MOLECULAR DOCKING DAN UJI TOKSISITAS REMDESIVIR, LOPINAVIR,
RITONAVIR DAN FAVIPIRAVIR TERHADAP M-PROTEASE SARS-CoV-2
Anna Yuliana 1* , Oktaviani Ayu Saputri 1 , Salsabila Adlina 2
1 Prodi Farmasi, Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Bakti Tunas Husada Tasikmalaya
2 Prodi Farmasi, Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Perjuangan Tasikmalaya *Email: anna_yuliana@universitas-bth.ac.id
Received: 06/11/2021 , Revised: 21/12/2021 , Accepted: 22/01/2022, Published: 28/02/2022

## ABSTRAK
Protease  inhibitor  Lopinavir,  Ritonavir,  Remdesivir  yang  bekerja  pada  RNA  polimerase  virus ( Main Protease ) diprediksi dapat memberikan aktivitas baik dalam pengikatan dengan reseptor secara in silico dan potensial sebagai penghambat COVID-19. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui  toksisitas  Remdesivir,  Lopinavir,  Ritonavir,  dan  Favipiravir  dengan  menggunakan software Toxtree dan mengetahui interaksi dan kestabilan obat Remdesivir, Lopinavir, Ritonavir, dan  Favipiravir  dengan  resepetor  M-Protease  SARS-CoV-2  menggunakan  metode Molecular Docking  dan  Molecular  Dynamic. Senyawa  obat  uji  dianalisis  menggunakan lipinski  rule's  of five ,  uji  toksisitas  menggunakan  program Toxtree ,  simulasi Molecular  Docking menggunakan Autodock  1.5.6  dan  simulasi Molecular  Dynamic menggunakan  MOE  ( Molecular  Operating Environtment ).  Hasil Molecular  Docking favipiravir  dengan  reseptor  5RF3  sebesar  -6.32 kkal/mol,  lopinavir  dengan  reseptor  5RL4  sebesar  -17.86  kkal/mol,  obat  Ritonavir  dengan reseptor  5RL5  sebesar  -17.19  kkal/mol  ,  dan  obat  Remdesivir  dengan  reseptor  5R83  sebesar  - 14.90 kkal/mol. Hasil Molecular Dynamic senyawa obat Favipiravir, Lopinavir, Remdesivir, dan Ritonavir dilihat dari hasil procheck ramachandran hasil persentase most favoured region 50% dan disallowed region 15% dan kecocokan hasil residu asam amino, uji toksisitas menggunakan Toxtree diperoleh kategori kelas III, tidak bersifat karsinogenik genotoksik dan non genotoksik. Senyawa  obat  uji  memiliki  interaksi  yang  kuat  dan  stabil  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai kandidat yang berpotensi untuk pengobatan anti SARS-CoV-2.
Kata kunci : Antivirus, Main Protease , Molecular Docking, Molecular Dynamic , Uji Toksisitas

## ABSTRACT
Lopinavir, Ritonavir, and Remdesivir, which act on viral RNA polymerase (Main Protease), are predicted  to  provide  activity  both  in  binding  to  receptors  in  silico  and  potential  as  COVID-19 inhibitors.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  toxicity  of  Remdesivir,  Lopinavir, Ritonavir, and Favipiravir using Toxtree software and to determine the interaction and stability of Remdesivir, Lopinavir, Ritonavir, and Favipiravir with the SARS-CoV-2 M-Protease receptor using  Molecular  Docking  and  Molecular  Dynamic  methods.  The  test  drug  compounds  were analyzed using the Lipinski rule of five, a toxicity test using the Toxtree program, a Molecular Docking  simulation  using  Autodock  1.5.6,  and  a  Molecular  Dynamic  simulation  using  MOE (Molecular  Operating  Environment).  Molecular  docking  results  in  favipiravir  with  5RF3
Yuliana et al./Pharmacoscript, Volume 5, No, 1, Februari 2022, 38-55
Safitri.,et al./Pharmacoscript, Volume 1, No. 2, Februari 2019, 1-12
Yuliana et al.;Molecular Docking dan Uji Toksisitas…..Pharmacoscript Volume 5 No. 1, Februari 2022
receptors  of  -6.32  kcal/mol,  lopinavir  with  5RL4  receptors  of-17.86  kcal/mol,  Ritonavir  with 5RL5 receptors of-17.19 kcal/mol, and Remdesivir  with 5R83 receptors of-14.90 kcal/mol. The results  of  the  Molecular  Dynamic  drug  compounds  Favipiravir,  Lopinavir,  Remdesivir,  and Ritonavir seen from the results of the Ramachandran procheck the percentage of most favored region of 50% and disallowed region of 15% and the match of amino acid residue results. The toxicity  test  using  Toxtree  obtained  category  III  class,  not  genotoxic,  carcinogenic,  and  non- genotoxic. The test drug compounds have strong and stable interactions so that they can be used as potential candidates for anti-SARS-CoV-2 treatment.
Keywords : Antiviral, Main Protease, Toxicity Test, Molecular Docking, Molecular Dynamic

## PENDAHULUAN
Virus SARS-CoV-2 sebelumnya bernama  2019-nCoV  adalah  virus  yang menyebabkan  penyakit  klinis  COVID-19 ( Corona Virus Desease-19 ), juga merupakan  virus  dengan  jenis  RNA  baru yang  termasuk  dalam  keluarga coronavirus (Mansilla et  al .,  2020).  Patogenesis  SARS-
CoV-2  masih  belum  pasti  diketahui  namun dugaan  sementara  tidak  berbeda  dengan SARS-COV  yang  umum  diketahui.  SARS- CoV-2  akan  menginfeksi  sel-sel  pada saluran  nafas  yang  melapisi  alveolus. SARS-CoV-2  berikatan  dengan  reseptor dalam  membuat  jalan  masuk  kedalam  sel. Glikoprotein  yang  terdapat  pada envelope spike virus  akan  berikatan  dengan  reseptor seluler  berupa  ACE2  pada  SARS-CoV-2. Dalam sel, SARS-CoV-2 melakukan penggandaan materi genetik dan mensintesis protein yang dibutuhkan, kemudian membentuk  virion  baru  yang  muncul dipermukaan sel (Susilo et al ., 2020)
Terapi  farmakologi  yang  diharapkan dapat  mengatasi  infeksi  SARS-CoV-2  salah satunya  adalah  dengan  pemberian  antivirus. Target  aksi  obat  atau  vaksin  diantaranya adalah  glikoprotein  atau  protein spike (S) pada  permukaan  sel  virus.  Antivirus  yang dapat  bekerja  aktif  dalam  sel  inang  sangat berpotensi membunuh virus.
Reseptor Main  protease (Mpro) merupakan  salah  satu  target  utama  yang telah teridentifikasi sebagai target kerja obat COVID-19,  M-pro  juga  dikenal  sebagai  3- chymotrypsin-like protease (3CLpro), memiliki  peran  dalam  penyelesaian  proses replikasi  dan  transkripsi  virus  (Prajapat et al .,  2020).  Urutan  protein  M-Pro  2019- nCoV  mirip  dengan  urutan  protein  SARS- CoV  dan  MERS-CoV,  yang  terutama terlibat  dalam  siklus  replikasi  (Harrison, 2020).
Menurut (Shah et al ., 2020) protease inhibitor  Lopinavir,  Ritonavir,  Remdesivir yang  bekerja  pada  RNA  polimerase  virus dapat  memberikan  aktivitas  baik  dalam

## Pharmacoscript Volume 5 No. 1 Februari 2022
pengikatan  dengan  reseptor  secara in  silico dan potensial  sebagai penghambat COVID- 19. Selain itu obat Favipiravir disetujui oleh pemerintah  Cina  untuk  mengobati  COVID- 19.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui toksisitas Remdesivir,
Lopinavir, Ritonavir, dan Favipiravir secara dengan  menggunakan  software  Toxtree  dan mengetahui  interaksi  dan  kestabilan  obat Remdesivir,  Lopinavir,  Ritonavir,  dan Favipiravir  dengan  resepetor  M-Protease SARS-CoV-2 menggunakan metode
Molecular
Docking dan Molecular Dynamic.

## METODE PENELITIAN Alat dan Bahan
Peralatan terdiri dari perangkat keras ( hardware) dan  lunak  ( software ) computer .
Perangkat  berupa  personal computer laptop dengan  spesifikasi  processor  Intel  (R) celeron  (R)  CPU  N3350  @  1.10  GHz, memori (RAM) 4.00 GB, tipe system 64-bit Operating  System ,  dan  perangkat  lunak yang digunakan adalah, Chemdraw Profesional  16.0,  MarvinSketch,  Autodock 1.5.6,  Molegro  Molecular  Viewer,  MOE, Toxtree  dan  program  yang  berbasis  web seperti PDBSum.
Bahan yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  PDB  file  hasil identifikasi  reseptor  coronavirus  jenis main protease (MPro)  yang  diunduh  (5RH9, 5RHA,  5RF3,  5R83,  5R84,  7L5D,  5RL4, 5RL5,  7ADW)  dari  http://www.rscb.org dan  4  senyawa  aktif  obat  antivirus (Remdesivir, Lopinavir,
Ritonavir,
Favipiravir)
Jalannya Penelitian
1. Preparasi Ligan
Preparasi  ligan  dilakukan  dengan menggambar struktur kimia pada Chemdraw Profesional 16.0 lalu copy di marvin sketch, dalam  bentuk  2  dimensi  selanjutnya dilakukan  optimasi  geometri  pada  ligan, diprotonasi dengan PH 7,4, save format.mrv.  Lalu  dilakukan  konformasi conformers dan  hasilnya  disimpan  dengan tipe file .mol2 (Ruswanto et al ., 2015).

## 2. Drug Scan
Analisis  pengamatan  obat  yang  baik berdasarkan rules  of  five menggunakan aplikasi Marvinsketch.

## 3. Uji Toksisitas
Uji toksisitas dilakukan menggunakan software ToxTree .  Paramater yang  dilihat  adalah  prediksi  parameter Cramer Rules,  Benigni/Bossa  rulebase, dan Kroes  TTC decision  tree.  Cramer  Rules untuk  melihat  tingkat  toksisitas  dilihat  dari
Yuliana et al.;Molecular Docking dan Uji Toksisitas…..Pharmacoscript Volume 5 No. 1, Februari 2022
gugus  fungsi. Kroes  TTC  decision  tree untuk memperkirakan ambang batas gambaran  senyawa  obat  pada  manusia. Benigni/Bossa  rulebase untuk  mengetahui senyawa yang dapat menyebabkan karsinogenisitas dan mutagenisitas (Ruswanto et al ., 2015).
4. Identifikasi Reseptor
Reseptor protein corona virus diperoleh  berdasarkan  literature  dari (Shah et  al .,  2020)  bahwa  protease  inhibitor Lopinavir,  Ritonavir,  Remdesivir,  dan Favipiravir  ini  memberikan  aktivitas  yang lebih  baik  secara in  silico dan  berinteraksi dengan reseptor protein M-Pro (5R7Z, 5R80 dan  5R81)  dengan  nilai dock  score −7.542, −6.829  dan  −6.928  kkcal/mol,  secara respektif.

## 5. Analisis Reseptor
Analisis  reseptor  dilakukan  dengan melihat  ligplot  protein  ramachandran  PDB hasil  analisis  target  reseptor  pada  situs http://www.ebi.ac.uk/pdbsum/.      Reseptor terpilih  yang  dapat  diakses  dengan  4 karakter  kode  PDB  (Protein  Data  Bank), kemudian  akan    muncul  profil  data  dari protein  target  (Ruswanto,  Garna, et  al ., 2018).

## 6. Validasi Metode Docking
Validasi  dilakukan  untuk  perangkat lunak docking yaitu  AutodockTools-  1.5.6
dengan  menggunakan  reseptor  terpilih  hasil tabel  dan  dianalisis  melalui  web  Pdbsum. Metode analisis docking dikatakan baik jika nilai  RMSD ( Root Mean Square Deviation ) yang  dihasilkan  lebih  kecil  atau  sama dengan 2Ȧ  (Adnin et al ., 2019).
7. Molecular  Docking Ligan  Uji  dan
Visualisasi
Interaksi terhadap Protein Target Proses molecular docking
menggunakan software AutodockTools 1.5.6 dengan protein target atau reseptor dan struktur  senyawa  uji.  Senyawa  uji  di docking -kan pada ligan binding site reseptor sesuai  dengan grid  box yang  telah  dipakai pada  proses  validasi.  Hasil  yang  diperoleh adalah energy  best  ligan  pose atau  berupa binding  affinity senyawa  ligan.  Selanjutnya dari  proses molecular  docking dapat  dilihat interaksi  antara  ligan  dengan  sisi  aktif reseptor  dengan  menggunakan software Biovia Discovery  Studio (Ruswanto,  Garna, et al ., 2018).
8. Simulasi Molecular  Dynamic Ligan

## Uji
Proses  simulasi Molecular  Dynamic terhadap ligan inhibitor, dilakukan menggunakan  software  MOE  ( Molecular Operating Environtment ) versi 2009. Sistem simulasi  melibatkan  pengaruh  temperatur dan pelarut serta menggunakan solvasi born.
Temperature  simulasi  adalah    310  K (Prasetia, 2011).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  sifat  fisikokimia  ligan  uji dilakukan berdasarkan aturan Lipinski’s rule of five yang dikembangkan oleh Christopher A. Lipinski. Aturan Lipinski dapat menunjukkan  tingkat  hidrofob/hidrofilitas molekul  obat  sebelum  dilakukan  simulasi molecular docking, dapat membantu membedakan antara molekul mirip obat dan
non-obat dengan mempertimbangkan tingkat  penyerapan  dan  permeabilitasnya melalui  lapisan  ganda  lipid  dalam  tubuh manusia (Bharti & Shukla, 2021). Aturan ini menetapkan  bahwa  molekul  harus  memiliki massa  molekul  <500  g  /  mol,  koefisien partisi  (log  P)  <5,  donor  ikatan  hidrogen kurang  dari  5,  akseptor  donor  hidrogen kurang  dari  10,  dan  refraktivitas  molar antara  40-130  (Ruswanto,  Mardianingrum, et al ., 2018).
Tabel 1. Hasil Drug Scan Ligan Uji
Nama Senyawa Drug Scan Berat Molekul Donor Proton Akseptor Proton Log P Refractory Molar < 500 g/mol < 5 < 10 < 5 40-130 Remdesivir 602,576 5 14 2,01 61,81 Lopinavir 628,800 4 8 4,69 179,36 Ritonavir 720,944 4 8 5,22 194,59 Favipiravir 157.104 3 6 -0,79 42,90
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  obat Remdesivir,  Lopinavir,  Ritonavir,  dan Favipiravir  tidak  sepenuhnya  memenuhi persyaratan  dari  segi  berat  molekul,  yang artinya  kemampuan  senyawa  menembus lipid bilayernya kurang baik. Obat Ritonavir juga  tidak  lolos  dalam  parameter  log  p karena  nilainya  >5  berarti  kemampuan senyawa  Ritonavir  untuk  proses  absorpsi membutuhkan  energi  yang  tinggi.  pada parameter refractory molar ada 3 obat  yang tidak  memenuhi  standar  ketentuan,  yaitu Remdesivir, Lopinavir, dan Ritonavir
karena  memiliki  hasil  >130,  sehingga  obat tersebut  tidak  mudah  dalam  membentuk dipol  sesaat  atau  untuk  mengimbas  suatu molekul lain.
Berdasarkan Tabel 2, pada parameter cramer  rule’s bahwa  obat  Remdesivir, Lopinavir, Ritonavir, dan Favipiravir memiliki  toksisitas  tinggi  (kelas  III) yaitu dengan konsentrasi  yang tinggi  dari seluruh obat tidak dapat dijamin keamanan penggunaannya.  Kelas  III  berarti  bahwa substansi  dari  struktur  kimia  dari  segi keamanan memberikan pengaruh awal  yang
tidak  terlalu  kuat.  Tetapi  substansi  dari struktur kimia kemungkinan dapat memberikan  toksisitas  yang  cukup  berarti (Lestari, 2015).
Tabel 2. Hasil Uji Toksisitas Toxtree Ligan Uji
Senyawa Parameter Crammer Rules Benigni / Rulebase Croes TTC Decision Tree Remdesivir Kelas III Peringatan untuk karsinogenisitas genotoksik dan non genotoksik Penilaian risiko membutuhkan data toksisitas spesifik senyawa. Lopinavir Kelas III Negative untuk karsinogesitas genotoksik dan non genotoksik Zat tidak diharapkan menjadi ancaman soal keamananannya Ritonavir Kelas III Negative untuk karsinogesitas genotoksik dan non genotoksik Risiko diabaikan (probabilitas rendah risiko kanker seumur hidup lebih besar dari 1 dalam 10^6 Favipiravir Kelas III Negative untuk karsinogesitas genotoksik dan non genotoksik Zat tidak diharapkan menjadi ancaman soal keamananannya Parameter  Kroes  TTC decision  tree obat Remdesivir membutuhkan data toksisitas spesifik senyawa untuk bisa dapat dilihat  dengan  jelas.  Resiko  karsinogen Ritonavir  dapat  diabaikan  karena  ambang batas paparannya  yaitu tidak lebih dari 0,09 g/BB/hari.  Hal  tersebut  berdasar  pada analisis  data  dosis-respon  untuk  senyawa karsinogenik.  Ambang  ini  bernilai  86-97% dengan  kemungkinan  bahwa  beberapa resiko  dapat  dikurangi  jika  diberikan  pada atau  lebih  rendah  dari  0,15  g/hari  serta senyawa tersebut menjadi bersifat genotoxic carcinogen .  Substansi  dari  struktur  kimia tersebut  tidak  dianjurkan  secara  umum untuk bahan makanan tetapi cukup menentukan jika substansi tersebut ada pada
makanan, sebagai contoh sebagai kontaminan  pengobatan  (Ruswanto et  al ., 2015).Hasil parameter Benigni/ Bossa rulebase obat Remdesivir, memiliki struktur yang  berkontribusi  sebagai  obat  genotoksik karsinogenik  atau alert .  Sedangkan  obat yang lainnya (lopinavir, favipiravir, ritonavir) karsinogenisitas dan mutagenisitasnya tidak aktif.
Dilihat  dari  hasil  Tabel  3,  Analisis Ramachandran  Plot  bahwa  semua  reseptor menunjukan  struktur  yang  stabil  karena presentasi sebaran residu pada wilayah yang sangat  disukai  ( most  favored  region )  >50% dan  pada  wilayah  yang  tidak  disukai ( disallowed  region )  <15%  yang  artinya memenuhi persyaratan. Suatu struktur
protein  dinyatakan  baik  jika  residu  asam amino  yang  berada  pada  daerah  kuadran  I yaitu most  favored  region (daerah  yang disukai)  lebih  besar  dari  50%    dan  residu didaerah  kuadran  IV  yaitu disallow  region (daerah  yang  tidak  diinginkan)  lebih  kecil dari  15%  (Amelia,  2019;  Lovell et  al ., 2003).
Tabel  3. Ramachandran  Plot  Statistic
Reseptor Kode Reseptor Most Favored Region (>50%)% Disallowed Region (<15%)% 5RHA 5RH9 5RF3 5R83 5R84 7L5D 5RL4 5RL5 7ADW 90,5 90,5 88,6 89,0 86,7 91,2 90,5 89,7 89,0 0,4 0,8 0,4 0,4 0,8 0,4 0,4 0,8 0,4 Validasi molecular docking
dilakukan untuk mencari metode yang valid
yang  akan  digunakan  untuk  docking senyawa uji yang ditandai dengan perolehan RMSD  kurang  dari  2Å  (Rachmania et  al ., 2018).
Berdasarkan Tabel 4 diketahui bahwa  9  reseptor Main  Protease (M-Pro) yang  terpilih  dengan  kode  5RH9,  5RHA, 5RF3,  5R83,  5R84,  7L5D,  5RL4,  5RL5, 7ADW  memiliki  nilai  RMSD  yang  sesuai dengan  literatur  yaitu  <2Å  (Rachmania et al .,  2018).  Sehingga  dalam  proses  validasi tersebut  dikatakan  valid  karena  semakin mendekati  konformasi  asal.  Untuk  melihat valid  atau  tidaknya  reseptor  juga  dapat dilihat  dari  bentuk  tumpang  tindihnya  atau superposisi dari native ligan yang dilakukan sebelum  dilakukan redocking dan  ligand hasil  redocking  (Yasin et  al. ,  2020).
Tabel 4. Hasil Validasi Docking Ligan Uji
No
Reseptor Gridbox RMSD (Ȧ) X Y Z 1 2 3 4 5 6 7 8 9 5RH9 5RHA 5RF3 5R83 5R84 7L5D 5RL4 5RL5 7ADW 9,099 9,349 5,036 8.584 8,3 13,18 9,251 9,575 2,195 1,065 -1,793 0,681 -0,763 -2,55 3,306 -0,934 -1,044 1,714 21,28 21,631 18,508 20,25 21,42 21,048 21,173 21,237 16,254 1,31 1,75 1,71 1,97 1,73 1,58 0,75 0,78 1,08 Hasil dari validasi molecular
docking ini akan dibandingkan dengan hasil
molecular docking ligan uji, karena ligan uji yang  digunakan  merupakan  senyawa  obat
yang  sudah  ada  dipasaran  dan  belum  ada obat  poten  resmi  yang  digunakan  untuk menangani  virus  SARS-CoV-2,  Adapun yang  dibandingkannya  yaitu  energi  ikatan ( binding affinity ) dan residu asam amino apa saja yang berkontak pada reseptor.
Reseptor  hasil  validasi  yang  telah sesuai  dimasukkan  ke  dalam Autodock berikut  ligan  senyawa  uji  yang  telah  di preparasi,  selanjutnya  diatur grid  box nya.
Penggunaan grid  box pada  proses docking ini  sesuai  dengan grid  box yang  digunakan untuk  ligan  alami.  Hal  ini  bertujuan  agar ligan  uji  dapat  berinteraksi  pada  daerah  di dalam  reseptor, grid  box meliputi  koordinat x,  y  dan  z  untuk  mengatur  letak  parameter box  pada  makromolekul  protein  (Praja  & Pratiwi,  2018).  Hasil docking antara  ligan dan  protein  target  akan  menghasilkan berbagai  konformasi  dari  senyawa  yang diuji.  Dari  hasil docking yang  harus  di perhatikan  yaitu  energi  ikatan  ( binding energy ).  Konformasi  terbaik  dapat  dilihat melalui binding  energy (ΔG)  yangmemiliki satuan  kcal/mol  (Yasin et  al .,  2020).  Nilai energi  ikatan  ini  menjelaskan  terjadi spontanitas  molekul  atau  senyawa  untuk berikatan  dengan  reseptor  atau  protein target. Binding affinity yang bernilai kurang dari  nol  (0)  menunjukkan  ikatan  senyawa dan  protein  target  terjadi  secara  spontan
(Adelina,  2018;  Allouche,  2012).  Dapat diketahui  bahwa  semakin  kecil  energi ikatan,  maka  interaksi  antara  ligan  dan enzim  akan  semakin  disukai  dan  semakin baik karena hanya dibutuhkan sedikit energi untuk  berinteraksi  antara  ligan  uji  dengan reseptor  target  (Frimayanti et  al .,  2021; Prasetia, 2011).
Dapat  diketahui  keempat  obat  yang digunakan  memiliki  nilai binding  affinity yang  rendah,  sehingga  berpotensi  sebagai inhibitor  untuk  aktivitas  reseptor  dalam pengobatan anti SARS-CoV-2.
Data  selanjutnya  untuk  melihat interaksi  obat  dengan  reseptor Main Protease dari  virus  SARS-CoV-2  ini  yaitu dengan  melihat  interaksi  asam  amino  yang diperoleh.  Berdasarkan  Gambar  1  terjadi interaksi  antara  obat  Remdesivir  dengan reseptor  5R83  berupa  ikatan  hidrogen dengan  residu  asam  amino  Thr26  dan His164.
Berdasarkan Tabel 6 dapat diketahui perbedaan  jumlah  residu  asam  amino  yang diperoleh  dan  kecocokan  hasil  simulasi molecular  docking ligan  uji  terhadap reseptor  target.  Kecocokan  asam  amino pada  perbandingan  interaksi  hasil  simulasi molecular  docking dan molecular  dynamic mempengaruhi pada mekanisme dan aktivitas  suatu  senyawa  ligan  uji  terhadap
reseptor atau protein target. Semakin banyak kecocokan  yang  diperoleh  dapat  dikatakan bahwa  ligan  uji  ini  memiliki  penghambatan yang  baik  terhadap  reseptor  target.  Selama simulasi  berlangsung  terjadi  perubahan interaksi  sehingga  terdapat  pengurangan
jumlah  interaksi,  karena  pada molecular dynamic terdapat  penambahan  pengaruh termodinamika  yang  diatur  menyerupai keadaan didalam tubuh manusia (Frimayanti et al ., 2021).
Tabel 6. Perbedaan Residu Asam Amino Hasil Molecular Docking dan Molecular Dynamic
Ligan Uji Molecular Docking Molecular Dynamic Remdesivir- 5R83 Thr25, Thr26, Leu27, Gly143, Cys145 , Asn142 ,  Leu141,  Ser144,
Leu141, Ser144 ,  Pro168,  His163, Phe140 , Met165 , Glu166 ,  Gln192,
Thr190 ,  Leu167,  Gln189, Arg188 , His164 , Asp187 , His41 ,  Met49,  Cy
44, Ser46 Tyr188, Tyr54, Thr190 , Val186, His41 , Met165 , Arg188 , Arg40,
Asp187 , His164 , Glu166 , Ser144 ,
Glu47, Cys145 , Pro39, Phe140 , Asn142 Lopinavir- 5RL4 Val42 , Thr25, Leu27, Thr26, Cys145,
Asn142,  Gln192,  Asn142,  Gly143, Thr190,  Glu166,  Ser144,  Leu167, Leu141,  Phe140,  His163,  Gln189, Pro168,  Arg188, Pro52 , Met49 , Tyr54 , Cys44 ,  Asp187,  His164, His41
Asn51, Tyr54 , Cys44 , Val42 ,  Thr45,
Ser46,  Asp48,  Glu47,  Ileu43, Met49 ,
Leu50, Pro52 Ritonavir- 5RL5 Thr26, Leu27, His41 , Gly143 , Glu166 , Cys145 ,  Ser144, Asn142 , His163 ,  Leu141,  Phe140,  His172, Pro168, Met165 ,  Leu167, Thr190 , Gln189, His164 , Gln192 , Arg188 , Asp187, Tyr54, Pro52, Asp48, Met49
Gln192,  His164,  Cys145,  Gly143,
His163,  Met165,  Glu166, Val42, Asn142, His41, Arg188, Thr190 Favipiravir- 5RF3 Glu166 ,  Asn142,  Gly143,  Cys145, Ser144,  Leu141,  His163,  Phe140, His41 Glu47, Thr24, Gln189, Thr25, Glu166
(a) (b) (c) (d)
Gambar 1 . Keterangan : (a) visualisasi interaksi 2D Remdesivir-5R83, (b) visualisasi interaksi 2D  Lopinavir-5RL4,  (c)  Visualisasi  interaksi  2D  Ritonavir-5RL5,  (d)  Visualisasi interaksi 2D Favipiravir-5RF3
(a) (b) (c) (d)
Gambar  2. Interaski  Asam  amino  hasil  simulasi molecular  dynamic (a)  Remdesivir-5R83
(b) Lopinavir-5RL4 (c) Ritonavir-5RL5 (d) Favipiravir-5RF3
Hasil  simulasi molecular  dynamic ligan  uji  Remdesivir  dengan  reseptor  5R83 dapat  dilihat  pada  Gambar  2,  Terdapat  11 residu  asam  amino  yang  tidak  mengalami perubahan, 2 diantaranya membentuk ikatan hidrogen,  yaitu  His41,  His164.  Adapun sisanya membentuk ikatan hidrofobik dengan residu asam amino Thr190, Met165, Arg188,  Asp187,  Glu166,  Ser144,  Cys145, Phe140, Asn142, oleh karena itu
menandakan bahwa sudah terbentuk kompleks  secara  stabil  antara  ligan  dengan reseptor pada suhu 310 K.
Simulasi molecular  dynamic dapat dilihat kestabilan konformasi protein dengan menggunakan  analisis  Ramachandran  plot yang  terbentuk.  Analisis  Ramachandran  ini menggunakan  file  pdb  hasil  simulasi dinamika  molekul.  Penentuan  kestabilan protein  tersebut  dapat  dianalisis  residu  non
Yuliana et al.;Molecular Docking dan Uji Toksisitas…..Pharmacoscript Volume 5 No. 1, Februari 2022
glisin  di  daerah  terlarang  pada  plot  yang dihasilkan (Gaffar et al ., 2016) Pada Tabel 7 residu  asam  amino  pada  daerah  sudut dihedral  (phi)  dan  sudut  dihedral  y  (psi) peptida.  Berdasarkan tabel diketahui bahwa protein  masih  memiliki  kestabilan  yang baik.  Dikatakan  stabil  karena  Kualitas struktur  protein  dikatakan  baik  jika  residu pada disallow  region (daerah  yang  tidak diinginkan)  yaitu  7,22%  lebih  kecil  dari 15%  dan  residu  asam  amino  yang  berada pada most  favoured  region (daerah  yang disukai)    yaitu  79,08%  yang  berarti  lebih besar  dari  50%  (Amelia,  2019)  (Lovell et al ., 2003).
Hasil  simulasi  molecular  dynamic obat  Lopinavir dengan  reseptor 5RL5 dapat dilihat pada Gambar 2, mengalami perubahan  jenis  dan  jumlah  residu  asam amino yang berkontak pada daerah penambatannya  namun  terdapat  5  residu yang  tidak  mengalami  perubahan  yaitu residu  asam  amino  Tyr54,  Cys44,  Val42, Met49,    dan  Pro52  yang  berikatan  secara hidrofobik.  Pada  saat  simulasi  ligan  tidak keluar dari protein  yang  menandakan sudah terbentuk  kompleks  secara  stabil  antara ligan dengan reseptor pada suhu 310 K.
Tabel 7. Procheck statistic Ramachandran Plot Remdesivir-5R83 Category No. of residue % tage Most favoured region Genereously allowed region Disallowed region [A, B, L] [ ̴ a, ̴ b, ̴ c] [XX] 208 36 19 79,08 13,68 7,22 Tabel 8. Procheck statistic Ramachandran Plot Lopinavir-5RL4 Category No. of residue % tage Most favoured region Genereously allowed region Disallowed region [A, B, L] [ ̴ a, ̴ b, ̴ c] [XX] 203 37 23 77,18 14,07 8,74
Adapun  untuk  melihat  kestabilan konformasi  protein  nya  dapat  dilihat  pada gambar  plot  Ramachandran  Pada  Tabel  8 dapat  diketahui  residu  asam  amino  pada daerah  sudut  dihedral  (phi)  dan  sudut dihedral  y  (psi)  peptide.  Berdasarkan  data tersebut  diketahui  bahwa  protein  masih
memiliki  kestabilan  yang  baik  karena reQsidu  pada disallow  region sebesar 77,18% dan pada most favoured region nya sebesar 14,07%.
Hasil  simulasi molecular  dynamic pada  obat  Ritonavir  dapat  dilihat  pada Gambar  2  mengalami  perubahan  jenis  dan
jumlah  residu  asam  amino  yang  berkontak pada daerah penambatannya, kendati demikian  masih  ada  kontak  residu  asam amino  yang  sama  dengan  hasil  molecular docking,  diantaranya  residu  asam  amino
Gln192,  His164,  Cys145,  Gly143,  Met165, Glu166, Asn142, Arg188, dan Thr190  yang berinteraksi  secara  hidrofobik.  Selain  itu terdapat  asam  amino  His163  dan  His41 yang  berinteraksi  melalui  ikatan  hidrogen.
Tabel 9. Procheck statistic Ramachandran Plot Ritonavir-5RL5 Category No. of residue % tage Most favoured region Genereously allowed region Disallowed region [A, B, L] [ ̴ a, ̴ b, ̴ c] [XX] 238 24 1 90,5 9,12 0,38
Untuk  melihat  kestabilan  protein yang  terjadi  dapat  diketahui  dari  residu asam  amino  pada  daerah  sudut  dihedral ( phi )  dan  sudut  dihedral  y  ( psi )  peptide dengan kualitas struktur protein. Berdasarkan  Tabel  9  diketahui  bahwa protein masih memiliki kestabilan yang baik karena  residu  pada  daerah disallow  region sebesar  0,38%  dan  pada  Dari  hasil  simulasi
molecular  dynamic ligan  uji  Favipiravir- 5RF3 dapat  dilihat pada Gambar 2, obat  ini mengalami  perubahan  jenis  dan  jumlah residu  asam  amino  yang  berkontak  pada daerah  penambatannya,  kendati  demikian masih ada 1 kontak residu asam amino yang sama  dengan  hasil molecular  docking yang memiliki interaksi hidrofobik  dengan residu asam amino Glu166.
Tabel 10. Procheck statistic Ramachandran Plot Favipiravir-5RF3 Category No. of residue % tage Most favoured region Genereously allowed region Disallowed region [A, B, L] [ ̴ a, ̴ b, ̴ c] [XX] 237 23 3 90,11 8,74 1,14
Untuk  melihat  kestabilan  protein yang  terjadi  dapat  diketahui  dari  residu asam  amino  pada  daerah  sudut  dihedral ( phi )  dan  sudut  dihedral  y  ( psi )  peptide.
Berdasarkan  Tabel  10  tersebut  diketahui bahwa  protein  masih  memiliki  kestabilan yang  baik  karena  residu  pada disallow region sebesar  1,14%  dan  pada most favoured region nya sebesar 90,11%.
Oleh  karena  itu  dengan  terdapatnya kecocokan asam amino yang hasil molecular dynamic dan molecular docking , yang  artinya  obat  antivirus  dan  reseptor  M- Pro ini stabil terhadap perubahan termodinamika (Frimayanti, 2021). penelitian dinamika molekuler dapat diketahui bahwa terdapat perubahan interaksi  hasil  simulasi  Molecular  Dynamic
dan  penambatan  molekuler,  hal  tersebut dikarenakan  oleh  adanya  perbedaan  dalam program  autodock  dan  MOE.  Proses simulasi  AutoDock  menerapkan  system semi-fleksibel,  yaitu  enzim  bersifat  rigid sedangkan  ligan  bersifat  fleksibel  sehingga dapat  dengan  mudah  membentuk  kelat  atau ikatan.  Sedangkan  pada  MOE,  system  yang diterapkan adalah sistem fleksibilitas tinggi, yaitu enzim dan ligan bersifat fleksibel serta keterlibatan  pelarut  dalam  system  tersebut, sehingga ligan akan sulit membentuk ikatan (Prasetia, 2011).

## KESIMPULAN
Hasil  uji  toksisitas  menggunakan program Toxtree menunjukan  bahwa  obat Remdesivir,  Ritonavir,  Lopinavir,  dan Favipiravir termasuk kedalam kategori kelas III,  tidak  bersifat  karsinogenik  genotoksik dan  nongenotoksik.  Interaksi  antara  obat Remdesivir,  Lopinavir,  Ritonavir,  dan Favipiravir  dapat  berikatan  kuat  dan  stabil terhadap reseptor M-Protease SARS-CoV-2 dengan  hasil Molecular  Docking berturut- turut  sebesar  -15,81  kkal/mol,  -17,86 kkal/mol,  -17,19  kkal/mol,  dan  -6,32 kkal/mol. Hasil Molecular Dynamic memperkuat gagasan tersebut dengan terdapatnya  kecocokan  asam  amino  dengan hasil molecular  docking serta  plot
Ramachandran protein yang sesuai sehingga obat  tersebut  stabil  dan  dapat  dijadikan sebagai  kandidat  yang  berpotensi  untuk pengobatan anti SARS-CoV-2.

## DAFTAR PUSTAKA
Adelina,  R.  (2018).  Mekanisme  Katekin Sebagai Obat Antidislipidemia (Uji In Silico). Buletin  Penelitian  Kesehatan , 46 (3),
147–154. https://doi.org/10.22435/bpk.v46i3.89 9
Adnin,  A.,  Suma,  T.,  &  Wahyuningsih,  T.
D. (2019). 1081 Synthesis , Cytotoxicity Evaluation and
Molecular  Docking  Study  of  N  - Phenylpyrazoline  Derivatives . 19 (4), 1081–1090.
https://doi.org/10.22146/ijc.45777 Allouche,  A.  (2012).  Software  News  and
Updates Gabedit — A Graphical User Interface for Computational Chemistry  Softwares. Journal  of Computational Chemistry , 32 (October), 174–182.
https://doi.org/10.1002/jcc
Adnin,  A.,  Suma,  T.,  &  Wahyuningsih,  T.
D. (2019). 1081 Synthesis , Cytotoxicity Evaluation and
Molecular  Docking  Study  of  N  - Phenylpyrazoline  Derivatives . 19 (4),
1081–1090. https://doi.org/10.22146/ijc.45777 Allouche,  A.  (2012).  Software  News  and
Updates Gabedit — A Graphical User Interface for Computational Chemistry  Softwares. Journal  of Computational Chemistry , 32 (October), 174–182.
https://doi.org/10.1002/jcc
Amelia,  F.  (2019).  Modeling  Struktur Protein  Vaksin  H5N1  HA  BTB Menggunakan  I-Tasser. Journal  of Chemical  Information  and  Modeling ,
53 (9), 1689–1699.
Arwansyah,  Ambarsari,  L.,  &  Sumaryada,
T.  I.  (2014).  Simulasi  Docking Senyawa  Kurkumin  Dan  Analognya
Sebagai Inhibitor Enzim 12-
Lipoksigenase. Current  Biochemistry ,
1 (in silico), 36–39.
Bare,  Y.,  Maulidi,  A.,  Sari,  D.  R.  T.,  &
Tiring,  S.  S.  N.  D.  (2019).  Studi  in Silico  Prediksi  Potensi  6-Gingerol sebagai  inhibitor  c-Jun  N-terminal kinases (JNK). Jurnal Jejaring Matematika  Dan  Sains , 1 (2),  59–63. https://doi.org/10.36873/jjms.v1i2.211
Bharti,  R.,  &  Shukla,  S.  K.  (2021).
Molecules  against  Covid-19:  An  in silico approach for drug development. Journal  of  Electronic  Science  and
Technology , June  2020 ,  100095. https://doi.org/10.1016/j.jnlest.2021.1 00095
Frimayanti,  N.  (2021).  Simulasi  Molecular Dynamic  (MD)  Senyawa  Analog Kalkon  Sebagai  Inhibitor  Untuk  Sel Kanker  Paru  A549. Jurnal  Penelitian Farmasi  Indonesia , 9 (2),  56–60. https://doi.org/10.51887/jpfi.v9i2.852
Frimayanti,  N.,  Nasution,  M.  R.,  &
Etavianti, E. (2021). Molecular docking and  molecular  dynamic simulation of 1,5-benzothiazepine chalcone  derivative  compounds  as potential  inhibitors  for  Zika  virus helicase. Jurnal  Riset  Kimia , 12 (1),
44–52.
https://doi.org/10.25077/jrk.v12i1.365 Gaffar, S., Masyhuri, A. A., Hartati, Y. W.,
&  Rustaman,  R.  (2016).  Studi  in Silico Single Chain Variable Fragment (Scfv)  Selektif  Terhadap  Hormon Basic  Natriuretic  Peptide  (Bnp). Chimica  et  Natura  Acta , 4 (2),  52. https://doi.org/10.24198/cna.v4.n2.10 671
Głowacki,  E.  D.,  Irimia-Vladu,  M.,  Bauer,
S.,  &  Sariciftci,  N.  S.  (2013). Hydrogen-bonds  in  molecular  solids- from  biological  systems  to  organic electronics. Journal  of  Materials
Chemistry  B , 1 (31),  3742–3753. https://doi.org/10.1039/c3tb20193g Lestari,  T.  (2015).  Studi  Interaksi  Senyawa
Turunan 1 , 3-Dibenzoiltiourea sebagai  Ribonukleotida  Reduktase Inhibitor. Jurnal  Farmasi  Indonesia ,
7 (3), 163–169.
Lovell,  S.  C.,  Davis,  I.  W.,  Adrendall,  W. B.,  de  Bakker,  P.  I.  W.,  Word,  J.  M.,
Prisant,  M.  G.,  Richardson,  J.  S.,  & Richardson,  D.  C.  (2003).  Structure validation by C alpha geomF. Altschul, S., Gish, W., Miller, W., W. Myers,  E.,  &  J.  Lipman,  D.  (1990). Basic  Local  Alignment  Search  Tool. Journal  of  Molecular  Biology.etry: phi,psi and C beta deviation. Proteins- Structure  Function  and  Genetics , 50 (August 2002), 437–450.
http://onlinelibrary.wiley.com/store/10 .1002/prot.10286/asset/10286_ftp.pdf? v=1&t=gwhx9jy0&s=b3b0f129a5acf7 f4513aea04d22aad7ee4f4a89d Mansilla, E., Martínez, R. R., Marín, G. H.,
Filho,  I.  Z.,  Rivas,  E.,  Rivas,  J., Carvalho,  K.  A.  T.  de,  Dayer,  M.  R.,
&  Samadikuchaksaraei,  A.  (2020).
Macrolide-Clarithromycin  Task-Force for  the  Treatment  and  Prophylaxis  of Covid-19 as a Single Agent.
Pharmacology &amp; Pharmacy ,
11 (06),
85–104.
https://doi.org/10.4236/pp.2020.11600
9
Muttaqin,  F.  Z.,  Pratama,  M.  F.,  & Kurniawan,  F.  (2019).  Molecular Docking  and  Molecular  Dynamic
Studies of Stilbene Derivative
Compounds  As  Sirtuin-3  (Sirt3) Histone  Deacetylase  Inhibitor  on Melanoma  Skin  Cancer  and  Their Toxicities  Prediction. Journal  of Pharmacopolium , 2 (2), 112–121.
https://doi.org/10.36465/jop.v2i2.489 Nurbaiti,  S.,  Hertadi,  R.,  Martoprawiro,  M. A.,  &  Akhmaloka.  (2009).  The  Role of  Interface  Domain  Interactions  on Thermal Stability of DNA polymerase I  ITB-1. The  Open  Structural Biology Journal , 3 (1), 16–25.
https://doi.org/10.2174/187419910090 3010016
Praja, R. A., & Pratiwi, D. (2018). Study of Molecular  Placement  of  Sscopoletin Compounds  from  Mine  (Morinda citrifolia  l.)  in  Enzim  Ace  as Antihipertension. Farmagazine , 5 (1),
31–39.
Prajapat,  M.,  Sarma,  P.,  Shekhar,  N.,  Avti,
P.,  Sinha,  S.,  Kaur,  H.,  Kumar,  S., Bhattacharyya, A., Kumar, H., Bansal, S.,  &  Medhi,  B.  (2020).  Drug  targets

## Pharmacoscript Volume 5 No. 1 Februari 2022
for corona virus.pdf. Indian Journal of
Pharmacology ,
1–28. https://doi.org/10.4103/ijp.IJP_115_20 Prasetia,  T.  (2011).  Simulasi  Dinamika Molekul Kompleks Histone Deacetylase  (HDAC)  Kelas  II  Homo Sapiens Dengan Suberoylanilide Hydroxamic Acid (SAHA) Dan
Turunannya  Sebagai  Inhibitor  Kanker Serviks.  In Skripsi (pp.  1–61).
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia.
Purnomo,  H.  (2013). Kimia  Komputasi Untuk  Farmasi  dan  Ilmu  Terkait  (Uji In siliko Senyawa Antikanker) . Pustaka Pelajar.
Rachmania,  R.  A.,  Hariyanti,  H.,  Zikriah, R.,  &  Sultan,  A.  (2018).  Studi  In Silico Senyawa Alkaloid Herba Bakung  Putih  (Crinum  Asiaticum  L.) pada Penghambatan Enzim Siklooksigenase (COX). Jurnal Kimia VALENSI , 4 (2), 124–136.
https://doi.org/10.15408/jkv.v4i2.7686
Ruswanto,  R.,  Garna,  I.  M.,  Tuslinah,  L.,
Mardianingrum,  R.,  Lestari,  T.,  & Nofianti, T. (2018). Kuersetin,
Penghambat Uridin 5-Monofosfat Sintase Sebagai Kandidat Anti-kanker. ALCHEMY  Jurnal  Penelitian  Kimia ,
14 (2), 236. https://doi.org/10.20961/alchemy.14.2 .14396.236-254 Ruswanto, R., Mardhiah, M.,
Mardianingrum,  R.,  &  Novitriani,  K.
(2015).  Sintesis  Dan  Studi  in  Silico Senyawa 3-Nitro-N’-[(Pyridin-4-Yl)
Carbonyl]Benzohydrazide Sebagai Kandidat Antituberkulosis. Chimica et Natura Acta , 3 (2).
https://doi.org/10.24198/cna.v3.n2.91 83
Ruswanto,  R.,  Mardianingrum,  R.,  Lestari, T.,  Nofianti,  T.,  Tuslinah,  L.,  & Nurmalik, D. (2018). In silico study of the  active  compounds  in  bitter  melon (Momordica charantia L) as antidiabetic medication. Pharmaciana ,
8 (2), 177–194.
https://doi.org/10.12928/pharmaciana.
v8i2.8993 Shah, B., Modi, P., & Sagar, S. R. (2020). In silico studies on therapeutic agents for COVID-19 : Drug repurposing approach. Life  Sciences , 252 (April),
117652.
https://doi.org/10.1016/j.lfs.2020.1176 52
Siswandono.  (2016). Kimia  Medisinal  1
(Siswandono (ed.); Edisi 1). Airlangga University Press.
Yuliana et al.;Molecular Docking dan Uji Toksisitas…..Pharmacoscript Volume 5 No. 1, Februari 2022
Suhadi,  A.,  Rizarullah,  R.,  &  Feriyani,  F.
(2019).  Simulasi  Docking  Senyawa
Aktif Daun Binahong Sebagai Inhibitor  Enzyme  Aldose  Reductase. Sel Jurnal Penelitian Kesehatan , 6 (2), 55–65. https://doi.org/10.22435/sel.v6i2.1651 Susilo, A., Rumende,  C. M.,  Pitoyo, C. W.,
Santoso,  W.  D.,  Yulianti,  M.,  Sinto, R.,  Singh,  G.,  Nainggolan, L., Nelwan,  E.  J.,  Khie,  L.,  Widhani,  A., Wijaya,  E.,  Wicaksana,  B.,  Maksum,
M.,  Annisa,  F.,  Jasirwan,  O.  M.,
Yunihastuti, E., Penanganan, T., New, I.,  …  Cipto,  R.  (2020). Coronavirus
Disease  2019 :  Tinjauan  Literatur
Terkini  Coronavirus  Disease  2019 :
Review  of  Current  Literatures . 7 (1),
45–67.
Vinsentricia,  A.,  Hami  Seno,  D.  S.,  &
Bintang, M. (2015). In Silico Analysis of  Curcuma  longa  Against  PCAF
Histon Asetiltransferase. Current
Biochemistry , 2 (2), 52–62.
https://doi.org/10.29244/cb.2.2.52-62
Yasin, S. A., Azzahra, A., Ramadhan, N. E.,
& Mylanda, V. (2020). Studi
Penambatan  Molekuler  dan  Prediksi ADMET  Senyawa  Bioaktif  Beberapa
Jamu  Indonesia  terhadap  SARS-CoV- 2  Main  Protease  (Mpro). Berkala Ilmiah  Mahasiswa  Farmasi  Indonesia
(BIMFI) , 7 (2), 24–41. https://doi.org/10.48177/bimfi.v7i2.45
Yuliana,  A.,  Hilman  Fitriaji  S  P,  Khofi  Siti Mukhaufillah,  &  Lina  Rahmawati Rizkuloh.  (2020).  In  Silico  Study  on Testing Antidiabetic Compounds Candidate  from  Azaphilone  Mold Monascus sp. Microbiology Indonesia , 14 (2), 2. https://doi.org/10.5454/mi.14.2.2