## Penapisan Virtual untuk Identifikasi Senyawa Aktif dari Daun Kratom (Mitragyna speciosa) sebagai Analgesik

## Virtual Screening to Identification The Active Compounds from
Kratom (Mitragyna speciosa) as Analgetics
Ihsanul Arief*, Inderiyani Akademi Farmasi Yarsi Pontianak Jalan Panglima A’im, Pontianak Timur, Kalimantan Barat, Indonesia *Email: ihsanularief@akfaryarsiptk.ac.id
Received: 22 September 2022; Accepted: 23 Desember 2023; Published: 30 Desember 2023

## Abstrak
Kratom  (Mytragina  speciosa)  merupakan  salah  satu  tanaman  endemik  di  asia  tenggara  pada umumnya dan kalimantan pada khususnya yang terbukti memiliki aktivitas sebagai analgesik, sedatif (antidepressan)  dan,  antiobesitas,  antikanker  payudara,  antinosiseptif,  induksi  CYP450, antiinflamasi, opiat, antimikroba, dan antioksidan. Akan tetapi, belum ada laporan yang menyatakan senyawa  aktif  adari  daun  kratom  yang  memiliki  aktivitas-aktivitas  tersebut.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  akan  mengidentifikasi  senyawa  aktif  yang  terkandung  dalam  daun  kratom  dengan proses  penapisan  virtual  yang  bertanggung  jawab  pada  aktivitas  analgetik  beserta  prediksi  sifat adsorpsi,  distribusi,  metabolisme,  ekskresi,  dan  toksisitas  (ADMET).  Proses  penapisan  virtual dilakukan  berdasarkan  penambatan  molekul,  sementara  prediksi  sifat  ADMET  dilakukan  dengan bantuan  web-server.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  senyawa  (-)-epicatechin  paling bertanggung jawab terhadap aktivitas analgesik dari daun kratom. Profil ADMET dari senyawa ini memprediksi bahwa senyawa ini memiliki bioavailabilitas yang baik dan bersifat tidak toksik. Kata Kunci: Kratom, Mytragina speciosa, analgesik, penapisan virtual, ADMET

## Abstract
Kratom  (Mytragina  speciosa)  is  one  of  the  endemic  plants  in  Southeast  Asia  in  general  and Kalimantan  in  particular  which  is  proven  to  have  activities  as  an  analgesic,  sedative (antidepressant),  and,  antiobesity,  breast  anticancer,  antinociceptive,  CYP450  induction,  anti- inflammatory,  opiate,  antimicrobial,  and  antioxidant.  However,  no  report  states  the  active compounds from kratom leaves that have these activities. Therefore, this study will identify the active compounds contained in kratom leaves with a virtual screening process responsible for analgesic activity  along  with  the  prediction  of  adsorption,  distribution,  metabolism,  excretion,  and  toxicity (ADMET) properties. The virtual screening process was performed based on molecular tethering, while  the  prediction  of  ADMET  properties  was  done  with  the  help  of  a  web  server.  The  results obtained showed that the compound (-)-epicatechin was most responsible for the analgesic activity of kratom leaves. The ADMET profile of this compound predicts that it has good bioavailability and is non-toxic.
Keywords: Kratom, Mytragina speciosa, analgetics, virtual screening, ADMET

## PENDAHULUAN
Kratom (Mytragina speciosa) merupakan salah  satu  tanaman  yang  diketahui  memiliki khasiat  bagi  kesehatan.  Senyawa  metabolit sekunder yang terkandung dalam daun kratom adalah ajmalicine, corynantheidine, isomitraphylline, mitraphylline, paynantheine, isocorynantheidine, 7- hydroxymitragynine, mitragynine,
epicatechin, daucosterol, quinovic acid 3-O-β-
D-quinovopyranoside,  quinovic  acid  3-O-β- D-glucopyranoside,
1-O-feruloyl-β-D- glucopyranoside,
benzyl-β- D-
glucopyranoside, 3-oxo-α-ionyl-O-β-D- glucopyranoside,  roseoside,  vogeloside,  dan epivogeloside  (León  et  al.,  2009).  Penelitian
sebelumnya  telah  mengungkap  sejumlah potensi  ekstrak  daun  kratom  di  antaranya sebagai analgesik, sedatif (antidepressan) dan, antiobesitas, antikanker payudara, antinosiseptif, induksi CYP450, antiinflamasi, opiat,  antimikroba,  antioksidan  (Firmansyah et  al.,  2020).  Akan  tetapi,  belum  ditemukan hasil kajian mengenai senyawa spesifik yang paling  bertanggung  jawab  terhadap  khasiat daun  kratom  tersebut.  Metode  penambatan molekul yang mengkaji interaksi antara suatu senyawa  dengan  protein  target  umum digunakan  untuk  mengidentifikasi  senyawa aktif yang berperan dalam penghambatan atau pengobatan  suatu  penyakit  (Kontoyianni, 2017; Santoso, 2015; Kurniawan et al., 2022; Hadi et al., 2021).
Secara  farmakologi  molekuler,  aktivitas analgesik  suatu  senyawa  diduga  berkaitan dengan  kemampuan  senyawa  tersebut  dalam menghambat  kerja  protein  siklooksigenase-2 (COX-2)  dan  kinase  p38  (p38).  Struktur protein tersebut tersedia di basis data dengan kode  5IKQ  (Orlando  and  Malkowski,  2016) dan 3FMK (Goldstein et al., 2011).
Selain  kajian  interaksi  dengan  protein target, sifat penting lain dari suatu ligan adalah sifat adsorpsi, distribusi, metabolisme, ekskresi, toksisitas (ADMET). Hal ini karena ligan  tersebut  diproyeksikan  sebagai  calon obat  yang  akan  masuk  ke  tubuh    manusia, sehingga  harus  memenuhi  beberapa  kriteria. Kriteria yang paling umum digunakan adalah Lipinski's rule of five (Lipinski et al., 2012).
Oleh karena itu, pada penelitian ini dikaji secara  komputasi  terkait  senyawa  di  daun
kratom  yang  bertanggung  jawab  terhadap aktivitas analgetik daun kratom dan dilanjutkan dengan prediksi sifat ADMET dari senyawa terpilih.

## METODE PENELITIAN

## Penyiapan  Struktur  Protein  Target  dan Ligan
Dua  protein  target  digunakan  dalam penelitian ini, yaitu COX-2 (PDB ID: 5IKQ) dan  p38  (PDB  ID:  3FMK)  yang  strukturnya diunduh dari basis data RCSB (https://www.rcsb.org).  Sementara  struktur ligan yang merupakan senyawa aktif dari daun kratom sebagaimana dilaporkan oleh Leon et al.  (2009)  diunduh  dari  basis  data  Pubchem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/).  Masing- masing  protein  dipisahkan dari ligan bawaan dan entitas non-standar dengan fitur DockPrep di perangkat lunak Chimera 1.16 dan disimpan dalam  format  pdb  (Pettersen  et  al.,  2004). Ligan bawaan dan ligan kajian juga disiapkan dengan  fitur  DockPrep  dan  kemudian disimpan dalam format mol2.

## Penapisan Virtual
Penapisan  virtual  dilakukan  dengan Autodock Vina 1.1.2 (Trott and Olson, 2009) yang  diimplementasikan  dalam  PyRx  0.8 (Dallakyan and Olson, 2015). Nilai exhaustiveness yang digunakan adalah sebesar 20, sementara pusat dan ukuran grid box untuk masing-masing protein dijelaskan pada Tabel 1 . Grid box diatur sesuai dengan posisi ligan bawaan.  Proses  validasi  dilakukan  melalui nilai RMSD antara ligan bawaan di database dan  hasil redocking .  Protokol  docking dinyatakan  valid  jika  nilai  RMSD  bernilai kurang dari 2 Å (Marcou and Rognan, 2007). Hasil  penapisan  virtual  dikaji  dengan membandingkan interaksi antara ligan bawaan masing-masing  protein,  terutama  interaksi ikatan  hidrogen  dengan  asam  amino  utama (Xiang et al. , 2012). Analisis interaksi secara dua  dan  tiga  dimensi  dilakukan  dengan Discovery  Studio  Visualizer  v21.1.0.20298 (BIOVIA, 2021).
Tabel 1. Pusat dan ukuran grid box dalam proses penapisan virtual Protein Pusat grid box Ukuran grid box COX-2  (PDB  ID: 5IKQ) x = 22,6291 y = 51,5244 z = 17,8529 x = 20,0261 y = 20,0683 z = 20,0636 p38 (PDB ID: 3FMK) x = 20,8360 y = 10,8290 z = 31,1137 x = 20,0261
y = 20,0683 z = 20,0636

## Kajian ADMET
Senyawa  yang  memiliki  afinitas  ikatan paling kuat dan menunjukkan interaksi paling sesuai dengan ligan bawaan, kemudian dikaji profil  ADME  serta  toksisitasnya  secara komputasi.  Prediksi  profil  ADME  dilakukan di situs SwissADME (Daina et al. , 2017), dan profil toksisitas diprediksi di sistus ProTox-II (Banerjee et al. , 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Struktur  dan  Pubchem  ID  dari  17 senyawa  yang  dikaji  dalam  penelitian  ini ditunjukkan  pada  Gambar  1.    Adapun  ligan bawaan  untuk  protein  COX-2  adalah  asam meklofenamat  (Orlando  and  Malkowski, 2016),  sementara  untuk  protein  p38  adalah pamapimod  (Goldstein et  al. ,  2011).  Nilai RMSD  untuk  masing  masing  ligan  bawaan
Gambar 1. Struktur dan Pubchem ID senyawa dari daun kratom yang dikaji pada penelitian ini sesuai yang dilaporkan oleh Leon et al. (2009)
setelah  proses  redocking  adalah  0,73  Å  dan 1,58  Å  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar  2 .  Nilai  RMSD  tersebut  memenuhi ambang batas validitas, yaitu kurang dari 2 Å (Marcou  and  Rognan,  2007;  Endriyatno  and Walid, 2022).
Dua  protein  target  digunakan  dalam penelitian ini karena menurut Ji et al. (2020), mekanisme penghambatan rasa nyeri setidaknya  melibatkan  dua  protein,  yaitu COX-2  dan  p38.  Sesuai  dengan  yang dilaporkan  oleh  Orlando  and  Malkowski (2016),  ikatan  hidrogen  terjadi  antara  gugus karboksilat  dari  asam  meklofenamat  dengan oksigen  fenol  dari  TYR385  dan  oksigen
hidroksil  dari  SER530  pada  protein  COX-2. Sementara  asam  amino  utama  dari  protein p38,  sesuai  di  database  adalah  LYS53, MET109,  dan  ASP168  (Goldstein et  al. , 2011).
Hasil redocking terhadap  ligan  bawaan menunjukkan asam amino utama pada COX-2 adalah TYR385 dan SER530, sementara pada p38  adalah  LYS53,  MET109,  dan  SER154 sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar  3 . Hasil ini sejalan dengan yang dilaporkan oleh peneliti  sebelumnya  yang  juga  menunjukkan interaksi  pada  asam  amino  tersebut  (das
Gambar 2. Struktur ligan bawaan di database (abu-abu) dan setelah redocking (kuning) untuk protein COX-2 (kiri) dan protein p38 (kanan), divisualisasikan dengan Chimera 1.16
(a)
(b)
Gambar 3.  Visualisasi interaksi antara asam meklofenamat dengan COX-2 (a) antara pamapimod dengan p38, (b) sebagai ligan native dan kontrol positif
Chagas  Pereira  de  Andrade  and  Mendes, 2020; Tariq et al. , 2018; Asiedu et al. , 2021). Penapisan  virtual  menunjukkan  bahwa terdapat beberapa ligan di daun kratom  yang mampu berinteraksi relatif kuat dengan kedua protein  target.  Namun,  oleh  karena  selain aspek afinitas ikatan, terdapat aspek kesesuaian  interaksi  dengan  residu  asam amino  utama  yang  harus  diperhatikan (Motiejunas  and  Wade,  2007),  maka  dipilih ligan  yang  paling  bersesuaian  interaksinya dengan  ligan  bawaan.  Nilai  afinitas  ikatan (dalam -kkal/mol) setiap ligan hasil penapisan virtual  ditampilkan  pada Gambar  4 .  Setelah
dikaji,  pada  protein  COX-2,  ligan  (-)- epicatechin  yang  memiliki  afinitas  ikatan paling kuat juga menunjukkan interaksi yang mirip dengan meclofenamic acid yaitu ikatan hidrogen  pada  TYR385.  Secara  lengkap,  (-)- epicatechin  menunjukkan  interaksi  ikatan hidrogen dengan residu asam amino ARG120, TYR355, TYR385, dan MET522. Sementara pada  protein  p38,  ligan  ajmalicine  (struktur pada Gambar 1 ) yang menunjukkan afinitas ikatan  terkuat  ternyata  tidak  menunjukkan interaksi  yang  mirip  dengan  ligan  bawaan. Oleh  karenanya,  dipilih  ligan  yang  memiliki afinitas ikatan di bawahnya namun
(a)
(b)
Gambar 4. Afinitas ikatan ligan hasil penapisan virtual terhadap (a) protein COX-2 dan (b) protein
p38
(a)
(b)
Gambar 5. Visualisasi interaksi antara (-)-epicatechin dengan COX-2 (a), dengan p38 (b) sebagai ligan terpilih hasil penapisan virtual
menunjukkan interaksi ikatan hidrogen paling mirip  dengan  ligan  bawaan  dan  diperoleh ligan  (-)-epicatechin.  Ligan  (-)-epicatechin menunjukkan  ikatan  hidrogen  dengan  residu asam  amino  LYS53  dan  ASP112.  Interaksi antara ligan kajian yang terpilih dengan kedua protein  target  ditunjukkan  pada Gambar  5 dan rekapitulasinya disajikan pada Tabel 2 . Sesuai hasil penapisan virtual, ligan yang disimpulkan paling bertanggung jawab dalam aktivitas analgesik dari daun kratom adalah (- )-epicatechin.  Maka  selanjutnya  dilakukan
prediksi  profil  ADMET  terhadap  ligan tersebut  sesuai  yang  disajikan  pada Tabel  3 . Hasil  prediksi  sifat  ADME  menunjukkan bahwa  ligan  ini  memenuhi  persyaratan,  baik memiliki GI  absorption yang  tinggi,  tidak BBB  permeant ,  serta  tidak  menghambat sitokrom.
Suatu  senyawa  obat  (terutama  yang diadministrasikan lewat oral), akan diabsorpsi di saluran cerna, sehingga harus memiliki nilai absoprsi  gastrointestinal  (GI)  yang  baik (tinggi).  Pada  hasil  prediksi,  senyawa  (-)-
Tabel 2. Rekapitulasi Interaksi antara Protein Target dengan Ligan
Protein Ligan Interaksi Van Der Waals Conventional hydrogen bond Carbon hydrogen bond Pi-alkyl Halogen (fluorine) Pi-sigma Unfavourable donor-donor
COX-2 Meclofenamic acid VAL116 ARG120 TYR348 SER353 TYR355
PHE381 LEU384 TRP387 PHE518
MET522 GLY526 LEU531 TYR385 SER530 SER530 LEU352 VAL349 VAL523 ALA527 (-)-epicatechin LEU93 VAL116 TYR346 VAL349 SER353 LEU384 TRP387 VAL523
GLY526 SER530 LEU531 ARG120 TYR355 TYR385 MET522
LEU352 ALA527
p38 Pamapimod ALA34 VAL52 ILE84 LEU86 VAL105 THR106
LEU108
GLY110 ALA111
ASP112 ASN155 ALA157 LYS53 MET109 SER154 SER32 GLY53 HIS107 VAL38 LEU75 LEU167 ALA51 GLY85
LEU104
MET109
(-)-epicatechin VAL30 GLY33 ALA51 ILE84 THR106 MET109
ALA111 ASN115 SER154 ALA157 ASP168 LYS53 ASP112 VAL38 LEU167 ALA34
epicatechin menunjukkan nilai GI absorption yang tinggi, menunjukkan bahwa senyawa ini akan  dapat  diserap  dengan  baik  oleh  saluran cerna  (Elhenawy,  AL-Harbi, et  al. ,  2019). Untuk prediksi sifat BBB permeant, senyawa (-)-epicatechin  menunjukkan  bahwa  tidak menembus  barrier  menuju  darah  di  sekitar otak.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  senyawa tersebut  hanya  dapat  digunakan  sebagai analgesik  lokal,  bukan  pada  sistem  syaraf pusat (Elhenawy, Al-Harbi, et al. , 2019; Wang et al. , 2018).
Ligan ini juga memenuhi Lipinski rule of five (Lipinski et  al. ,  1997)  karena  tidak melanggar  satupun  persyaratan  sebagai  obat oral. Aturan ini mensyaratkan suatu obat oral yang baik memiliki berat molekul kurang dari 500,  nilai  logP  kurang  dari  5,  jumlah  donor ikatan  hidrogen  kurang  dari  5,  dan  jumlah akseptor ikatan hidrogen kurang dari 10. Nilai synthetic  accessibility ligan  ini  juga  relatif rendah, yaitu 3,5, yang menunjukkan ligan ini
tidak  terlalu  sulit  untuk  disintesis  (Ertl  and Schuffenhauer, 2009).
Pada  aspek  toksisitas,  hasil  prediksi menunjukkan  bahwa  ligan  (-)-epicatechin bersifat  aman  karena  memiliki  nilai  LD50 sebesar  10.000  mg/kg  dan  berada  di  kelas toksisitas  6.  Hasil  prediksi  ini  memiliki akurasi  100  %  karena  ligan  ini  tercantum  di database  yang  ada.  Kajian  hepatotoksisitas, karsinogenitas,  imunotoksisitas,  mutagenitas, serta  sitotoksisitas  juga  menunjukkan  bahwa ligan ini diprediksi tidak aktif. Selain itu, ligan ini  juga  tidak  aktif  pada sebagian  besar jalur penyaluran  sinyal  reseptor  inti  serta  jalur respon  stress.  Namun  ada  satu  bagian  yang diprediksi aktif dengan probabilitas 0,55, yaitu pada  mitochondrial  membrane  potential (MMP),  yang  sebagaimana  dinyatakan  oleh Sakamuru,  Attene-Ramos  and  Xia  (2016), mungkin menyebabkan disfungsi mitokondria. Namun karena nilai probabilitas yang relatif rendah, maka secara umum ligan ini dinyatakan aman atau tidak toksik.
Tabel 3. Hasil Prediksi Sifat ADMET Parameter Hasil Prediksi Rentang Hasil/Satuan GI absorption Tinggi Rendah-Tinggi BBB permeant Tidak Ya/Tidak CYP1A2 inhibitor Tidak Ya/Tidak CYP2C19 inhibitor Tidak Ya/Tidak CYP2C9 inhibitor Tidak Ya/Tidak CYP2D6 inhibitor Tidak Ya/Tidak CYP3A4 inhibitor Tidak Ya/Tidak Lipinski #violations 0 0-4 Synthetic Accessibility 3,1 1 (mudah) – 10 (sulit) Predicted LD 50 10000 mg/kg Predicted toxicity class 6 1 (sangat toksik) – 6 (tidak toksik) Hepatotoxicity Inaktif Aktif/Inaktif Carcinogenicity Inaktif Aktif/Inaktif Immunotoxicity Inaktif Aktif/Inaktif Mutagenicity Inaktif Aktif/Inaktif Cytotoxicity Inaktif Aktif/Inaktif Tox21-nuclear receptor signaling pathways Inaktif Aktif/Inaktif Mitochondrial membrane potential Aktif (0,55) Aktif/Inaktif

## KESIMPULAN
Hasil kajian penapisan virtual menunjukkan senyawa yang diprediksi paling bertanggung jawab terhadap aktivitas analgesik  dari  daun  kratom  adalah  (-)- epicatechin. Ligan ini memiliki interaksi yang mirip  dengan  ligan  bawaan  terhadap  protein COX-2  dan  p38.  Prediksi  sifat  ADMET
menunjukkan  bahwa  ligan  ini  diprediksi memiliki  bioavailibilitas  yang  baik,  dapat digunakan secara oral, serta tidak toksik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis berterima kasih kepada Akademi Farmasi  Yarsi  Pontianak  yang  membiayai penelitian  ini  dalam  skema  Hibah  Internal Tahun 2022.

## Daftar Pustaka
Asiedu S.O., Kwofie S.K., Broni E. and Wilson M.D., 2021, Computational identification of potential  anti-inflammatory  natural  compounds  targeting  the  p38  mitogen-activated protein kinase (Mapk): Implications for covid-19-induced cytokine storm, Biomolecules , 11 (5)
Banerjee P., Eckert A.O., Schrey A.K. and Preissner R., 2018, ProTox-II: a webserver for the prediction of toxicity of chemicals, Nucleic Acids Research , 46 (W1), W257–W263.
BIOVIA, 2021, Dassault Systèmes, Discovery Studio Visualizer, v21.1.0.20298, San Diego: Dassault Systèmes, 2021,
das Chagas Pereira de Andrade F. and Mendes A.N., 2020, Computational analysis of eugenol inhibitory activity in lipoxygenase and cyclooxygenase pathways, Scientific Reports , 10 (1), 1–14.
Daina  A.,  Michielin  O.  and  Zoete  V.,  2017,  SwissADME:  a  free  web  tool  to  evaluate pharmacokinetics, drug-likeness and medicinal chemistry friendliness of small molecules, Scientific Reports , 7 (1), 42717.
Dallakyan S. and Olson A.J., 2015, Small-molecule library screening by docking with PyRx, Methods in Molecular Biology , 1263, 243–250.
Elhenawy  A.A.,  AL-Harbi  L.M.,  El-Gazzar  M.A.,  Khowdiary  M.M.,  ouidate  A.,  Alosaimi A.M. and elhamid Salim A., 2019, Naproxenylamino acid derivatives: Design, synthesis, docking,  QSAR  and  anti-inflammatory  and  analgesic  activity, Biomedicine  and Pharmacotherapy , 116 (March), 109024.
Elhenawy A.A., Al-Harbi L., Moustafa G., El-Gazzar M.A., Abdel-Rahman R.F. and Salim A.E.,  2019,  Synthesis,  comparative  docking,  and  pharmacological  activity  of  naproxen amino acid derivatives as possible anti-inflammatory and analgesic agents, Drug Design, Development and Therapy , Volume 13, 1773–1790.
Endriyatno  N.C.  and  Walid  M.,  2022,  Studi  In  Silico  Kandungan  Senyawa  Daun  Srikaya (Annona squamosa L.)Terhadap Protein Dihydrofolate Reductase Pada Mycobacterium tuberculosis, Pharmacon: Jurnal Farmasi Indonesia , 19 (1), 87–98.
Ertl  P.  and  Schuffenhauer  A.,  2009,  Estimation  of  synthetic  accessibility  score  of  drug-like molecules  based  on  molecular  complexity  and  fragment  contributions, Journal  of Cheminformatics , 1 (1), 1–11.
Firmansyah A., Sundalian M. and Taufiq M., 2020, Kratom (Mitragyna speciosa Korth) for a New  Medicinal:  a  Review  of  Pharmacological  and  Compound  Analysis, Biointerface Research in Applied Chemistry , 11 (2), 9704–9718.
Goldstein  D.M.,  Soth  M.,  Gabriel  T.,  Dewdney  N.,  Kuglstatter  A.,  Arzeno  H.,  Chen  J., Bingenheimer W., Dalrymple S.A., Dunn J., Farrell R., Frauchiger S., La Fargue J., Ghate M.,  Graves  B.,  Hill  R.J., et  al. ,  2011,  Discovery  of  6-(2,4-Difluorophenoxy)-2-[3- hydroxy-1-(2-hydroxyethyl)propylamino]-8-methyl-8 H -pyrido[2,3- d ]pyrimidin-7-one (Pamapimod)  and  6-(2,4-Difluorophenoxy)-8-methyl-2-(tetrahydro-2  H  -pyran-4- ylamino)pyrido[2,3- d ]pyrimidin-7(8 H )-one (R1487) , Journal of Medicinal Chemistry , 54 (7), 2255–2265.
Hadi  S.,  Khairunnisa  A.,  Khalifah  S.N.,  Oktaviani  S.,  Sari  S.O.  and  Hapifah  U.N.,  2021, Skrining  Inhibitor  NF-κB  Combretum  indicum  dengan  Metode  Docking, Pharmacon: Jurnal Farmasi Indonesia , 18 (2), 157–163.
Ji J., Zhang R., Li H., Zhu J., Pan Y. and Guo Q., 2020, Analgesic and anti-inflammatory effects and  mechanism  of  action  of  borneol  on  photodynamic  therapy  of  acne, Environmental Toxicology and Pharmacology , 75 (January)
Kontoyianni M., 2017, Docking and virtual screening in drug discovery, Methods in Molecular Biology , 1647, 255–266.
Kurniawan  A.,  Siswandono  S.,  Mumpuni  E.  and  Abdillah  S.,  2022,  In  Silico  Molecular Docking and Toxicity Studies of Bioactive Fucoidan Compound from Brown Seaweed as Potential of Antihypertensive, Pharmacon: Jurnal Farmasi Indonesia , 19 (1), 1–9.
León F., Habib E., Adkins J.E., Furr E.B., McCurdy C.R. and Cutler S.J., 2009, Phytochemical characterization  of  the  leaves  of  Mitragyna  speciosa  grown  in  USA, Natural  Product Communications , 4 (7), 907–910.
Lipinski  C.A.,  Lombardo  F.,  Dominy  B.W.  and  Feeney  P.J.,  2012,  Experimental  and computational approaches to estimate solubility and permeability in drug discovery and development settings, Advanced Drug Delivery Reviews , 64 (SUPPL.), 4–17.
Lipinski  C.A.,  Lombardo  F.,  Dominy  B.W.  and  Feeney  P.J.,  1997,  Experimental  and computational approaches to estimate solubility and permeability in drug discovery and development settings, Advanced Drug Delivery Reviews , 23 (1–3), 3–25.
Marcou  G.  and  Rognan  D.,  2007,  Optimizing  Fragment  and  Scaffold  Docking  by  Use  of Molecular Interaction Fingerprints, Journal of Chemical Information and Modeling , 47 (1), 195–207.
Motiejunas D. and Wade R.C., 2007, Structural, Energetic, and Dynamic Aspects of Ligand– Receptor  Interactions,  Dalam  Taylor,  J.  B.  &  Triggle,  D.  J.,  eds. Comprehensive Medicinal Chemistry II , Elsevier, pp. 193–213.
Orlando B.J. and Malkowski M.G., 2016, Substrate-selective inhibition of cyclooxygeanse-2 by  fenamic  acid  derivatives  is  dependent  on  peroxide  tone, Journal  of  Biological Chemistry , 291 (29), 15069–15081.
Pettersen E.F., Goddard T.D., Huang C.C., Couch G.S., Greenblatt D.M., Meng E.C. and Ferrin T.E., 2004, UCSF Chimera: A visualization system for exploratory research and analysis, Journal of Computational Chemistry , 25 (13), 1605–1612.
Sakamuru  S.,  Attene-Ramos  M.S.  and  Xia  M.,  2016, Membrane  Mitochondrial  Potential Assay , Zhu, H. & Xia, M., eds., Springer New York, New York, NY.
Santoso B., 2015, D-Molecular Screening  of Diketopiperazine Derivates  on Staphylococcus aureus Dehydrosqualene Synthase using Vina, Pharmacon: Jurnal Farmasi Indonesia , 13 (1), 24–29.
Tariq  S.,  Alam  O.  and  Amir  M.,  2018,  Synthesis,  p38α  MAP  kinase  inhibition,  anti- inflammatory  activity,  and  molecular  docking  studies  of  1,2,4-triazole-based benzothiazole-2-amines, Archiv  der  Pharmazie  -  Chemistry  in  Life  Science ,  351  (3–4), e1700304.
Trott O. and Olson A.J., 2009, AutoDock Vina: Improving the speed and accuracy of docking with  a  new  scoring  function,  efficient  optimization,  and  multithreading, Journal  of Computational Chemistry , 31 (2), 455–461.
Wang Z., Yang H., Wu Z., Wang T., Li W., Tang Y. and Liu G., 2018, In Silico Prediction of Blood–Brain Barrier Permeability of Compounds by Machine Learning and Resampling Methods, ChemMedChem , 13 (20), 2189–2201.
Xiang M., Cao Y., Fan W., Chen L. and Mo Y., 2012, Computer-Aided Drug Design: Lead Discovery  and  Optimization, Combinatorial  Chemistry  &  High  Throughput  Screening , 15 (4), 328–337.