## ALCHEMY : JOURNAL OF CHEMISTRY

## Artikel Penelitian
Studi In Silico Potensi Antikanker Senyawa Kaempferida
Arif Fadlan 1 *, Tri Warsito 1 , Sarmoko 2
1 Departemen Kimia, Fakultas Sains dan Analitika Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia, 60111
2 Departemen Farmasi, Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Jenderal Soedirman, Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia,
53123 INFO ARTIKEL ABSTRAK Sejarah Artikel Diterima 9 September 2021 Direvisi 18 Desember 2021 Tersedia online 21 April 2022 * Penulis korespondensi: afadlan@chem.its.ac.id
Active  compounds  as  therapeutic  agents  are  mainly  found  in  natural  products. Kaempferia pandurata from Kaempferia Genus has been used for the treatment of diseases. K.  pandurata contains  kaempferol  (KMP)  which  exhibits  various biological  activities  such  as  anticancer.  KMP  correlates  to death-associated protein  kinase 1  (DAPK1)  relates  to  tumor  suppression  and  apoptotic  and autophagy mediation. This research aims to evaluate the anticancer potential of kaempferide ( a methylated KMP at the C4’ position ) against DAPK1 in silico . The research was performed through molecular docking to DAPK1 (5AUX and 5AV3), anticancer  activity  prediction,  drug-likeness  analysis,  and  ADMET  (absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicology) evaluation. The binding affinity of kaempferide was -8.0 kcal/mol for 5AUX and 5AV3, respectively. The highest anticancer activity of kaempferide was shown against the prostate carcinoma cell line CWR22R. Kaempferide showed no violation to Lipinski-Veber rule and had good ADMET profile.
Keywords: in silico , anticancer, kaempferide
Senyawa aktif dengan potensi terapeutik banyak ditemukan dalam bahan alam. Kaempferia pandurata dari genus Kaempferia telah digunakan dalam pengobatan berbagai penyakit. K. pandurata mengandung kaempferol (KMP) dengan aktivitas biologis  beragam,  salah  satunya  adalah  antikanker.  KMP  juga  dapat  berikatan dengan death-associated protein kinase 1 (DAPK1) yang berhubungan dengan penekanan tumor dan mediasi apoptosis dan autofagi. Penelitian ini mempelajari potensi antikanker kaempferida ( KMP yang termetilasi pada posisi C4’ ) terhadap DAPK1  secara in  silico .  Penelitian  dilakukan  melalui  penambatan  molekular terhadap DAPK1 (5AUX dan 5AV3), perkiraan aktivitas antikanker, analisis drug- likeness , dan prediksi ADMET ( absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicology ).  Afinitas  ikatan  kaempferida  masing-masing  sebesar  -8,0  kkal/mol untuk  5AUX  dan  5AV3.  Aktivitas  antikanker  tertinggi  kaempferida  ditunjukkan terhadap cell  line karsinoma  prostat  CWR22R.  Kaempferida  tidak  melanggar aturan  Lipinski-Veber  sesuai  analisis drug-likeness dan  memiliki  profil  ADMET yang cukup baik.
Kata kunci: in silico, antikanker, kaempferida

## 1. Pendahuluan
Bahan alam telah terbukti menjadi sumber berbagai senyawa aktif dengan potensi terapeutik. Tanaman juga telah digunakan  dalam  pengobatan  herbal  secara  tradisional  maupun  komplementer  [1].  Senyawa  aktif  yang  berasal  dari tanaman  diketahui  dapat  digunakan  secara  tunggal  maupun  dalam  kombinasi  dengan  obat  komersial  [2].  Genus Kaempferia  merupakan  anggota  keluarga  Zingiberaceae  dalam  bangsa  Zingiberales  yang  banyak  digunakan  sebagai bahan pangan dan obat. Genus Kaempferia diperkirakan terdiri dari 50-60 spesies yang tersebar di Asia Timur hingga Cina, India,  Bangladesh  dan  Asia  Tenggara  seperti  Thailand,  Myanmar,  Malaysia,  Indonesia,  Filipina,  Laos,  Kamboja,  dan Vietnam [3]. Kaempferia parviflora , K. pulchra , dan K. galanga telah banyak dimanfaatkan dalam pengobatan tradisional seperti peradangan, hipertensi, disfungsi ereksi, masalah pencernaan dan metabolisme, vitalitas dan aliran darah, diuretik, deodoran, infeksi saluran kemih, demam, pilek, asma, luka, reumatik, dan penyakit kulit [4].
K. pandurata atau Boesenbergia rotunda (L.) Mansf. atau Curcuma rotunda L. atau B. pandurata (Roxb.) Schlechter adalah  tanaman  asli  Indonesia  yang  banyak  ditemukan  di  Pulau  Sumatera  dan  Jawa.  Rimpang K.  pandurata banyak digunakan sebagai bahan tambahan makanan dan untuk pengobatan sakit perut, batuk kering, reumatik, dan nyeri otot [5]. K. pandurata mengandung flavonoid, minyak atsiri, dan senyawa polifenol berupa kaempferol  (KMP) yang strukturnya ditunjukkan pada Gambar 1 [6]. KMP adalah flavonoid berkerangka flavonol dengan aktivitas  antioksidan, antiradang, antidiabetes, antibakteri, dan antikanker [7, 8]. KMP dilaporkan berikatan dengan death-associated protein kinase 1 (DAPK1) melalui  gugus  hidroksi  posisi  C4’  dengan  mode  B [9].  DAPK1  adalah  kinase  serin/treonin  subfamili  Ca 2+ / calmodulin- dependent  protein  kinase (CaMK)  yang  dapat  menekan  tumor  dan  memediasi  apoptosis  dan  autofagi. DAPK1 berhubungan  erat  dengan  berbagai  penyakit  kanker  dan  neurodegeneratif  [10].  Kaempferida  (3,5,7-trihidroksi- 4’ - metoksiflavon) adalah KMP yang termetilasi pada posisi C4’ dengan spektrum bioaktivitas yang lu as [11]. Kaemferida mampu menurunkan aktivitas promotor Claudin 2 (CLDN2) dan menghambat transkripsi CLDN2 dalam sel A549 yang lebih baik dari antioksidan N -asetil-L-sistein  [12]. Kaemferida juga dilaporkan mampu menghentikan pembelahan sel kanker melalui penghambatan fase G 0 /G 1 sel kanker usus besar manusia HCT8 [13].
Berdasarkan uraian tersebut, penelitian ini bertujuan untuk melakukan studi potensi aktivitas antikanker kaempferida terhadap DAPK1 secara in silico . Penelitian dilakukan melalui penambatan molekular yang dilanjutkan dengan perkiraan aktivitas  antikanker,  analisis drug-likeness ,  dan  prediksi  ADMET  ( absorption,  distribution,  metabolism,  excretion  and toxicology ).
Gambar 1 . Struktur flavonol, kaempferol (KMP), dan kaempferida

## 2. Bahan dan Metode

## 2.1. Bahan
Bahan yang digunakan adalah protein reseptor death-associated protein kinase 1 (DAPK1) dengan kode 5AUX dan 5AV3  yang  mengandung  ligan  alami  kaemferol  (KMP).  Protein  ini  diunduh  dari  situs  Protein  Data  Bank (http://www.rcsb.org/).

## 2.2. Penambatan Molekuler
Penambatan molekular dilakukan pada senyawa kaempferida terhadap protein reseptor DAPK1 dengan kode 5AUX dan 5AV3 dengan ligan alami KMP [9]. Penelitian dilakukan dengan Hawlett Packard sistem operasi Windows 10 64-bit prosesor Intel® Core™ i 5-8265U CPU @ 1.60 GHz RAM 8 GB Radeon 530 Series. Struktur kaempferida dan atom hidrogen yang terikat dalam bentuk dua dimensi (2D) digambar dengan MarvinSketch dan dikonversi menjadi bentuk tiga dimensi (3D). Minimisasi energi dilakukan dengan MMFF94 dan dilanjutkan protonasi pada pH 7,40.
Struktur kaempferida dalam bentuk 3D disimpan dalam format .sdf. Ligan alami KMP dalam bentuk 3D dikeluarkan dari makromolekul 5AUX dan 5AV3 dengan PyMOL. Konversi file format .sdf menjadi .pdbqt dilakukan dengan PyRx-0.8 (Autodock Vina). Makromolekul 5AUX dan 5AV3 dengan masing-masing resolusi sebesar 1,5 dan 1,9 Å disiapkan dengan PyMOL.  Molekul  air  dan  ligan  alami  KMP  dalam  makromolekul  dihapus  dan  atom  hidrogen  polar  ditambahkan  pada
Flavonol Kaempferol Kaempferida
strukturnya. Hasil preparasi makromolekul  dalam format .pdb dikonversi menjadi format .pdbqt dengan Autodock Vina dalam PyRx [14, 15]. Validasi proses penambatan dilakukan melalui penambatan ulang ( redocking ) ligan alami KMP yang dilanjutkan dengan penambatan silang kaempferida terhadap 5AUX dan 5AV3. Penambatan  dilakukan pada koordinat sumbu X = -22,748 Å, Y = 2,4218 Å, Z = -11,7748 Å dengan ukuran grid X = 10,0558 Å, Y = 10,7264 Å, Z = 9,5328 Å untuk 5AUX, dan pada sumbu X = -22,7927 Å, Y = 2,4578 Å, Z = -12,1170 Å dan grid X = 9,4990 Å, Y = 10,7387 Å, Z = 7,1328 Å untuk 5AV3. Hasil penambatan divisualisasi dengan perangkat lunak PyMOL dan BIOVIA Discovery Studio dan LigPlot+.

## 2.3. Prediksi Aktivitas Antikanker
Profil antikanker kaempferida diperkirakan melalui program CLC-Pred ( Cell Line Cytotoxicity Predictor ) yang bekerja berdasarkan algoritma prediction of activity spectra for substances (PASS). Struktur kaempferida dapat dimasukkan dalam format simplified molecular-input line-entry system (SMILES), MOL atau melalui gambar struktur dengan Marvin JS applet. Hasil  prediksi  berupa  urutan cell  lines tumor  dan sel normal  yang  berpotensi  dihambat oleh  kaempferida dengan  dua kemungkinan, Pa (aktif) dan Pi (tidak aktif) [16].

## 2.4. Analisis Drug-Likeness
Analisis drug-likeness dilakukan dengan SwissADME (http://www.swissadme.ch/) terhadap struktur kaempferida [17]. Analisis  memberikan  data  berupa  berat  molekul,  akseptor  ikatan  hidrogen,  donor  ikatan  hidrogen,  koefisien  partisi oktanol/air (MLogP dan WLOGP), rotatable bonds , topological polar surface area (TPSA), blood brain barrier (BBB), dan pelanggaran terhadap aturan Lipinski dan Veber.

## 2.5. Prediksi ADMET
Senyawa kaempferida dipelajari lebih lanjut untuk mengetahui profil penyerapan, distribusi, metabolisme, ekskresi, toksisitas (ADMET) dengan perangkat online ADMETlab [18]. Analisis yang dilakukan dengan unggah struktur dalam format SMILES menghasilkan data deskriptor penyerapan (permeabilitas sel Caco-2, penyerapan intestinal manusia, kelarutan dalam  air,  substrat  (Pgp)  dan  inhibitor  P-glikoprotein  (Pgp), blood-brain  barrier (BBB),  distribusi  ekskresi  (lokalisasi subselular,  inhibitor  OCT1  dan  OCT2  dan  MATE1),  metabolisme  (inhibitor  dan  substrat  isoform  sitokrom  P450),  dan toksisitas (karsinogenik, uji hepatoksisitas, toksisitas AMES toksisitas akut oral).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Penambatan Molekuler
Penambatan  molekular  diawali  dengan  penyiapan  senyawa  kaempferida  dan  ligan  alami  KMP  menggunakan MarvinSketch. Minimisasi energi dilakukan terhadap struktur 3D yang diperoleh dari konversi struktur 2D dengan medan gaya  MMFF94  untuk  stabilisasi  penyusunan  ikatan  selama  proses  penambatan  [19,  20].  Atom  dan  molekul  senyawa kaempferida dan ligan alami KMP bergerak dalam waktu yang dinamik selama proses penambatan dalam kecepatan yang sesuai dan akurasi ketepatan [21]. Protonasi disesuaikan dengan keadaan sitoplasma sel (pH 7,4) [22]. Ligan alami KMP disiapkan  melalui  penghapusan  residu  5AUX  atau  5AV3  dengan  PyMOL  dan  hanya  menyisakan  ligan  alami  KMP. Preparasi  ligan  alami  KMP  dilanjutkan  sebagaimana  kaemferida.  Senyawa  kaempferida  dan  ligan  alami  KMP  hasil penyiapan disimpan dalam format .sdf yang kemudian dikonversi menjadi format .pdbqt.
Protein  DAPK1  kode  5AUX  dan  5AV3  yang  mengandung  ligan  alami  KMP  digunakan  dalam  penelitian  ini. Makromolekul 5AUX dan 5AV3 disiapkan dengan penghapusan molekul air yang dapat menghubungkan senyawa dan reseptor  selama  proses  penambatan  [23].  Area  penambatan  didapatkan  melalui  penghapusan  ligan  alami  KMP  dan menghasilkan situs ikatan pada koordinat X = -22,748 Å, Y = 2,4218 Å, Z = -11,7748 Å untuk 5AUX dan pada koordinat X = -22,7927 Å, Y = 2,4578 Å, Z = -12,1170 Å untuk 5AV3. Makromolekul 5AUX dan 5AV3 disimpan dalam format .pdb dan diubah menjadi format .pdbqt yang siap digunakan untuk penambatan senyawa kaempferida dan ligan alami KMP.
Penambatan senyawa kaempferida dan ligan alami KMP dilakukan secara fleksibel ( flexible ligand docking ) untuk mendapatkan konformasi dan arah sesuai situs ikat reseptor [24]. Penambatan dilakukan secara selektif ( selective docking ) pada situs ikat ligan alami KMP dalam makromolekul 5AUX dan 5AV3. Proses penambatan dimulai dengan penambatan ulang ( redocking ) ligan alami KMP yang diikuti dengan penambatan silang ( cross docking ) senyawa kaemferida. Redocking menambatkan ulang ligan alami KMP pada 5AUX atau 5AV3 dan cross docking menambatkan kaemferida pada situs ikat ligan alami KMP [25, 26]. Proses penambatan dievaluasi berdasarkan nilai afinitas ikatan ( binding affinity ) yang semakin baik (semakin kuat ikatan senyawa-reseptor) apabila nilainya semakin negatif [15, 27]. Penambatan juga menghasilkan data pose ikatan dan root-mean-square deviation (RMSD).
Prosedur  penambatan  dievaluasi  berdasarkan  nilai  RMSD  dan  visualisasi  interaksi  hasil redocking. Tahap  ini dilakukan dengan pengambilan ligan alami KMP dari makromolekul 5AUX dan 5AV3 dan meletakkannya kembali dalam
situs  aktif  5AUX  dan  5AV3. Redocking ligan  alami  KMP  menghasilkan pose dan  konformasi  terbaik  yang  kemudian disejajarkan dengan konformasi ligan ko-kristal KMP dalam 5AUX dan 5AV3. Hasil penyejajaran berupa nilai RMSD yang menggambarkan besarnya penyimpangan posisi ikatan KMP hasil redocking terhadap posisi ikatan KMP ko-kristal [28]. Penyejajaran memberikan nilai RMSD masing-masing sebesar 1,476 dan 1,731 Å untuk makromolekul 5AUX dan 5AV3 ( Gambar 2 ) yang mengindikasikan prosedur penambatan dapat diterima (RMSD<2,0 Å) [29].
Visualisasi  memperlihatkan  bahwa  KMP  hasil redocking berinteraksi  dengan  residu  Val96,  Glu94,  Leu95,  Ala40, Val27, Gly20, Ser21, Gly22, Asp161, Lys42, Leu19, Ile160 dalam 5AUX dan residu Val96, Glu94, Leu95, Leu19, Met146, Gly20, Gly22, Ser21, Lys42, Asp161, Ile160, Val27, Ala40 dalam 5AV3. Interaksi yang terjadi ini sama dengan interaksi ligan ko-kristal KMP dalam kristal 5AUX (residu Val96, Glu94) dan 5AV3 (Leu19, Ser21, Asp161). Hasil analisis interaksi ini mendukung data nilai RMSD dan menyatakan proses penambatan telah valid dan dapat digunakan pada penambatan silang.
Gambar 2 . Visualisasi 3D hasil penyejajaran KMP pada (A) 5AUX dan (B) 5AV3. KMP redocking (hijau), KMP ko-kristal (ungu).
Penambatan silang kaemferida dilakukan sebagaimana redocking ligan alami KMP pada pusat koordinat dan ukuran yang  sama.  Penambatan  yang  dilakukan  menghasilkan  masing-masing  9  dan  5 pose pada  5AUX  dan  5AV3. Pose 1 kaemferida memberikan nilai afinitas ikatan yang sama sebesar -8,0 kkal/mol untuk 5AUX dan 5AV3 ( Tabel 1 ). Afinitas ikatan yang bernilai negatif mengindikasikan bahwa kaemferida berpotensi sebagai agen antikanker, meskipun dengan nilai afinitas ikatan yang lebih besar dari ligan alami KMP pada 5AUX dan 5AV3 (-8,8 kkal/mol dan -9,0 kkal/mol). Visualisasi 3D hasil penambatan silang ( Gambar 3 ) mengindikasikan adanya interaksi kaempferida dengan residu Val96 dan Glu94 dalam makromolekul 5AUX melalui ikatan hidrogen. Sementara itu, kaempferida juga berinteraksi dengan 5AV3 melalui ikatan hidrogen dengan residu Asp161, Ser21, dan Leu19.
Tabel 1. Afinitas Ikatan Kaempferida dan Interaksi Residu Makromolekul Afinitas Ikatan (kkal/mol) Interaksi Residu 5AUX -8,0 Leu19, Val96, Glu94, Leu93, Ala40, Ile77, Ile160, Asp161, Gly22, Ser21, Gly20, Met146 5AV3 -8,0 Asp161, Ala40, Ile160, Glu94, Ile77, Val96, Met146, Leu19, Val27, Gly20, Ser21, Gly22
Residu yang digarisbawahi menunjukkan adanya interaksi dengan kaempferida melalui pembentukan ikatan hidrogen.
Gambar 3 . Visualisasi 3D interaksi kaemferida dengan (A) 5AUX dan (B) 5AV3 melalui ikatan hidrogen. Ikatan hidrogen ditunjukkan dengan garis putus berwarna toska.

## 3.2. Prediksi Aktivitas Antikanker
Dalam penelitian ini, sitotoksisitas kaempferida diperkirakan dengan CLC-Pred terhadap sel tumor dan sel normal. CLC-Pred  bekerja  dengan  algoritma  yang  digunakan  dalam  PASS  berdasarkan  data  IG 50 ,  IC 50 dan  persentase penghambatan sebanyak 59.882 senyawa dari ChEMBL. CLC-Ped memiliki rata-rata akurasi prediksi leave-one-out dan 20 kali cross validation sebesar 0,930 dan 0,927 terhadap 278 sel kanker, dan sebesar 0,948 dan 0,947 terhadap 27 sel normal. Struktur kaempferida yang dimasukkan dalam format SMILES memberikan hasil sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil Prediksi Cell Line Kanker untuk Kaempferida (Pa>0,3) Pa Pi Cell Line Nama Lengkap Cell Line Jaringan Tipe tumor 0,395  0,005  CWR22R Prostate carcinoma epithelial cell line Prostat Karsinoma 0,418  0,055  NCI-H187 Small cell lung carcinoma Paru-paru Karsinoma 0,383  0,035 HOP-18 Non-small cell lung carcinoma Paru-paru Karsinoma 0,364  0,057 HL-60 Promeyloblast leukemia Haematopoietic dan lymfoid Leukemia 0,310  0,003  COLO 320 Colon adenocarcinoma Kolon Adenokarsinoma 0,406  0,113 Hs 683 Oligodendrocarcinoma Otak Glioma 0,368  0,152  SK-MEL-1 Metastatic melanoma Kulit Melanoma 0,301  0,138 MCF7 Breast carcinoma Payudara Karsinoma 0,330  0,197 NALM-6 Adult B acute lymphoblastic leukemia  Haematopoietic dan lymfoid Leukemia
Hasil prediksi aktivitas antikanker kaempferida terhadap berbagai cell line kanker dengan Pa>0,3 dapat dilihat pada Tabel 2. Hasil prediksi menyebutkan bahwa karsinoma prostat adalah cell line dengan probablitas tertinggi yang dapat dihambat oleh kaempferida. Hasil ini diikuti oleh karsinoma paru-paru dan beberapa cell line leukemia, adenokarsinoma, glioma, dan melanoma. Kaempferida tidak menunjukkan hasil prediksi pada cell line non tumor dengan Pa>0,3. Prediksi aktivitas berdasarkan algoritma PASS memberikan sederet hasil dengan dua kemungkinan sesuai Pa (aktif) dan Pi (inaktif) dengan urutan menurun sesuai nilai Pa-Pi. Aktivitas yang paling besar berada pada urutan pertama. Cut-off parameter Pa menjadi acuan dalam penentuan aktivitas secara eksperimen dan sangat bergantung pada parameter pasangan berupa Pi. Nilai Pa dan Pi bervariasi dari 0,000 hingga 1,000 yang mengindiksikan kemungkinan senyawa uji menjadi aktif atau tidak aktif [16, 30]. Cell line CWR22 adalah jaringan dari kanker prostat manusia yang bersifat androgen-dependent dan dapat  ditransplantasi. Cell line ini  banyak  digunakan  dalam  pengujian  laboratorium  karena  dapat  berkembang  setelah beberapa bulan hingga lebih dari satu tahun setelah aplikasi pada host [31].

## 3.3. Analisis Drug-Likeness
Analisis drug-likeness dan prediksi ADMET dapat digunakan sebagai pedoman dalam pengembangan target baru dengan aktivitas biologis yang menjanjikan. Tabel 3 memperlihatkan bahwa kaempferida tidak melanggar aturan Lipinski- Veber dan dapat menjadi kandidat obat oral. Lipinski dan Veber memberikan persyaratan untuk kandidat obat berupa berat molekul <500 Da, donor ikatan hidrogen <5, akseptor ikatan hidrogen <10, nilai koefisien partisi oktanol/air (MLogP) <5, rotatable bonds <10, dan TPSA <140 Å 2 . Aturan Lipinski-Veber merupakan panduan umum dalam pengembangan agen dan kandidat obat baru. Lipinski menghubungkan parameter farmakokinetika dan sifat fisikokimia, sedangkan Veber dkk. mendalami lebih lanjut beberapa sifat dalam aturan Lipinski [32, 33]. Penyerapan dan permeabilitas yang baik tercapai apabila suatu kandidat memenuhi seluruh parameter dan hanya melanggar maksimal satu kriteria.
Tabel 3. Hasil Analisis Drug-Likeness Kaempferida BM HBA HBD MLogP DLL RB TPSA DLV WLOGP BBB 300,26 6 3 0,22 Ya 2 100,13 Ya 2,59 Tidak
BM = berat molekul, HBA = akseptor ikatan hidrogen, HBD = donor ikatan hidrogen, MLogP = koefisien partisi oktanol/air, DLL = drug likeness Lipinski, RB = rotatable bonds , TPSA = topological polar surface area , DLV = drug likeness Veber, WLOGP = lipofilisitas, BBB = blood brain barrier
Nilai logaritma koefisien partisi antara oktanol/air (LogP) berhubungan erat dengan hidrofilisitas. Nilai LogP yang tinggi mengindikasikan  hidrofilisitas  yang  rendah  dan  mengakibatkan  penyerapan  dan  permeasi  yang  buruk.  Kaempferida memiliki nilai MLogP cukup rendah (0,22) yang berarti kaempferida dapat terserap dengan baik ( Tabel 3 ). Hal ini didukung oleh berat molekul kaempferida yang rendah yang dapat meningkatkan laju penyerapan [34]. Selanjutnya, kaempferida memiliki nilai TPSA moderat (<140 Å 2 ) dan relatif lipofilik (WLOGP = 0,4-6,0) sehingga permeabilitas membran kaempferida cukup baik [35]. Penetrasi sistem syaraf pusat juga diwakili oleh nilai TPSA yang rendah [36, 37].

## 3.4. Prediksi ADMET
Prediksi ADMET dengan perangkat online ADMETSAR meliputi penyerapan, pengangkutan, metabolisme setelah distribusi,  ekskresi  sisa  metabolisme,  dan  bahaya  atau  racun  yang  dapat  terjadi.  Hasil  prediksi  ADMET  senyawa kaempferida dapat dilihat pada Tabel 4 . Kaemferida menunjukkan kriteria positif untuk penyerapan intestinal manusia (HIA) yang  berarti  dapat  diserap  dalam  saluran  intestinal  (>30%).  Kampferida  tidak  dapat  mencapai  sistem  saraf  pusat sebagaimana parameter BBB ( Tabel 3) dan tidak dapat melewati sawar darah otak ( blood-brain barrier ) meskipun memiliki TPSA  yang  moderat  dan  lipofilik.  Kaempferida  memiliki  kelarutan  yang  baik  dengan  LogS  90,055.  Senyawa  ini  tidak berfungsi sebagai substrat maupun inhibitor P-glikoprotein yang ditandai dengan nilai negatif untuk kedua kriteria [38].
Tabel 4. Hasil Prediksi ADMET Kaempferida Parameter Hasil Probability LogS LogS+ 90,055 Papp (Caco-2 permeability ) Caco2+ (> -5,15) -5,161 Inhibitor Pgp Non-inhibitor 0,597 Substrat Pgp Non-substrat 0,008 HIA HIA+ 0,498 Plasma protein binding PPB+ 88,34 Blood-brain barrier BBB- 0,323 Inhibitor CYP1A2 Inhibitor 0,975 Substrat CYP1A2 Non-substrat 0,516 Inhibitor CYP3A4 Inhibitor 0,658 Substrat CYP3A4 Non-substrat 0,340 Inhibitor CYP2C9 Non-inhibitor 0,363 Substrat CYP2C9 Substrat 0,937 Inhibitor CYP2C19 Non-inhibitor 0,278 Substrat CYP2C19 Non-substrat 0,655 Inhibitor CYP2D6 Inhibitor 0,611 Substrat CYP2D6 Non-substrat 0,602 T 1/2 ( Half life time ) T 1/2 + 1,046 Clearance rate (CL) CL- 1,962 Human hepatotoxicity HHT+ 0,730 AMES mutagenicity Non AMES 0,044 LD 50 acute toxicity LD 50 low 551,45
Prediksi metabolisme melalui sitokrom P450 (CYP) memberikan informasi interaksi obat [39]. Sitokrom CYP yang terdiri  dari  CYP1A2,  CYP3A4,  CYP2C9,  CYP2C19,  dan  CYP2D6  adalah  kelompok  enzim  yang  berperan  dalam detoksifikasi. Parameter CYP menunjukkan bahwa kaempferida secara umum tidak berpengaruh buruk dalam metabolism. Selain itu, kaempferida merupakan inhibitor untuk beberapa isoform sitokrom P450 (CYP) [40] dan memiliki waktu paruh yang cukup baik meskipun dengan clearance rate yang rendah [41]. Kaempferida bersifat toksik terhadap hepar dan namun tidak mutagenik AMES [42, 43]. Aktivitas toksisitas akut kaempferida sebesar 551,45 mg/Kg yang termasuk dalam kategori rendah [44].

## 4. Kesimpulan
Studi in silico terhadap kaempferida telah dilakukan melalui penambatan molekular pada protein DAPK1 (5AUX dan 5AV3) yang dilanjutkan dengan prediksi aktivitas antikanker, analisis drug-likeness dan prediksi ADMET. Validasi proses penambatan melalui redocking ligan alami KMP menghasilkan nilai RMSD sebesar 1,476 dan 1,731Å untuk 5AUX dan 5AV3, berturut-turut. Visualisasi interaksi hasil redocking menunjukkan interaksi yang sama dengan ligan ko-kristal KMP dalam  kristal  5AUX  dan  5AV3.  Afinitas  ikatan  kaempferida  sebesar  -8,0  kkal/mol  untuk  kedua  5AUX  dan  5AV3 mengindikasikan potensinya sebagai agen antikanker. Kaempferida menunjukkan aktivitas antikanker tertinggi terhadap cell line karsinoma prostat CWR22R pada Pa>0,3. Kaempferida tidak melanggar aturan Lipinski-Veber dan dapat menjadi kandidat obat oral sesuai analisis drug-likeness . Profil ADMET kaempferida cukup baik berdasarkan hasil prediksi ADMET yang telah dilakukan.

## Daftar Pustaka
[1] F. Les, G. Cásedas, & V. López, “ Bioactivity of Medicinal Plants and Extracts, ” Biology , vol. 10, no. 634, 2021.
[2] Y. Yun, M. Shioura, Y. Hitotsuyanagi, S. Yotsumoto, Y. Takahashi, Y. Aoyagi, T. Kinoshita, K. Takeya, & H. Inoue,
“ Garcinielliptone G from Garcinia subelliptica Induces Apoptosis in Acute Leukemia Cells, ” Molecules , vol. 26, no. 2422, 2021.
[3] N.  K.  Pham,  H.  T.  Nguyen,  &  Q.  B.  Nguyen ,  “ A  Review  on  The  Ethnomedicinal  Uses,  Phytochemistry  and Pharmacology of Plant Species Belonging to Kaempferia L. Genus ( Zingiberaceae )," Pharmaceutical Sciences Asia , vol. 48, no. 1, pp. 1-24, 2021.
[4] A. I. Elshamy, T. A. Mohamed, A. F. Essa, A. M. A. Gawad, A. S. Alqahtani, A. A. Shahat, T. Yoneyama, A. R. H. Farrag, M. Noji, H. R. El-Seedi, A. Umeyama, P. W. Paré, & M. E. F. Hegazy, “ Recent Advances in Kaempferia Phytochemistry and Biological Activity: A Comprehensive Review, ” Nutrients , vol. 11, no. 2396, 2019.
[5] M. Silalahi, “ Boesenbergia rotunda (L.). Mansfeld: Manfaat dan Metabolit Sekundernya, ” Jurnal EduMatSains , vol. 1, no. 2, pp. 107-118, 2017.
[6] A. M. Rosdianto, I. M. Puspitasari, R. Lesmana, & J. Levita , “ Bioactive Compounds of Boesenbergia sp. and Their Anti-inflammatory Mechanism: A Review, ” Journal of Applied Pharmaceutical Science , Vol. 10, no. 07, pp. 116-126, 2020.
[7] N. Sharma, S. Biswas, N. Al-Dayan, A. S. Alhegaili, & M. Sarwat, “Antioxidant Role of Kaempferol in Prevention of Hepatocellular Carcinoma, ” Antioxidants , vol. 10, no.1419, 2021.
[8] T.-Y. Wang, Q. Li, & K.-S. Bi, “ Bioactive Flavonoids in Medicinal Plants: Structure, Activity and Biological Fate, ” Asian Journal of Pharmaceutical Sciences , vol. 13, no. 1, pp. 12 – 23, 2018.
[9] T. Yokoyama, Y. Kosaka, & M. Mizuguchi, “Structural Insight into the Interactions between Death-Associated Protein Kinase 1 and Natural Flavonoids, ” Journal of Medicinal Chemistry , vol. 58, no. 18, pp. 7400 – 7408, 2015.
[10] L. Zhao, X. Yuan, J. Wang, Y. Feng, F. Ji, Z. Li, & J. Bian, “A Review on Flavones Targeting Serine/Threonine Protein Kinases for Potential Anticancer Drugs, ” Bioorganic & Medicinal Chemistry , vol. 27, no. 5, pp. 677 – 685, 2019.
[11] V.-S. Nguyen, L. Shi, F.-Q. Luan, & Q.- A. Wang, “Synthesis of Kaempferide Mannich Base Derivatives and Their Antiproliferative Activity on Three Human Cancer Cell Lines ”, Acta Biochimica Polonica , vol. 62, no. 3, pp. 547 – 552,
2015.
[12] H. Eguchi, T. Matsunaga, S. Endo, K. Ichihara, & A. Ikari, “Kaempferide Enhances Chemosensitivity of Human Lung Adenocarcinoma  A549  Cells  Mediated  by  the  Decrease  in  Phosphorylation  of  Akt  and  Claudin-2  Expression, ” Nutrients , vol. 12, no. 1190, 2020.
[13] D.  T asdemir,  M.  Kaiser,  R.  Brun,  V.  Yardley,  T.  J.  Schmidt,  F.  Tosun,  &  P.  Rüedi,  “Antitrypanosomal  and Antileishmanial Activities of Flavonoids and Their Analogues: In Vitro, In Vivo, Structure-Activity Relationship, and Quantitative  Structure-Activity  Relationship  Studies, ” Antimicrobial  Agents  and  Chemotherapy ,  vol.  50,  no.  4,  pp. 1352 – 1364, 2006.
[14] O. Trott & A. J. Olson, “ AutoDock Vina: Improving the Speed and Accuracy of Docking with a New Scoring Function, Efficient Optimization, and Multithreading, ” Journal of Computational Chemistry , vol. 31, no. 2, 455 – 461, 2009.
[15] S. Dallakyan & A. J. Olson, "Small-Molecule Library Screening by Docking with PyRx," in Chemical Biology: Methods and Protocols vol. 1263 , J. E. Hempel, C. H. Williams, & C. C. Hong, Eds. New York: Springer, 2015, pp. 243 – 250.
[16] A. A. Lagunin, V. I. Dubovskaja, A. V. Rudik, P. V. Pogodin, D. S. Druzhilovskiy, T. A. Gloriozova, D. A. Filimonov, N. G. Sastry, & V. V. Poroikov, “ CLC-Pred: A Freely Available Web-service for in Silico Prediction of Human Cell Line Cytotoxicity for Drug-Like Compounds ”, PloS One , vol. 13, no. 1, pp. e-191838, 2018.
[17] A. Daina, O. Michielin, & V. Zoete, “SwissADME: A Free Web Tool to Evaluate Pharmacokinetics, Drug-Likeness and Medicinal Chemistry Friendliness of Small Molecules," Scientific Reports , vol. 7, no. 42717, 2017.
[18] J. Dong, N.-N. Wang, Z.-J. Yao, L. Zhang, Y. Cheng, D. Ouyang, A.-P. Lu, & D.-S. Cao, “ ADMETlab: A Platform for Systematic  ADMET  Evaluation  Based  on  a  Comprehensively  Collected  ADMET  Database," Journal  of Cheminformatics , vol. 10, no. 29, 2018.
[19] M. S. Ganesan, K. K. Raja, S. Murugesan, B. K. Kumar, G. Rajagopal, & S. Thirunavukkarasu, "Synthesis, Biological Evaluation,  Molecular  Docking,  Molecular  Dynamics  and DFT  Studies  of Quinoline-Fluoroproline  Amide  Hybrids, ” Journal of Molecular Structure , vol. 1217, no. 128360, 2020.
[20] Á., Jász, Á., Rák, I. Ladjánszki, & G. Cserey, “ Optimized GPU Implementation of Merck Molecular Force Field and Universal Force Field," Journal of Molecular Structure , vol. 1188, pp. 227 – 233, 2019.
[21] H. Mirzaei, S. Zarbafian, E. Villar, S. Mottarella, D. Beglov, S. Vajda, I. C. Paschalidis, P. Vakili, & D. Kozakov, “ Energy Minimization on Manifolds for Docking Flexible Molecules, ” Journal of Chemical Theory and Computation , vol. 11, no. 3, pp. 1063 – 1076, 2015.
[22] J. H. Drie, "Pharmacophore-Based Virtual Screening: A Partical Prespective," in Virtual Screening in Drug Discovery, 1 st Edition , J. Alvarez & B. Shoichet, Eds. Boca Raton: CRC Press, 2005, pp. 155-204.
[23] J.  C. Cole,  J.  W.  M.  Nissink,  &  R.  Taylor,  “Protein -L igand  Docking  and  Virtual  Screening  with  GOLD”, in Virtual Screening in Drug Discovery 1 st Edition , J. Alvarez & B. Shoichet. Boca Raton: CRC Press, 2005, pp. 379 – 415.
[24] E. H. B. Maia, L. C. Assis, T. A. de Oliveira, A. M. da Silva, & A. G. Taranto, “ Structure-Based Virtual Screening: from Classical to Artificial Intelligence," Frontiers in Chemistry , vol. 8, no. 343, 2020.
[25] P. Jofily, P. G. Pascutti, & P. H. M. Torres, “ Improving Blind Docking in DOCK6 through an Automated Preliminary Fragment Probing Strategy, ” Molecules , vol. 26, no. 1224, 2021.
[26] X.-Y. Meng, H.-X. Zhang, M. Mezei, & M. Cui, “ Molecular Docking: A Powerful Approach for Structure-Based Drug Discovery, ” Current Computer-Aided Drug Design , vol. 7, no. 2, pp. 146 – 157, 2011.
[27] M. S. Salahudeen & P. S. Nishtala, “An Overview of Pharmacodynamic Modelling, Ligand -Binding Approach and Its Application in Clinical Practice, ” Saudi Pharmaceutical Journal , vol. 25, no. 2, pp. 165 – 175, 2017.
[28] T. Nauli, “Penentuan Sisi Aktif Selulase Aspergillus niger dengan Docking Ligan," Jurnal Kimia Terapan Indonesia , vol. 16, no. 2, pp. 94-100, 2014.
[29] W. J. Allen & R. C. Rizzo, “ Implementation of The Hungarian Algorithm to Account for Ligand Symmetry and Similarity in Structure-Based Design, ” Journal of Chemical Information and Modeling , vol. 54, no. 2, pp. 518 – 529, 2014.
[30] O. Ammar, “In Silico Pharmacodynamics, Toxicity Profile and Biological Activities of the Saharan Medicinal Plants Limoniastrum freei , ” Brazilian Journal of Pharmaceutical Sciences , vol. 53, no. 3, 2017.
[31] M. Nagabushan, C. M. Miller, T. P. Pretlow, J. M. Giaconia, N. L. Edgehouse, S. Schwartz, H. J. Kung, R. W. de Vere White, P. H. Gumerlock, M. I. Resnick, S. B. Amini, & T. G. Pretlow, “CWR22: The First Human Prostate Cancer Xenograft with Strongly, Androgen-dependent and Relapsed Strains Both in Vivo and in Soft Agar, ” Cancer Research , vol. 56, no. 13, pp. 3042-3046, 1996.
[32] C.  A.  Lipinski,  “Drug -Like  Properties  and  the  Causes  of  Poor  Solubility  and  Poor  Permeability, ” Journal  of Pharmacological and Toxicological Methods , vo. 44, no. 1, pp. 235 – 249, 2000.
[33] D. F. Veber, S. R. Johnson, H.- Y. Cheng, B. R. Smith, K. W. Ward, & K. D. Kopple, “Molecular Properties that Influence the Oral Bioavailability of Drug Candidates, ” Journal of Medicinal Chemistry , vol. 45, no. 12, pp. 2615 – 2623, 2002.
[34] G.  Schneider,  "Prediction  of  Drug-Like  Properties," Madame  Curie  Bioscience  Database  [Internet] .  Austin  (TX): Landes Bioscience; 2000-2013 (Online). Available: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK6404/ [Accessed Sep. 9, 2021].
[35] A. Daina & V. Zoete, “A BOILED -Egg to Predict Gastrointestinal Absorption and Brain Penetration of Small Molecules, ” ChemMedChem , vol. 11, no. 11, pp. 1117-1121, 2016.
[36] J. F. Blake, “Chemo informatics - P redicting the Physicochemical Properties of “ Drug-L ike” Molecules , ” Current Opinion in Biotechnology , vol. 11, no. 1, pp. 104 – 107, 2000.
[37] L. K. Chico, L. J. Van Eldik, & D. M. Watterson, “Targeting Protein Kinases in Central Nervous System Disorders,” Nature Reviews Drug Discovery , vol. 8, pp. 892 – 909, 2009.
[38] A. Mahringer, E. Puris, & G. Fricker, “Crossing the Blood -Brain Barrier: A Review on Drug Delivery Strategies Using Colloidal Carrier Systems, ” Neurochemistry International , vol. 147, no. 105017, 2021.
[39] S.  M.  M.  Alsanosi,  C.  Skiffington,  &  S.  Padmanabhan,  "Pharmacokinetic  Pharmacogenomics,"  in Handbook  of Pharmacogenomics and Stratified Medicine , S. Padmanabhan, Ed. London: Academic Press, 2014, pp. 341-364.
[40] M. Rostkowski, O. Spjuth, & P. Rydberg , “WhichCyp: Prediction of Cytochromes P450 Inhibition,” Bioinformatics , vol. 29, no. 16, pp. 2051-2052, 2013.
[41] E.  H.  Kerns  &  L.  Di, Drug-like  Properties:  Concepts,  Structure  Design  and  Methods:  from  ADME  to  Toxicity Optimization . London: Academic Press, 2008.
[42] D. Mulliner, F. Schmidt, M. Stolte, H. P. Spirkl, A. Czich, & A. Amberg, “Computational Models for Human and Animal Hepatotoxicity with a Global Application Scope, ” Chemical Reseach in Toxicology , vol. 29, no. 5, pp. 757-767, 2016.
[43] C.  Xu,  F.  Cheng,  L.  Chen,  Z.  Du, W.  Li,  G.  Lu,  P.  W.  Lee,  &  Y.  Tang,  “In  Silico Prediction  of  Chemical  Ames Mutagenicity, ” Journal of Chemical Information and Modelling , vol. 52, no. 11, pp. 2840-2847, 2012.
[44] T. Lei, Y. Li, Y. Song, D. Li, H. Sun, & T. Hou, “ADMET Evaluation in Drug Discovery: 15. Accurate Prediction of Rat Oral Acute Toxicity using Relevance Vector Machine and Consensus Modeling, ” Journal of Cheminformatics , vol. 8, no. 6, 2016.