## MOLECULAR DOCKING SENYAWA POTENSIAL ANTICOVID-19
SECARA IN SILICO
Analekta Tiara Perdana 1) , Angga Aditya Permana 2)
1 Program Studi Biologi, Fakultas Sains and Teknologi, Universitas Al-Azhar Indonesia, Jl. Singsingamangaraja Kebayoran Baru Jakarta Selatan
2* Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Jl. Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang Co Responden Email: lektatiara@uai.ac.id 1 , anggapermana@ft-umt.ac.id 2*

## Article history
Received June 11, 2021 Revised June 26, 2021 Accepted June 30, 2021 Available online June 30, 2021
Keywords Molecular Docking,
Covid-19, In Silico

## Abstract
COVID-19  pandemic  pushed  ahead  researchers  to  investigate  several compounds that potential to inhibit SARS-CoV-2. The aim of this research was  to  evaluate  compounds  using  molecular  docking  approach  to  inhibit macro domain of SARS-CoV-2 (PDB: 7CZ4). The evaluation was performed based on the docking scores using AutoDock Vina. The best conformation of receptor-ligand  complex  was  indicated  by  the  highest  affinity  or  the  most negative  Gibbs’  free  energy  of  binding/ΔG.  The  results  showed  that curcumin,  rhamnetin,  mycophenolic  acid  and  quercetin  had  the  highest affinity. Besides that, these findings implied the highest number of hydrogen bonds  with  amino  acid  residues  as  the  stability  indicator,  respectively: 4S0765P9W8,  curcumin,  rhamnetin  and  mycophenolic  acid.  These  results are only early screening of potential compounds as anticovid-19, moreover in vitro and in vivo approaches are still needed to complete these findings.
Riwayat Diterima 11 Juni 2021 Revisi 26 Juni 2021 Disetujui 30 Juni 2021
Terbit 30 Juni 2021
Kata Kunci Doking Molekuler, Covid-19, In Silico

## Abstrak
Pandemi  COVID-19  memacu  peneliti  menginvestigasi  beberapa  senyawa potensial yang dapat menghambat SARS-CoV-2. Tujuan dari penelitian ini adalah mengevaluasi senyawa menggunakan pendekatan molecular docking untuk  menghambat  domain  makro  SARS-CoV-2  (PDB:  7CZ4).  Evaluasi dilakukan  berdasarkan  skor  docking  menggunakan  AutoDock  Vina. Konformasi terbaik dari kompleks reseptor ligan diindikasikan oleh afinitas tertinggi  atau  energi  bebas  Gibbs’/ΔG  paling  negatif.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa curcumin, rhamnetin, mycophenolic acid dan quercetin memiliki  afinitas  tertinggi.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menunjukkan jumlah  ikatan  hidrogen  dengan  residu  asam  amino  tertinggi  sebagai indikator  stabilitas  secara  berturut-turut:  4S0765P9W8,  curcumin, rhamnetin  dan  mycophenolic  acid.  Hasil  ini  merupakan  screening  awal potensi  senyawa  tersebut  sebagai  anticovid-19  sehingga  perlu  dilengkapi dengan uji in vitro dan in vivo.

## PENDAHULUAN
Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2  (SARS-CoV-2)  diidentifikasi sebagai penyebab Corona Virus Disease 2019 (COVID-19)  yang  dapat  ditransmisikan  dari manusia ke manusia dan terus menyebar secara global. Menurut data World Health Organization (WHO)  sampai  dengan  6  Juni 2021  terdapat  sejumlah  172,637,097  kasus
dengan  3,718,944  kasus  kematian  (WHO, 2020). Salah satu faktor penyebab penyebaran COVID-19  adalah  kemampuan  SARS-CoV-2 memodifikasi fenomena biologis seperti renspons  sistem  imun  inang.  Kemampuan  ini dilaporkan  dipengaruhi  oleh  domain  makro virus  dengan  berbagai  macam  fungsi  yang relevan terhadap replikasi dan pelepasan virus (Lin et al., 2020).
Beberapa  senyawa  diprediksi  memiliki potensi menghambat proliferasi SARS-CoV-2. Senyawa  potensial  tersebut  masih  dalam percobaan  klinis  berdasarkan  studi in  vitro dengan keterbatasan studi klinis secara in vivo (Smith  et  al.,  2020).  Keterbatasan  strategi pengobatan  ini  dapat  disempurnakan  melalui pendekatan  komputasional  ( in  silico )  untuk mengidentifikasi  senyawa potensial  anticovid- 19.  Evaluasi  senyawa  bioaktif  pada  tumbuhan sebagai anticovid-19 menggunakan pendekatan molecular  docking berdasarkan  skor docking yang  dihitung  menggunakan  AutoDock  Vina (AV) sebagai docking engine berhasil memetakan  kompleks  protein-ligan  dengan afinitas  tertinggi  yang  dapat  menghambat protease  utama (M pro ) dan  glikoprotein  spike (S) dari SARS-CoV-2 (Tallei et al., 2020). M pro dan  S  merupakan  protein  target  yang  sering digunakan dalam penelitian ativirus (Purwaniati & Asnawi, 2020).
Domain makro adalah modul protein yang dimiliki  oleh  eukariot,  bakteri  dan  arkea. Domain  makro  SARS-CoV-2  memiliki  80  % kesamaan  identitas  nukleotida  dengan  SARS- CoV-1  dengan  domain  makro  dalam  protein nonstruktural  3  (NSP3)  pada open  reading frame 1ab  (ORF1ab).  Hasil  karakterisasi protein  dasar  dan  fungsi  biokimia  makro domain  SARS-CoV-2  menunjukkan  bahwa makro  domain  SARS-CoV-2  (kode Protein Data  Bank (PDB):  7CZ4)  dapat  membentuk kompleks  dengan  ADP-ribose  (ADPR)  yang mempengaruhi  respons  sistem  imun  inang sehingga dapat melawan COVID-19 (Lin et al., 2020). Molecular  docking dapat  digunakan untuk memprediksi bagaimana protein (reseptor) berinteraksi dengan senyawa (ligan) (Tallei  et  al.,  2020). Screening senyawa potensial anticovid-19 penting untuk menemukan  kandidat  obat  atau  pencegahan infeksi  virus.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengevaluasi interaksi 7CZ4 dengan beberapa senyawa potensial anticovid-19 melalui pendekatan molecular docking secara in silico .

## METODE PENELITIAN

## Penentuan Reseptor
Domain  makro  SARS-CoV-2 yang  dipilih  sebagai  reseptor  adalah domain makro dengan kode PDB 7CZ4.

## Persiapan Reseptor
Struktur  tiga  dimensi  (3D)  7CZ4 diambil dari Protein Data Bank (http://www.rcsb.org/pdb)  dengan  format pdb.  File  tersebut  kemudian  dibuka menggunakan  PyMol  versi  2.4.1.  Molekul air  dan  ligan  yang  masih  menempel  pada reseptor  dihilangkan,  kemudian  disimpan dengan  format  pdb.  Atom  hidrogen  polar ditambahkan ke dalam reseptor menggunakan  AutoDock  Vina  (AV)  dan disimpan dalam format pdbqt.

## Penentuan Ligan
Pemilihan senyawa sebagai ligan yang digunakan  pada  proses docking dilakukan berdasarkan  studi  literatur  dan  diambil  dari situs PubChem (http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov) .
Senyawa  tersebut,  yaitu:  (1)  quinazolin-4- amina  ( 1LQ),  (2) Curcumin ,  (3)  1,2,3,4,5-
pentakloro-6-(2,3,4,5- tetraklorofenoksi)benzena  (4S0765P9W8),
(4)
1,3,3-trimetil-2- oksabisiklo[2.2.2]oktana  (CNL),  (5)  4- [(3R)-3-floropiperidin-1-yl]-7H- pirolo[2,3-d]pirimidin  (W5P),  (6)  1-(2- propan-2-iloksietil)-2-sulfanilidena-5H- pirolo[3,2-d]pirimidin-4-on  (W4Y),  (7) Captropil ,                    (8) Rhamnetin (J8G), (9) Cineol , (10) N-(2- feniletil)metanasulfonamida (JFM), (11) Quercetin ,  dan  (12) Mycophenolic Acid .

## Persiapan Ligan
Struktur  3D  ligan  diambil  dari  situs PubChem
(http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov). File ligan  diunduh  kemudian  disimpan.  File ligan  dalam  format  sdf  kemudian  diubah menjadi  format  pdb  menggunakan  PyMol versi  2.4.1.  File  tersebut  kemudian  diubah menjadi format pdbqt menggunakan AV.

## Docking Reseptor-Ligan
Docking dilakukan menggunakan AV. Reseptor  dan  ligan  dalam  format  pdbqt disimpan  dalam  folder  Vina  kemudian  berkas konfigurasi Vina dimasukkan ke dalam notepad dengan  nama  ”conf.txt”.  Program  Vina dijalankan  melalui  Command  Promt  (cmd)
dengan  memasukkan command ”vina  -config config.txt”.  Hasil  penghitungan docking ditampilkan dalam format notepad. Konformasi docking ditentukan berdasarkan afinitas tertinggi berupa energi ikatan ( ΔG).

## Validasi Struktur Kompleks Reseptor-Ligan
Validasi  struktur  kompleks  reseptor- ligan  dilakukan  menggunakan PyMol  versi 2.4.1 dengan memasukkan file reseptor dan ligan dalam format pdbqt untuk menampilkan visualisasi kompleks reseptor-ligan  dalam  bentuk  3D.  Struktur 3D  kompleks  reseptor-ligan  kemudian di eksport dalam  format  pdb  untuk  proses redocking. Redocking dilakukan menggunakan  LIGPLOT + versi  2.2.4.  File kompleks reseptor-ligan dalam format pdb
dipilih  dan  diproses  untuk  menghasilkan hasil redocking kompleks  reseptor-ligan dalam bentuk dua dimensi (2D).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Docking Reseptor-Ligan
Hasil docking reseptor-ligan  disajikan pada  Gambar  1.  Metode docking dilakukan untuk  memprediksi  model  penempelan  serta afinitas  dari  protein  (reseptor)  dan  senyawa (ligan).  Metode  ini  merupakan  alat  komputasi standar dalam pemodelan obat terutama terkait optimasi  senyawa  melalui virtual  screening untuk menemukan senyawa aktif baru. Tujuan dari molecular docking meliputi pose prediction , virtual  screening dan binding affinity estimation (Guedes et al., 2014).
Gambar 1. Hasil docking reseptor ligan.
Hasil  estimasi  afinitas  dari  masing- masing  ligan  terhadap  reseptor  menunjukkan bahwa  afinitas tertinggi  terdapat  pada  4 ligan, yaitu curcumin , rhamnetin , mycophenolic acid dan quercetin . Keempat ligan tersebut memiliki afinitas  berupa  energi  ikatan  ( ΔG) berturut- turut -9.00, -9.10, -9.10, -9.20 (kcal/mol). Ligan dengan  nilai ΔG lebih  rendah  dari  -5.00 kcal/mol  diharapkan  merupakan  ligan  yang aktif (Abouelela et al., 2021). Kedua belas ligan memiliki  nilai ΔG lebih  rendah  dari  -5.00, namun curcumin , rhamnetin , mycophenolic
acid dan quercetin menunjukkan  interaksi paling kuat dengan sisi aktif dari domain makro SARS-CoV-2.
Hasil  analisis molecular  docking berbagai macam ligan (β-D-fukosa; mycophenolic acid ; castanospermine ; deoxynojirimycin ; 1-[(4-
florofenil)metil]pirazol-3,5-asam
dikarboksilat; 1-[(2,4-diklorofenil)metil] pirazol-3,5-asam dikarboksilat; 1-[(2 klorofenil) metil]pirazol-3,5-asam -6.3 -9 -5.6 -5.5 -6.5 -5.8 -6 -9.1 -5.5 -6.2 -9.2 -9.1 QU INAZOL IN (1 LQ) CU R CU MI N 4S0 76 5P 9W8 CNL W5 P W4 Y CA PT R OP IL R H A MNE T IN (J8 G) CI NEOL JF M QU ER CET IN MYCOP H ENOL IC A CI D Afinitas ( Δ G)
dikarboksilat, dan atom fenilalanin terhadap fosfoprotein SARS-CoV-2 menunjukkan  bahwa mycophenolic  acid merupakan  ligan  paling  potensial  dengan nilai  ΔG  -10.2567  kcal/mol  (Azeez  et  al., 2020). Beberapa  senyawa  bioaktif  potensial dari tanaman ( hesperidin,  nabiximols, pectolinarin,  epigallocatechin  gallate dan rhoifolin ) menunjukkan  afinitas  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan nelfinafir sebagai obat antivirus, chloroquine dan hydroxychloroquine  sulfate sebagai  obat antimalaria yang direkomendasikan oleh Food and  Drug  Administration (FDA)  sebagai  obat darurat  (Tallei  et  al.,  2020). Beberapa inhibitor potensial SARS-CoV-2 dari genus Aloe berhasil diidentifikasi,  yaitu 2’-okso- 2’-O-(3,4-dihidroksi-E-sinamoil)-2’R) aloesinol-7-metil  eter,  2’-okso-2’-O-(4- hidroksi-3-metoksi-(E)-sinamoil)-(2’R)- aloesinol-7-metil  eter)  dan  rutin  dengan skor docking berturut-turut:  -7.68,  -7.72 dan -7.95 kcal/mol (Abouelela et al., 2021).

## Redocking Reseptor-Ligan
Hasil redocking reseptor-ligan  dalam 2D dan 3D disajikan pada Tabel 1. Pemodelan
2D  dan  3D  antara  reseptor  berupa  domain makro SARS-CoV-2 (kode PDB:7CZ4) dengan ligan  berupa  beberapa  senyawa  dilakukan untuk  memprediksi  orientasi  dari  ligan  saat menempel  pada  reseptor.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  masing-masing  senyawa memiliki  afinitas  tertentu,  namun  berikatan secara spesifik pada sisi aktif. Analisis interaksi molekuler dapat menunjukkan interaksi spesifik  antara  ligan  dan  reseptor.  Interaksi antara  ligan  dengan  reseptor  distabilisasi  oleh ikatan hidrogen dan reaksi hidrofobik. Terdapat tiga  kriteria  utama  dalam molecular  docking yaitu  intensitas  ikatan,  pengikatan  molekuler dan  karakterisasi  molekuler.  Jumlah  ikatan hidrogen  dengan  residu  asam  amino  tertinggi terdapat  pada 4S0765P9W8 (9  ikatan hidrogen  dengan  15  residu  asam  amino) , curcumin (8 ikatan hidrogen dengan 16 residu asam  amino), rhamnetin (J8G) (8  ikatan hidrogen  dengan  14  residu  asam  amino)  dan mycophenolic acid (8 ikatan hidrogen dengan 12 residu asam amino). Semakin banyak ikatan hidrogen  yang  terbentuk  dengan  residu  asam amino,  maka  ikatan  akan  semakin  kuat  dan stabil (Tallei et al., 2020)
Tabel 1. Hasil Redocking Reseptor-Ligan No Ligan Struktur 3D Struktur 2D 1 Quinazolin-4-amina (1LQ)
2 Curcumin
3 1,2,3,4,5-pentakloro-6-
(2,3,4,5- tetraklorofenoksi)benzena (4S0765P9W8)
4 1,3,3-trimetil-2- oksabisiklo[2.2.2]oktana
(CNL)
5 4-[(3R)-3-floropiperidin-1-
yl]-7H-pirolo[2,3- d]pirimidin (W5P)
6 1-(2-propan-2-iloksietil)-2- sulfanilidena-5H- pirolo[3,2-d]pirimidin-4-on (W4Y)
7 Captropil
8 Rhamnetin (J8G)

## 9 Cineol
10 N-(2- feniletil)metanasulfonamida
(JFM)
11 Quercetin

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa curcumin , rhamnetin , mycophenolic  acid dan quercetin memiliki  energi  ikatan  yang  lebih baik  dengan  domain  makro  SARS-CoV-2 (PDB:7CZ4). Jumlah ikatan hidrogen dengan residu asam amino tertinggi sebagai indikator  stabilitas  secara  berturut-turut : 4S0765P9W8, curcumin,  rhamnetin dan mycophenolic  acid. Hasil  ini  merupakan screening awal  potensi  senyawa  tersebut sehingga  perlu  dilengkapi  dengan  uji in  vitro dan in vivo .

## REFERENSI
Abouelela, M. E., Assaf, H. K., Abdelhamid, R. A., Elkhyat, E. S., Sayed, A. M., Oszako, T., Belbahri, L., El Zowalaty, A. E., & Abdelkader, M. S. A. (2021). Identification of potential SARS-CoV-2 main protease and spike protein inhibitors from the genus aloe: An in silico study for drug development. Molecules , 26 (6). https://doi.org/10.3390/molecules260
61767
Azeez, S. A., Alhashim, Z. G., Al Otaibi,
W. M., Alsuwat, H. S., Ibrahim, A.
M., Almandil, N. B., & Francis Borgio, J. (2020). State-of-the-art tools to identify druggable protein ligand of SARS-CoV-2. Archives of Medical Science , 16 (2), 497–507. https://doi.org/10.5114/aoms.2020.94 046
Guedes, I. A., de Magalhães, C. S., &
Dardenne, L. E. (2014). Receptor- ligand molecular docking.
Biophysical Reviews , 6 (1), 75–87. https://doi.org/10.1007/s12551-013- 0130-2 Lin, M. H., Chang, S. C., Chiu, Y. C., Jiang, B. C., Wu, T. H., & Hsu, C. H. (2020). Structural, Biophysical, and Biochemical Elucidation of the SARS-CoV-2 Nonstructural Protein 3 Macro Domain. ACS Infectious Diseases , 6 (11), 2970–2978. https://doi.org/10.1021/acsinfecdis.0c 00441 Purwaniati, P., & Asnawi, A. (2020).
Target Kerja Obat Covid-19: Review.
Jurnal Farmagazine , 7 (2), 30.
https://doi.org/10.47653/farm.v7i2.17 2 Smith, T., Bushek, J., Leclaire, A., & Prosser, T. (2020). COVID-19 Drug Therapy What ’ s been updated : Highlights : Elseivier , 1–25.
Tallei, T. E., Tumilaar, S. G., Niode, N. J., Fatimawali, Kepel, B. J., Idroes, R., Effendi, Y., Sakib, S. A., & Emran, T. Bin. (2020). Potential of Plant Bioactive Compounds as SARS-CoV- 2 Main Protease (Mpro) and Spike (S) Glycoprotein Inhibitors: A Molecular Docking Study. Scientifica , 2020 . https://doi.org/10.1155/2020/6307457 WHO. (2020). COVID-19 Weekly Epidemiological Update 35. World Health Organization , December , 1–3. https://www.who.int/docs/default- source/coronaviruse/situation- reports/weekly_epidemiological_upd ate_22.pdf