## UNPAD

## Identification of Angiotensin Receptor Blocker II Ligands From Gotu Kola
( Centella asiatica L.) Extract: an In Silico Study
Deden I. Dinata1, Margareta I. Peni1, Aiyi Asnawi1
1Pharmaceutical Analysis and Medicinal Chemistry, Pharmacy Faculty, Universitas Bhakti Kencana, Bandung, Indonesia
Submitted 03 October 2023; Revised 12 November 2023; Accepted 18 December 2023; Published 30 December 2023 *Corresponding author: deden.indradinata@bku.ac.id

## Abstract
Noncommunicable diseases, such as hypertension, are a major cause of health problems in developed countries. Angiotensin  receptor  blocker  (ARB)  II  is  a  common  first-line  therapy  for  hypertension. ARB works by blocking angiotensin II, which causes vasoconstriction of blood vessels throughout the body. The study aimed to identify the lead compound from 54 phytochemicals of Gotu kola ( Centella asiatica L.) extract using an in silico study by targeting type 1 angiotensin II receptors. Molecular docking and molecular dynamics simulation were chosen as the methods in this study to predict the interaction and the affinity and stability of the interaction. Based on the results of molecular docking, it was found that campesterol, centellasaponin B, and corosolic acid have a good affinity for the targets with free-energy binding of xxx, yyyy, and zzzz kcal/mol, respectively. These ligands were free of energy binding close to the native ligand (Olmesartan) (∆G= -10.79 kcal/mol). Furthermore, in the molecular dynamics simulation for 100 ns, it was found that centellasaponin B has a good interaction stability of the complex with MMGBSA of -71.4347 kcal/mol. It was concluded that the gotu kola ( Centella asiatica L.) centellasaponin B was a potential lead compound for the AT1 receptor.
Keywords: Antihypertension, AT1, Centella asiatica L., molecular docking, molecular dynamics.

## Identifikasi Ligan Angiotensin Receptor Blocker II Dari Ekstrak Pegagan ( Centella asiatica L.): Studi In Silico

## Abstrak
Penyakit tidak menular, seperti hipertensi, merupakan penyebab utama masalah kesehatan di negara maju. Angiotensin receptor blocker (ARB) II adalah terapi lini pertama yang umum untuk hipertensi. ARB  bekerja  dengan  cara  memblokir  angiotensin  II  yang  menyebabkan  vasokonstriksi  pembuluh darah di seluruh tubuh. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi senyawa timbal dari 54 fitokimia ekstrak pegagan ( Centella asiatica L.) secara in silico dengan menyasar reseptor angiotensin II tipe 1. Simulasi docking molekul dan dinamika molekul dipilih sebagai metode dalam penelitian ini untuk memprediksi interaksi serta afinitas dan stabilitas interaksi. Berdasarkan hasil penambatan molekuler, ditemukan bahwa campesterol, centellasaponin B, dan asam corosolic mempunyai afinitas yang baik terhadap target dengan ikatan energi bebas berturut-turut sebesar xxx, yyyy, dan zzzz kkal/mol. Ligan ini bebas dari ikatan energi yang dekat dengan ligan aslinya (Olmesartan) (∆G= -10,79 kkal/mol). Selanjutnya  pada  simulasi  dinamika  molekuler  selama  100  ns  ditemukan  bahwa  centellasaponin B  memiliki  stabilitas  interaksi  kompleks  yang  baik  dengan  MMGBSA  sebesar  -71,4347  kkal/mol. Disimpulkan bahwa pegagan ( Centella asiatica L.) centellasaponin B merupakan senyawa timbal yang potensial untuk reseptor AT1.
Kata Kunci: Antihipertensi, AT1, Centella asiatica L., molecular docking, molecular dynamics .

## 1.  Pendahuluan
Penyakit Tidak Menular (PTM) adalah masalah  kesehatan  utama  di  negara  maju, salah  satunya  adalah  hipertensi1.    Penyakit ini tidak membunuh secara langsung namun memicu  terjadinya  penyakit  lain  yang tergolong  mematikan.  Di  samping  itu  dapat meningkatkan resiko serangan jantung, gagal jantung, stroke, dan gagal ginjal2. Hipertensi merupakan  penyakit  penyebab  kematian nomor satu di dunia setiap tahunnya sehingga dikategorikan  sebagai  penyakit  mematikan atau sering disebut sebagai silent killer 3,4 . Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO) menyatakan bahwa pada tahun 2025, sekitar 29  persen  penduduk  dunia  diperkirakan menderita  tekanan  darah  tinggi4.  Secara global, diperkirakan 1,28 miliar orang dewasa berusia  antara  30  dan  79  tahun    menderita tekanan  darah  tinggi,  dengan  mayoritas (dua  pertiga)  tinggal  di  negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah5.
Hasil Riskesdas tahun 2018, prevalensi hipertensi  pada  penduduk  Indonesia  adalah 34,11%. Prevalensi hipertensi pada perempuan 36,85%  lebih  tinggi  dibandingkan  laki-laki yaitu 31,34%. Prevalensi di perkotaan adalah 34,43%,  sedikit  lebih  tinggi    dibandingkan 33,72% di pedesaan 6,7 . Angka ini mengalami peningkatan yang cukup signifikan dibanding data Riskesdas tahun 2013 terutama pada usia 18-24 tahun (13,2%), di usia 25-34 (20,1%) dan  25-44  (31,6%).  Provinsi  prevalensi tertinggi  tahun  2018  adalah  Kalimantan Selatan  sebesar  44,13%,  sedangkan  angka prevalensi  terendah  yaitu  Provinsi  Papua yaitu 22,2% 7 . Terapi  pengobatan  hipertensi  terdiri dari terapi farmakologi dan non farmakologi. Terapi  non-farmakologi  adalah  terapi  tanpa obat-obatan  sedangkan  terapi  farmakologi menggunakan obatan-obatan. Terapi farmakologi  lini  pertama  untuk  sebagian besar  pasien  hipertensi  adalah Angiotensin- converting-enzyme inhibitors (ACEI) Angiotensin II Receptor Blockers (ARB),
Calcium Channel Blockers (CCB),  atau Thiazide 8.  Salah  satu  obat  hipertensi  yang umum digunakan adalah ARB. ARB bekerja dengan  menghambat  Angiotensin  II  yang
dapat  menyebabkan  vasokontriksi  seluruh pembuluh darah9.
Efek  antagonis    obat  ini  merelaksasi otot  polos  dan  menyebabkan  volume vasodilatasi  meningkatkan  ekskresi  garam dan  air,  mengurangi  volume  plasma,  dan menurunkan  hipertrofi  seluler 10 .  ARB harus  digunakan  secara  hati-hati  pada pasien  dengan  kerusakan  hati  dan  ginjal serta  dikontraindikasikan  pada  kehamilan. Efek  samping  ARB  meliputi  hipotensi, hiperkalemia, dan penurunan fungsi ginjal 11 . Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  pencarian alternatif ARB yang lebih aman.
Pegagan  atau  Gotu  kola  ( Centella asiatica L.)  merupakan  tanaman  tropis etnomedis  yang  terkenal  dengan  berbagai khasiat  terapeutik  dan  telah  digunakan sebagai  obat  tradisional  selama  bertahun- tahun  dari  suku Apiaceae 12 .  Tumbuhan ini  telah  digunakan  secara  luas  dalam mengobati penyakit pembuluh darah, seperti mikroangiopati hipertensi vena 13 .  Penelitian lain menunjukkan, asam asiatik telah terbukti menunjukkan  efek  antihipertensi  pada  tikus hipertensi  renovaskular  2K-1C.  Sedangkan pemberian  asam  asiatik  30  mg/kg/hari intragastrik  selama  4  minggu  menormalkan peningkatan tekanan darah arteri dan denyut jantung rata-rata pada tikus 14 . Penelitian  pegagan  ( Centella asiatica L.)  dengan  aktivitas  antihipertensi  berbasis bahan alam sudah banyak dilakukan. Namun belum  ada  penelitian  lebih  lanjut  untuk mengetahui  reseptor  target  kerja  secara spesifik, khususnya pada reseptor Angiotensin II.  Reseptor  Angiotensin  II  diklasifikasikan menjadi  dua  subtipe,  Angiotensin  II  tipe 1  (AT1)  dan  Angiotensin  II  tipe  2  (AT2). Reseptor  AT1  ketika  teraktivasi  akan menghasilkan  efek  vasokonstriksi  vaskuler dan  peningkatan  pengeluaran  hormon Aldosteron  yang  mengakibatkan  terjadinya retensi  natrium  dan  air,  sehingga  terjadi peningkatan tekanan darah 15 . Berdasarkan kondisi di atas, pemilihan metode  yang  dipilih  guna  mengidentifikasi senyawa  pemandu  dari  bahan  alam  adalah metode in-silico yaitu    metode  penambatan molekul  dan  dinamika  molekul.  Karena
kemampuannya mempercepat identifikasi dan optimalisasi  senyawa  pemandu,  pendekatan in-silico dipilih  sebagai  yang  metode terdepan  dalam  meningkatkan  kecepatan dan keakuratan proses identifikasi obat baru. Teknik molecular docking dan  dinamika molekuler  (MD)  mampu  secara  langsung menunjukkan  sejumlah  kecil  molekul dengan  afinitas  dan  selektivitas  tinggi dengan  mengamati  bagaimana  ligan  dan target  berinteraksi 16,17 .  Penambatan  molekul adalah salah satu metode yang paling sering digunakan  dalam structured based drug design (SBDD) karena kemampuannya untuk memprediksi,  dengan  tingkat  akurasi  yang substansial,  dan  konformasi  ligan  molekul kecil  dalam  situs  pengikatan  target  yang sesuai 18 .  Dinamika  molekul  untuk  mengkaji kestabilan  interaksi  protein  dengan  ligan dalam kondisi yang dibuat semirip mungkin dengan  fisiologis  tubuh  manusia  dalam rentang waktu tertentu dari senyawa terbaik hasil penambatan molekul 19 . Berdasarkan  latar  belakang  di  atas, peneliti tertarik melakukan penelitian terkait tumbuhan  asli  Indonesia  yaitu  pegagan ( Centella asiatica L.)  sebagai  salah  satu sumber  yang  potensial  ditemukannya senyawa antihipertensi.
2.  Metode
2.1.  Hardware Perangkat keras yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  seperangkat  komputer dengan  spesifikasi  sebagai  berikut: Central Processing Unit (CPU)  AMD®  Ryzen  9 3900X, Graphic Processing Unit (GPU) Nvidia®  GTX  1080  Ti, Random Access Memory (RAM)  32GB,  dan  sistem  operasi Ubuntu 16.04 LTS.
2.2.  Software
Pemodelan  molekul  2D  dan  3D dengan  ChemBio  Office  201020,  Optimasi Geometri  dengan  aplikasi  Gaussian  0921. Simulasi  molecular  docking  menggunakan Autodock 16), simulasi Molecular Dynamic menggunakan Ambertools v.1822. Visualisasi struktur  kimia  menggunakan Discovery Studio Visualizer (DSV) 23. AutoDockTools
v.4.2.6  digunakan  untuk  persiapan  docking dan  analisis  data16.  Analisis  hasil  MD menggunakan MMGBSA 17,24 .
2.3.  Procedure 2.3.1. Preparasi Protein Protein  yang  digunakan  sebagai  target adalah  Angiotensin  II  Type  1  Reseptor (AT1).  Persiapan  protein  target  dengan mempersiapkan  struktur  3D  yang  diunduh dari  www.rcsb.org  dengan  kode  PDB  ID 4ZUD  dalam  bentuk  file  protein  data  bank (*.pdb) dengan kode 4ZUD 25 . Struktur yang telah  diunduh,  dihilangkan  ion-ion  dan molekul  air  agar  tidak  mengganggu  proses pengerjaan 26 .  Penambahan  atom  hidrogen bersifat  polar  saja  yang  membentuk  ikatan hidrogen dan menyesuaikan suasana docking agar mendekati pada pH 7 19 . Pemisahan  protein  dan native ligan menggunakan  aplikasi Discovery Studio 2016 27 .  Struktur  protein  untuk docking dan MD penelitian disiapkan dengan memperbaiki residu  pecah,  perbaikan  atom,  penambahan hidrogen,  dan  pemuatan  protein  dilakukan dengan  menggunakan  DSV  dan  Autodock tools 23 .
2.3.2. Persiapan Ligan
Pencarian  senyawa  pegagan  ( Centella asiatica L.)  yang  diduga  memiliki  aktivitas sebagai  antihipertensi 28 ,  dilakukan  dengan penelusuran  terlebih  dahulu  terhadap senyawa-senyawa  yang  telah  diisolasi. Senyawa diunduh dari situs penyedia database ligan seperti situs PubChem (http://pubchem. ncbi.nlm.nih.gov).
2.3.3. Simulasi Molecular Docking
Penambatan molekul dilakukan menggunakan  perangkat  lunak  AutoDock 4.2.6.  Struktur  makromolekul  dan  ligan yang  telah  dioptimasi  secara  terpisah disimpan  dalam  satu folder yang  sama. Persiapan dilakukan melalui perangkat lunak AutoDock  4.2.6  terlebih  dahulu. File .pdbqt makromolekul dan ligan dibuat dari file yang telah  telah  berisi  makromolekul  dan  ligan dalam format pdb melalui AutoDock 4.2.6. Koordinat  yang  digunakan  dalam
penambatan molekul adalah dengan koordinat pusat (X, Y, Z) -41,355; 63,098; dan 28,373. Ukuran grid box yang digunakan 54 × 54 × 54. Grid box merupakan tempat dimana ligan akan berinteraksi dengan residu asam amino pada protein target. Penentuan grid box dilakukan untuk  mengetahui  titik  koordinat  pada binding site dari  suatu  protein.  Pengaturan grid box yang  dilakukan  adalah  pengaturan koordinat grid center dan  pengaturan grid size 29 . Metode LGA digunakan karena paling akurat,  terdiri  dari  kombinasi  metode local search dan genetic algorithm Number of GA runs sebanyak  100,  menunjukkan  100 pose  interaksi  ligan  terhadap  reseptor  AT1 pada  penambatan  molekul 30 .  Metode  LGA digunakan  karena  paling  akurat,  terdiri  dari kombinasi  metode local search dan genetic algorithm 31 . Validasi  metode  penambatan  molekul dilakukan antara AT1 menggunakan aplikasi Autodock versi 4.2.6  dengan cara kalkulasi nilai  RMSD.  Interpretasi  hasil  dilihat  dari nilai RMSD, dikatakan valid jika nilai RMSD ≤  2  Å.  Kemudian  masing-masing  senyawa uji  dilakukan  penambatan  molekul  untuk mengetahui  nilai  energi  bebasnya  (ΔG)  dan nilai  konstanta  inhibisi  (Ki)  serta  dilihat interaksi ikatan ligan-reseptor dan hubungan ikatan obat dengan aktivitasnya 32 . Interpretasi  hasil  penambatan  molekul dengan  melihat  nilai  ∆G  (energi  bebas ikatan), Ki (konstanta inhibisi) dan visualisasi interaksi menggunakan perangkat lunak DSV untuk melihat interaksi ikatan yang terbentuk antara ligan uji dengan reseptor AT1 33 .
2.3.4. Simulasi Dinamika Molekul Simulasi  MD  dilakukan  untuk menganalisis dampak pengikatan ligan L15, L52,  L54,  L29,  dan  L24  hasil  penambatan molekul  dengan  energi  ikatan  terendah pada  residu  protein  AT1,  terutama  pada daerah  pengikatan.  Pengikat  yang  kuat cenderung  mengurangi  mobilitas  atom- atomnya  mengikat  dan  menstabilkan  daerah pengikatan protein pada residu protein target, terutama  pada  daerah  pengikatan.  Simulasi dinamika  molekul  dibuat  kondisi  yang semirip  mungkin  dengan  fisiologis  tubuh
manusia dalam rentang waktu tertentu. Tahapan  simulasi  dinamika  molekul terdiri  dari  beberapa  tahap,  tahap  pertama persiapan topologi (ligan, reseptor, kompleks, dan  kompleks  terlarut)  menggunakan Ambertools  v.1822.  Pada  tahap  ini  sistem kompleks  protein-ligan  dibuat  dalam lingkungan  yang  mengandung  pelarut (model  air  TIP3P).  Jenis  air  TIP3P  dipilih karena memiliki struktur yang kaku sehingga digunakan dalam sistem biomolekuler untuk simulasi yang lebih besar untuk mempercepat proses simulasi 23 . Tahap  kedua  adalah  tahap  netralisasi, penambahan  ion  Cl - untuk  membuat  sistem menjadi netral. Tahap ketiga yakni minimisasi, tahap  ini  dilakukan  untuk  merelaksasi  gaya berlebih  pada  sistem.  Tahap  minimisasi energi, bertujuan untuk merelaksasi interaksi ikatan.  Tahap  ini  menunjukan  terjadinya penurunan energi potensial dan menghasilkan konformasi  yang  lebih  stabil.  Minimisasi energi bertujuan untuk menghindari bentrokan antar atom yang kemungkinan ada pada saat proses penambahan hidrogen atau pemutusan ikatan hidrogen pada fase pengisian air dalam box. Hal tersebut menyebabkan atom –atom di dalam protein terlalu dekat sehingga mungkin terjadi bentrokan atom. Ekuilibrasi dilakukan untuk  menstabilkan  sistem,  sehingga  sistem mencapai keadaan konstan sebelum menjalani simulasi  dinamika  molekuler.  Tahap  ini dilakukan  untuk  membuat  sistem  berada pada  temperatur,  volume,  dan  tekanan  yang konstan. Tahap terakhir yaitu tahap produksi, pada tahap ini simulasi yang dilakukan selama 100 ns.

## 3.  Hasil
3.1.  Preparasi Protein Pengunduhan  makromolekul AT1  dari PDB  dengan  kode  4ZUD  dan  ligan  alami. Hasil  pemisahan  makromolekul  dan  ligan alami,  makromolekul  AT1  terikat  dengan ligan  dan  banyak  terdapat  bentuk  molekul pelarut  air  atau  residu-residu  lain  yang harus dihilangkan. Adanya molekul air yang tersebar pada sekeliling makromolekul dapat mengganggu  ikatan  proses  penambatan berupa  kemungkinan  terikat  ligan  dengan
molekul air melalui ikatan hidrogen 26 . Tahap penambahan atom hidrogen pada reseptor AT1 dilakukan  karena  pada  metode  kristalografi sinar-X  dipreparasi  secara  eksperimental sehingga  tidak  ada  atom  hidrogen  pada struktur. Penambahan atom hidrogen bersifat polar saja yang membentuk ikatan hidrogen dan  menyesuaikan  suasana docking agar mendekati pada pH 7 19 .
3.2.  Persiapan Ligan Hasil  persiapan  ligan  diperoleh  55 senyawa  dari  ekstrak  pegagan  ( Centella asiatica L.) yang diunduh dari situs penyedia database ligan seperti situs PubChem (http:// pubchem.ncbi.nlm.nih.gov). Penyaringan senyawa uji dilakukan untuk memperlihatkan parameter sifat fisikokimianya. Hal ini  dilakukan  agar  senyawa  memiliki permeabilitas  yang  baik  dalam  menembus membran. Akibatnya senyawa mudah diserap oleh tubuh dengan mengikuti syarat Lipinski Rule  of  five. Diperoleh  lima  senyawa  yang dilanjutkan  pada  tahap  simulasi molecular docking yaitu L15, L25, L29, L52 dan L54. Pada  penelitian  sebelumnya 34 hanya senyawa  yang  memenuhi  paling  sedikit  3 dari 4 aturan (Log P, Bobot Molekul, Jumlah akseptor ikatan H & jumlah donor ikatan H) yang  akan  dilakukan  penambatan  molekul. Jika suatu senyawa kimia memenuhi kriteria aturan  Lipinski,  maka  senyawa  tersebut dianggap  memiliki  potensi  dapat  masuk  ke dalam membran sel dan diserap oleh tubuh 35 .
3.3.  Kajian  Interaksi  Molekul  ( Molecular Docking ) Hasil  validasi molecular docking menunjukkan  nilai  RMSD  yang  di  hasilkan adalah  0,740  Å.  Maka  validasi  metode dikatakan  valid  karena  memenuhi  syarat ≤  2  Å 17 .  Penambatan  senyawa  pegagan ( Centella asiatica L.)  yang  telah  dioptimasi pada  protein  AT1  dilakukan  menggunakan aplikasi  Autodock  Tools  4.2.6  dengan prosedur  dan  koordinat  yang  sama  seperti pada validasi metode yang telah tervalidasi. Simulasi  penambatan  dilakukan  dalam kondisi  ligan  fleksibel,  untuk  penyesuaian struktur ligan yang paling stabil berinteraksi dengan  reseptor 36 .  Residu  asam  amino  yang penting  yang  bertanggung  jawab  terhadap aktivitas  adalah  Tyr35,  Trp84,  and  Arg167 dengan  membentuk  ikatan  hidrogen 25 .  Sisi aktif merupakan area dari pengikatan protein terhadap  ligan  yang  akan  mempengaruhi konformasi  maupun  fungsi  dari  protein. Sisi  aktif  memperlihatkan  residu-residu asam  amino  yang  berperan  penting  dalam membentuk  interaksi  antara  makromolekul AT1 dan ligan alami seperti ikatan hidrogen, ikatan  hidrofobik,  dan  Interaksi Van der Waals 37 . Parameter  kestabilan  yang  diamati ∆G dan Ki. Hasil penelitian, diketahui ligan uji  L15,  L52,  L54,  L29,  dan  L25  dengan nilai  Ki  dan  ∆G  dengan  nilai  berturut-turut -10,79  kkal/mol  dan  0,01228  μM,  -10,30 kkal/mol  dan  0,02828  μm,  -10,01  kkal/ mol  dan  0,04622  μM,  -9,59  kkal/mol  dan
Tabel 1. Nilai energi ikatan dan konstanta inhibisi hasil simulasi docking
Kode Ligan ∆G (kkal/mol) Ki (μM) Residu Asam Amino Ligan Alami -10,81 0,01195 Lys199, Ser109, Leu122, Val108, Leu81, Tyr292, Tyr35, Phe77, Trp84, Ile288, Pro285, Tyr92, Tyr87, Ser105, Cys180, Phe182, Arg167, Ala163 L15 -10,79 0,01228 Phe293, Cys289, Thr88, Ile288, Arg167, Cys180, Ser105, Tyr87, Tys292, Tyr35, Tyr92, Ile38, Leu 81, Phe77, Trp84, Val108 L52 -10,30 0,02828 Arg167, Gln267, Asp281, Thr88, Asp263, Trp84, Tyr35, Leu81, Ile288, Phe77, Val108, Tyr292, Met284, Pro285, Tyr87, Ile31, Tyr92 L54 -10,01 0,04622 Arg23, Gly22, Asp281, Met284, Thr88, Val108, Ala21, Arg167, Trp84, Tyr92, Tyr87, Ile288, Tyr35, Pro285 L29 -9,59 0,09285 Ile27, Thr282, Asp281, Met284, Val108, Ala21, Gly22, Arg167, Trp84, Pro285, Ile288, Tyr35, Tyr87, Tyr92 L25 -9,36 0,13694 Cys180, Val179, Tyr92, Thr88, Ile31, Tyr35, His256, Thr260, Trp253, Leu112, Tyr113, Met284, Ala18, Tyr87, Phe182, Arg167, Ser109, Asp263, Tyr87, Tyr184, Tyr292, Lys199, Val108, Ile288, Pro285, Trp84
0,09286  μm,  &  -9,18  kkal/mol  dan  1,3694 μm,  memungkinkan  untuk  dipilih  sebagai kandidat  obat  antihipetensi.    Hal  ini  karena hasil  penambatan  yang  telah  dilakukan memiliki hasil afinitas mendekati ligan alami. Berikut  visualisasi  dan  interaksi  ligan  L15 (Gambar 1).
Visualisasi  interaksi  pada  Gambar  1 yang  terbentuk  untuk  ligan  terbaik  dengan protein  AT1.  Berdasarkan  nilai  Ki  dan  ΔG serta  interaksi  yang  terbentuk  maka  ligan L15,  L52,  L54,  L29,  dan  L25  yang  dipilih untuk dilanjutkan ke dinamika molekul untuk melihat stabilitas terhadap reseptor AT1 pada keadaan mendekati fisiologis tubuh.  Simulasi penambatan  dilakukan  dalam  kondisi  ligan fleksibel,  untuk  penyesuaian  struktur  ligan yang  paling  stabil  berinteraksi  dengan reseptor 36 .
3.4.  RMSD Analisis  RMSD  menggambarkan perubahan  atau  pergeseran  konformasi molekul ligan dan reseptor. Tujuan dilakukan analisis  RMSD  hasil  dinamika  molekul menggambarkan  seberapa  jauh  keadaan kompleks  protein-ligan  berubah  tiap  waktu sampai  akhir  simulasi  serta  memastikan stabilitas  struktur  kompleks  protein-ligan. Nilai  rentang  RMSD  ligan  alami  adalah 0,558  Å dan 0,146 Å - 1,823 Å. Ligan uji yang  nilainya  lebih  baik  dari  ligan  alami adalah L29 dengan nilai 0,287 Å dan 0,199 Å -0,705 Å. Berdasarkan Gambar 2 di atas, menunjukkan hasil kompleks yang bervariasi. Pada  ligan  alami  terjadi  lonjatan  di  awal pada 5 ns, kemudian konstan sampai 100 ns. Pada kompeleks L15 terjadi lonjatan diawal pada 6 ns, kemudian konstan sampai 18 ns, dan terjadi sedikit lonjatan sebelum konstan hingga  100  ns.  Pada  Kompleks  L52  terjadi
lonjatan  secara  perlahan  dari  awal  hingga akhir  simulasi.  Pada  Kompleks  L54  terjadi lonjatan  di  awal  simulasi  sampai  16  ns  dan kembali stabil di 17 ns sampai akhir simulasi. Pada kompleks L29 Terjadi lonjakan dari awal simulasi sampai 41 ns dan kembali stabil di 42 ns sampai akhir simulasi. Pada kompleks L25  terjadi  lonjatan  secara  berkala  diselang waktu  tertentu  sampai  akhir  simulasi.  Pada ligan alami menunjukkan simulasi cenderung konstan namun pada 40-42 ns terjadi fluktuatif dan  kembali  konstan  sampai  100  ns.  Pada ligan L15, L54, L29 stabil dari awal hingga akhir simulasi berlangsung, ligan L52 terjadi fluktuatif dari 1 sampai 100 ns dan pada ligan L25 stabil di awal namun terjadi fluktuatif di 47-80  ns  dan  kembali  konstan  sampai  100 ns.  Peningkatan  nilai  RMSD  menunjukkan bahwa  struktur  reseptor  mulai  terbuka  dan ligan mulai mencari sisi ikatan atau koordinat yang sesuai pada protein tersebut. Ligan akan memulai  aksinya  untuk  mencari  sisi  ikatan atau  koordinat  yang  sesuai  pada  protein tersebut. Sedangkan nilai RMSD yang stabil menandakan  bahwa  konformasi  maksimal protein terikat dengan ligand mulai tercapai sehingga  protein  mampu  mempertahankan posisinya.  Selain  itu,  adanya  interaksi antar  residu  membuat  protein  cenderung mempertahankan strukturnya. Dengan penambahan  waktu  simulasi,  maka  akan dapat  dilakukan  analisis  lebih  mendalam tentang kestabilan ikatan yang terjadi antara ligan makromolekul 38 . Tabel 2 menunjukkan pergerakan rata- rata  deviasi  dan  nilai  rentang  RMSD  ligan alami adalah 0,558  Å dan 0,146 Å - 1,823 Å. Ligan uji yang nilainya lebih baik dari ligan alami adalah L29 dengan nilai 0,287 Å dan 0,199 Å -0,705 Å.
Pergerakan rata-rata ukuran yang sering
Gambar 1. Visualisasi Interaksi 2D dan 3D Ikatan Ligan Uji Terbaik (L15)
digunakan  dalam  geometri  tiga  dimensi molekul  untuk  membandingkan  pergeseran atau  perubahan  konformasi  molekul. Berdasarkan  Gambar  2  dan  Tabel  2  dapat disimpulkan  ligan  uji  yang  memiliki  nilai fluktuatif  yang  lebih  baik  dari  ligan  alami adalah L29 (Asam Ursolic).
3.5.  RMSF Analisis  RMSF  adalah  perubahan tiap atom atau residu asam amino penyusun reseptor yang akan menghasilkan fleksibilitas dari  reseptor  tersebut.  Nilai  RMSF  secara garis besar akan menggambarkan pergeseran masing-masing  residu  asam  amino  selama simulasi berlangsung pada sisi aktif reseptor. Fleksibilitas  menggambarkan  interaksi kompleks protein-ligan. Berikut hasil analisis ligan (Gambar 3).
Gambar  3  di  atas,  menunjukkan  hasil
yang bervariasi. Pergerakan rata-rata fluktuasi residu asam amino ligan alami, L15, L52, L54, L29, dan L25 berturut-turut adalah 1,3251 Å, 1,3630 Å, 1,2329 Å, 1,3925 Å, 1,3680 Å, dan 1,3466 Å. Residu asam amino yang memiliki nilai  yang  tinggi  atau  tidak  stabil  ditandai dengan bulatan biru antara lain Ser6, Pro19, Asn174,  Tyr56,  Ser136,  Asn174,  Asn188, 202,  Asn231,  Ile270.  Residu  asam  amino yang  tidak  stabil  dan  cenderung  mengalami banyak  perubahan  posisi  saat  simulasi dinamika molekul berlangsung. Nilai RMSF yang  tinggi  yang  menandakan  bahwa  pada daerah  tersebut  merupakan  daerah  residu yang fleksibel.
Residu  yang  bersifat  fleksibel merupakan  bagian  struktur  coil  sehingga mudah mengalami pergerakan karena struktur coil  tidak  memiliki  ikatan  hidrogen  untuk mempertahankan struktur 39 .
Gambar 2. Fluktuatif Hasil RMSD Ligan Alami dan Ligan Uji
Tabel 2. Fluktuatif Nilai  Rata-Rata Deviasi dan Rentang RMSD
Kode Ligan Pergerakan Rata-rata Deviasi (Å) Rentang RMSD (Å) L15 0,754 0,212 – 1,260 L52 2,254 0,371 – 2,863 L54 0,669 0,185 – 0,893 L29 0,287 0,119 – 0,705 L25 1,463 0,357 – 2,329 Ligan Alami 0,558 0,146 – 1,823
Residu  asam  amino  pada  sisi  aktif berada pada nilai ≤ 2 (Tabel 3), daerah yang stabil  ditandai  dengan  bulatan  berwarna merah antara lain Tyr35, Trp84, dan Arg167 (Gambar 3). Residu asam amino yang rendah menunjukkan  adanya  kestabilan  interaksi pada daerah sisi aktif yang berikatan dengan senyawa  uji  karena  atom-atom  penyusun residu  asam  amino  cenderung  tidak  banyak perubahan posisi pada saat simulasi dinamika molekul berlangsung.
Pada residu sisi aktif protein cenderung tidak  mengalami  kenaikan  RMSF  yang signifikan  selama  proses  simulasi.  Sisi aktif  mampu  mempertahankan  struktur karena memiliki ikatan hidrogen yang dapat menstabilkan  posisi  struktur 39 .    Berdasarkan Gambar  3  dan  Tabel  3  dapat  disimpulkan, residu sisi aktif berada pada posisi yang stabil dengan nilai RMSF ≤ 2 Å.
3.6.  MMGBSA Analisis  ini  untuk  menghitung  energi bebas yang mengikat makromolekul dengan menggabungkan  perhitungan  mekanika molekuler  dan  model  solvasi  kontinum. Perhitungan  MMGBSA  ditentukan  dengan interaksi    energi  bebas  fase  gas  (∆G  Gas) menunjukkan  bahwa  kontribusi  utama terhadap  energi  (∆EVDW)  antara  reseptor
AT1 dan ligan adalah energi van der waals. Hal  ini  ditunjukkan  dengan  kontribusi yang  sesuai  dari  energi  van  der  waals, yang  lebih  besar  dari  kontribusi  energi elektrostatik (∆EEL). Fase terlarut (∆G gas) yang  dimodelkan  menggunakan  model  GB menunjukkan kontribusi energi ikat yang baik pada  energi  bebas  pelarut  polar  (∆G)  untuk masing-masing kompleks. Berikut tabel hasil perhitungan Ikatan MMGBSA Berdasarkan  Tabel  3,  ligan  alami memiliki  nilai  energi  total  sebesar  -56,1874 kkal/mol. Ligan uji yang memiliki nilai energi total  lebih  negatif  dari  ligan  alami  adalah L25, L15 dan L54 dengan nilai berturut-turut adalah -71,434 kkal/mol, -59,5323 kkal/mol, dan -59,3395 kkal/mol.
Nilai  perhitungan  energi  yang rendah  menunjukkan  afinitas  paling  baik. Pengikatan yang kuat cenderung mengurangi mobilitas  atom-atomnya  mengikat  dan menstabilkan  area  pengikatan  protein 40 . Nilai  ini  menunjukkan  besaran  energi  dari kompleks  reseptor-ligan,  energi  reseptor, dan energi ligan. Selisih dari ketiga besaran energi  yang  dihasilkan  merupakan  besaran energi ikatan antara reseptor dengan ligan 41 . Berdasarkan pada Tabel 4 dapat disimpulkan, L25    (Centellasaponin  B)  memiliki  energi total ikatan yang lebih negatif.

## Tabel 3. Nilai Fluktuasi Residu Asam Amino Sisi Aktif dan Komponen Energi MMGBSA
Komponen Energi (kkal/mol) Nilai RMSF Residu Asam Amino (Å) Kode Ligan ∆EVDW ∆EEL EGB ESURF ∆G Gas ∆ Solv ∆Total Tyr35 Trp84 Arg167 L15 -56,045 -10,231 13,572 -6,828 -66,276 6,744 -59,532 0,79 0,65 0,91 L52 -55,304 -6,000 14,775 -6,713 -61,480 8,063 -53,417 0,63 0,72 0,89 L54 -52,847 -21,694 21,408 -74,541 -74,541 15,202 -59,339 1,08 0,79 1,25 L29 -45,954 -3,390 17,656 -5,670 -49,344 11,986 -37,358 0,70 0,60 0,85 L25 -72,048 -84,361 95,800 -10,825 -156,409 84,975 -71,435 0,81 0,72 0,78 Ligan Alami -62,218 -11,712 25,084 -7,341 -73,929 17,742 -56,187 0,75 0,93 0,75
Berdasarkan hasil Analisis dekompisisi, didapat  ligan  alami  memiliki  tiga  residu asam amino.  Residu memberikan kontribusi tertinggi  untuk  energi  bebas  ikatan  adalah Tyr35, Ser109, Arg167, Tyr 87, Ala21. Residu yang memiliki kriteria kontribusi energi yang baik  adalah  ∆Ginteraksi  residu  ≤  -1,0  kkal/ mol42.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa secara keseluruhan residu asam amino memiliki  nilai  interaksi  residu  yang  baik. Selain itu, kompleks reseptor AT1 dan ligan alami  sebagai  acuan  menunjukkan  korelasi yang baik antara energi dekomposisi dan hasil penambatan molekul. Residu yang berkorelasi dengan  kontribusi  ikatan  (penambatan molekul)  pada  sisi  aktif  reseptor  Tyr35, Trp84, dan Arg16743. Berdasarkan Gambar 3 dapat disimpulkan, residu asam amino dengan nilai ∆Ginteraksi residu terkecil adalah residu asama Arg16 pada ligan L54 (asam ursolic)
4.  Kesimpulan Berdasarkan  penambatan  molekul dari  54  senyawa  uji  terhadap  reseptor AT1, didapatkan interaksi dan afinitas lima senyawa uji dengan nilai mendekati ligan alami yaitu L15,  L52,  L54  (asam  ursolic),  L29  (asam corosolic),  dan  L25  (centellasaponin  B) dengan  nilai  Ki  & ΔG  berturut-turut  adalah -10,79 kkal/mol & 0,01228 μm, -10,30 kkal/ mol & 0,02828 μm, -10,01 kkal/mol & 0,04622 μm, -9,59 kkal/mol & 0,09286 μm, dan -9,18 kkal/mol  &  1,3694  μm.  Hasil  pengujian simulasi dinamika molekuler, senyawa asam corosolic  menunjukkan  kestabilan  interaksi yang  baik  dengan  target,  dan  konstan  dari awal simulasi hingga 100 ns, diperoleh nilai MMGBSA  centellasaponin  B,  dengan  nilai total  energi  terendah    -71,4347  kkal/mol. Disimpulkan bahwa senyawa asam corosolic, dan centellasaponin B dari pegagan ( Centella asiatica L.), teridentifikasi berpotensi sebagai senyawa  pemandu  yang  memiliki  afinitas dan  stabilitas  interaksi  dengan  reseptor AT1 sebagai antihipertensi.
Referensi 1.  Saraswati,  D  R,  Khariri.  Transisi Epidemiologi  Stroke  Sebagai  Penyebab Kematian  Pada  Semua  Kelompok  Usia
Di Indonesia. J Kedokt. 2021;2(1):81-86. https://conference.upnvj.ac.id/index.php/ sensorik/article/view/1001.
2.  Saing  JH.  Hipertensi  pada  Remaja.  Sari Pediatr.  2016;6(4):159.  doi:10.14238/ sp6.4.2005.159-65
3.  Suprayitno1 E. Gambaran Status Tekanan Darah  Penderita  Hipertensi  di  Desa Karanganyar  Kecamatan  Kalianget Kabupaten  Sumenep.  J  Heal  Sci  (Jurnal Ilmu  Kesehatan).  2019;4(2):20-24. doi:10.24929/jik.v4i2.799
4.  Emdat  Suprayitno  D.  Journal  of  Health Science Gambaran Status Tekanan Darah Penderita Hipertensi di Desa. J Heal Sci. 2019;4(2):20-23.
5.  Shimizu Y. Hypertension. WHO. https:// www.who.int/news-room/fact-sheets/ detail/hypertension.  Published  2023. Accessed December 7, 2023.
6.  Zahra  N,  Siregar  FM.  Prevalensi Prehipertensi  dan  Hipertensi  pada Mahasiswa  Profesi  Dokter  Fakultas Kedokteran Universitas Riau Tahun 2020. J  Kedokt  dan  Kesehat.  2023;19(1):50. doi:10.24853/jkk.19.1.50-64
7.  Tirtasari,  Silviana,  Kodim,  Nasrin. Prevalensi  dan  Karakteristik  Hipertensi Pada  Usia  Dewasa  Muda  di  Indonesia.
Tarumanagara Med J. 2019;1(2):395-402. 8.  Prieto-Martínez  FD,  Arciniega  M, Medina-Franco
JL. Acoplamiento Molecular:  Avances  Recientes  y  Retos. TIP  Rev  Espec  en  Ciencias  Químico- Biológicas. 2018;21:65-87. doi:10.22201/ fesz.23958723e.2018.0.143
9.  Toreh RM, Kalangi SJR, Wangko S. Peran Kompleks  Jukstaglomerulus  Terhadap Resistensi Pembuluh Darah. J Biomedik.
2013;4(3):42-51.
doi:10.35790/ jbm.4.3.2012.1213 10. Brunton L. Goodman & Gilman ’ s The Pharmacological  Basis  of  Therapeutics. Goodman  Gilman’  s  Pharmacol  Basis Ther. 2011;(October):9-10.
11. Weber  MA,  Schiffrin  EL,  White  WB, et  al.  Clinical  practice  guidelines  for the  management  of  hypertension  in the  community  a  statement  by  the american society of hypertension and the
international  society  of  hypertension.  J Hypertens. 2014;32(1):3-15. doi:10.1097/ HJH.0000000000000065 12. Tan  SC,  Bhattamisra  SK,  Chellappan DK,  Candasamy  M.  Actions  and therapeutic  potential  of  madecassoside and  other  major  constituents  of  centella asiatica: A review. Appl Sci. 2021;11(18). doi:10.3390/app11188475
13. L Incandela 1, G Belcaro, A N Nicolaides, M  R  Cesarone,  M  T  De  Sanctis,  M Corsi, P Bavera, E Ippolito, M Griffin, G Geroulakos,  M  Sabetai,  G  Ramaswami MV. Modification of the echogenicity of femoral plaques after treatment with total triterpenic  fraction  of  Centella  asiatica: a  prospective,  randomized,  placebo- controlled trial. PubMed. https://pubmed. ncbi.nlm.nih.gov/11666127/.  Published 2001. Accessed December 7, 2023.
14. Razali, Nur Nadia Mohd, Ng Theng Chin FLY. Razali et al., 2019_ Cardiovascular Protective Effects of.pdf. 2019.
15. Sholihah  DF,  Wahyuningsih  D,  Dewi AR.  POTENSI  ANTIHIPERTENSI DEKOKTA  PEGAGAN  (  Centella asiatica ) DENGAN PENGHAMBATAN RESEPTOR ANGIOTENSIN  II  TIPE  1 ( Studi in silico ). J Kedokt Komunitas. 2015;3(1):156-163. https://docplayer. info/48254951-Potensi-antihipertensi- dekokta-pegagan-centella-asiatica- dengan-penghambatan-reseptor- angiotensin-ii-tipe-1-studi-in-silico.html.
16. Zoete  V,  Grosdidier  A,  Michielin  O. Docking,  virtual  high  throughput screening  and  in  silico  fragment- based  drug  design.  J  Cell  Mol  Med. 2009;13(2):238-248.  doi:10.1111/j.1582- 4934.2008.00665.x
17. Muttaqin  FZ.  Molecular  Docking  and Molecular  Dynamic  Studies  of  Stilbene Derivative  Compounds  As  Sirtuin-3 (Sirt3)  Histone  Deacetylase  Inhibitor on  Melanoma  Skin  Cancer  and  Their Toxicities Prediction. J Pharmacopolium. 2019;2(2):112-121. doi:10.36465/jop. v2i2.489
18. Kapetanovic  IM.  Computer-aided  drug discovery  and  development  (CADDD):
In  silico-chemico-biological  approach. Chem  Biol  Interact.  2008;171(2):165- 176. doi:10.1016/j.cbi.2006.12.006
19. Muttaqin  FZ.  Studi  Molecular  Docking, Molecular  Dynamic,  Dan  Prediksi Toksisitas  Senyawa  Turunan  Alkaloid Naftiridin  Sebagai  Inhibitor  Protein Kasein  Kinase  2-Α  Pada  Kanker Leukemia. Pharmacoscript. 2019;2(1):49-
64. doi:10.36423/pharmacoscript. v2i1.241
20. Kocher  J,  Ultra  C,  Inventory  CS. ChemBioOffice  Ultra  2010  -  A  Great Benefit  for  Academia  ChemBioDraw.
2010. 21. Pongajow  NT,  Juliandri,  Hastiawan I. DENSITY
FUNCTIONAL THEORY  UNTUK  PENENTUAN GEOMETRI  DAN  KARAKTERISTIK IKATAN  DARI  KOMPLEKS  Ni(II)- DIBUTILDITIOKARBAMAT DAN Co(II)-DIBUTILDITIOKARBAMAT. Pros Semin Nas Sains dan Teknol Nukl.
2011;(Ii):268-273.
22. Case DA, Aktulga HM, Belfon K, Ben- Shalom IY, Brozell SR, Cerutti D. Amber 2021.  Univ  Calif  Press.  2021.  https:// ambermd.org/doc12/Amber21.pdf.
23. Ischak  NI,  Ode  LO,  Hasan  H,  Kilo  A La,  Asnawi  A.  In  silico  screening  of Andrographis  paniculata  secondary metabolites  as  anti-diabetes  mellitus through PDE9 inhibition. Res Pharm Sci. 2023;18(1):100-111.  doi:10.4103/1735- 5362.363619
24. Ylilauri  M  and  POT.  Ylilauri  & Pentikäinen, 2013_ MMGBSA as a tool to  understand  the  binding  affinities  of filamin–peptide interactions.pdf.
25. Zhang  H,  Unal  H,  Desnoyer  R, et  al.  Structural  basis  for  ligand recognition  and  functional  selectivity at  angiotensin  receptor.  J  Biol  Chem. 2015;290(49):29127-29139. doi:10.1074/ jbc.M115.689000
26. Vasudevan  D,  S  S,  Vaidyanathan K.  Overview  of  Metabolism.;  2016. doi:10.5005/jp/books/13014_10
27. Anonim.  Biovia  Discovery  Studio  ® 2016  Comprehensive  Modeling  and
Simulations. 2016:4. 28. Lipinski  CA,  Lombardo  F,  Dominy BW,  Feeney  PJ.  Experimental  and computational  approaches  to  estimate solubility  and  permeability  in  drug discovery and development settings. Adv Drug Deliv Rev. 2012;64(SUPPL.):4-17. doi:10.1016/j.addr.2012.09.019
29. Susanti NMP, Laksmiani NPL, Noviyanti  NKM, Arianti  KM,  Duantara IK.  Molecular  Docking  Terpinen- 4-Ol  Sebagai  Antiinflamasi  Pada Aterosklerosis  Secara  in  Silico.  J  Kim. 2019:221. doi:10.24843/jchem.2019.v13. i02.p16
30. Fakih TM, Arumsari A, Dewi ML, Hazar N,  Syarza  TM.  Simulasi  Penambatan Molekuler  Senyawa  Kompleks  Besi Terhadap  Protein  Hemofor  sebagai Kandidat  Fotosensitizer  pada  Terapi Fotodinamika. al-Kimiya. 2021;8(1):1-8. doi:10.15575/ak.v8i1.8502
31. Syahputra  G,  Ambarsari  L,  T  S. Simulasi  docking  kurkumin  enol, bisdemetoksikurkumin  dan  analognya sebagai inhibitor enzim12-lipoksigenase. Biofisika. 2014;10(1):55-67.
32. Cole  JC,  Murray  CW,  Nissink  JWM, Taylor RD, Taylor R. Comparing Protein – Ligand Docking Programs Is Difficult. 2005;332(December 2004):325-332.
doi:10.1002/prot.20497
33. Muttaqin  FZ,  Restisari  IH,  Muhammad HN.  Study  of  Molecular  Docking, Molecular  Dynamic  and  Toxicity Prediction of Several Quinoline Alkaloid Derivatives as a Bruton Tyrosine Kinase Inhibitor as Anti-Leukemia. J Drug Deliv Ther. 2021;11(6-S):70-78. doi:10.22270/ jddt.v11i6-s.5135
34. Zubair  MS,  Maulana  S,  Mukaddas  A. Penambatan  Molekuler  dan  Simulasi Dinamika  Molekuler  Senyawa  Dari Genus  Nigella  Terhadap  Penghambatan Aktivitas  Enzim  Protease  HIV-1.  J Farm  Galen  (Galenika  J  Pharmacy). 2020;6(1):132-140.
doi:10.22487/ j24428744.2020.v6.i1.14982
35. Chairunnisa  A,  Runadi  D.  Aktivitas kalkon  terhadap  reseptor  estrogen  ß
(ERß) sebagai antikanker payudara secara in  vitro  dan  in  silico:  review.  Farmaka. 2016;14(2):1-15.
36. Arwansyah, Hasrianti.
Simulasi Molecular  Docking  Senyawa  Kurkumin dan  Analognya  Sebagai  Selective Androgen Receptor Modulators (SARMs) Pada Kanker Prostat. J Din. 2014;5(2):60- 75.
37. Sari  IW,  Junaidin  J,  Pratiwi  D.  STUDI MOLECULAR  DOCKING  SENYAWA FLAVONOID

## HERBA
KUMIS KUCING  (Orthosiphon  stamineus  B.) PADA  RESEPTOR  α-GLUKOSIDASE SEBAGAI  ANTIDIABETES  TIPE 2.  J  Farmagazine.  2020;7(2):54. doi:10.47653/farm.v7i2.194 38. Karyawati  T,  Ruswanto.  Simulasi Dinamika Molekular Senyawa -2,6-Dimethyl-4-(2- Methyl-2,3- Dihydrobenzo[B][1,4]Thiazepin- 4-Yl)Phenol  Pada  Protein  4N00 Sebagai  Kandidat  Sistem  Saraf  Pusat Menggunakan Aplikasi Gromac. 2009;2(1):1-118.
39. Putri D, Sofyan P, Imaduddin FI, Aini R, Zahro M, Juhaeri S. Studi Stabilitas Termal Mutan  Phytase  Q168R  Menggunakan Simulasi  Studi  Stabilitas  Termal  Mutan Phytase  Q168R  Menggunakan  Simulasi Dinamika Molekul. 2022;(May).
40. Genheden  S,  Ryde  U.  The  MM/PBSA and  MM/GBSA  methods  to  estimate ligand-binding  affinities.  Expert  Opin Drug Discov. 2015;10(5):449-461. doi:1 0.1517/17460441.2015.1032936
41. Yuniar L, Rachman SD, Soedjanaatmadja RUM. Chimica et Natura Acta. Chim Nat Acta. 2018;6(3):127-135.
42. Abdjan  MI,  Aminah  S,  Siswanto  I. inhibitors  of  sirtuin1  enzyme  using a molecular. 2021:19323-19332. doi:10.1039/d1ra02233d 43. Ma Y, Tao Y, Qu H, et al. Exploration of plant-derived natural polyphenols toward COVID-19  main  protease  inhibitors: DFT,  molecular  docking  approach, and  molecular  dynamics  simulations. 2022:5357-5368. doi:10.1039/
d1ra07364h