-(3-

    (trifluoromethyl)phenyl)acrylamide [2]

    A9

    7.9

    10

    Caffeic acid butil ester [3]

    A10

    8.4

    11

    Caffeic acid benzyl ester [3]

    A11

    10.7

    12

    Caffeic acid ethyl ester [3]

    A12

    11.9

  • 16

    13

    1-O-caffeoylglycerol [1]

    A13

    18.5

    14

    Caffeic acid methyl ester [1]

    A14

    21.4

    15

    Caffeoylglycolic acid methyl ester [1]

    A15

    29

    2.4. Etil p-metoksisinamat

    Etil p-metoksisinamat (EPMS) merupakan salah satu senyawa yang

    diperoleh dari rimpang kencur (Kaemferia galanga L.), dan telah banyak

    digunakan sebagai pengobatan nyeri dan peradangan, senyawa ini juga

    menunjukan aktivitas penghambat proliferasi sel tumor pada jaringan

    epidermis tikus dan papiloma (Ekowati et al, 2012). EPMS termasuk

    kedalam senyawa ester yang mengandung cincin benzene dan gugus

    metoksi yang bersifat nonpolar dan juga gugus karbonil yang mengikat etil

    yang bersifat sedikit polar (Rosbina, 2009). EPMS telah dilaporkan

    mempunyai anti-tuberkolosis, nematisidal, penolak nyamuk, larvasidal,

    antineoplastic dan potensi anti microbial (Umar et al, 2014).

    Gambar 2.2. Struktur umum senyawa etil p-metoksisinamat

  • 17

    2.5. Ester

    Ester adalah suatu senyawa organik yang terbentuk melalui

    pergantian satu (atau lebih) atom hidrogen pada gugus karboksil dengan

    suatu gugus organik. Kebanyakan ester tersebar luas pada semua senyawa

    alam. Sebagai contoh, metil butanoat ditemukan pada minyak nanas dan

    isopentil asetat merupakan senyawa pokok minyak pisang (Mc Murry,

    2008). Penamaan ester terdiri dari dua kata, kata pertama adalah nama gugus

    alkil yang terikat pada oksigen ester sedangkan kata kedua berasal dari nama

    asam karboksilatnya, dengan membuang kata asam (Inggris: -ic acid

    menjadi –ate) (Siswandono, 2000). Pada dasarnya ester merupakan asam

    karboksilat dengan menghilangkan gugus hidrogen dan digantikan oleh

    gugus R dan ester merupakan senyawa yang mempunyai aroma yang enak

    dan aroma yang tercium dari buah-buahan, misalnya : propil pentanoat

    (nanas), etil butanoat (Winter, A., 2005).

    Gambar 2.3, Struktur umum senyawa ester

    Esterifikasi adalah reaksi pembentukan ester. Reaksi ini dapat dilakukan

    dengan berbagai cara:

    1. Reaksi antara asam karboksilat dengan alcohol

    RCOOH + R’OH → RCOOR’ + H2O

    2. Reaksi antara halide asam dengan alcohol

    RCOCl + R’OH → RCOO’R + HCl

    3. Reaksi antara anhidrida dan alcohol

    (RCO)2O + R’OH → RCOOR’ + RCOOH

    4. Reaksi antara suatu karboksilat dan alkil halid relatif

    RCOOH + R’X → RCOOR’ + HX

    Esterifikasi yang melibatkan alcohol dan asam karboksilat dengan

    adanya katalis asam dan basa, hanya akan memberikan hasil yang baik

    terhadap alcohol primer, sedangkan dengan alcohol sekunder dan tersier

    tidak memberikan hasil yang diharapkan (Kammoun, dkk. 1997).

  • 18

    2.6. Amida

    Suatu amida ialah suatu senyawa yang mempunyai nitrogen trivalent

    yang terikat pada suatu gugus karbonil. Suatu amida diberi nama dari asam

    karboksilat induknya, dengan mengubah imbuhan asam …-oat (atau –at)

    menjadi –amida.

    Gambar 2.4, Contoh penamaan Amida

    Amida disintesis dari derivat asam karboksilat dan amonia atau

    amina yang sesuai. Reaksi pembentukan sebagai berikut:

    Gambar 2.5. Reaksi pembuatan amida (Sumber: Fessenden & Fessenden, 1999)

    Reaksi pembentukan amida dapat dilakukan secara industry maupun

    secara laboratorium. Amida asam lemak pada industri oleokimia dapat

    dibuat dengan mereaksikan asam lemak atau metil ester dengan suatu amina

    (Maag, 1984). Amida asam lemak dibuat secara sintesis pada industri

    oleokimia dalam proses batch, dimana ammonia dan asam lemak bebas

    bereaksi pada suhu 200oC dan tekanan 345 – 690 kpa selama 10 – 12 jam.

    Dengan proses tersebutlah dibuat amida primer seperti lauramida,

    stearamida, dll.

    R’2NH

    R’2NH

    R’2NH

    RCNR’2

    O

  • 19

    Amida primer juga dibuat dengan mereaksikan ammonia dengan

    metil ester asam lemak. Reaksi ini mengikuti konsep HSAB dimana H+ dari

    ammonia merupakan hard acid yang mudah bereaksi dengan hard base

    CH3O- untuk membentuk metanol. Sebaliknya NH2

    - lebih soft-base

    dibandingkan dengan CH3O- akan terikan dengan R-CO- yang lebih soft

    acid dibandingkan H+ membentuk amida.

    Gambar 2.6. Reaksi pembuatan amina primer

    Pembuatan amida sekunder dilakukan dengan mereaksikan asam

    lemak dengan amina.

    Gambar 2.7. Reaksi pembuatan amina sekunder

    Senyawa amina yang digunakan untuk reaksi tersebut antara lain

    etanolamin, urea, anilin, dietanolamin, asetamid, dll yang jika direaksikan

    dengan asam lemak ada suhu tinggi, 150o C – 200oC akan membentuk suatu

    amida dan melepaskan air.

    Senyawa amida mempunyai banyak kegunaan dalam bidang-bidang

    tertentu, salah satu contoh yang paling nyata adalah senywa sulfonamida.

    Sulfonamida adalah suatu senyawa kemoterapeutik yang digunakan

    didalam pengobatan untuk mengobati bermacam-macam penyakit infeksi,

    antara lain disentri baksiler yang akut, radang usus dan untuk mengobati

    infeksi yang telah resisten terhadap antibiotikan (Nuraini, W., 1998) dan

    juga N-Steroyl Glutamida yang berguna sebagai surfaktan dan antimikroba

    (Miranda, 2003).

    Amida berperan untuk mempengaruhi polimer yang melebur agar

    terlepas dari permukaan wadah logam pengolahan resin. Sebagai pelumas

    internal, amida berperan untuk mengurangi gaya kohesi dari polimer dan

    meningkatkan aliran polimer pada proses pengolahanya (Reck, 1984).

  • 20

    2.7. Inflamasi

    Inflamasi merupakan respon imun yang terjadi secara imunologi

    saat sel diaktifkan untuk merespon organisme asing asing atau melepaskan

    antigen yang menghasilkan respon inflamasi akut atau kronik (Kaztung,

    2006). Mekanisme pertahanan merupakan bagian dari host yang diketahui

    membawa reaksi inflamasi seperti pelepasan histamin, bradykinin dan

    prostaglandin (Siju et al., 2012). Proses inflamasi merupakan suatu

    mekanisme perlindungan dimana tubuh berusaha untuk menetralisir dan

    membasmi agen-agen yang berbahaya pada tempat cedera dan untuk

    mempersiapkan keadaan untuk perbaikan jaringan (Joyce & Eveyln, 1996).

    Respon inflamasi terjadi dalam tiga fase dan diperantarai

    mekanisme yang berbeda: (1) Fase akut, dengan ciri vasodilatasi lokal dan

    peningkatan permeabilitas kapiler, (2) Reaksi lambat, tahap subakut dengan

    ciri infiltrasi sel leukosit dan fagosit; dan (3) Fase proliferatife kronik, saat

    degenerasi dan fibrosis terjadi (Dept. Farmakologi dan Teurapetik, 2007).

    Lima ciri khas dari inflamasi, dikenal sebagai tanda-tanda utama inflamasi,

    adalah kemerahan, panas, pembengkakan (edema), nyeri dan hilangnya

    fungsi.

  • 21

    Gambar 2.8, Mekanisme inflamasi melalui jalur asam arakidonat

    (Sumber: Claria, 2003)

    Secara in vitro terbukti bahwa prostaglandin E2 (PGE2) dan

    protasiklin (PGI2) dalam jumlah nanogram, menimbulkan eritema,

    vasodilatasi dan peningkatam aliran darah lokal. Histamin dan bradikinin

    dapat meningkatkan permeabilitas vascular, tetapi efek vasodilatasinya

    tidak besar. Dengan penambahan sedikit PG, efek eksudasi histamine

    plasma dan bradikinin menjadi lebih jelas. Migrasi leukosit ke jaringan

    radang merupakan aspek penting dalam proses inflamasi. (Ganiswarna,

    1995).

    Prostaglandin mempunyai efek yang bermacam-macam terhadap

    pembuluh darah, terhadap ujung saraf (nerve ending), dan terhadap sel yang

    terlibat dalam peradangan. Leukotriene mempunyai efek kemotaktik yang

    kuat terhadapp eosinophil, neutrophil, dan makrofag serta meningkatkan

    bronkokonstriksi dan perubahan permeabilitas vascular (Katzung. 2006).

  • 22

    2.8. Enzim Siklooksigenase 2 (COX-2)

    Enzim adalah suatu kelompok protein yang menjalankan dan

    mengatur perubahan-perubahan kimia dalam sistem biologi, zat ini

    dihasilkan oleh organ-organ hewan dan tanaman, yang secara katalitik

    menjalankan berbagai reaksi, seperti pemecahan hidrolisis, oksidasi,

    reduksi, isomerasi, adisi, transfer radikal dan kadang-kadang pemutusan

    rantai karbon (Hammes & Hopper, 2005).

    Enzim siklooksigenase merupakan enzim yang mengkatalisis

    pembentukan prostaglandin, suatu mediator inflamasi, dan produk

    metabolisme asam arakidonat. Enzim COX terdiri dari 2 iso-enzim yaitu

    COX-1 dan COX-2. Enzim COX-1 ber-sifat konstitutif untuk memelihara

    fisiologi normal dan homeostasis, sedangkan COX-2 merupakan enzim

    yang terinduksi pada sel yang mengalami inflamasi oleh sitokin, endotoksin,

    dan faktor per-tumbuhan (growth factors). COX-2 juga berperan dalam

    proliferasi sel kanker. Ekspresi berlebihan COX-2 ditemukan pada

    kebanyakan tumor.

    Penemuan isoform COX-2 membuka lem-baran baru penelitian

    yang didasarkan pada asum-si bahwa patologis prostaglandin (PG)

    diproduksi oleh induktif yang isoform, sedangkan fisiologis prostaglandin

    diproduksi oleh konstitutif COX-1 (Zukhurullah, 2012).

    2.9. 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 (Hammes & Hopper, 2005).

    Asam amino adalah struktur penyusun polimer protein. Asam amino

    merupakan senyawa yang memiliki atom hidrogen, gugus karboksil, dan

    gugusamino yang terikat pada atom karbon yang sama (karbon-α). Selain

  • 23

    tiga gugus tersebut, terdapat juga gugus R yang merupakan rantai samping

    yang akan membedakan tiap asam amino dalam hal struktur, ukuran, dan

    muatan listrik. Terdapat 20 jenis asam amino umum yang menyusun protein

    (Gambar 2.6). Asam amino yang pertama kali ditemukan adalah asparagin

    pada tahun 1806, sedangkan asam amino yang terakhir kali ditemukan

    adalah treonin, yang belum teridentifikasi hingga 1938 (Nelson & Cox,

    2008).

    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).

    Gambar 2.9. Asam amino alifatik bersifat hidrofobik

    (Sumber: Hammes & Hopper, 2005).

  • 24

    Gambar 2.10. Asam amino aromatik bersifat hidrofobik

    (Sumber: Hammes & Hopper, 2005).

    Gambar 2.11, Asam amino bermuatan bersifat ionik

    (Sumber: Hammes & Hopper, 2005).

    Gambar 2.12, Asam amino tak bermuatan bersifat polar

    (Sumber: Hammes & Hopper, 2005).

    Urutan linear asam amino yang bergabung melalui ikatan peptida

    disebut struktur primer protein. Posisi ikatan kovalen disulfida antara residu

  • 25

    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). β-membalikkan arah rantai polipeptida dan seringkali

    ditemukan terhubung dengan ujung β-pleated sheet antiparallel (Hammes &

    Hopper, 2005).

    Protein dapat diklasifikasikan berdasarkan kelarutan, bentuk,

    fungsi biologis, atau struktur tiga dimensinya. Berdasarkan fungsi biologis

    tersebut, protein dapat diklasifikasikan sebagai enzim (dehidrogenase,

    kinase), protein penyimpanan (feritin, mioglobin), protein pengatur (protein

    pengikat DNA, hormon polipeptida), protein struktural (kolagen,

    proteoglikan), protein pelindung (faktor pembekuan darah, imunoglobulin),

    protein pengangkut (hemoglobin, lipoprotein plasma), dan protein

    kontraktil/ motil (aktin, tubulin) (Murray et al, 2003).

    2.10. Interaksi Protein dengan Ligan

    A. Ikatan Hidrogen

    Ikatan hidrogen adalah interaksi antara atom hidrogen

    bermuatan positif parsial dalam dipol molekuler dengan elektron tidak

    berpasangan dari atom lain, baik pada molekul yang sama maupun

    molekul yang lain. Secara normal, atom hidrogen membentuk ikatan

    hidrogen hanya dengan satu atom lainnya, namun atom hidrogen yang

    terikat secara kovalen dengan atom donor elektronegatif dapat

    berinteraksi membentuk ikatan hidrogen dengan atom akseptor.

    Ikatan hidrogen yang terkuat memiliki susunan atom donor,

    atom hidrogen, dan atom akseptor pada garis lurus (Lodish, et al., 2008).

    Atom yang mengikat atom hidrogen dinamakan atom donor,

  • 26

    pasangannya adalah atom akseptor. Jika salah satu atau kedua atom pada

    ikatan hidogen bermuatan penuh, maka interaksi keduanya akan lebih

    kuat. Jika keduanya bermuatan penuh, energi ikatan diantaranya sangat

    tinggi dan pasangan ion ikatan hidrogen tersebut dinamakan jembatan

    garam (Petsko & Ringe, 2003).

    Secara umum, ikatan hidrogen didasari dengan donor X-H dan

    akseptor A, yakni X–H---A. Jika ikatan hidrogen diperpanjang di sisi

    akseptor sebagai X–H---A–Y, sudut akseptor H---A–Y juga dapat

    didefinisikan (Desiraju & Steiner, 1999).

    B. Ikatan Ionik

    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).

    C. Ikatan 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).

    Energi ikatan van der Waals terbilang kecil, yaitu sekitar 2-4

    kJ/mol per-pasang atom (Berg, Tymoczko, & Stryer, 2007). Interaksi

    van der Waals berkurang ketika jarak antar atom menjauh, maka hanya

    atom yang saling berdekatan (hanya terpisah 5 Ǻ atau kurang) yang

    memungkinkan terjadinya interaksi ini Interakasi var der Waals yang

    ada pun biasanya lemah, namun jumlahnya yang banyak pada protein

    memberikan peran yang cukup besar (Petsko & Ringe, 2003).

    D. Ikatan Hidrofobik

  • 27

    Hidrokarbon adalah molekul yang terdiri atas karbon dan

    hidrogen dan tidak larut dalam air. Ikatan kovalen antara dua atom

    karbon dan antara atom karbon dan atom hidrogen adalah ikatan

    nonpolar yang paling umum dalam sistem biologis. Molekul nonpolar

    tidak mengandung gugus bermuatan, momen dipol, atau terhidrasi,

    sehingga tidak larut atau hampir tidak larut dalam air. Karenanya,

    mereka disebut hidrofobik (Lodish, et al., 2008).

    Interaksi hidrofobik merujuk pada kecenderungan senyawa

    nonpolar untuk bergabung satu sama lain dalam lingkungan encer

    (Murray, Granner, Mayes, & Rodwell, 2003). Molekul nonpolar juga

    dapat bergabung melalui interaksi van der Waals walaupun lemah.

    Gabungan antara interaksi hidrofobik dan van der Waals membuat

    molekul hidrofobik cenderung berinteraksi dengan satu sama lainnya,

    bukan dengan air. Sederhananya, sesuai kaidah like dissolves like,

    molekul polar terlarut dalam pelarut polar seperti air, sementara molekul

    nonpolar terlarut dalam pelarut nonpolar seperti heksan (Lodish, et al.,

    2008).

    2.11. Molecular docking (Penambatan Molekul)

    Penambatan molekul atau molecular docking adalah prosedur

    komputasional yang digunakan untuk memprediksikan ikatan non-kovalen

    makromolekul, lebih sering, sebuah molekul besar (reseptor) dan sebuah

    molekul kecil (ligan) secara efisien, dimulai dari struktur-struktur yang

    tidak saling berikatan struktur yang ditemukan dari simulasi dinamika

    molekul, homology modeling, dan lain-lain (Arry Yanuar, 2012). Molecular

    docking adalah metode yang memprediksi orientasi sebuah molekul ketika

    berikatan satu sama lain membentuk kompleks yang stabil. Orientasi dapat

    digunakan untuk memprediksi kekuatan asosiasi atau afinitas bidding antara

    dua molekul yang digunakan sebagai contoh scoring function. (Bachwani

    Mukesh et al, 2011).

    Penambatan molekuler digunakan untuk memprediksi struktur

    kompleks intermolekuler yang terbentuk antara dua atau lebih molekul.

    Kasus paling menarik adalah interaksi ligan dan protein karena

  • 28

    penerapannya pada bidang kedokteran. Ligan adalah molekul kecil yang

    berinteraksi dengan lokasi ikatan protein. Lokasi ikatan adalah daerah

    protein yang diketahui aktif dalam pembentukkan senyawa. Ada beberapa

    konformasi mutual yang memungkinkan di mana ikatan dapat terjadi. Hal

    tersebut dinamakan model ikatan.

    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 (Bachwani 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 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 (Bachwani

    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

  • 29

    docking tergantung pada dua komponen: pencarian algoritma dan fungsi

    scoring (Bachwani Mukesh, 2011).

    Beberapa algoritma penambatan yang umum digunakan antara lain

    dinamika molekuler, metode Monte Carlo, algoritma genetika, Fragment-

    based methods, point complementary methods, distance geometry methods,

    tabu searches, dan systematic searches. Dua pendekatan yang paling

    populer adalah metode Monte Carlo dan algoritma genetika (Kitchen,

    Decornez, Furr, & Bajorath, 2004).

    Setelah melalui beberapa metode algoritma penambatan seperti

    yang dijelaskan di atas, proses penambatan molekuler dilanjutkan dengan

    fungsi penilaian untuk memperkirakan energi bebas dari ligan dalam model

    ikatannya. Fungsi penilaian dikelompokkan menjadi beberapa bagian yaitu

    berdasarkan empiris, berdasarkan force field, dan berdasarkan pengetahuan

    (knowledge-based) (Tiikkainen, 2010). Proses penambatan molekuler

    menyangkut prediksi konformasi ligan dan orientasi (penentuan posisi)

    dengan sisi penambatan yang ditargetkan. Aspek teoritis mengenai

    penambatan molekuler dilakukan dengan memprediksikan posisi suatu

    ligan [I] pada suatu makromolekul protein [E] dibawah kondisi ekuilibrum

    (conformational search).

    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).

    Berdasarkan interaksi yang terjadi, terdapat beberapa jenis

    molecular docking, yaitu:

    - Docking protein / ligan kecil

    - Docking protein / peptida

    - Docking protein / protein

  • 30

    - Docking protein / nukleotida (Bachwani Mukesh, 2011)

    2.12. Protein Data Bank (PDB)

    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).

    2.13. 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.

    2.14. 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).

  • 31

    2.15. 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).

    2.16. 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).

    2.17. Marvin Skecth

    Marvin sketch merupakan suatu program yang dapat digunakan

    untuk menggambar dan mengedit struktur, reaksi, atau menghitung struktur

    data kimia dengan operasi yang intuitif. MarvinSketch juga dapat

    menetapkan stereokimia, charge, valensi, radikal dan isotop untuk setiap

    atom. Marvin Sketch juga dapat digunakan untuk penambahan hidrogen dan

    membuat struktur 2 dimensi dan 3 dimensi.

  • 32

    BAB III

    METODE PENELITIAN

    3.1. Tempat dan Waktu Penelitian

    Penelitian dilaksanakan bertempat di Fakultas Kedokteran dan Ilmu

    Kesehatan (FKIK) Universita Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta dan

    di Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) Serpong selama bulan

    Februari hingga Mei 2015.

    3.2. Alat

    3.2.1. Perangkat Keras

    Notebook Acer (4750z Aspire series) dengan spesifikasi Intel®

    pentium® CPU (B940 @ 2.00GHz (2 CPUS), ~2.00 GHz), RAM (Random

    Access Memory) 2.00 gigabyte, dan Graphic Card (Intel® HD Graphics

    Family) 798 megabyte. Notebook terhubung dengan AC/DC adapter dan

    terkoneksi internet.

    3.2.2. Perangkat Lunak

    Sistem operasi menggunakan Windows 7 Ultimate 32 bit, Autodock

    Tools, Python 2.5.2 dan MGLTools 1.5.6 (Scripps Research Institute),

    Discovery Studio 3.5 Visualizer (Accelrys Enterprise Platform),

    Hyperchem 8.0, Open Babel 2.3.2, Autodock Vina, Pymol (De Lano

    Scitientific LLC), SPSS 16.0.0, LigPlot+ 1.4.5, Marvin Sketch 5.5.1.0

    (http://www.chemaxon.com), ACD/Labs 2012 (www.acdlabs.com), Protein

    Data Bank (http://www.rcsb.org/pdb).

    3.3. Bahan

    3.3.1. Training Set dan Test Set

    Training set dan test set didapatkan dari literatur dari pengujian

    secara in vitro. Data training set dan test yang digunakan harus seragam dari

    segi jenis pengujian, aktivitas dan kemiripan struktur.

    3.3.2. Molekul Tiga Dimensi (3D)

    Molekul tiga dimensi COX-2 diunduh dari Bank Data Protein

    melalui situs http://www.rcsb.org/pdb. Molekul protein yang dipilih adalah

    dengan kode 1CX2 dan diunggah dengan format text (gz) atau .pdb

    http://www.chemaxon.com/http://www.acdlabs.com/http://www.rcsb.org/pdbhttp://ww.rcsb.org/pdb

  • 33

    3.3.3. Struktur Tiga Dimensi (3D) Ligan Amidasi EMPS

    Ligan yang digunakan adalah ligan dari amidasi etil p-

    metoksisinamat (EPMS) yang dibuat dengan Marvin Sketch dengan format

    .mol.

    3.4. Cara Kerja

    3.4.1. Penyiapan Model HKSA

    a. Pemodelan Training Set dan Test Set

    Training set dan test set yang didapatkan dari literatur dan dibuat

    ke dalam bentuk 2 dimensi menggunakan Marvin Skecth, kemudian

    optimasi ke dalam bentuk 3 dimensi pada menu structure → clean 3d

    dan disimpan kedalam format .mol. Training set yang digunakan untuk

    membangun persamaan sebanyak 11 struktur yang dipilih secara acak

    dan sisanya digunakan untuk Test set untuk mevalidasi persamaan.

    b. Pemilihan Deskriptor

    Pemilihan deskriptor berdasarkan parameter hidrofobitas,

    parameter elektronik, dan parameter sterik. Parameter hidrofobik

    menggunakan deskriptor Log P, parameter elektronik menggunakan

    descriptor EHOMO, ELUMO, Selisih EHOMO-LUMO dan Polarisabilitas,

    parameter sterik menggunakan deskriptor indeks topologi menggunakan

    indeks Randic dan Harary serta molar refraksi (MR). Kemudian,

    masing-masing training set dan test dihitung nilai deskriptor

    menggunakan software Marvin Skecth untuk menghitung deskriptor log

    P dan indeks topologi, ACD Labs untuk menghitung MR dan

    Polarisabilitas dan Hyperchem 8.0 untuk menghitung EHOMO dan ELUMO.

    c. Analisa Korelasi Statistik

    Nilai dari tiap-tiap deskriptor dari training set yang sudah

    dihitung (variabel bebas), kemudian dianalisa korelasi atau

    hubungannya dengan nilai aktivitas biologis (variabel tergantung) pada

    tingkat kepercayaan 95% (0.05) dengan menggunakan software SPSS

    16.0.0. Analyze → correlate → bivariate

    d. Analisa Multiple Linies Regression (MLR)

    Rekapitulasi nilai dari tiap-tiap deskriptor training set dan nilai

    dari aktivitas biologis, kemudian diinputkan ke dalam tabel yang dibuat

  • 34

    di program SPSS 16.0.0. Masukan varibel dependent adalah aktivitas

    biologis dan variabel independent adalah deskriptor Setelah itu

    dilakukan analisa multiregresi untuk mendapatkan prediksi model

    dengan metode backward. Pemilihan akhir model ditentukan dengan

    nilai R dan R2 > 0.8, Fhit > Ftab. Analyze → regression →linier.

    e. Validasi Persamaan HKSA

    Validasi persamaan HKSA dengan menggunakan test set untuk

    menghitung nilai dari RMSD (Root Mean Square Deviation) < 1 dan

    PRESS (Prediction Residual Sum of Square) < 1.

    3.4.2. Penambatan Molekul

    A. Penyiapan Struktur Molekul COX-2

    Pengunduhan makromolekul COX-2 dari Bank Data Protein melalui

    situs http://www.rcsb.org/pdb/. Identitas molekul yaitu 1CX2. Data

    makromolekul diunduh dalam format text (gz).

    1. Pemisahan Makromolekul Air dan Ligan

    Makromolekul protein yang telah diunggah, dipisahkan dari

    ligan dan pelarut dan molekul air. Pemisahan menggunakan Discovery

    Studio 3.5 Visualizer. Setelah dipisahankan, kemudian simpan dalam

    format .pdb.

    2. Optimasi Molekul

    Optimasi makromolekul dilakukan dengan menggunakan

    Autodock Tool dan buka makromolekul yang disimpan dalam format

    .pdb (file → read molecule → .pdb).

    3. Menentukan Lokasi Penambatan Molekul – Ligan

    Penentuan lokasi penambatan molekul dilakukan berdasarkan

    jurnal atau buku referensi dengan menggunakan Autodock Tools.

    Pengaturan dilakukan dengan grid box (grid → grid box) yang meliputi

    ukuran (size x, y, z), kordinat (center x, y, z) dan, besarnya ukuran

    (amstrong) dan simpan (file → close saving current).

    B. Penyiapan Struktur Tiga Dimensi (3D) Ligan

    Ligan yang digunakan adalah Ibuprofen diunggah melalui PubChem

    (http://PubChem.ncbi.blm.nih.gov) sebagai pembanding dan senyawa

    http://www.rcsb.org/pdb/http://pubchem.ncbi.blm.nih.gov/

  • 35

    amidasi yang dibuat dengan menggunakan Marvin Sketch yang disimpan

    dengan format .pdb.

    Struktur ligan yang telah dibuat, kemudian dioptimasi dengan

    menggunakan Autodock Tools. Kemudian, buka ligan yang telah dibuat

    (ligand → input → open), setelah itu simpan dalam bentuk .pdbqt (ligand

    → output → save as pdbqt →save).

    C. Penambatan Molekul dengan Autodock Vina

    Ligan dan Protein yang telah tersimpan dalam format .pdbqt dikopi

    atau dipindah kedalam folder Vina. Kemudian buat konfigurasi file vina

    yang diketik pada notepad yang disimpan dengan nama conf.txt. Jalankan

    Vina melalui Command prompt.

    D. Analisa dan Visualisasi Penambatan Molekul

    Hasil kalkulasi penambatan dilihat pada output dalam format

    out.pdbqt atau bentuk notepad. Hasil docking dilakukan dengan memilih

    ligan yang memiliki energi ikatan yang paling rendah, nilai ikatan dapat

    dilihat di ‘log.txt’.

    Posisi ligan-ligan pada makromolekul, serta asam amino yang

    terikat pada ligan divisualisasikan dengan perangkat lunak PyMol untuk

    melihat kecocokan bentuk dan volume antara ligan dan situs tambatanya.

    E. Analisa Interaksi Ligan dan Molekul

    Makromolekul dan output dalam bentuk .pdbqt dibuka dengan

    menggunakan Wordpad. Kopi isi dalam output.pdbqt dan tambahkan

    kedalam makromolekul dan simpan dalam format .pdb.

    Visualisi interaksi makromolekul dan ligan dengan menggunakan

    Ligplot untuk melihat kekuatan interaksi dan ikatan pada asam amino dalam

    bentuk dua dimensi dan masukan file .pdb (output makromolekul dan ligan).

  • 36

    BAB IV

    HASIL DAN PEMBAHASAN

    4.1. Hubungan Kuantitatif Struktur-Aktivitas (HKSA)

    4.1.1. Pemilihan Data Set

    Data set yang digunakan harus memenuhi beberapa parameter agar

    data yang digunakan seragam, parameter tersebut adalah keseragaman

    pengujian (bahan dan cara pengujian), keseragaman aktivitas, dan senyawa

    yang diuji (turunan asam sinamat). Data turunan asam sinamat yang

    digunakan adalah berasal dari hasil penelitian secara in vitro yang dilakukan

    oleh Nguyen et al [1] (2015), Liu et al [2] (2014), Da Cunha et al [3] (2004)

    terhadap penghambatan aktifitas inflamasi atau konsentrasi hambat 50%

    (IC50). Kemudian data senyawa dari 15 asam sinamat dibagi menjadi 2

    bagian yakni 10 training set dan 9 test set.

    Tabel 4.1. Data set dari 15 senyawa turunan asam sinamat

    No Nama dan Struktur senyawa Kode

    IC50

    µM

    1

    Caffeic Acid Octyl Ester [3]

    A1

    2.4

    2

    (E)-3-(3,4-Dihydroxyphenyl)-N-(4-

    fluorophenyl)acrylamide [2]

    A2

    3.7

  • 37

    3

    (E)-N-(3,5-Difluorophenyl)-3-(3,4-

    dihydroxyphenyl)acrylamide [2]

    A3

    4.1

    4

    Caffeic acid phenetyl ester [3]

    A4

    4.8

    5

    (E)-N-(2-(Benzo[d][1,3]dioxol-5-yl)ethyl)-3-(3,4-

    dihydroxyphenyl)acrylamide [2]

    A5

    5.0

    6

    (E)-3-(3,4-Dihydroxyphenyl)-N-(4-

    methoxyphenyl)acrylamide [2]

    A6

    5.2

    7

    (E)-N,N-Dibutyl-3-(3,4-dihydroxyphenyl)acrylamide [2]

    A7

    6.1

  • 38

    8

    (E)-N-(2-(1H-Indol-3-yl)ethyl)-3-(3,4-

    dihydroxyphenyl)acrylamide [2]

    A8

    6.7

    9

    (E)-3-(3,4-Dihydroxyphenyl)-N-(3-

    (trifluoromethyl)phenyl)acrylamide [2]

    A9

    7.9

    10

    Caffeic acid butil ester [3]

    A10

    8.4

    11

    Caffeic acid benzyl ester [3]

    A11

    10.7

    12

    Caffeic acid ethyl ester [3]

    A12

    11.9

    13

    1-O-caffeoylglycerol [1]

    A13

    18.5

  • 39

    14

    Caffeic acid methyl ester [1]

    A14

    21.4

    15

    Caffeoylglycolic acid methyl ester [1]

    A15

    29

    *Catatan : Untuk mempermudah input data maka nama senyawa akan

    digantikan dengan kode.

    Tabel 4.2. Training Set Tabel 4.3.Test Set

    No. Kode µM No. Kode µM

    1 A1 2.4 1 A3 4.1

    2 A2 3.7 2 A8 6.7

    3 A3 4.8 3 A11 10.7

    4 A5 5.0 4 A15 29

    5 A6 5.2

    6 A7 6.1

    7 A9 7.9

    8 A10 8.4

    9 A12 11.9

    10 A13 18.5

    11 A14 21.4

    4.1.2. Pemilihan Deskriptor Training set dan Test set

    A. Parameter Hidrofobik

    Deskriptor yang dipilih adalah deskriptor yang dapat mewakili

    atau menjelaskan parameter dari persamaan Hansch, yakni: hidrofobik,

    elektronik, dan sterik. Deskriptor yang mewakili parameter hidrofobik

    adalah Log P atau koefisien partisi karena Log P dapat menjelaskan

  • 40

    kelarutan suatu obat didalam molekul yang diperoleh secara eksperimen

    dengan menguji sebaran distribusi obat dalam campuran n-oktanol/air

    (Patrick, 2000).

    Data deskriptor hidrofobik berupa nilai log P disajikan pada tabel

    4.1. Log P sendiri berkaitan dengan distribusi obat kedalam tubuh,

    dimana nilai log P menunjukan kelarutan senyawa tersebut antara

    larutan nonpolar dan polar (Widyaningsih. dkk, 2007) dan memliki

    kelarutan yang buruk pada fase air sedangkan nilai log P semakin kecil

    menunjukan bahwa kecenderungan suatu obat memiliki kelarutan

    berada pada fase polar dan mempunyai permeabilitas yang buruk pada

    lipid bilayer (Kerns and Li di, 2008). Perhitungan Log P menggunakan

    program yang tersedia pada Marvin Skecth.

    Tabel 4.4. Data deskriptor hidrofobik dan sterik 15 senyawa turunan asam sinamat

    Rekapitulasi Deskriptor Hidrofobik dan Sterik

    Sinamat Log P

    Indeks

    Harary

    Indeks

    Randic MR

    Caffeic Acid Octyl Ester (A1)

    4.84

    61.80

    19.70

    84.74

    (E)-3-(3,4-Dihydroxyphenyl)-N-(4-

    fluorophenyl)acrylamide (A2)

    3.23

    65.37

    15.97

    80.24

    (E)-N-(3,5-Difluorophenyl)-3-(3,4-

    dihydroxyphenyl)acrylamide (A3)

    3.11

    67.05

    14.82

    75.10

  • 41

    Caffeic acid phenetyl ester (A4)

    3.53

    64.77

    16.88

    81.43

    (E)-N-(2-(Benzo[d][1,3]dioxol-5-yl)ethyl)-3-

    (3,4-dihydroxyphenyl)acrylamide (A5)

    2.73

    75.68

    18.04

    87.72

    (E)-3-(3,4-Dihydroxyphenyl)-N-(4-

    methoxyphenyl)acrylamide (A6)

    3.16

    65.37

    17.11

    84.70

    (E)-N,N-Dibutyl-3-(3,4-

    dihydroxyphenyl)acrylamide (A7)

    2.34

    47.21

    15.14

    68.06

    (E)-N-(2-(1H-Indol-3-yl)ethyl)-3-(3,4-

    dihydroxyphenyl)acrylamide (A8)

    3.06

    20.74

    19.23

    95.55

    (E)-3-(3,4-Dihydroxyphenyl)-N-(3-

    (trifluoromethyl)phenyl)acrylamide (A9)

    3.65

    76.79

    16.03

    80.55

  • 42

    Caffeic acid butil ester (A10)

    2.96

    47.21