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