## REVIEW ARTICLE
Volume 9 (1) Juni 2024; p43-49 DOI: 10.18860/jip.v9i1.27094
Analisis Network Pharmacology Senyawa Metabolit Sekunder Tanaman Lengkuas ( Alpinia galanga ) pada Penyakit Kanker

## Network Pharmacology Analysis of Secondary Metabolite Compounds of Galangal Plant (Alpinia galanga) in Cancer Disease
Dwi Hanif Muluqul Fath, M. Artabah Muchlisin, Ahmad Shobrun Jamil*
Program Studi Farmasi, Universitas Muhammadiyah Malang, Malang, Indonesia
*E-mail: shobrun@umm.ac.id

## ABSTRAK
Kanker masih menjadi tantangan kesehatan yang berat di seluruh dunia, dengan mekanisme molekuler kompleks yang mendorong inisiasi, perkembangan, dan resistensi terapi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis lebih lanjut senyawa metabolit sekunder Alpinia galanga ( A. galanga ) yang berpotensi sebagai antikanker. Analisis network pharmacology digunakan untuk mendapatkan gambaran bagaimana senyawa metabolit sekunder A. galanga berhubungan dengan penyakit kanker. Skrining senyawa A. galanga dilakukan dengan menggunakan aturan Lipinski Rules of Five untuk mendapatkan senyawa metabolit sekunder yang memenuhi kriteria, prediksi protein target dilakukan dengan SwissTargetPrediction , identifikasi protein yang berhubungan dengan kanker dilakukan dengan GeneCards , dan irisannya dilakukan dengan menggunakan Venny . Network pharmacology dianalisis menggunakan String-DB , hasilnya dilakukan pengayaan menggunakan Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway , dan analisis prediksi protein yang paling berpengaruh dilakukan dengan menggunakan algoritma Maximal Clique Centrality (MCC). Berdasarkan hasil skrining diperoleh 30 senyawa yang memenuhi persyaratan Lipinski Rules of Five . Hasil analisa menggunakan GeneCards menunjukkan teridentifikasi sejumlah 24.513 protein terkait kanker. Protein yang diprediksi mampu berinteraksi dengan metabolit sekunder A. galanga sejumlah 489 protein dengan sejumlah 487 protein merupakan irisan dari keduanya. Analisis KEGG menunjukkan bahwa senyawa metabolit sekunder A. galanga berkaitan dengan beberapa jalur penyakit kanker dengan keterkaitan tertinggi pada kanker prostat yang memiliki nilai False Discovery Rate (FDR) 26,31876. Analisis dengan algoritma MCC menunjukkan terdapat sepuluh protein target utama yang berkaitan dengan penyakit kanker. Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa senyawa metabolit sekunder A. galanga memiliki potensi sebagai antikanker terutama pada kanker prostat dengan nilai FDR tertinggi.
Kata Kunci: Alpinia galanga , GeneCards , kanker, KEGG pathway , network pharmacology

## ABSTRACT
Cancer remains a worldwide major health challenge, with complex molecular mechanisms driving initiation, progression, and therapy resistance. This research aims to further analyze the secondary metabolite compounds of Alpinia galanga (A. galanga) which have anti-cancer potential. Network pharmacology analysis was used to get how secondary metabolite compounds of A. galanga are related to cancer. Alpinia galanga compound screening was carried out using the Lipinski Rules of Five rule to obtain secondary metabolism compounds that met the criteria, target protein prediction was carried out using SwissTargetPrediction, identification of cancer-related proteins was carried out with GeneCards, and the intersection was carried out using Venny, network pharmacology was analyzed using String-DB, the results were enriched using the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway, and analysis of the most influential protein predictions was carried out using the Maximal Clique Centrality (MCC) algorithm. Based on the screening results, 30 compounds were obtained that met the requirements of Lipinski Rules of Five. KEGG analysis shows that A. galanga secondary metabolite compounds are related to several cancer pathways with prostate cancer being the cancer with the highest linkage with FDR value of 26.31876. Analysis with the MCC algorithm shows there are ten main target proteins associated with cancer. The results of this study can be concluded that the secondary metabolite compounds of A. galanga have potential as anticancer, especially in prostate cancer with the highest FDR value.
Keywords: Alpinia galanga, GeneCards, cancer, KEGG pathway, network pharmacology
Submitted: May 26 th 2024 | 1 st Revised: June 10 th 2024   | 2 nd Revised: June 11 th 2024 | Accepted: June 12 th 2024 | Published: June 30 th 2024
©2024 Journal of Islamic Pharmacy https://ejournal.uin-malang.ac.id/index.php/jip/index. This is Open Access article under the CC-BY-SA License (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).

## Pendahuluan
Kanker selalu menjadi salah satu tantangan paling signifikan dalam kasus kesehatan global. Kanker telah menjadi masalah kesehatan serius yang sulit dihindari dan banyak mengacam kesehatan orang dewasa maupun anak di Indonesia [1].  Di  berbagai  belahan  dunia  seperti  Afrika,  Asia,  dan Amerika telah ditemukan lebih dari 60% kasus baru dan sekitar 70%  kasus  kematian  akibat  kanker.  Kasus  kanker  tahunan diperkirakan  akan  meningkat  dari  14  juta  pada  tahun  2012 menjadi  22  juta  pada  tahun  2032  [2].  Peningkatan  ini  telah terlihat di tingkat global dimana kasus kanker pada tahun 2018 sebesar 28,5% dengan risiko 18,1 juta kasus baru dan 9,6 juta kasus kematian. Kanker merupakan sekumpulan sel abnormal yang terbentuk oleh sel-sel yang tumbuh secara terus-menerus, hingga tidak terjaga atau terkontrol dengan jaringan sekitarnya dan tidak berguna secara fisiologis [3].
Alpinia galanga (L.) Willd., atau lengkuas yang termasuk dalam  famili  Zingiberaceae,  merupakan  tanaman  obat  asli Cina, India, dan negara-negara Asia Tenggara. Alpinia  galanga memiliki rasa khas yang mirip dengan jahe dan sangat populer di Asia dan Eropa pada abad pertengahan. Alpinia galanga banyak digunakan sebagai penyedap makanan dan bahan alternatif  pengobatan  tradisional  untuk  berbagai  penyakit karena banyak manfaat yang terkandung didalamanya [4], [5]. Alpinia galanga mengandung  flavonoid  dan  minyak  atsiri. Tanaman ini memiliki banyak aktivitas farmakologis termasuk antibakteri, antijamur, antivirus, antiprotozoa, imunomodulator, antidiabetes, antiplatelet, hipolipidemik, antikanker dan banyak efek farmakologis lainnya [5].
Pengujian aktivitas suatu senyawa dapat dilakukan melalui tiga pendekatan; uji in silico , in vitro , dan in vivo . Uji in vivo dan in vitro membutuhkan waktu dan biaya yang lebih besar dibandingkan dengan uji in silico [6]. Metode yang digunakan adalah studi deskriptif sehingga dapat menganalisis beberapa masalah terkait penyakit yang diteliti menggunakan model computer [7]. Langkah dalam metode ini memberikan pandangan baru mengenai pengobatan di bidang medis dan terapeutik [8].
Network pharmacology memberikan dasar untuk sistem biologi  yang  kompleks  dari  perspektif  jaringan.  Kita  dapat memahami keadaan kesehatan dan penyakit dalam tubuh dengan menentukan dan menganalisis biologi jaringan dan menggunakannya sebagai target untuk merancang metode intervensi  obat  yang  efektif.  Berdasarkan  latar  belakang tersebut maka penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengkonstruksi gambaran secara molekuler hubungan jejaring farmakologis senyawa kandungan A. galanga dengan protein target yang terlibat dalam proses penyakit kanker. Hasil penelitian ini diharapkan dapat dimanfaatkan untuk mengetahui target terapi dan optimalisasi kandungan senyawa A. galanga sebagai antikanker.

## Bahan dan Metode

## Bahan
Pengumpulan data identitas senyawa metabolit sekunder A. galanga dilakukan melalui KNApSACK. KNApSACK merupakan  platform  database  yang  dikenal  kredibel  dalam menyediakan data senyawa metabolit tanaman dengan koleksi yang terus ditambah [9]. Hasil pengambilan data dari
KNApSACK  kemudian  diunifikasi  dengan  melengkapi  data dalam lembar kerja Excel terkait identitas senyawa berupa nama senyawa, PubChem CID, dan Canonical Smile serta data lain yang diperlukan. Selanjutnya sejumlah senyawa dalam KNApSACK  diidentifikasi  untuk  mendapatkan  senyawa dengan kemiripan obat yang tinggi sesuai dengan kriteria Lipinski Rules of Five melalui database SwissADME [10].
Metode Analisis data dilakukan dengan beberapa metode database online meliputi: KNApSACK, PubChem , SwissADME , SwissTargetPrediction , Venny , GeneCards dan String-DB . Pengambilan data protein terkait kanker dilakukan dengan pencarian melalui platform GeneCards [11]. Data protein yang berinteraksi dengan senyawa metabolit A. galanga didapatkan melalui SwissTargetPrediction [12]. Hasil penambatan protein dari dua database tersebut dianalisis irisan protein targetnya menggunakan  platform Venny [13].  Selanjutnya  konstruksi jejaring protein target kanker yang beriteraksi dengan senyawa A. galanga dibuat dengan platform String-DB dengan tujuan untuk melihat gambaran jejaring protein dan analisis jalur metabolisme, aktivitas biologis dan penyakit terkait protein hasil prediksi target [14], [15]. Hasil konstruksi jejaring tersebut selanjutnya dilakukan analisis KEGG pathway untuk melihat jalur pensinyalan biologis terkait kanker yang digambar secara manual untuk merepresentasikan pengetahuan tentang jejaring interaksi  dan  reaksi  molekuler  [16].  Selanjutnya  dilakukan analisis protein-protein paling sentral dalam kanker dengan menggunakan  platform Cytoscape yang diperkaya dengan fitur CytoHubba . Analisis sentralitas protein terkait kanker dianalisis dengan CytoHubba melalui seleksi berdasarkan algoritma Maximal Clique Centrality (MCC). String-DB merupakan database yang menyediakan jaringan  protein  lebih  dari  2.000  atau  >  10.000  genom  yang berbeda termasuk interaksi fisik dari adanya data eksperimen dan  asosiasi  fungsional,  penambahan  teks  secara  otomatis dan metode prediksi menginteraksi protein-protein yang ada [17].  Data  yang  dihasilkan String-DB selanjutnya dianalisis menggunakan KEGG enrichment yang membantu mengetahui fungsi  seluler  dan  tingkat  organisme  dari  data  tingkat molekuler berskala besar, terutama dalam set gen dan genom. Analisis KEGG pathway dilakukan untuk mengkarakteristik proses dan jalur biologis terkait penyakit [16]. Kemudian data dimasukkan ke dalam Cytoscape yang  merupakan  platform yang  memfasilitasi  adanya  visualisasi  jaringan  dengan  profil ekspresi, fenotip dan juga status molekuler lainnya, sehingga fungsi utamanya ialah sebagai grafik jaringan [18]. Selanjutnya diamati protein yang paling penting pada tanaman yang berhubungan  dengan  kanker  menggunakan  fitur CytoHubba [19]. Platform Cytoscape digunakan untuk menganalisis sifat- sifat topologi dari model jaringan yang telah dibuat. Analisis topologi jaringan dari simpul-simpul utama dilakukan dengan menghitung distribusi dari sepuluh gen target yang paling sering muncul [20].

## Hasil
Data senyawa metabolit A. galanga yang diperoleh dari  database  KNApSACK  hasil  seleksi  dengan  platform SwissADME dan telah memenuhi kriteria Lipinski Rules of Five dapat diamati pada Tabel 1 .
Metabolit Berat molekul (g/mol) Log P Akseptor Hidrogen Donor Hidrogen Lipinski Rules of Five < 500 < 5 < 10 < 5 Yes 1’-Hydroxychavicol acetate 192,21 1,88 3 1 Yes Bis(4-acetoxycinnamyl) ether 366,41 3,59 5 0 Yes AG 11 302,45 4,07 2 1 Yes 1’-Acetoxyeugenol acetate. 266,29 1,57 5 0 Yes Galanal B 318,45 2,85 3 1 Yes 1R,5R-(+)-alpha-Pinene 136,23 4,29 0 0 Yes Galanolactone 318,45 3,75 3 0 Yes Galanal A 318,45 2,85 3 1 Yes Galanganol C 432,51 2,88 5 4 Yes Galanganol B 300,35 2,12 4 4 Yes Galanganol A 300,35 2,12 4 4 Yes Galanganal 280,32 2,82 3 2 Yes trans-p-Hydroxycinnamaldehyde 148,16 1,35 2 1 Yes trans-p-Coumaryl diacetate 234,25 2,31 4 0 Yes trans-p-Coumaryl alcohol 150,17 1,44 2 2 Yes 4(10)-Thujene 136,23 4,29 0 0 Yes 4-Terpineol 154,25 2,3 1 1 Yes Aframodial 318,45 2,85 3 0 Yes (E)-Labda-8(17),12-diene-15,16-dial 302,45 3,15 2 1 Yes Origanol 154,25 2,3 1 1 Yes Galangin 270,24 0,52 5 3 Yes alpha-Caryophyllene (obsol.) 204,35 4,53 0 0 Yes alpha-Farnesene 204,35 4,84 0 0 Yes Methyleugenol 178,23 2,3 2 0 Yes 1’-Acetoxyeugenol acetate 266,29 1,57 5 0 Yes 1’-Acetoxychavicol acetate 234,25 2,31 4 0 Yes 4-Hydroxybenzaldehyde 122,12 0,79 2 1 Yes (+)-Camphor 152,23 2,3 1 0 Yes beta-Pinene 136,23 4,29 0 0 Yes Eugenol 164,2 2,01 2 1 Yes
Tabel 1. Data senyawa metabolit A. galanga yang diperoleh dari database KNApSACK hasil seleksi dengan platform SwissADME dan telah memenuhi kriteria Lipinski Rules of Five
Gambar 1. Diagram venn yang menggambarkan jumlah protein yang berkorelasi dengan kanker (warna biru) dan protein yang berinteraksi dengan A. galanga (warna kuning). Interseksi antara keduanya (kuning gelap) adalah protein terkait kanker yang diprediksi berinteraksi dengan senyawa A. galanga
Gambar 2. Jejaring interaksi protein-protein dari 487 protein interseksi antara protein kanker dan protein target A. galanga yang diperoleh dari analisis String-DB
Gambar 3. S epuluh protein paling sentral (berdasarkan analisis MCC-CytoHubba dalam  platform Cytoscape ) berhubungan dengan kanker dan merupakan target dari senyawa A. galanga
Gambar 4. Hasil analisis KEGG pathways dalam String-DB ditemukan sepuluh jalur pensinyalan kanker dengan jalur paling terpengaruh senyawa A. galanga adalah jalur kanker prostat
Tabel 2. Daftar kode protein hasil interseksi Venny antara protein yang diprediksi berinteraksi dengan metabolit sekunder A. galanga dan protein yang berkaitan dengan kanker Tanaman Kode Protein Alpinia galanga EGFR, MET, PIK3CA, ERBB2, BRAF, TERT, AKT1, KIT, PDGFRA, CDK4, AR, MTOR, EP300, MDM2, DHFR, JUN, MAPK1, IDH1, PPARG, VEGFA, SRC, PIK3R1, AURKA, BCL2, MAP2K1, CDK2, CYP17A1, PTPN11, ROCK1, PTGS2, EPHB2, CREBBP, EGLN1, RAF1, TYMS, MMP2, ABCB1, FGFR1, MMP9, CASP3, PGR, KDR, ABCG2, PARP1, IGF1R, CYP19A1, VDR, CYP2A6, JAK2, ESR2, MMP1, FLT1, ERBB4, FLT4, NQO1, CDK1, TOP2A, ABCC1, CHEK1, PIK3CG, PTK2, TGFBR1, MAPK3, TLR4, CDK6, CS - F1R, PLK1, MAP2K2, ABL1, GSK3B, PDGFRB, MMP7, MAPK8, MCL1, TYMP, HSP90AA1, PLA2G2A, GLI1, CCNE1, CYP1B1, MAPK14, CCNB1, NQO2, APEX1, SERPINE1, PKM, EPHA2, PIK3CD, HDAC1, CCNA2, RELA, AHR, PIK3CB, PRKCA, NOS2, JAK1, CYP3A4, ALDH2, ELAVL1, PRKACA, COMT, CYP1A2, MMP3, DAPK1, ALDH1A1, TEK, TYR, IDO1, AXL, HSD17B1, SMO, CDC25A, PTK2B, PLCG1, INSR, HDAC2, MST1R, PTGS1, CHUK, EPAS1, HDAC4, EPHA3, FLT3, SHBG, HMOX1, MMP13, NOS3, PDPK1, HPGD, CHRNA3, F3, WEE1, MPO, IKBKB, NR3C1, CYP24A1, CFTR, ADAM17, CSNK2A1, JAK3, HDAC6, CXCR2, ALOX5,  TGM2,  CCNA1,  PPARD,  HDAC3,  NTRK2,  PPARA, ADH1C,  PIN1,  HSP90AB1,  EIF2AK3,  MAPK10,  CCNE2, AHCY, HSP90B1, MAPK9, CXCR1, IL6ST, POLB, MMP12, ESRRA, PTK6, ANPEP, GLI2, PIM1, CTSL, PTPN1, SRD5A1, CYP2C19, SYK, NR4A1, ALOX12, CYP2C9, MYLK, AKR1B10, EPHA5, PRF1, HSD17B2, CSK, MAP2K5, TRPM8, EPHA1, TNK2, G6PD, FABP4, HDAC5, CDK5, CSNK2A2, PTGES, ESRRB, F2, LIMK1, CCNB2, PTP4A3, SREBF2, ADA, PLK4, GLO1, RORA, ROCK2, KAT2B, CSNK1D, LYN, NUDT1, PTPN6, CCR1, CTSK, BRD4, MMP8, NEK2, XDH, CDK8, CCR2, LCK, MAP3K7, ALOX15, NR1H4, ALKBH3, EEF2K, BMX, ARG1, MAPT, PRKCG, TTR, ST6GAL1, EPHB3, DDX3X, HSD17B3, PTGER2, ZAP70, MAOA, ESRRG, ACP1, PSMB5, EDNRB, TAB1, KIF11, P2RX7, MAPKAPK2, AKR1B1, YES1, GRM1, S1PR1, PFKFB3, CBR1, ACHE, PER2, CNR1, DUSP3, DYRK1B, CA2, PPIA, CD38, DAPK3, TSPO, FABP1, PTGER1, NR3C2, AOC3, KNG1, KCNQ1, SOAT1, VCP, CHRM3, DRD2, EPHA4, FABP3, FBP1, KCNH2, BRS3, OPRM1, RPS6KA3, RASGRP1, CTRC, TBK1, HDAC8, TNKS, TYRO3, IKBKG, DNTT, SLC6A3, SCD, ITGAL, APP, LTB4R, PIM2, ATP4A, PSEN1, REN, MPG, MAP2, BRD9, HDAC7, BRD2, HRH1, IMPDH2, TRPV1, F10, ALDH3A1, ATP12A, FABP5, ITK, PKN1, GPR35, CRHR1, TNKS2, CA12, CYSLTR1, ERN1, MGLL, HTR2A, BCHE, AVPR2, METAP2, NR1I3, DYRK1A, USP10, PRKCH, CCNB3, CCNC, PIM3, IRAK4, HTR2C, MAPK11, LRRK2, SLC9A1, BRD3, PNMT, MAP3K14, SLC6A4, CYP11B2, CAPN1, CLK2, TBXAS1, PTPN2, CYP11B1, GRK6, ATP4B, ALPL, DUT, HSD11B1, CNR2, NCSTN, SLC5A2, TDO2, HRH3, FAAH, CETP, NOS1, CTSS, TRPV3, KCNMA1, HSD11B2, EPHA6, ADORA3, PTPRS, LIMK2, SCN9A, DRD4, FNTB, PYGL, PLA2G7, POLA1, CTSV, NR1H3, KCNA5, LTA4H, PSENEN, GPBAR1, PDE4D, USP13, ADORA2B, CTSC, CALCRL, PDE8B, TNNT2, MAPK15, CHRM1, MTNR1A, FDFT1, SERPINA6, PTPRF, PIK3C2B, ADORA1, ICMT, FCER2, FGR, CES1, , R, A4, FNTA, CAMK2B, PDE5A, SQLE, APH1A, HTR4, TNNI3, AGPAT2, SLC5A1, OGA, TBXA2R, BLK, ADORA2A, ADRA1A, SIGMAR1, DGAT1, BRPF1, DRD3, MKNK2, ABCC9, OPRD1, PTAFR, RORC, APH1B, MKNK1, CES2, CRHR2, FUT7, CYP51A1, ADRA1B, GCK, CA1, KCNE1, ABAT, TNNC1, NAE1, COQ8B, PIK3C2G, TNNI3K, PDE4B, CLK4, MTNR1B, NPY5R, GRM4,  CHRNA4,  PLA2G1B,  CACNA1C,  CHRM2,  TXK,  GCGR,  GRM5,  CLK3, ALOX5AP,  MAOB,  RGS4,  PDE4A,  PIP4K2C, DCTPP1, P2RX3, HCRTR2, PGGT1B, HCRTR1, BACE1, CDK5R1, CFD, NAAA, QPCT, TTL, PDE7A, ADRA2A, CA4, PTGIR, DAO, CA3, CA6, NOX3, HCAR2, NPC1L1, TACR2, PDE9A, PDE4C, MAP3K19, ELOVL6, ABHD6, GRM2, KDM4E, GABRB3, GABRA1, GPR84, CHRM4, GALR3, CHRNB2, GABRA5, GABRG2, SLC22A6, CA14.
Journal of Islamic Pharmacy. Online ISSN: 2527-6123
data  gen  atau  protein  [21].  Penilaian  tersebut  berdasarkan hasil analisis menggunakan CytoHubba sehingga didapatkan sepuluh protein yang paling mungkin berpengaruh terkait kanker. Gambar 4 menyajikan data hasil analisis KEGG pathway mengenai hubungan metabolit sekunder dari A. galanga dengan pathway-pathway kanker yaitu karisnoma hepatoseluler, kanker pankreas, apotosisis, kanker kolorektar, melanoma, kanker kandung kemih, kanker payudara, kanker non-small cell lung , glioma, dan kanker prostat. Data hasil KEEG pathway menunjukkan bahwa senyawa metabolit sekunder A. galanga paling berpengaruh pada kanker prostat. Hasil analisis ini didasarkan pada nilai False Discovery Rate (FDR), yaitu jumlah kemungkinan data yang  memberikan  nilai  positif  palsu  yang  diharapkan  untuk ditolak. Semakin kecil nilai FDR, maka semakin akurat hasil analisanya  [28].  Didapatkan  nilai  FDR  26,31876,  dan  nilai FDR kanker lainnya berkisar antara 10,85078-18,39794. Nilai tersebut sesuai dengan log score hasil analisa CytoHubba pada Gambar 3 yang menunjukkan hasil analisis MCC sepuluh protein target yang memiliki nilai prediksi tertinggi. Pada hasil KEGG pathway ini juga ditemukan bahwa metabolit sekunder A. galanga berhubungan dengan apoptosis atau kematian sel terpogram. Apoptosis atau kematian sel terprogram merupakan jalur yang terlibat menunjukkan bahwa regulasi kematian sel bisa menjadi target potensial untuk terapi kanker [29].
Analisis KEGG pathway mengidentifikasi  jalur  kritis terkait kanker dan apoptosis yang sangat berharga untuk memahami relevansi biologis menggunakan metode MCC untuk menyoroti sepuluh protein target utama terkait dengan kanker menambah kedalaman hasil, menekankan temuan yang paling signifikan.
Analisis Maximal Clique Centrality (MCC) Analisis MCC dilakukan untuk mengetahui protein yang paling berperan dalam jejaring farmakologi. Dilakukan analisis network pharmacology dengan metode MCC dengan cara mencari kelompok protein yang membentuk jejaring tertutup. Kemudian, protein-protein dalam MCC ini dinilai berdasarkan sentralitasnya dalam sub-jaringan. Sentralitas ini mengukur seberapa penting sebuah protein dalam mempertahankan atau mempengaruhi koneksi dalam jaringan [19].
Muncul sebagai target protein penting untuk intervensi terapeutik dan investigasi lebih lanjut. Protein B Cell Lymphoma 2 (BCL2)  yang  memiliki  peran  penting  dalam mengatur apoptosis [30]. Mouse Double Minute 2 (MDM2) dan Mammalian Target of Rapamycin (MTOR) yang merupakan pengatur  utama  pertumbuhan  dan  proliferasi  sel,  dengan peran  penting  dalam  perkembangan  kanker  [31]. Caspase 3 (CASP3) mewakili gen hub yang menarik dan terlibat dalam penghindaran kekebalan dan jalur apoptosis  [32]. HSP90AA1 meningkatkan resistensi obat dengan menghambat apoptosis [33].  HSP90AB1  diekspresikan  secara  tinggi  di  HNSCC dan berhubungan dengan grade T, metastasis kelenjar getah bening,  dan  prognosis  [34].  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil KEGG pathway yang menunjukkan bahwa senyawa metabolit sekunder A. galanga berhubungan dengan jalur apoptosis yang diperkuat dengan analisis MCC. Beberapa protein penting yang berhubungan dengan apoptosis yaitu BCL2, HSP90AA1, MTOR, CASP3, AKT1, SRC, JUN, MDM2, HSP90AB1, dan PARP1. Hasil KEGG pathway menunjukkan bahwa data gen atau protein yang dianalisis terkait erat dengan berbagai jalur

## Pembahasan
Teridentifikasi sejumlah 30 senyawa metabolit sekunder pada tanaman A. galanga yang ditemukan melalui KNApSACK. Database KNApSACK membantu sistemasi obat mentah dengan menyediakan informasi mengenai hubungan senyawa metabolit dan penggunaan obat dari tanaman berdasarkan pengetahuan tradisional dan pengetahuan modern [21]. Protein yang dapat berinteraksi dengan metabolit sekunder A. galanga diprediksi  menggunakan  platform SwissTargetPrediction , yang dapat dilihat jika hasil analisa probalitas > 0 maka dapat dilanjutkan untuk mengetahui protein target sesuai dengan penyakit yang dianalisa [22]. Kemudian analisa prediksi sifat fisikokimia  dilakukan  menurut  aturan Lipinski Rules of Five sebagai acuan solubilitas suatu senyawa dapat dikatakan menembus sel dengan difusi pasif dan apabila senyawa tidak memenuhi persyaratan, maka proses penyerapan obat secara oral dapat terganggu  [23]. Setelah dilakukan analisis menurut aturan Lipinski Rules of Five didapatkan hasil sejumlah 30 senyawa metabolit sekunder dengan indikasi Yes yang dapat diamati pada Tabel 1 . Dengan melihat syarat berat molekul < 500, lipohicity (MLogP) < 5, H-bond acceptor < 10, H-bond donors <  5, rotable bonds <  10,  dan Lipinski terindikasi Yes dengan maksimum satu volation [24].  Syarat  tersebut menjelaskan bahwa semakin tinggi kapasitas ikatan hidrogen H-bond acceptor dan H-bond donors maka akan semakin tinggi energi yang dibutuhkan oleh tubuh agar absorbsi dapat terjadi. Dapat dikatakan bahwa semua senyawa dengan berat molekul  yang  lebih  dari  500  g/mol  telah  memenuhi  syarat yang dapat menembus membrane sel dan nilai (MlogP) yang tidak lebih dari 5 dapat melewati membran lipid bilayer [25]. Dari hasil analisis GeneCards , ditemukan 24.513 protein yang terkait dengan kanker. Analisis menggunakan Venny pada Gambar 1 menunjukkan terdapat 487 protein terkait dengan kanker diprediksi dapat berinteraksi dengan metabolit sekunder A. galanga.
Analisis Network Pharmacology Dapat diamati pada Gambar 2 , 487 protein terkait kanker yang diprediksi berinteraksi dengan senyawa A. galanga dianalisis menggunakan String-DB. String-DB merupakan database dengan lebih dari sembilan juta protein dari berbagai sumber yang dapat digunakan untuk memprediksi interaksi antar protein [26]. Analisis ini dilakukan untuk mendapatkan protein target yang terpilih dengan jalur biologis yang terkait dengan protein tersebut [27]. Gambar 2 menunjukkan  bahwa terdapat  sejumlah    487 nodes ,  7.300 edges dan expected number of edges sejumlah  3.571  sehingga  dapat  dikatakan bahwa protein memiliki lebih banyak interaksi di antara mereka sendiri daripada yang diharapkan untuk sekumpulan protein acak dengan ukuran dan distribusi derajat yang sama yang diambil dari genom. Pengayaan ini menunjukkan bahwa protein-protein tersebut setidaknya terhubung secara biologis sebagai sebuah kelompok.
Setelah mendapatkan daftar hasil protein dari keterkaitan senyawa metabolit dengan penyakit kanker melalui analisa diagram venn yanng dapat diamati pada Tabel 2 , dilakukan analisis KEGG enrichment dengan memilih sepuluh jalur berdasarkan nilai MCC atau nilai prediksi paling tinggi yang berhubungan dengan kanker. Analisis KEGG enrichment membantu mengidentifikasi jalur biologis yang terkait dengan
kanker dan apoptosis. Hal ini memberikan petunjuk penting tentang  mekanisme  metode  jejaring  farmakologi  yang  bisa digunakan untuk mengembangkan strategi terapeutik baru.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, senyawa metabolit sekunder A. galanga berhubungan dengan banyak pathway kanker terutama pathway kanker prostat. Analisis MCC menunjukkan bahwa protein-protein yang paling penting dalam koneksi network pharmacology adalah protein yang berhubungan dengan apoptosis yang merupakan kematian sel terprogram terkait  kanker  seperti  BCL2,  HSP90AA1,  MTOR,  CASP3, AKT1, SRC, JUN, MDM2, HSP90AB1, dan PARP1.

## Referensi
[1]  Hartini  S,  Winarsih  BD,  Nugroho  EGZ.  Peningkatan Pengetahuan Perawat Untuk Perawatan Anak Penderita Kanker. J Pengabdi Kesehat. 2020;3(2):141–9.  https:/doi. org/10.31596/jpk.v3i2.87.
[2]  Suciati  A,  Maryati.  Systematic  Review:  Anticancer Potential  of Active  Compounds  from  Galangal  (Alpinia galanga)  [Internet].  Vol.  3,  Proceedings  of  the  4th International  Conference  Current  Breakthrough  in Pharmacy (ICB-Pharma 2022). Atlantis Press International BV;  2023.  269–282  p.  Available  from:  http://dx.doi. org/10.2991/978-94-6463-050-3_23.
[3]  Nurhidayah  I,  Hendrawati  S,  S.  Mediani  H,  Adistie  F. Kualitas Hidup pada Anak dengan Kanker. J Keperawatan Padjadjaran.  2016;4(1):45–59.  https:/doi.org/10.24198/ jkp.v4n1.5.
[4]  Chaudhary  S,  Hisham  H,  Mohamed  D.  A  Review  on Phytochemical and Pharmacological Potential of Watercress Plant. Asian J Pharm Clin Res. 2018;11(12):102–7.  https:/ doi.org/10.22159/ajpcr.2018.v11i12.29422.
[5]  Eram  S,  Mujahid  M,  Bagga  P, Ansari  VA, Ahmad  MA, Kumar A, et al. a Review on Phytopharmacological Activity of Alpinia Galanga. Int J Pharm Pharm Sci. 2019;11(3):6– 11.  https:/doi.org/10.22159/ijpps.2019v11i3.31352.
[6]  Makatita FA, Wardhani R, Nuraini. Riset In Silico dalam Pengembangan Sains di Bidang Pendidikan, Studi Kasus: Analisis Potensi Cendana Sebagai Agen Anti-Aging. J ABDI. 2020;2(1):59–67.
[7]  Adelina  R.  Mekanisme  Katekin  Sebagai  Obat Antidislipidemia (Uji In Silico). Bul Penelit Kesehat. 2018;46(3):147–54. https:/doi.org/10.22435/bpk. v46i3.899.
[8]  Bare Y,  Maulidi A,  Ratih  D,  Sari  T,  Sulystyaningsih  S, Daeng  N.  Studi  in  Silico  Prediksi  Potensi  6-Gingerol sebagai inhibitor c-Jun N-terminal kinases (JNK) Prediction  Potential  of  6-gingerol  as  c-Jun  N-terminal kinases ( JNK ): In Silico approach. J Jejaring Mat dan Sains,. 2019;1(2):59–63.
[9]  Lena  N,  Jamil  AS,  Muchlisin  MA,  Almutahrihan  IF.
Analisis Jejaring Farmakologi Tanaman Jati Belanda (Guazuma  ulmifolia  Lamk.)  Sebagai  Imunomodulator. J  Islam  Pharm.  2023  Jun  30;8(1):1–6.    https:/doi. org/10.18860/jip.v8i1.20782.
[10] T  MM,  D  R,  Yaligar  R,  Jyothi  R,  G  N,  V  RM.  Swiss ADME  Prediction  of  Phytochemicals  Present  in  Butea monosperma  (Lam.)  Taub.  ~  1799  ~  J  Pharmacogn
Phytochem  [Internet].  2020;9(3):1799–809.  Available from: www.phytojournal.com.
[11] Stelzer  G,  Rosen  N,  Plaschkes  I,  Zimmerman  S,  Twik M, Fishilevich S, et al. The GeneCards suite: From Gene Data Mining to Disease Genome Sequence Analyses. Curr Protoc Bioinforma. 2016;2016:1.30.1-1.30.33. https:/doi. org/10.1002/cpbi.5.
[12] Safran M, Rosen N, Twik M, BarShir R, Stein TI, Dahary D,  et  al.  The  GeneCards  Suite.  Pract  Guid  to  Life  Sci Databases.  2022;27–56.  https:/doi.org/10.1007/978-981- 16-5812-9_2.
[13] Hur B, Kang D, Lee S, Moon JH, Lee G, Kim S. Venn- diaNet: Venn Diagram Based Network Propagation Analysis Framework for Comparing Multiple Biological Experiments. BMC Bioinformatics [Internet]. 2019;20(Suppl  23):1–12.  Available  from:  http://dx.doi. org/10.1186/s12859-019-3302-7.
[14] Szklarczyk  D,  Gable  AL,  Nastou  KC,  Lyon  D,  Kirsch R,  Pyysalo  S,  et  al.  The  STRING  database  in  2021: Customizable Protein-protein Networks, and Functional Gharacterization  of  User-Uploaded  Gene/Measurement sets.  Nucleic  Acids  Res.  2021;49(D1):D605–12.  https:/ doi.org/10.1093/nar/gkaa1074.
[15] Khoirunnisa  A,  Jamil  AS,  Muchlisin  MA.  Analisis Keterkaitan Network Pharmacology Senyawa Metabolit Sekunder Abrus precatorius L. Secara In Silico. J Penelit Farm  Herb.  2024;6(2):15–22.  https:/doi.org/10.36656/ jpfh.v6i2.1686.
[16] Kanehisa  M,  Furumichi  M,  Sato  Y,  Kawashima  M, Ishiguro-Watanabe  M.  KEGG  for  Taxonomy-based Analysis  of  Pathways  and  Genomes.  Nucleic  Acids Res.  2023;51(D1):D587–92.  https:/doi.org/10.1093/nar/ gkac963.
[17] Szklarczyk D, Kirsch R, Koutrouli M, Nastou K, Mehryary F, Hachilif R, et al. The String Database in 2023: Protein- Protein Association Networks and Functional Enrichment Analyses for Any Sequenced Genome of Interest. Nucleic Acids Res. 2023;51(1 D):D638–46. https:/doi.org/10.1093/ nar/gkac1000.
[18] Doncheva  NT,  Morris  JH,  Gorodkin  J,  Jensen  LJ. Cytoscape StringApp: Network Analysis and Visualization of Proteomics Data. J Proteome Res. 2019;18(2):623–32. https:/doi.org/10.1021/acs.jproteome.8b00702.
[19] Chin CH, Chen SH, Wu HH, Ho CW, Ko MT, Lin CY. cytoHubba:  Identifying  Hub  Objects  and  Sub-Networks from  Complex  Interactome.  BMC  Syst  Biol.  2014;8(4). https:/doi.org/10.1186/1752-0509-8-S4-S11.
[20] Tao Q, Du J, Li X, Zeng J, Tan B, Xu J, et al. Network Pharmacology and Molecular Docking Analysis on Molecular  Targets  and  Mechanisms  of  Huashi  Baidu Formula in The Treatment of COVID-19. Drug Dev Ind Pharm.  2020;46(13):1345–53.  https:/doi.org/10.1080/036 39045.2020.1788070.
[21] Hartono  Wijaya  S,  Tanaka  Y,  Altaf-Ul-Amin  M,  Hirai Morita A, Mochamad Afendi F, Batubara I, et al. Utilization of KNApSAcK Family Databases for Developing Herbal Medicine Systems. J Comput Aided Chem. 2016;17(0):1– 7. https:/doi.org/10.2751/jcac.17.1.
[22] Daina  A,  Michielin  O,  Zoete  V.  SwissTargetPrediction: Updated Data and New Features for Efficient Prediction of Protein Targets of Small Molecules. Nucleic Acids Res.
Journal of Islamic Pharmacy. Online ISSN: 2527-6123
doi.org/10.54209/eduhealth.v15i02.
[29] Pistritto G, Trisciuoglio D, Ceci C, Alessia Garufi, D’Orazi G. Apoptosis as Anticancer Mechanism: Function and Dysfunction of Its Modulators and Targeted Therapeutic Strategies. Aging (Albany NY). 2016;8(4):603–19. https:// doi.org/10.18632/aging.100934.
[30] Qian S, Wei Z, Yang W, Huang J, Yang Y, Wang J. The Role of BCL-2 Family Proteins in Regulating Apoptosis and  Cancer  Therapy.  Front  Oncol.  2022;12:1–6.  https:// doi.org/10.3389/fonc.2022.985363.
[31] Cui D, Qu R, Liu D, Xiong X, Liang T, Zhao Y. The Cross Talk  Between  p53  and  mTOR  Pathways  in  Response  to Physiological and Genotoxic Stresses. Front Cell Dev Biol. 2021;9:1–11. https://doi.org/10.3389/fcell.2021.775507.
[32] Song  Y,  Song  W,  Li  Z,  Song  W,  Wen  Y,  Li  J,  et  al.
CDC27  Promotes  Tumor  Progression  and  Affects  PD- L1  Expression  in  T-Cell  Lymphoblastic  Lymphoma. Front  Oncol.  2020;10(488):13.  https://doi.org/10.3389/ fonc.2020.00488.
[33] Xiao  X,  Wang  W,  Li  Y,  Yang  D,  Li  X,  Shen  C,  et  al. HSP90AA1-Mediated  Autophagy  Promotes  Drug Resistance  in  Osteosarcoma.  J  Exp  Clin  Cancer  Res. 2018;37(201):13. https://doi.org/10.1186/s13046-018-
0880-6.
[34] Zhang H, Yin X, Zhang X, Zhou M, Xu W, Wei Z, et al. HSP90AB1  Promotes  the  Proliferation,  Migration,  and Glycolysis of Head and Neck Squamous Cell Carcinoma. Technol  Cancer  Res  Treat.  2022;21:1–4.  https://doi. org/10.1177/15330338221118202.
2019;47(W1):W357–3664.
https:/doi.org/10.1093/nar/ gkz382.
[23] Giménez  BG,  Santos  MS,  Ferrarini  M,  Dos  Santos Fernandes JP. Evaluation of Blockbuster Drugs Under The Rule-of-Five.  Pharmazie.  2010;65(2):148–52.  https:/doi. org/10.1691/ph.2010.9733.
[24] 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. 2001;46(1– 3):3–26.
[25] Rukmono,  Rendra,  Inarah  Fajriaty,  Hafrizal  riza,  Mitra Handini.  Virtual  Screening  Metabolit  Aktif  Senyawa Asam dari Pacar Air (Impatients balsamina L.) terhadap Reseptor Sulfonilurea. J Mhs Farm Fak Kedokt UNTAN. 2019;4(1):1–9.
[26] Alghifari  MR,  Jamil AS.  Insight  into  Jasminum  sambac Molecular Docking Interaction with GCK related to Diabetes Mellitus. Indones J Comput Biol. 2023;2(1):40. https://doi.org/10.24198/ijcb.v2i1.45616.
[27] Fauzi MA, Muchlisin MA, Jamil AS, Almutahrihan IF. A Network  Pharmacology  of  Beluntas  (Pluchea  indica)  on Immunity Cases. In: Proceedings of International Pharmacy Ulul Albab Conference and Seminar (PLANAR). Malang; 2023. p. 77–92.
[28] Siti  D,  Hentu  RM,  Muchlisin  MA,  Jamil  AS,  Juni E,  Rafikayanti  A.  Potential  Activity  Of  Secondary Metabolites  Of  Kawista  (Limonia  Acidissima)  As Neurodegenerative Diseases : A Network Pharmacology Approaches.  J  Eduhealth.  2024;15(02):1246–58.  https://