Journal Syifa Sciences and Clinical Research (JSSCR)
Volume 4 Nomor 2
Journal Homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jsscr , E-ISSN: 2656-9612 P-ISSN:2656-8187 DOI : https://doi.org/10.37311/jsscr.v4i2.15119
Studi in silico : Hubungan Kuantitatif Struktur-Aktivitas Antivirus SARS-COV2 Pada Senyawa Turunan N-4- benzoil-N’-(4-fluorofenil) tiourea
Anindi Lupita Nasyanka 1* , Diah Ratnasari 1 , Janatun Na’imah 1 , Dini Kesuma 2
1 Jurusan D3 Farmasi, Fakultas Kesehatan, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jl. Proklamasi No. 54, Gresik 61111, Indonesia
2 Jurusan Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Surabaya Jl. Tenggilis Mejoyo Blok AM No.12, Surabaya 60293 , Indonesia
* Penulis Korespondensi. Email: anindilupita@umg.ac.id

## ABSTRAK
Terapi  spesifik  untuk  virus  SARS-COV2  masih dikembangkan  dibeberapa  negara  di dunia. Salah  satu  target  molekuler  yang  diduga  spesifik  pada  SARS  COV2  adalah 3CLpro  atau protease utama virus COVID-19 .  Berdasarkan target kerja tersebut, terdapat kemiripan antara senyawa  turunan  N-4-benzoyl-N’-(4-fluorophenyl)thiourea  dengan  inhibitornya.  Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan senyawa turunan N-4-benzoyl-N’-(4 fluorophenyl)thiourea sebagai calon obat yang dapat menghambat protein virus SARS-CoV2 menggunakan metode HKSA secara in silico. Berdasarkan hasil analisis tersebut didapatkan persamaan terbaik untuk pengembangan anti virus SARS-CoV2 Log 1/C = 0,269 Log P 2 – 2,776 Log P + 0,221 cMR +3,195  (n= 8; R =0,949 S= 0,11399; F=12,119;Sig =0,018). Peran dari gugus yang  mengandung  lipofilik  dan  sterik  dapat  meningkatkan  aktivitasnya  sebagai  anti  virus SARS-CoV2 secara In silico pada modifikasi turunan tersebut.

## Kata Kunci:
Covid-19, 3Clpro , HKSA, In silico, N-4-benzoIl-N’-(4-fluorofenil)tiourea
Diterima: 02-05-2022 Disetujui: 4-06-2022 Online: 25-06-2022

## ABSTRACT
Specific  therapies  for  the  SARS-CoV2  virus  are  still  being  developed  in  several  countries countries in the world. One of the suspected molecular targets specific to SARS COV2 is the 3CLpro or main protease of the COVID-19 virus. Based on the target of this work, there are similarities between the compounds  N-4-benzoyl-N'-(4-fluorophenyl)thiourea derivatives with their inhibitors. This study aims  to  develop  derivative  compounds  N-4-benzoyl-N'-(4-fluorophenyl)thiourea  as  a  potential  drug candidate inhibiting SARS-CoV2 viral protein using the HKSA method in silicon. Based on the results of the analysis, the best equation for the development of anti-virus SARS-CoV2 was Log 1/C = 0.269 Log P2 – 2.776 Log P + 0.221 cMR +3.195 (n= 8; R = 0.949 S= 0.11399; F=12,119;Sig=0,018). The role of the lipophilic and -containing groups steric can increase its activity as an anti-virus SARS-CoV2 In silico on the modification of the derivative .
Copyright © 2022 Jsscr. All rights reserved.
Keywords:
Covid-19, 3Clpro, In silico, N-4-benzoyl- N’ -(4-fluorophenyl)thiourea, QSAR
Received: Accepted: Online:
2022 -05-02 2022 -06-4 2022-06-25

## 1. Pendahuluan
COVID-19 pertama dilaporkan di Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020 sejumlah dua kasus. Data 31 Maret 2020 menunjukkan kasus yang terkonfirmasi berjumlah 1.528 kasus dan 136 kasus kematian. Tingkat mortalitas COVID-19 di Indonesia sebesar 8,9%, angka ini merupakan yang tertinggi di Asia Tenggara [1]. Saat ini terapi spesifik untuk virus SARS-COV2 masih dikembangkan dibeberapa negara di dunia. Salah satu target molekuler yang diduga spesifik pada SARS COV2 adalah 3CLpro atau protease utama virus  COVID-19  (Mpro)  yang  merupakan  enzim  CoV  kunci  yang  memainkan  peran penting  dalam  memediasi  replikasi  dan  transkripsi  virus  [2].  Penghambatan  main protease  tersebut  dapat  menghentikan  transkripsi  dan  replikasi  virus  SARS  COV2 sehingga tidak berkembang dalam menginfeksi manusia.
Pengembangan  obat  secara  rasional  sangat  dibutuhkan  pada  masa  pandemi dengan pendekatan komputerisasi melalui in silico. In silico adalah pendekatan untuk memprediksi  kandidat  obat  yang  potensial  telah  dikembangkan. In  silico memiliki beberapa metode dalam pelaksanaannya yaitu Molecular docking, Virtual High through put screening, QSAR (Quantitative structure-activity relationship) ,Pharmacophore mapping, dan Fragment  based  screening [3] .  In  silico yang dilakukan  melalui  metode  QSAR atau HKSA Bertujuan untuk mengembangkan senyawa-senyawa sebagai calon obat baru [4]. Teknik  HKSA  memiliki  konsep  bahwa  struktur  yang  mirip  memiliki  sifat-sifat  yang sama dan semakin banyak perbedaan diantara molekulnya, maka semakin sulit untuk menghubungkan sifat fisika dan kimianya dengan aktivitas biologis. Sifat fisika kimia yang memberikan andil terbesar terhadap aktivitas adalah sifat lipofllik, elektronik dan sterik [5].
Sebelum  dilakukan  metode  HKSA  harus  dicari  terlebih  dahulu  senyawa penuntun  yang  akan  digunakan  dalam  metode  ini.  N-4-benzoyl-N’-(4- fluorophenyl)thiourea merupakan senyawa antikanker golongan tiourea yang diketahui mempunyai  aktivitas  dalam  proses  penghambatan  replikasi  sel  kanker  [6,7,8]. Kemiripan  penghambatan  replikasi  tersebut  mendorong  penelitian  ini  untuk mengembangkan turunan tersebut menjadi calon obat antivirus SARS COV2 dengan in silico melalui metode HKSA.
2.  Metode

## Alat dan Bahan
Alat yang digunakan pada penelitian ini adalah Asus portable computer with specification  Windows    8.1,  Intel  Core  i5,  and  4  GB  RAM.  ChemBioDraw  Ultra  13.0, IGemdock 2.1, IBM® SPSS® 20.0
Bahan    yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah    Senyawa  turunan  N-4- benzoyl-N’-(4-fluorophenyl)  thiourea  sebanyak  8  senyawa  yang  terdiri  dari    2,4- diklorobenzoil  N’-(4-fluorophenyl)  thiourea,  4-klorobenzoil  N’-(4-fluorophenyl) thiourea,  4-trifluorometilbenzoil  N’-(4-fluorophenyl)  thiourea,  4-metilbenzoil  N’-(4- fluorophenyl) thiourea, 4-metoksibenzoil N’-(4-fluorophenyl) thiourea, 4-
tertbutilbenzoil  N’-(4-fluorophenyl)  thiourea,  4-bromobenzoil  N’-(4-fluorophenyl) thiourea ; reseptor sarscov2 (PDB ID: 2gz7).

## Jalannya Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada beberapa tahapan sebagai berikut :
1. Penentuan sifat kimia dan fisika senyawa turunan Sifat  kimia  fisika  dari  8  turunan  N-4-benzoyl-N’-(4-fluorophenyl)thiourea dilakukan uji penentuan menggunakan software ChembioDraw 3D. Sifat kimia dan fisika yang digunakan antara lain : Lipofilik (Log P) , elektronik (energi total), dan sterik (cMR).
2. Uji aktivitas in silico
Uji  aktivitas  antivirus  sarscov2  dilakukan  secara in  silico menggunakan  software igemdock. 2.1 pada reseptor 3cLpro yang merupakan main protease virus tersebut (PDB ID: 2gz7). Tipe docking yang digunakan adalah accurate docking [9].
3. Penentuan persamaan terbaik menggunakan analisis statistik Analisis  dilakukan  pada  sifat  fisiko  kimia  yang  telah  ditentukkan  dengan  log aktivitas  prediksi  melalui  in  silico di reseptor  3cLpro.  Penentuan  sifat  kimia  dan fisika  senyawa  turunan.  Sifat  kimia  fisika  dari  8  turunan  N-4-benzoyl-N’-(4- fluorophenyl)thiourea  dilakukan  uji  penentuan  menggunakan  software ChembioDraw  3D.  Penentuan  korelasi  bivariate  antar  variabel.  Penentuan persamaan terbaik menggunakan analisis statistic parameter R, F, S, dan sig <0,05).

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## Penentuan sifat kimia dan fisika senyawa turunan
Hasil penentuan  sifat kimia fisika 8 senyawa turunan   tersaji pada tabel 1
Tabel 1. Sifat kimia fisika senyawa turunan N-4-benzoyl-N’-(4-fluorophenyl) thiourea R Log P Log P2 cMR Total Energy (Kcal/mol) 4- tert C(CH 3 ) 3 5,167 26,69789 9,66 -8.57215,1174 4-Br 4,292 18,42126 8,58 -23.658.72,9612 4-Cl 4,021 16,16844 8,30 -10.463.66,6578 4-CH 3 3,95 15,6025 8,27 -7.841.33,1031 2,4- di Cl 4,579 20,96724 8,79 -13.329.48,1154 4-CF 3 4,384 19,21946 8,32 -9.692.46,2188 H 3,463 11,99237 7,81 -7.597.73,7244 4-OCH 3 3,336 11,1289 8,42 -8.308.44,5698
Pemilihan senyawa  turunan menggunakan campuran sifat ke-elektronegatifan tinggi hingga rendah serta sifat lipofilik tinggi dan rendah. Pada tabel 1. Semua senyawa masih masuk dalam rentang lipinski rule yakni memiliki log P ≥ 5, sehingga memenuhi syarat untuk menjadi calon obat baru yang akan dikembangkan [10,11].

## Prediksi Uji aktivitas in silico pada reseptor 3cLpro SARSCOV2
Uji  in  silico  menggunakan  software  igemdock  2.1  pada  reseptor  3cLpro  yang merupakan  main  protease  virus  SARS  COV2(  PDB  ID:  2gz7).  Ligand  inhibitor  yang sudah  terdapat  pada  reseptor  tersebut  dengan  kode  D3F_307[A].  Reseptor  tersebut ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Reseptor 3cLpro (PDB ID:2gz7) dengan ligand inhibitor D3F_307[A] beserta farmakofornya dan binding site (berupa awan berwarna biru putih)
Hasil dari docking dapat diketahui dua hal yaitu energi ikatan dengan reseptor yang ditunjukkan pada energi total dan juga asam amino yang berikatan pada interaksi tersebut (ditunjukkan pada tabel 2).
Tabel 2 . Total energi ikatan antara ligan  dan reseptor
R Docking Score 4- tert C(CH 3 ) 3 -77,60 4-Br -75,40 4-Cl -74,5 4-CH 3 -71,20 2,4- di Cl -70,40 4-CF 3 -31,70 H -71,90 4-OCH 3 -13,50
Hasil Tabel 2. menunjukkan bahwa semua turunan memiliki total energi yang lebih kecil dari ligand awal yang terdapat dalam reseptor. Dimana energi ikatan yang kecil  akan  memudahkan  interaksi  antar  ligan  dan  reseptor  dan  semakin  besar afinitasnya sehingga diprediksi bahwa 8  senyawa turunan memilik aktivitas anti virus SARS-COV2 lebih baik dibanding senyawa ligand [12,13].

## Penentuan persamaan linier dan non linier dalam HKSA
Penentuan persamaan linier dan nonlinier dalam HKSA menggunakan variabel tergantung  Log  1/c  yang  didapatkan  dari  prediksi  aktivitas  antivirus  SARS  COV2 sedangkan variabel bebas adalah sifat fisikokimia yang ditunjukkan pada Tabel 3
Tabel 3. Nilai parameter sifat fisika kimia dan aktivitas antivirus SARSCOV2 senyawa N-4-benzoyl-N’-(4-fluorophenyl) R Log P Log P 2 Energi Total cMR Log 1/c 4- tert C(CH 3 ) 3 5,17 26,70 -857215,12 9,66 -1,89 4-Br 4,29 18,42 -2365872,96 8,58 -1,88 4-Cl 4,02 16,17 -1046366,66 8,30 -1,87 H 3,95 15,60 -784133,10 8,27 -1,86 4-CH 3 4,58 20,97 -1332948,12 8,79 -1,85 2,4- di Cl 4,38 19,22 -969246,22 8,32 -1,85 4-CF 3 3,46 11,99 -759773,72 7,81 -1,50 4-OCH 3 3,34 11,13 -830844,57 8,42 -1,13
Kemudian menggunakan dianalisis persamaan regresi linier dan non linier satu parameter yang ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4 . Persamaan regresi linier dan non linier satu parameter senyawa N-4-benzoyl- N’-(4-fluorophenyl) dan Turunannya

## Satu Parameter
Regresi linier 1 Log 1/C = -0,348 Log P + (-0,283) (1) (n= 8; R = 0,758; S= 0,19279; F=8,108;Sig =0,029) 2 Log 1/C = 1,746 x 10 -7 Energi total + (-1,533) (2)
(n= 8; R = 0,343; S= 0, 27772; F=0,798 ;Sig =0,406)
3 Log 1/C = -0,176 cMR + (-0,225) (3) (n= 8; R =0,348; S= 0, 27713; F=0,828;Sig =0,398) Regresi Non Linier 1 Log 1/C = 0,405 Log P 2 -3,758 Log P + 6,759                                 (4)
(n= 8; R =0,937; S= 0,11299; F=18,037;Sig =0,005)
Hasil persamaan terbaik Tabel 4 pada satu parameter yaitu persamaan (4). Dari persamaan tersebut dapat diketahui bahwa adanya kolerasi linier dengan Log P dengan kurva  parabolik,  dimana  artinya  semakin  tinggi  nilai  log  P  akan  semakin  tinggi aktivitasnya  sampai  mencapai  nilai  yang  optimum  [14].  Sedangkan  analisis  hasil persamaan regresi linier dan non linier dua parameter ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Persamaan regresi linier dan non linier Dua parameter senyawa N-4-benzoyl-
N’-(4-fluorophenyl) dan Turunannya Dua Parameter Regresi linier 1 Log 1/C = -0,329 Log P + 8,893 x 10 -8 Energi total+ (-0,262) (5)
(n= 8; R = 0,777; S= 0,20391; F=3,805;Sig =0,099)
2 Log 1/C = -0,715 Log P + 0,484 cMR + (-2,884) (6) (n= 8; R = 0,921; S= 0,12621; F=13,960;Sig =0,009) 3 Log 1/C = 1,552 x 10 -7 Energi total + (-0,158) cMR + (-0,212) (7)
(n= 8; R = 0,461; S= 0, 28734; F=0,675;Sig =0,550)
Regresi Non Linier 1 Log 1/C = 0,447 Log P 2 -4,120 Log P – 6,222 x 10 -8 Energi total +7,464
(8)
(n= 8; R =0,943 S= 0,12053; F=10,699;Sig =0,022)
2 Log 1/C = 0,269 Log P 2 – 2,776 Log P + 0,221 cMR +3,195 (9)
(n= 8; R =0,949 S= 0,11399; F=12,119;Sig =0,018)
Hasil  persamaan  terbaik  pada  dua  parameter  yaitu  persamaan  (9).  Dari persamaan tersebut dapat diketahui bahwa adanya kolerasi linier dengan Log P dengan kurva  parabolik,  dimana  artinya  semakin  tinggi  nilai  log  P  akan  semakin  tinggi aktivitasnya sampai mencapai nilai yang optimum. Hal ini sejalan dengan nilai sterik atau  keruahan  yang  semakin  besar  pada  gugus  yang  ditambahkan  akan  semakin meningkatkan  aktivitasnya  pada  reseptor  main  protease  SARS-COV2.  Sedangkan analisis hasil persamaan regresi linier dan non linier tiga parameter ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Persamaan regresi linier dan non linier tiga parameter senyawa N-4- benzoyl-N’-(4-fluorophenyl) dan Turunannya
Tiga Parameter
Regresi linier
1  Log 1/C = -0,695 Log P + 5,172 x 10 -8 Energi total+ 0,471 cMR +(-2,803) (10) (n= 8; R = 0,926; S= 0, 13659; F=8,035;Sig =0,036)
Regresi Non Linier
1  Log 1/C = 0,308 Log P 2 -3,090 Log P – 3,028 x 10 -8 Energi total + 0,190 cMR+ 4,038
(11)
(n= 8; R =0,950; S= 0, 13019; F=6,984;Sig =0,071)
Hasil  persamaan  terbaik  pada  tiga  parameter  yaitu  persamaan  (10).  Dari persamaan tersebut dapat diketahui bahwa adanya kolerasi linier dengan Log P, Energi total, dan keruahan senyawa. Namun arah negatif pada Log P menggambarkan bahwa seiring peningkatan energi total dan keruahan maka nilai Log P lebih baik dikurangi untuk    meningkatkan  efektifitas  antivirus  SARSCOV2.  Sebelas  persamaan  yang dihasilkan berdasarkan analisa persamaan regresi linier dan non linier satu hingga tiga parameter,  maka  ditentukan  persamaan  yang  paling  terbaik  dalam  pengembangan senyawa turunan dengan aktivitas antivirus SARSCOV2 adalah persamaan (9).
Log 1/C = 0,269 Log P 2 – 2,776 Log P + 0,221 cMR +3,195                      (9)
(n= 8; R =0,949 S= 0,11399; F=12,119;Sig =0,018)
Persamaan diatas terpilih berdasarkan nilai-nilai statistika antara lain :
a. Nilai  Koefisien  regresi  mendekati  1  artinya  meningkatnya  hubungan  antara aktivitas dan parameter-parameter pada persamaan tersebut
b. Nilai  signifikansi  <0,05  ,  dimana  menunjukkan  bahwa  ada  hubungan  bermakna antara parameter-parameter kimia fisika dengan aktivitas SARSCOV2
c. Nilai F cenderung besar dan standar deviasi relatif lebih kecil dibanding lainnya
Hasil tersebut menunjukkan bahwa pengaruh sifat lipofilik yang diwakili oleh Log P dan sterik sangat dominan dalam interaksi antara ligan dan reseptor SARSCOV2 dalam mencapai efek terapi. Melalui persamaan tersebut, dapat dikembangkan senyawa turunan N-4-benzoyl-N’-(4-fluorophenyl) yang memiliki sifat lipofilik yang relatif besar namun  harus  memenuhi  kaidah  lipinski  serta  gugus  yang  memiliki  sifat  sterik  yang semakin meningkat juga [15].

## 4.  Kesimpulan
Persamaan  terbaik  dalam  hubungan  kuantitatif  struktur    aktivitas  antivirus SARSCOV2  pada senyawa N-4-benzoyl-N’-(4-fluorophenyl), sebagai berikut : Log 1/C = 0,269 Log P 2 – 2,776 Log P + 0,221 cMR +3,195 (n= 8; R =0,949 S= 0,11399; F=12,119;Sig =0,018)

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada DPPM Universitas Muhammadiyah Gresik yang telah mendanai penelitian internal ini.

## Referensi
[1] Susilo,  A.,  Rumende,  M.  C.,  Pitoyo,  W.C.,  Djoko,  W.,  Santoso,  Yulianti,  M., Herikurniawan, Robert Sinto R., Singh, G. Nainggolan, L., Nelwan, E.J., Chen L.K, Widhani, A., Wijaya E., Wicaksana, B., Maksum M., Annisa, F.., Jasirwan, C.O.M,  Yunihastuti,  E.  (2020).  Coronavirus  Disease  2019:  Tinjauan  Literatur Terkini  Coronavirus  Disease  2019:  Review  of  Current  Literatures.  Jurnal Penyakit Dalam Indonesia, 7(1), 45-67
[2] Li, Q., Kang, C. (2020). Review Progress in Developing Inhibitors of SARS-CoV- 2 3C-Like Protease. Microorganisms, 8, 1250
[3] Sotriffer,  C.  A.  (2016).  Protein–Ligand  Docking:  From  Basic  Principles  to Advanced Applications. In Cavasotto, C. N., In silico drug discovery and design, Theory, Methods, Challenges, and Applications, 155-188, New York : Crc Press.
[4] Siswandono. (2016). Kimia Medisinal 1.   Surabaya : Airlangga University Press
[5] Kesuma,  D.,  Nasyanka,  A.L.,  Rudyanto,  M.,  Siswandono,  Purwanto,  B.T.,  & Sumartha,  I.G.A.  (2020). A  Prospective  Modification  Structure:  The  Effect  Of Lipophilic  And  Electronic  Properties  Of  N-(Phenylcarbamothyoil)Benzamide
Derivatives On Cytotoxic Activity By In Silico And In Vitro Assay With T47d  Cells. Rasayan Journal of Chemistry, 13 (3), 1914-1918
[6] Nasyanka, A.L. 2019. Quantitative Structure Cytotoxic Activity Relationship of Phenylthiourea Derivatives From Chembl Database On Sirtuin-1 Receptor By In Silico. Farmasains : Jurnal Farmasi dan Ilmu Kesehatan, 4(1): 25-30
[7] Purwanto,  B.T.,  Hardjono,  S.,  Widiandani,  T.,  Nasyanka,  A.L.,  &  Siswanto,  I.
(2021). In Silico Study and ADMET prediction of N-(4- fluorophenylcarbamothioyl)  Benzamide  Derivatives  as  Cytotoxic  Agents . Journal of Hunan University Natural Sciences, 48(2),78-85
[8] Hardjono,  S.,  Widiandani,  T.,  Purwanto,  B.T.,  &  Nasyanka,  A.L.  (2019). Molecular  docking  of  N-benzoyl-N’-(4-fluorophenyl)  thiourea  derivatives  as anticancer  drug  candidate  and  their  ADMET  prediction.  Research  Journal  of Pharmacy and Technology, 12(5), 2160-2166
[9] Taylor, R. D., Jewsbury, P. J. & Essex, J. W.  (2002).  A review of protein-small molecule        docking methods. Journal Computer Aided Molecule Design, 16, 151–166
[10] Benet, L.Z., Hosey, C.M., Ursu, O., Oprea, T.I. 2016. BDDCS, the Rule of 5 and Drugability. Advance Drug Delivery Review, 101, 89-98
[11] Kesuma, D., Santosa, H., Nasyanka, A.L., & Ruswanto, R. (2021). Quantitative Structure-Activity  Relationship  (QSAR)  Of  N-Benzoyl-N'-Phenylthiourea
Compound And Derivatives In Mcf-7 Cancer Cells . Rasayan Journal of Chemistry, 14 (4), 2698-2704
[12] Hsu, KC., Chen, YF., Lin, SR., Yang, and JM.  (2011). iGEMDOCK: a graphical environment of enhancing GEMDOCK using pharmacological interactions and post-screening analysis . BMC Bioinformatics, 12(1), 533
[13] Jenzen  F.  2007.  Introduction  to  Computational  Chemistry  2  nd  Ed,  Denmark: Odense,
[14] Roy, K., Kar, S., Das, R. N. 2015. Understanding the basic of qsar for applications in pharmaceutical sciences and risk assessment. Oxford :  Academic Press
[15] Kesuma,  D.,  Siswandono,  Purwanto,  B.T.,  Rudyanto,  M.  2020.  Synthesis  and anticancer  evaluation  of  N-benzoyl-N’-phenylthiourea  derivatives  against human  breast  cancer  cells  (T47D).  Journal  of  Chinese  Pharmaceutical  Science, 29(2),  123-129