## Sasambo Journal of Pharmacy
https://jffk.unram.ac.id/index.php/sjp
___________ Email: arif12.setiawansyah@gmail.com (*Corresponding Author)
Copyright © 2022, The Author(s). This article is distributed under a Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Potensi  anti-kanker  payudara  tanaman  songga  ( Strychnos  lucida R.Br): Tinjauan interaksi molekuler terhadap reseptor estrogen- α in silico
Muhammad Andre Reynaldi 1 , Arif Setiawansyah 2*
1 Departemen Farmakokimia, Sekolah Farmasi, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia.
2 Departemen Biologi Farmasi, Sekolah Farmasi, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia.
DOI: https://doi.org/10.29303/sjp.v3i1.149
Article Info
Abstract: Songga ( Styrchnos lucida R.Br) is a plant that has potential to be developed as an anti-breast cancer. This study was conducted to predict the secondary metabolite derived from songga, which is potential as anti-breast cancer through inhibition of estrogen receptor- α .  A  molecular  docking  study  was  performed  using  Autodock  Vina  assisted  by AutodockTool and Biovia Discovery Studio. The study used estrogen receptor- α as a protein and ten compounds from songga as ligands. The 3D structure of estrogen receptor- α and ten ligands  were  obtained  from  Protein  Data  Bank  and  the  PubChem  database.  The  result revealed that strychnine N-oxide is the compound that has the lowest free binding energy and  inhibition  constant  with  the  value  of  9.6  kcal/mol  and  0.09  µM,  respectively.  This indicated that strychnine N-oxide has an excellent affinity for estrogen receptor- α . Thus, this compound is predicted to inhibit the estrogen receptor- α and can be developed as anti-breast cancer. However, further investigations such as molecular dynamics simulation, in vitro and in vivo assays should be undertaken. Received : 2022-02-25 Revised : 2022-04-14 Accepted : 2022-04-25
Keywords: Songga, Strychnos lucida , breast cancer, estrogen receptor- α
Citation: Reynaldi, M. A., & Setiawansyah, A. (2022). Potensi anti-kanker payudara tanaman songga ( Strychnos lucida R.Br): Tinjauan  interaksi  molekuler  terhadap  reseptor  estrogen- α in  silico . Sasambo  Journal  of  Pharmacy , 3 (1),  30-35. https://doi.org/10.29303/sjp.v3i1.149

## Pendahuluan
Kanker  payudara  merupakan  salah  satu  tipe malignan  yang  menjadi  penyebab  utama  kematian wanita  di  seluruh  dunia  (Jemal  et  al.,  2011).  Kanker payudara disebabkan oleh pertumbuhan sel yang tidak normal  pada  jaringan  payudara.  Sel  kanker  ini  terus mengalami  proliferasi  akibat  dari  ketidakseimbangan hormon  dalam  tubuh  (Matsuo  et  al.,  2018).  Salah  satu hormon  yang  dianggap  memainkan  peran  penting dalam  mempromosikan  proliferasi  epitel  payudara adalah  estrogen  (Russo  &  Russo,  2006).  Sekresi  yang tidak  normal  dan  hiperaktivitas  estrogen  akan menyebabkan  terjadinya  perkembangan  sel  kanker payudara (Bai & Gust, 2009; Paterni et al., 2014). Hal ini
disebabkan  oleh  terjadinya  aktivasi  reseptor  estrogen yang  memicu  aktifnya  protein  ko-aktivator  SRC-3 sehingga  terjadi  peningkatan  replikasi  dan  proliferasi sel kanker (Eroles et al., 2012).
Saat ini, penanganan kanker payudara umumnya dilakukan  dengan  kemoterapi,  radioterapi,  terapi hormon,  dan  pembedahan  (Waks  &  Winer,  2019). Namun,  penggunaan  jenis-jenis  terapi  tersebut  masih belum efektif untuk penanganan sebagian besar pasien kanker  payudara  stadium  tinggi  (Ko  &  Moon,  2015). Beberapa  studi  dilaporkan  telah  menemukan  jalur pengobatan yang diperkirakan efektif pada penanganan kanker payudara, salah satunya adalah penargetan pada reseptor  estrogen  alfa  (ER- α) (Busonero  et  al.,  2017; Cazzaniga & Bonanni, 2012).
Penanganan kanker
payudara dengan menargetkan ER- α sebagai target terapi menjadi sangat penting,  mengingat  70%  pasien  kanker  payudara terdiagnosis  ER- α  positif (Leon-Ferre  et  al.,  2018). Umumnya,  penanganan  pasien  kanker  payudara  ER- α positif  diberi  tarapi  endokrin  seperti  tamoxifen  dan fulvestrant.  Namun,  penggunaan  kedua  obat  ini memiliki banyak efek samping terhadap berbagai organ dan  sering  mengakibatkan  resistensi  terapi  dan kekambuhan  tumor  (Ciruelos  et  al.,  2014).  Sehingga, upaya pencarian agen anti-kaker payudara yang bekerja pada penghambatan ER- α yang lebih efektif dan aman perlu dilakukan.
Songga  ( Strychnos  lucida R.Br)  merupakan  salah satu  tanaman  yang  berpotensi  untuk  dikembangkan sebagai agen anti-kanker payudara. Potensi anti-kanker tanaman songga pertama kali dilaporkan oleh Sarmento et  al.  (2015).  Songga  dapat  menghambat  sel  kanker HepG2, HuCCA-1, A549 dan MOLT-3 (Sarmento et al., 2015).  Namun,  aktivitas  anti-kanker  tanaman  songga pada  sel kanker  lain,  terutama  pada  kanker payudara, hingga saat ini belum diteliti.
Sebagai  langkah  awal,  sangat  penting  untuk melakukan  evaluasi  potensi  anti-kanker  tanaman songga  dan  mengidentifikasi  metabolit  sekunder  yang berperan sebagai anti-kanker payudara dengan bantuan penambatan  molekuler  pada  ER- α .  Hal  ini  dapat membantu  dalam  mengarahkan  penemuan  kandidat obat  baru  untuk  penanganan  kanker  payudara.  Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi dan memprediksi metabolit sekunder tanaman songga yang  berpotensi  sebagai  agen  anti-kanker  payudara melalui inhibisi terhadap ER- α secara in silico .

## Metode

## Hardware dan software
Penelitian  dilakukan  menggunakan  komputer dengan  spesifikasi  Windows  10  Pro  64-bit,  prosesor Intel® CoreTM i3-4030U 1.9 GHz CPU, RAM 10 GB dan 2  GB  NVIDIA  Gforce  VGA.  Adapun  perangkat  lunak yang  digunakan  adalah  AutodockVina  (v1.2.0) (AutoDock Vina (scripps.edu), Biovia Discovery Studio (https://discover.3ds.com),
MGL Tools (https://ccsb.scripps.edu/mgltools)  dan  Notepad ++ (https://notepad-plus-plus.org).

## Preparasi dan analisis ligan
Ligan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diperoleh  dari  studi  literatur.  Adapun  ligan  yang digunakan adalah beta-colubrine, brucine, brucine N-oxide, chlorogenic  acid,  diaboline,  loganin,  phyllamycin  A, secoxyloganin, strychnine , dan strychnine N-oxide (Itoh et al., 2006; Manurung et al., 2019; Setiawan & Rostiwati, 2014).  Semua  ligan  dianalisis  berdasarkan  aturan
Lipinski dengan menilai sifat kimia dari ligan seperti H donor, H aseptor, dan log P (Lipinski, 2004). Struktur 3D ligand diperoleh dari database PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov)

## Preparasi protein
Protein target yang digunakan pada penelitian ini adalah protein reseptor estrogen (PDB ID: 3ERT) yang diperoleh dari Protein Data Bank
(https://www.rcsb.org).  Pemilihan  protein  dilakukan dengan  kriteria  pemilihan  yaitu  resolusi  <2.5  Å X-ray diffraction dengan  nilai  mutasi  nol.  Protein  yang diperoleh kemudian dipreparasi menggunakan perangkat  lunak  BIOVA  Discovery  Studio  untuk menghilangkan komponen-komponen tidak diinginkan seperti  air,  ligan,  dan  heteroatom  hingga  diperoleh struktur polos dari protein.

## Penambatan molekuler
Studi  penambatan  molekuler  dilakukan  dengan menggunakan perangkat lunak AutoDock Vina dibantu dengan AutoDockTools (Trott & Olson, 2010). Sisi aktif protein ditentukan dengan mengikuti lokasi ikatan dari ligan  alami  protein  target.  Pada  struktur  3D  protein target,  dilakukan  penambahan  atom  hidrogen  ( polar only ). Sedangkan pada struktur 3D ligan, nodus tengah dan rotatable bonds dipilih dan disimpan dalam bentuk PDBQT.  Pada  preparasi  gridbox,  sisi  aktif  dipilih mengikuti  sisi  aktif  ligan  natif  dari  protein  dengan penyesuaian  dimensi  gridbox  x,  y  dan  z  40  x  40  x  40 dengan  spasi  0.375Ǻ. Proses  docking  menggunakan Lamarckian  Genetic  Algorithm  (LGA)  dan  parameter Genetic  Algorithm  (GA)  diset  pada  100  run  dengan ukuran  populasi  150; number  of  evaluations 2.500.000; number  of  generations 27.000  dengan rate mutasi  dan crossover default .

## Hasil dan Pembahasan

## Analisis ligan
Seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel  1 ,  semua senyawa  uji  memenuhi  kriteria  dari  aturan  Lipinski yaitu  memiliki  berat  molekul  <500,  H  donor  <5,  H aseptor <10 dan log P <5. Hal ini menunjukkan bahwa semua  senyawa  uji  diprediksi  memiliki  sifat drug- likeness .  Sifat  ini  mengacu  pada  kesamaan  suatu senyawa  terhadap  sifat-sifat  yang  dimiliki  obat  oral (Lipinski,  2004).  Dengan  demikian,  sifat-sifat  seperti adsorpsi,  distribusi,  dan  permeabilitas  dari  semua senyawa uji mirip dengan obat oral.

## Validasi metode penambatan molekuler
Tahap awal pada penambatan molekuler adalah dengan  melakukan  validasi  metode  penambatan molekuler.  Proses  validasi  ini  dilakukan  dengan re-
docking ligan  natif  terhadap  protein  target,  reseptor estrogen- α (3ERT). Metode dikatakan valid apabila nilai RMSD  dari  hasil re-docking <2 Å  (Morris  et  al.,  2009). Nilai RMSD yang diperoleh dari re-docking yaitu 1.2 Å. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  penambatan molekuler  dikatakan  valid.  Adapun  konformasi struktur  hasil re-docking ligan  natif  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Tabel 1. Hasil skrining aturan Lipinski metabolit sekunder tanaman songga Ligan BM H donor  H aseptor  Log P Loganin 390.4 5 10 -1.4 Phyllamycin A 394.4 0 7 4 Strychnine N- oxide 350.4 0 3 1.4 Strychnine 334.4 0 3 1.9 Secoxyloganin 404.4 5 11 -1.6 Diaboline 352.4 1 4 0.7 Cholorogenic acid 354.31 6 9 -0.4 Brucine 394.5 0 5 1 Brucine N- oxide 410.5 0 5 0.4 Beta colubrine 365.4 0 4 1.9
Gambar 1 . Visualisasi hasil validasi metode penambatan molekuler; re-docking ligan natif 3ERT (catatan: warna kuning adalah ligan natif awal, merah ligan natif hasil re-docking )
Setelah metode penambatan molekuler tervalidasi,  dilakukan  evaluasi  ligan  uji  terhadap protein  reseptor  estrogen- α .  Proses  penambatan molekul  ligan  uji  dilakukan  dengan  mengikuti parameter  yang  telah  valid  dari re-docking ligan  natif. Untuk  memperoleh  ligan  terbaik,  hasil  skrining  yang diperoleh  dari  penambatan  molekuler  dianalisis  lebih lanjut dengan menilai energi bebas ikatan dari masing- masing  ligan.  Ligan  uji  yang  memiliki  energi  bebas ikatan  lebih  kecil  dari  ligan  natif  mengindikasikan bahwa ligan tersebut memiliki afinitas yang lebih baik terhadap  reseptor  dibadingkan  dengan  ligan  natif (Muttaqin et al., 2020). Selain itu, analisis juga dilakukan dengan  mengamati  interaksi  molekuler  yang  terjadi antara ligan uji dan residu asam amino pada reseptor. Hasil penambatan molekuler dapat dilihat pada Tabel 2 .
Berdasarkan Tabel  2 ,  terlihat  bahwa  tiap  ligan memiliki  energi  bebas  ikatan  dan  konstanta  inhibisi yang  berbeda  terhadap  reseptor  estrogen- α.  Hal  ini menandakan  bahwa  tiap  ligan  memiliki  afinitas  yang berbeda-beda. Strychnine dan strychnine  N-oxide merupakan  dua  senyawa  yang  memiliki  energi  bebas ikatan  paling  kecil  di  antara  senyawa lain  serta  paling mendekati  energi  bebas  ikatan  dari  ligan  natif,  4- hydroxytamoxifen . Hal ini mengindikasikan bahwa kedua senyawa ini memiliki afinitas yang hampir sama dengan afinitas ligan natif terhadap resptor estrogen- α.
Tabel 2. Hasil penambatan molekuler metabolit sekunder tanaman songga terhadap reseptor estrogen- α
Ligan Energi bebas ikatan (kkal/mol) Konstan ta inhibisi (µM) Jumlah residu asam amino Loganin -7,2 5,21 18 Phyllamycin A -6,7 12,12 12 Strychnine n-oxide -9,6 0,09 18 Strychnine -9,4 0,13 17 Secoxyloganin -7,0 7,30 21 Diaboline -8,7 0,41 11 Cholorogenic acid -7,3 4,40 20 Brucine -7,5 3,14 12 Brucine N-oxide -7,7 2,24 13 Beta colubrine -8,3 0,81 11 4-hydroxytamoxifen -9,9 0,05 22
Potensi  dari  suatu  senyawa  dalam  berikatan dengan  suatu  protein  juga  dipengaruhi  oleh  interaksi yang  terjadi  antara  senyawa  uji  dengan  residu  asam amino.  Pada Gambar  2 ,  terlihat  bahwa strychnine dan strychnine  N-oxide dapat  berikatan  pada  sisi aktif  ligan natif  4- hydroxytamoxifen pada  reseptor  estrogen- α dan berinteraksi  dengan  asam  amino-asam  amino  penting pada  reseptor  tersebut.  Namun,  terdapat  sedikit perbedaan  interaksi  langsung  dari strychnine dan strychnine N-oxide dengan residu asam amino pada sisi aktif  reseptor. Strychnine  N-oxide hanya  berinteraksi dengan  LEU391,  LEU387,  ALA350  dan  THR317. Sedangkan strychnine berinteraksi  dengan  LEU391, LEU387,  LEU525,  LEU346,  ALA350  dan  MET421.  Hal inilah  yang  menyebabkan  adanya  perbedaan  afinitas antara  kedua  senyawa  dengan  reseptor  estrgone- α. Ikatan-ikatan  ini  terjadi  dengan  melibatkan  beberapa jenis ikatan seperti hidrogen, Van der Walls, dan alkil. Afriza  et  al.  (2018)  melaporkan  bahwa  interaksi- interaksi  tersebut  memainkan  peran  penting  terhadap stabilitas ikatan antara ligan dengan protein.
Selain  itu,  konstanta  inhibisi  juga  menjadi  salah satu  parameter  dalam  menilai  afinitas  ikatan  antara
ligan  dengan  protein  target.  Semakin  kecil  nilai konstanta  inhibisi,  maka  semakin  tinggi  afinitas  ligan terhadap  protein  (Brooks  et  al.,  2009).  Nilai  konstanta inhibisi  merupakan  nilai  estimasi  yang  diperoleh  dari afinitas  ikatan  yang  terjadi  antara  ligan  dan  protein target  berdasarkan  perhitungan  komputasional  dari perangkat  lunak  yang  digunakan.  Pada Tabel  2 , strychnine N-oxide merupakan senyawa uji dengan nilai konstanta  inhibisi  paling  kecil  dibandingkan  dengan senyawa  uji  lainnya.  Nilai  konstanta  inhibisi  ini diperoleh  dari  afinitas  ikatan  yang  terjadi  antara  ligan dan protein target. Konstanta inhibisi dari strychnine N- oxide juga mendekati nilai konstanta inhibisi ligan natif. Hal ini menunjukkan bahwa strychnine N-oxide memiliki afinitas yang baik terhadap reseptor estrogen- α.
Gambar  2. Interaksi  molekuler  antara strychninen  N- oxide (1), strychnine (2),  dan  4- hydroxytamoxifen (3) dengan reseptor estrogen- α dalam bentuk 2D (a) dan 3D (b). ( Catatan: hijau untuk ikatan hidrogen, hijau pudar untuk ikatan Van Der Walls, dan merah muda untuk ikatan alkil)
Dengan demikian, diprediksi bahwa st rychnine N- oxide memiliki  potensi  dalam  menghambat  reseptor estrogen- α dan dikembangkan sebagai agen anti-kanker payudara.

## Kesimpulan
Skrining  virtual  berbasis  penambatan  molekuler dapat  digunakan  untuk  memprediksi  senyawa  aktif songga  yang  memiliki  potensi  menghambat  reseptor estrogen- α . Strychnine N-oxide merupakan senyawa aktif songga  yang  memiliki  afinitas  ikatan  dan  konstanta inhibisi  paling  baik.  Sehingga  senyawa  ini  diprediksi dapat  dikembangkan  sebagai  agen  anti-kanker payudara. Namun, analisis lebih lanjut seperti simulasi dinamika  molekul  serta  uji in  vitro da n  in  vivo perlu dilakukan.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Lembaga  Pengelola  Dana  Pendidikan  (LPDP)  karena telah mendanai penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Afriza, D., Suriyah, W. H., & Ichwan, S. J. A. (2018). In silico analysis of molecular interactions between the anti-apoptotic  protein  survivin  and  dentatin, nordentatin,  and  quercetin. Journal  of  Physics: Conference Series , 1073 (3).
https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1073/3/032001
Bai,  Z.,  &  Gust,  R.  (2009).  Breast  cancer,  estrogen receptor and ligands. Archiv Der Pharmazie , 342 (3), 133 – 149. https://doi.org/10.1002/ardp.200800174
Brooks,  B.  R.,  Brooks,  C.  L.  3rd,  Mackerell,  A.  D.  J., Nilsson,  L.,  Petrella,  R.  J.,  Roux,  B.,  Won,  Y., Archontis, G., Bartels, C., Boresch, S., Caflisch, A., Caves, L., Cui, Q., Dinner, A. R., Feig, M., Fischer, S.,  Gao,  J.,  Hodoscek,  M.,  Im,  W.,  …  Karplu s,  M.
(2009).  CHARMM:  the  biomolecular  simulation program. Journal of Computational Chemistry , 30 (10), 1545 – 1614. https://doi.org/10.1002/jcc.21287
Busonero, C., Leone, S., & Acconcia, F. (2017). Emetine induces  estrogen  receptor  alpha  degradation  and prevents    17β -estradiol-induced  breast  cancer  cell proliferation.  In Cellular  oncology  (Dordrecht) (Vol. 40, Issue 3, pp. 299 – 301). https://doi.org/10.1007/s13402-017-0322-z
1a 1b 2b 2a 3a 3b
Cazzaniga,  M.,  &  Bonanni,  B.  (2012).  Breast  cancer chemoprevention: old and new approaches. Journal of  Biomedicine  &  Biotechnology , 2012 ,  985620. https://doi.org/10.1155/2012/985620
Ciruelos,  E.,  Pascual,  T.,  Arroyo  Vozmediano,  M.  L., Blanco, M., Manso, L., Parrilla, L., Muñoz, C., Vega, E., Calderón, M. J., Sancho, B., & Cortes-Funes, H. (2014).  The  therapeutic  role  of  fulvestrant  in  the management  of  patients  with  hormone    receptor- positive breast cancer. Breast (Edinburgh, Scotland) , 23 (3),
201 – 208.
https://doi.org/10.1016/j.breast.2014.01.016
Eroles,  P.,  Bosch,  A.,  Pérez-Fidalgo,  J.  A.,  &  Lluch,  A. (2012). Molecular biology in breast cancer: intrinsic subtypes and signaling pathways. Cancer Treatment
Reviews , 38 (6), 698 – 707. https://doi.org/10.1016/j.ctrv.2011.11.005
Itoh,  A.,  Tanaka,  Æ.  Y.,  &  Nagakura,  Æ.  N.  (2006). A quinic  acid  ester  from  Strychnos  lucida .  146 – 148. https://doi.org/10.1007/s11418-005-0021-3
Jemal,  A.,  Bray,  F.,  &  Ferlay,  J.  (2011).  Global  Cancer Statistics:  2011. CA  Cancer  J  Clin , 49 (2),  1,33-64. https://doi.org/10.3322/caac.20107.Available
Ko,  E.-Y.,  &  Moon,  A.  (2015).  Natural  Products  for Chemoprevention  of  Breast  Cancer. Journal  of
Cancer Prevention , 20 (4), 223 – 231.
https://doi.org/10.15430/JCP.2015.20.4.223
Leon-Ferre,  R.  A.,  Polley,  M.-Y.,  Liu,  H.,  Gilbert,  J.  A., Cafourek,  V.,  Hillman,  D.  W.,  Elkhanany,  A., Akinhanmi, M., Lilyquist, J., Thomas, A., Negron, V., Boughey, J. C., Liu, M. C., Ingle, J. N., Kalari, K. R.,  Couch,  F.  J.,  Visscher,  D.  W.,  &  Goetz,  M.  P. (2018). Impact of histopathology, tumor-infiltrating lymphocytes,  and  adjuvant  chemotherapy    on prognosis  of  triple-negative  breast  cancer. Breast Cancer  Research  and  Treatment , 167 (1),  89 – 99. https://doi.org/10.1007/s10549-017-4499-7
Lipinski, C. A. (2004). Lead- and drug-like compounds: the  rule-of-five  revolution. Drug  Discovery  Today: Technologies , 1(4), 337 – 341 https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ddtec.2
004.11.007
Manurung, H., Sari, R. K., Syafii, W., Cahyaningsih, U., &  Ekasari,  W.  (2019).  Antimalarial  activity  and phytochemical  profile  of  ethanolic  and  aqueous extracts of bidara laut (Strychnos ligustrina Blum) wood. Journal  of  the  Korean  Wood  Science  and
Technology , 47 (5), 587 – 596.
https://doi.org/10.5658/WOOD.2019.47.5.587
Matsuo,  K.,  Shimada,  M.,  Yamaguchi,  S.,  Kanao,  H., Nakanishi,  T.,  Saito,  T.,  Kamiura,  S.,  Iwata,  T., Mikami,  M.,  &  Sugiyama,  T.  (2018).  Identifying  a candidate  population  for  ovarian  conservation  in young  women  with  clinical  stage  IB – IIB  cervical cancer. International Journal of Cancer , 142 (5), 1022 – 1032. https://doi.org/10.1002/ijc.31084
Morris,  G.  M.,  Huey,  R.,  Lindstrom,  W.,  Sanner,  M.  F., Belew, R. K., Goodsell, D. S., & Olson, A. J. (2009). AutoDock4  and  AutoDockTools4:  Automated docking with selective receptor flexibility. Journal of
Computational Chemistry , 30 (16), 2785 – 2791. https://doi.org/10.1002/jcc.21256
Muttaqin, F. Z., Kharisma, D., Asnawi, A., & Kurniawan, F. (2020). Pharmacophore and Molecular Docking-Based Virtual  Screening  of  B-Cell  Lymphoma  2  (BCL  2) Inhibitor from Zinc Natural Database as Anti-Small Cell Lung Cancer . 10 (2), 143 – 147.
Paterni,  I.,  Granchi,  C.,  Katzenellenbogen,  J.  A.,  & Minuto lo, F. (2014). Estrogen receptors alpha (ERα) and  beta  (ERβ):  subtype -selective  ligands  and clinical potential. Steroids , 90 , 13 – 29. https://doi.org/10.1016/j.steroids.2014.06.012
Russo, J., & Russo, I. H. (2006). The role of estrogen in the initiation  of  breast  cancer. Journal  of  Steroid Biochemistry  and  Molecular  Biology , 102 (1-5  SPEC. ISS.), 89 – 96. https://doi.org/10.1016/j.jsbmb.2006.09.004
Sarmento, N. da C., Worachartcheewan, A., Pingaew, R.,
Prachayasittikul, S., Ruchirawat, S., & Prachayasittikul, V. (2015). Antimicrobial, antioxidant  and  anticancer  activities  of  Strychnos lucida  R.  Br. African  Journal  of  Traditional, Complementary and Alternative Medicines , 12 (4), 122 – 127. https://doi.org/10.4314/ajtcam.v12i4.18
Setiawan,  O.,  &  Rostiwati,  T.  (2014).  Bidara  Laut ( Strychnos  ligustrina Blume.  syn. S.  lucida R.  Br): HHBK  Potensial  di  NTB  dan  Bali.  In Bogor:  Forda Press .
Trott, O. & Olson, A.J. (2010). AutoDock Vina: improving the  speed  and  accuracy  of  docking  with  a  new scoring  function,  efficient  optimization  and multithreading, Journal  of  Computational  Chemistry 31, 455-461.
Waks,  A.  G.,  &  Winer,  E.  P.  (2019).  Breast  Cancer Treatment:  A  Review. JAMA , 321 (3),  288 – 300. https://doi.org/10.1001/jama.2018.19323