Majalah Farmaseutik Vol. 17 No. 2: 233-242
ISSN-p : 1410-590x ISSN-e : 2614-0063
Studi  Docking  Molekuler  Senyawa  Dalam  Minyak  Atsiri  Pala  ( Myristica fragrans H.) Dan Senyawa Turunan Miristisin Terhadap Target Terapi Kanker Kulit
Study of Molecular Docking Compounds of Nutmeg Essential Oils (Myristica fragrans H.) and Compound of Myristicin Derivatives Against Skin Cancer Therapy Targets
Alfian Bagas Pratama * , Rina Herowati, Hery Muhamad Ansory Fakultas Farmasi, Universitas Setia Budi, Surakarta Corresponding author: Alfian Bagas Pratama; Email: alfian.bagas1998@gmail.com
Submitted: 01-09-2020 Revised: 04-01-2021 Accepted: 25-01-2021

## ABSTRAK
Kanker kulit adalah penyakit di mana kulit kehilangan kemampuannya untuk regenerasi dan tumbuh secara  normal.  Penyebab  umum  terjadinya  kanker  kulit  adalah  intesitas  paparan  sinar  UVB.  Penelitian terdahulu  telah  membuktikan  kandungan  senyawa  di  dalam  minyak  atsiri  pala  ( Myristica  fragrans H.) khususnya miri stsin memiliki khasiat sebagai antioksidan dan efek cytotoxic. Telah dilakukan skrining target molekuler dari kandungan kimia minyak atsiri pala beserta turunan miristisin-nya terhadap target molekuler antikanker  kulit  antara  lain Heat  Shock  Protein  90 (HSP90A), Prostaglandin  Synthase  2 (PTGS2)  dan Dihydroorotate Dehidrogenase (DHODH), dan memprediksi interaksi senyawa dari ke 61 ligan uji dengan target molekuler  tersebut,  kemudian  dilakukan docking molekuler  menggunakan  perangkat  lunak  PyRx  0.8.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa senyawa dalam minyak atsiri pala yaitu Guanicin memiliki nilai ΔG bind yang baik pada  HSP90A dengan nilai -8,2 kkal/mol. Hasil docking antara protein PTGS2 dan DHODH dengan ligan baik dari senyawa dalam minyak atsiri pala maupun senyawa turunan miristisin menunjukkan bahwa hampir semua ligan dapat berinteraksi dengan kedua target dengan ligan yang nilai ΔG bind paling kecil dan memiliki model interaksi  terbaik  dari  senyawa  minyak  atisi  pala  adalah  asam  dihidroguaiaretik,  dengan  nilai  ΔG bind secara berurut-urut sebesar  -8,1 kkal/mol dan -9,3 kkal/mol. Kata kunci : kanker kulit; minyak atsiri; Myristica fragrans H.; docking molekuler

## ABSTRACT
Skin cancer is a disease in which the skin loses its ability to regenerate and grow normally. A common cause of skin cancer is the intensity of UVB exposure. Previous research has proven the content of compounds in nutmeg essential oil ( Myristica fragrans H.) especially myristicin has antioxidant properties and cytotoxic effects. Molecular target screening of the chemical content of nutmeg essential oil and myristicin derivatives for molecular  targets  of  skin  cancer  was  included Heat  Shock  Protein  90 (HSP90A), Prostaglandin  Synthase  2 (PTGS2) and Dihydroorotate Dehydrogenase (DHODH), and interaction were predicted of the 61 test ligands with these molecular targets, then molecular docking is done using PyRx 0.8 software. The results showed that the compound in nutmeg essential oil namely Guanicin had value ΔG bind is good at HSP90A with a value of -8.2 kcal / mol. The docking results between PTGS2 and DHODH proteins with ligands from both compounds in nutmeg essential oil and myristicin derived compounds showed that almost all ligands can interact with both targets with ligands with the lowest ΔG bind value and have the best interaction model of nutmeg atisi oil compound is dihydroguaiaretic ac id with ΔG bind values of -8.1 kcal /mol and -9.3 kcal /mol. Keywords : Skin cancer; essential oils; Myristica fragrans H.; molecular docking

## PENDAHULUAN
Kulit  manusia  berulang  kali  terkena radiasi  ultraviolet  yang  mempengaruhi  fungsi dan kelangsungan hidup berbagai jenis sel dan dianggap sebagai faktor penyebab utama dalam induksi kanker kulit (D'Orazio et al., 2013). Hal tersebut  dapat  diartikan  penyebab  bahwa kanker  kulit  adalah  seringnya  terkena  sinar matahari  yang  mengandung  sinar  UV.  Negara Indonesia  adalah  negara  yang  terletak  di sepanjang  khatulistiwa,  yang  berarti  paparan sinar matahari cukup tinggi di sepanjang tahun.
Penderita kanker kulit di Indonesia cukup besar dimana  menempati  urutan  ke  3  (tiga)  dari keseluruhan jenis kanker yang ada di Indonesia. Agusta (2000) mengemukakan kandungan senyawa di dalam minyak atsiri pala ( Myristica fragrans H.) memiliki khasiat sebagai antioksidan  dan  mencegah  kanker  dalam prosesnya.  Minyak  atsiri  pala  menghentikan pembentukan  pembuluh  darah  tertentu  yang memberi asupan makan tumor (antiangiogenik). Dalam  penelitian  Suthargar et  al., (2012) membuktikan  bahwa  minyak  atsiri  pala
Studi Docking Molekuler Senyawa Dalam Minyak Atsiri Pala ( Myristica fragrans H.)
memiliki aktivitas antiangiogenik yang potensial,  miristisin  dilaporkan  menginduksi sitotoksisitas  pada  sel  neuroblastoma  SK-NSH manusia melalui mekanisme apoptosis pada sel melanoma manusia, disamping itu eugenol yang merupakan salah satu komponen dalam minyak atsiri juga menunjukan efek pemicu apoptosis. Tujuan  penemuan  obat  adalah  untuk mengidentifikasi,
menoptimalkan
dan memvalidasi  secara  klinis  senyawa-senyawa yang  mengikat  dan  memodulasi  fungsi  protein target  yang  terlibat  dalam  terjadinya  penyakit (Fang et al., 2016). Metode
analisa bioinformatika dapat
digunakan untuk membantu  proses  identifikasi  target  dengan docking molekuler.  Dengan  membandingkan kemiripan  struktur  senyawa  uji  terhadap kumpulan  senyawa  yang  diketahui  targetnya dalam satu atau lebih database maka diprediksi makromolekul mana saja yang berpotensi sebai target. Analisis docking
memungkinkan identifikasi  awal  terhadap  molekul  target  yang berpotensi  sebagai  agen  antikanker  dari senyawa alami. Analisis docking memungkinkan untuk  mengetahui  model  pengikatan  yang terjadi  sehingga  dapat  digunakan  untuk memastikan fungsinya sebagai agen antikanker (Phosrithong & Ungwitayatorn 2010). Pengenalan  makromolekul  target  dan mekanisme kerja dari suatu senyawa aktif dapat mempermudah  optimasi  aktivitas.  Jika  target kerja  suatu  senyawa  dalam  memberikan  efek farmakologis telah diketahui, selanjutnya dapat dilakukan  optimasi  aktivitas  obat  yang  terarah berdasarkan pola interaksi obat-target (Young et al., 2007).    Tantangan  yang  dihadapi  untuk menentukan target tertentu dari suatu senyawa aktif adalah  proses pengujiannya yang panjang dan  membutuhkan  biaya  yang  besar  karena harus  menguji  satu  senyawa  ke  banyak makromolekul. Salah satu cara untuk menjawab tantangan  tersebut  adalah  dengan  metode in silico yaitu docking molekuler.  Dengan membandingkan  kemiripan  struktur  senyawa uji terhadap kumpulan senyawa yang diketahui targetnya dalam satu atau lebih database maka dapat diprediksi makromolekul mana saja yang berpotensi sebagai target. Hasil dari prediksi ini selanjutnya  dapat  diujikan  lebih  lanjut  dengan docking molekuler  untuk  melihat  model interaksinya.  BATMAN-TCM  ( Bioinformatics Analysis  Tool  for  Molecular  mechanism  of Traditional  Chinese  Medicine ), Swiss  Target Prediction ,  KEGG  ( Kyoto  Encyclopedia  of  Genes
and  Genomes )  merupakan  beberapa  alat bioinformatika  yang  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi target dari suatu senyawa aktif (Kong et al., 2017). Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  senyawa  dalam  minyak  atsiri pala  ( Myristica  fragrans H.)  dan  senyawa turunan miristisin memiliki interaksi yang baik terhadap  target  molekuler  kanker  kulit, berdasarkan nilai docking dan pola interaksi.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Perangkat  keras  yang  digunakan  adalah komputer  Windows  10  pro  dengan  spesifikasi Intel® Core™ i7 -3770 CPU @ 340 GHz, RAM 8,00 GB,  Sistem  operasi  64-bit  operating  system, prosesor basis x64.
Perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah ChemDraw 2015, SystemDock, PyRx 0.8 ( Sargis Dallakyan,  The  Scripps  Research  Institute, Amerika ), AutoDock Vina ( The Scripps Research Institute , Amerika), Discovery Studio Visualizer v16.1.0.15350  ( Dessault  Systems  Biova  Corp 2015), PyMOL Educational ( Schrodinger ). 61  Struktur  dua  dimensi  ligan  senyawa dalam minyak atsiri pala dan turunan miristisin yang digambar menggunakan program ChemDraw ulta 8.0 dan disimpan dalam format. mol2.  Struktur  makromolekul  yang  digunakan dalam  pengujian  ini  diunduh  dari  Protein  Data Bank (PDB) melali situs  http://www.rcsb.org/, yaitu  HSP90A  (Code  PDB:  2VCJ),  PTGS2  (Code PDB: 5IKQ) dan DHODH (Code PDB: 2BXV).

## Jalannya Penelitian
Pemilihan Target Target  dipilih  berdasarkan  kategori penyakit  pada  hasil  BATMAN-TCM,  hanya protein  yang  berperan  pada  penyakit  kanker kulit.  Struktur  makromolekul  yang  digunakan dalam  pengujian  ini  diunduh  dari  Protein  Data Bank (PDB) melalui situs http://www.rcsb.org/.
Cara Kerja Docking Molekuler Pengunduhan Makromolekul Protein yang berperan pada kanker kulit akan  diunduh  strukturnya  dari Protein  Data Bank (PDB) melalui situs http://www.rcsb.org/.
Pembuatan Struktur Tiga Dimensi Ligan Uji Struktur dua dimensi dari ligan uji dibuat menggunakan perangkat lunak ChemDraw ultra 8.0, kemudian di konversi ke model 3D dengan

## Alfian Bagas Pratama, et al
Chem3D Ultra 8.0. Struktur 3D disimpan dengan format  PDB file. Struktur  3D  kemudian  di optimasi  menggunakan  VegaZZ,  kemudian disimpan dengan format .mol2.
Preparasi Makromolekul Makromolekul  yang  telah  diunduh terdapat  interaksi  ikatan  hidrogen  dengan jembatan  air,  sehingga  air  yang  terlibat  dalam interaksi dihapus, kemudian dilakukan optimasi dengan AutoDockTools.
Optimasi yang dilakukan antara lain penghilangan rantai yang tidak  diperlukan,  penambahan  hidrogen  dan penambahan muatan Kollman.
Preparasi Ligan Struktur  tiga  dimensi  dibuka  dengan program  VegaZZ  lalu  ditambahkan  atom hidrogen.  Senyawa  diperbaiki  muatannya dengan menambahkan muatan parsial forcefield autodock  kemudian  senyawa  diminimisasi sebanyak  10.000  langkah  untuk  memperoleh konformasi  yang  paling  stabil  kemudian disimpan dalam format .mol2.
Validasi Docking Molekuler Validasi  metode docking terhadap  ligan asli  dilakukan  untuk  mencari  konformasi  ligan asli.  Konformasi  hasil docking yang  diperoleh selanjutnya  disejajarkan  dengan  konformasi ligan  asli  kristalografi  yang  dinyatakan  dalam nilai  RMSD.  Pengaturan gridbox pada  proses docking digunakan  untuk  menentukan  ruang berikatan  ligan  yang  akan  di- docking.  Gridbox dilakukan  dengan  menrujuk  kepada  ligan  yang sudah berikatan dengan makromolekul protein pada saat diunduh.
Proses Docking Molekuler Proses docking molekuler  menggunakan PyRx 0.8 dengan sistem Autodock Vina. Struktur makromolekul  dan  ligan  yang  telah  dioptimasi secara  terpisah  dalam  satu  folder  yang  sama. Proses docking molekuler  dilakukan  dengan
menggunakan gridbox dan parameter minimisasi energi sesuai hasil validasi.
Visualisasi Data Data  yang  telah  didapatkan  dari  proses pengunduhan yang akan digunakan untuk tahap preparasi, optimasi geometri, minimisasi energi dan  penambatan  molekul  ditampilkan  dengan menggunakan  program  berbasis  visualisasi yaitu Discovery Studio Visualizer dan Pymol.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  prediksi  target  molekuler  dengan BATMAN-TCM  menunjukkan  sebagian  besar kandungan M.fragrans diprediksi aktif terhadap protein  target  antikanker  oleh  BATMAN-TCM seperti yang terlihat pada tabel I.
Penyiapan  struktur  makromolekul  yang digunakan akan menentukan prediksi interaksi yang  terjadi.  Pada  tahap  ini,  struktur  tiga dimensi  dari  setiap  protein  target  dicari menggunakan  UniProt.  Terdapat  tiga  protein target  (HSP90A,  PTGS2,  dan  DHODH)  yang memnuhi kriteria antara lain memiliki struktur tiga  dimesi  hasil x-ray  difraction karena  dapat diaplikasikan  untuk  struktur  makromolekul yang  besar  (>100  Kda)  serta  lebih  presisi  dan terkompleks  dengan  ligan  asli  yang  memiliki aktivitas  yang  diperkirakan  sama  dengan  ligan uji. Organisme yang digunakan sebisa mungkin adalah  makromolekul  pada  manusia  ( homo sapiens )  atau  hewan  yang  mendekati  dengan makromolekul manusia, namun sering kali kode makromolekul terpilih tidak memuat informasi tentang  makromolekul  pada  manusia  sehingga sumber
makromolekul digunakan dari organisme selain manusia. Dan  dilakukan  preparasi  menggunakan aplikasi AutoDock Tools. Preparasi ini bertujuan untuk  menghilangkan  senyawa-senyawa  non residu  asam  amino,  molekul  air.  Selain penghilangan senyawa-senyawa tersebut, optimasi  makromolekul  dilanjutkan  dengan menambahkan  hidrogen  dan  muatan Kollaman.
Tabel I. Struktur makromolekul yang terpilih Code Tipe Kode PDB Ligan Heat Shock Protein 90 HSP90A Chaperone 2VCJ C 23 H 24 ClN 3 O 5 Prostaglandin synthase 2 PTGS2 Oxireductase 5IKQ C 14 H 11 CI 2 NO 2 Dihydroorotate dehidrogenase DHODH Oxireductase 2BXV C 20 H 15 F 4 NO 4
Menurut  Drie  (2005)  penambahan  atom hidrogen (protonasi)
bertujuan untuk menyesuaikan suasana docking agar mendekati pH fisiologis.  Hasil  optimasi  disimpan  dalam format .pdbqt.
Makromolekul  yang  telah  dioptimalkan kemudian  dilakukan  uji  pendahuluan  dan validasi  metode  menggunakan  aplikasi  PyRx (Dallakyan  &  Olson  2015).  Validasi  metode docking dilakukan  pada  ligan  asli  yang  telah diekstrak  dari  makromolekul  dan  dioptimasi menggunakan  VegaZZ.  Prinsip  umum  validasi docking adalah  dengan  men docking kan  ulang ligan asli ke protein targetnya di mana ligan dan protein dipreparasi dengan cara dan parameter docking yang  akan  digunakan  untuk  studi docking ligan  uji.  Sebelum  validasi  terlebih dahulu dilakukan penentuan pusat dari gridbox berdasarkan pusat dari koordinat ligan asli serta
penentuan  ukuran gridbox yang  didasarkan pada ukuran binding site dan ukuran dari ligan uji.  Pusat  dari gridbox dan  dimensinya tercantum pada tabel II.
Parameter  pada  validasi  adalah  nilai RMSD.  RMSD  merupakan  nilai  yang  digunakan untuk  menentukan  apakah  prediksi  modus ikatan  tersebut  berhasil  dan  penting  untuk validasi program docking. Pada umumnya, nilai RMSD dikatakan baik jika ≤ 2 A. Semakin besar penyimpangan,  semakin  besar  pula  kesalahan pada  prediksi  interaksi  ligan  dengan  protein (Brooijmans 2009).  Pada penelitian ini pose dan nilai RMSD hasil redocking ligan asli seperti yang ditampilkan pada tabel III dan gambar 1. Struktur dua dimensi dari masing-masing ligan  dibuat  secara  manual  dengan  bantuan aplikasi  ChemDraw  ultra  8.0  kemudian  di konversi ke model tiga dimensi dengan  bantuan
Gambar  1.  A.  Hasil  validasi  metode docking makromolekul  2VCJ  dengan  Pymol;  B.  Hasil validasi  metode docking makromolekul  5IKQ  dengan  Pymol;  C.  Hasil  validasi  metode docking makromolekul 2BXV dengan Pymol
Tabel II.  Pengaturan grid center dan dimensi gridbox
Gridbox Center Dimensi (Å) Makromolekul X Y Z X Y Z 2VCJ 31.5465 8.6755 26.7956 25 25 25 5IKQ 22.4306 51.9255 17.4050 25 25 25 2BXV 38.8822 44.2740 42.8148 25 25 25
aplikasi  Chem3D  Ultra  8.0,  setelah  itu  struktur tiga dimensi ligan disimpan dengan format .pdb. Struktur  tiga  dimensi  kemudian  di  optimasi menggunakan  VegaZZ  dan  disimpan  dengan format  .mol2.  Tujuan  dilakukannya  optimasi geometri pada masing-masing ligan yaitu untuk menghasilkan energi
terendah yang
menunjukkan  kestabilan  struktur  kimia  ligan yang  telah  dioptimalkan  akan  menghasilkan struktur  dengan  lipatan  yang  berbeda  dengan struktur awal.
Keenam  puluh  satu  ligan  di- docking- kan ke  3  target  untuk  melihat  interaksinya  dengan masing-masing  target  makromolekul  yang potensial  menggunakan  aplikasi  PyRx. Gridbox yang  digunakan  adalah gridbox yang  pada  saat validasi metode, sehingga nilai RMSD tetap dan hasil  akan  lebih  akurat.  Analisa  hasil docking pada  penelitian  ini  meliputi  nilai  ΔG binding dan interaksi  ligan  dengan  residu  protein. Konformasi  masing-masing  ligan  hasil docking diperingkatkan berdasarkan nilai ΔG binding. Nilai ΔG binding yang  kecil  menunjukkan  bahwa konformasi  yang  terbentuk  adalah  stabil,  dan sebaliknya bila nilai ΔG binding besar menunjukkan kurang stabilnya komplek yang terbentuk (Fikry 2014).
Berdasarkan  hasil docking molekuler dapat  diketahui  ketiga  protein  target  memiliki nilai ΔG binding yang baik terhadap senyawa dalam minyak  atsiri  pala  maupun  senyawa  turunan miristisin.  Ketiga  makromolekul  setidaknya memiliki  beberapa  senyawa  dengan  nilai ΔG binding yang  hampir  mendekati  nilai  ligan  asli dan dengan nilai ΔG binding ≥ -7.
Heat Shock Protein 90A Residu  asam  amino  yang  terlibat langsung  dalam  interaksi  dengan  ATP  adalah Thr184, Leu48, Asp93, Asn51, Lys98, dan Gly97. Selain  itu,  Mg 2+ dan  beberapa  molekul  air membentuk  interaksi  elektrostatik  dan  ikatan hidrogen masing-masing antara Hsp90 dan ATP. Selain  itu,  Glu33  diperlukan  untuk  hidrolisis ATP.  Sedangkan  pada  ikatan  non-hidrogen berupa Met98, Leu107, Val150, Phe138, Ala55, Val186,  dan  Ile96  (Alsaher et  al., 2016). Hasil docking terbaik terhadap protein Hsp90A ditunjukkan pada tabel IV.
Guaiacin memiliki ΔG bind sebesar -8,2  kkal/mol  untuk  target  Hsp90A  dan menempati binding  pocket yang  sama  seperti ligan  asli  hanya  saja  tidak  terdapat  ikatan hidrogen  dengan  Asp93,  Thr184,  Gly97,  Lys58 seperti  ligan  asli.  Pada  gambar  2B  ditunjukan guaiacin  berinteraksi  dengan  residu  secara ikatan  hidrogen,  walaupun  interaksi  dengan Asn51 tidak terdapat pada ligan asli, Asn51 juga merupakan  salah  satu  residu  pada binding pocket yang  berperan  dalam  penghambatan protein  target.  Pada  residu  Ala55  membentuk interaksi  Pi-sigma.  serta  residu  Met58  yang membentuk interaksi Pi-sulfur.
Turunan miristisin 5 memiliki nilai ΔG bind sebesar  -7,7  kkal/mol,  angka  tersebut menunjukkan selisih yang cukup jauh dari skor ligan asli tetapi dilihat dari interaksinya dengan makromolekul  sebagaimana  yang  terlihat  pada tabel  IV  dan  gambar  2C  ditunjukkan  bahwa senyawa  terunan  miristisin  ini  menempati binding  pocket yang  sama  dengan  ligan  asli,
Tabel III. Nilai RMSD ligan aslikristalografi dengan ligan redocking Makromolekul RMSD 2VCJ 0.003 5IKQ 0.421 2BXV 1.733 Tabel IV. Hasil senyawa docking molekuler terhadap protein Hsp90A Senyawa ΔG binding (kkal/mol) SD Insteraksi residu AA Hidrogen Non-hidrogen Ligan asli -9,8 0,1 Asp93, Thr184, Gly97, Lys58 Phe138, Leu107, Met98, Ala55 Guaiacin -8,2 0 Asn51 Ser52, Ala55, Met98 , Lys58, Ile96 Turunan miristisin 5 -7,7 0,1 Asn51, Thr184, Asp93 Gly135, Met98
Keterangan: cetak tebal merupakan kesamaan residu asam amino ligan uji terhadap ligan asli
terdapat kesamaan interaksi asam amino antara senyawa  ini  dengan  ligan  asli.  Ligan  ini membentuk  beberapa  ikatan  hidrogen  yang berinteraksi dengan residu  Thr184 dan Asp93. Pada  residu  Met98  membentuk  interaksi  Pi- sulfur.
Prostaglandin Synthase 2 Hasil docking antara  protein  PTGS2 dengan  ligan  baik  dari  senyawa  dalam  minyak atsiri pala maupun  senyawa turunan  miristisin menunjukkan bahwa hampir semua ligan dapat berinteraksi  dengan  PTGS2.  Ligan  dengan  nilai binding affinity paling kecil dan memiliki model interaksi terbaik dapat dilihat pada tabel V. Asam  dihidroguaiaretik  memiliki  ΔG bind sebesar  -8,1  kkal/mol  dan  menempati binding pocket yang sama seperti ligan asli dan seperti pada  tabel  V  menunjukkan  bahwa  senyawa  ini berinteraski  dengan binding  pocket yang  sama yang terdapat dengan beberapa residu dan cara interaksi yang identik dengan ligan asli, seperti terdapat  dua  ikatan  hidrogen  yang  terjadi
dengan residu Ser530, Tyr385. Rowlinson et al., (2003)  menyatakan  bahwa  residu  Ser530  dan Tyr385  penting  untuk  aktivitas  penghambatan PTGS2.  Selain  ikatan  hidrogen,  juga  terdapat ikatan Van der Walls yang turut berkonstribusi terhadap interaksi ligan dengan protein PTGS2 yang  dapat  terlihat  pada  gambar  3B.  Pada gambar  tersebut  ditunjukkan  kesamaan  residu asam  amino  non  hidrogen  antara  ligan kristalografi  dengan  ligan  asli  hasil  docking. Kesamaan residu tersebut membentuk ikatan Pi- alkil antara residu Val523 dan Ala527. Penelitian sebelumnya  oleh  Park  S et  al., (1998)  telah membuktikan  bahwa  Asam  dihidroguaiaretik yang  diisolasi  dari M.  fragrans memiliki  efek cytotoxic pada sel kanker sevara in vitro dengan nilai IC50 0,21 mikromol.
Ligan uji turunan miristisin 13
merupakan senyawa terbaik pertama berdasarkan  nilai  ΔG bind yaitu  sebesar  -8,7 kkal/mol,  senyawa  ini  memiliki  energi  yang lebih  kecil  dari  Asam  dihidroguaiaretik  dan menempati  binding  pocket  yang  sama  seperti
Gambar 2. A. Model interaksi ligan asli docking dengan HSP90A; B. Model interaksi Guaiacin docking dengan HSP90A; C. Model interaksi turunan miristisin 5 docking dengan HSP90A

## Alfian Bagas Pratama, et al
ligan asli, seperti yang terlihat pada gambar 3C. Sayangnya,  residu  Tyr385  dan  Ser530  yang penting  untuk  aktivitas  penghambatan  PTGS2 hanya berinteraksi secara Van der Waals dengan ligan  ini.  Membentuk  interaksi  Pi-alkyl  dengan residu  Val349,  Ala527,  dan  Leu352  serta interaksi Pi-sigma pada residu Val523.
Pada  ligan  uji  turunan  miristisin  4 merupakan senyawa terbaik kedua berdasarkan urutan  nilai ΔG bind yaitu  sebesar  -8,6 kkak/mol sama halnya dengan kedua ligan diatas, senyawa ini  juga  menempati binding  site yang  sama dengan ligan asli. Ditunjukkan pada gambar 3D ligan  uji  ini  juga  tidak  ditemukan  ikatan hidrogen  dengan  residu  asam  amino  pada binding  site. Residu  Tyr385  dan  Ser530  yang penting  untuk  aktivitas  penghambatan  PTGS2 hanya berinteraksi secara Van der Waals dengan ligan ini. Kesamaan residu dengan ligan asli yaitu membentuk  interaksi  Pi-alkyl  pada  residu Val523, Ala527, dan Leu53.
Namun berdasarkan data interaksi terjadi keterulangan  interaksi  antara  struktur  siklis
utama pada 3 senyawa uji dengan asam amino Ala527  dan  Val523  pada  ligan  asli  residu  ini berinteraksi  pada  cincin  aromatis  benzen  dari ligan asli

## DHODH
Menurut Sven C et al., (2019) residu asam amino  yang  terlibat  langsung  dalam  interaksi dengan  ligan  melalui  ikatan  hidrogen  langsung yaitu  dengan  Tyr356,  Thr360  dan  Gln47.  Dan memiliki interaksi hidrofobik yang luas dengan sejumlah  besar  residu  non-polar  yaitu  Tyr38, Leu42,  Met43,  Leu46,  Leu50,  Leu58,  Ala59, Phe62,  Leu67,  Leu68,  Pro69,  Met111,  Leu359, dan  Pro353. Struktur kristal juga  memprediksi ikatan  hidrogen  non  klasik  antara  gugus hidroksil dari Thr63 (donor ikatan H) dan fluor dari gugus terminal fenil (akseptor ikatan H). Hasil  visualisasi  pada  ligan  uji  terhadap protein DHODH yang memiliki kesamaan residu asam  amino  yang  berinteraksi  baik  secara hidrogen  maupun  non-hidrogen  ditunjukkan pada tabel VI.
Tabel V. Hasil senyawa docking molekuler terhadap protein PTGS2 Senyawa ΔG binding (kkal/mol)  SD Insteraksi residu AA Hidrogen Non-hidrogen Ligan asli -9,0 0 Ser530, Tyr385 Leu531, Ala527, Val349, Val523, Leu352 Dihydroguaiaretic Acid -8,1 0 Arg120, Ser530 Tyr385 Val523 , Ala527 , Gly526, Leu352 Turunan miristisin 13 -8,7 0 - Val523 , Val349 , Ala527 , Leu352 Turunan miristisin 4 -8,6 0,1 - Leu352 , Gly56, Val523 ,
Ala527 , Leu359, Leu531 ,
Val349
Keterangan: cetak tebal merupakan kesamaan residu asam amino ligan uji terhadap ligan asli
Tabel VI. Hasil senyawa docking molekuler terhadap protein DHODH
Senyawa ΔG binding (kkal/mol)  SD Insteraksi residu AA Hidrogen Non-hidrogen Ligan Asli -12,0 0,0  Tyr356, Thr63 Thr360, Ala55, Leu359, Ala59, Tyr38, Leu42, Pro364 Macelignan -10,4 0,0 Ala96, Gln47 Tyr147, Val134, Tyr356, Ala55, Thr360 , Val143 Dihydroguaiaretic Acid -9,3 0,3 Thr63, Tyr356 Pro364 , Phe98, Leu359, Ala59, Thr360, Ala55 Turunan miristisin 6 -10,7 0,1 Ser305 Ala55, Ala59, His56, Thr360 , Val143 Turunan miristisin 5 -10,6 0,1 Gln47 Thr360, Ala59, Ala55 , Val143
Keterangan: cetak tebal merupakan kesamaan residu asam amino ligan uji terhadap ligan asli
Ligan  uji  macelignan  (-10,4  kkal/mol) memiliki  nilai  energi  binding  yang  kecil  dan menempati binding  pocket yang  sama  seperti ligan asli dan seperti pada tabel VI menunjukkan bahwa senyawa ini berinteraski dengan binding pocket yang  sama  yang  terdapat  dengan beberapa residu dan cara interaksi yang identik dengan ligan asli. Residu asam amino pada ligan uji  tersebut  tidak  membentuk  ikatan  hidrogen
yang  sama  dengan  ligan  asli  melainkan  ikatan non-hidrogen.  Namun,  pada  gambar  4B ditunjukan  macelignan  berinteraksi  dengan residu Gln47 secara ikatan hidrogen, walaupun interaksi dengan Gln47 tidak terdapat pada ligan asli,  Menurut  Sven  C et  al., (2019)  Gln47  juga merupakan  salah  satu  residu  pada binding pocket yang  berperan  dalam  penghambatan protein  target.  Kesamaan  membentuk  residu
Gambar 4. A. Model interaksi ligan asli docking dengan DHODH; B. Model interaksi macelignan docking dengan DHODH; C. Model interaksi Asam dihidroguaiaretik docking dengan DHODH; D. Model interaksi turunan miristisin 6 docking dengan DHODH; E. Model interaksi turunan miristisin 5 docking dengan DHODH

## Alfian Bagas Pratama, et al
lainnya yaitu pada ikatan P-sigma dengan residu Thr360 serta interaksi Amide-Pi stacked dengan residu  Ala55.  Penelitian  sebelumnya  oleh  Thi Van  Thu  Le et  al., (2017)  telah  membuktikan bahwa  macelignan  yang  diisolasi  dari M. fragrans memiliki efek cytotoxic pada sel kanker secara in vitro dengan nilai IC50 6,63 μg/mL.
Asam dihidroguaiaretik menempati binding pocket yang sama seperti ligan asli dan terdapat  ikatan  hidrogen  dengan  Thr63  dan Tyr356  sama  seperti  pada  ligan  asli.    Asam dihidroguaiaretik  memberikan  skor  docking cukup  tinggi  pada  protein  target  DHODH  yaitu sebesar  -9,3  kkal/mol.  Selain  memiliki  model interaksi  terbaik  dengan  DHODH,  asam dihidroguaiaretik juga memiliki model interaksi terbaik  di  PTGS2.  Kesamaan  residu  lain  yaitu membentuk  interaksi  Pi-sigma  pada  residu Ala59 dan Thr360 serta interaksi Pi-alkyl pada residu  Pro364    seperti  yang  terlihat  pada gambar 4C.
Seperti yang terlihat gambar 4D  dan 4E, ligan  uji  turunan  miristisin  6  (-10,7  kkal/mol), dan  ligan  uji    turunan  miritisin  5  (-10,6 kkal/mol)  yang  memiliki  nilai  energi  binding yang  cukup  kecil  mendekati  skor  ligan  asli membentuk  residu  asam  amino  yang  berperan seperti  ligan  asli  yaitu  Tyr356.  Namun,  residu asam amino pada kedua ligan uji tersebut tidak membentuk  ikatan  hidrogen  melainkan  ikatan non-hidrogen.  Akan  tetapi,  pada  gambar  19 diperlihatkan bahwa ligan uji turunan miristisin 5  berinteraksi  dengan  residu  Gln47  secara ikatan hidrogen yang juga merupakan salah satu residu pada binding pocket yang berperan dalam penghambatan protein target.  Kesamaan residu lain  pada  ke  dua  liga  uji  ini  yaitu  membentuk interaksi Pi-sigma pada residu Thr360, interaksi Pi-stacked  pada  residu  Ala55,  serta  interaksi Pi-alkyl pada residu Ala59.
Bila diperhatikan pada gambar 4D dan 4E memiliki  struktur  yang  hampir  sama  dengan penambahan  donor  gugus  O  pada  struktur benzen,  namun  memiliki  ikatan  dengan  residu yang  sedikit  berbeda  satu  sama  lain,  hal  ini disebabkan karena perbedaan konformasi ligan. Jembatan  etilen  tunggal  senyawa  bisa  berotasi bebas  membuat  banyaknya  konformasi  yang terbentuk memungkinkan ligan untuk memiliki konfrmasi  yang  paling  stabil  pada  protein targetnya. Berdasarkan docking molekuler  ligan- ligan   tersebut   memiliki  potensi  untuk   dapat
menghambat Heat  Shock  Protein 90A, Prostaglandin  synthase  2,  Dihydroorotate dehidrogenase hal ini dapat berkorelasi dengan aktivitas sitotoksiknya terhadap sel kanker kulit.

## KESIMPULAN
Pertama,  HSP90A,  PTGS2,  dan  DHODH diprediksi  sebagai  target  molekuler  potensial serta  memiliki  interaksi  yang  baik  terhadap kandungan  senyawa  dalam  minyak  atsiri  pala dan  senyawa  turunan  miristisin  sebagai  target terapi  kanker  kulit.  Kedua,  Guaiacin,  Asam dihidroguaiaretik,  macelignan,  dan  3  turunan kalkon  miristisin  diprediksi  memiliki  pola interaksi  yang  baik  terhadap  target  protein molekuler  kanker  kulit  secara  studi  molekuler docking .
SARAN Pertama, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut  mengenai  analisis  gugus  fungsi  yang terlibat dalam setiap interaksi guna mengetahui sisi  aktif  senyawa  yang  diteliti  dan  dapat digunakan  sebagai  acuan  untuk  modifikasi struktur  menjadi  senyawa  yang  lebih  potein. Kedua, perlu dilakukan studi lebih lanjut terkait farmakofor  senyawa  yang  dilanjutkan  dengan desain  senyawa  analog  untuk  meningkatkan aktivitasnya.

## UCAPAN TERIMAKSIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada  dosen  pembimbing,  keluarga,  teman- teman  dan  semua  pihak  yang  telah  sangat membantu dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Agusta  A.  2000.  Komponen  kimia  minyak atsiri
pala maba ( Myristica succedanea ). Majalah farmasi
Indonesia 11:103-110. AlSaher  MA et  al., 2016.  Discovery  of  new heat shock protein 90 inhibitors using virtual co-crystallized pharmacophore generation. J Enzyme Inhib Med Chem 31:64-77. Brenner M, Hearing VJ. 2008. The protective role of melanin against UV damage in human  skin. Photochem  Photobiol
84:539-49.
Brooijmans  N.  2009.  Docking  metods,  ligan design, and valdating data sets in the structural  genomics  era . 11:635-663.
Editor: Jenny Gu dan Philip E. Bourne. Structural  Bioinformatics,  Second Edistion. Chen SJ dan Ren LJ. 2014. Identification of a Potential Anticancer Target of Danshensu  by  Inverse  Docking .  Asian Pac J Cancer Prev 15:111- Cole JC, Taylor R. 2005. Comparing Protein- Ligand  Docking  Progam  is  Difficult . PubMed Protein 60: 325-32. Cosconati S et al., 2010. Virtual Screening with AutoDock: Theory and Practice. Expert Opin Drug Discov 5:597-607
D’Orazio  J,  Jarrett S, Amaro -Ortiz  A, Scott  T.
2013. UV radiation and the skin . Int J Mol Sci 14: 12-48. DOI: 10.3390/ijms140612222 Dallakyan  S,  dan  Olson  AJ.  2015.  Small-
Molecule Library Sreening by Docking with  PyRx.  Hal.  243-250.  Dalam Jonathan  E.  Hempel et  al., Chemical Biology:  Methode  and  Protocols, Methods in Molecular Biology 1263.
Diyah NW, Siswandono, Suko H, Bambang TP. 2013.  Pemodelan  Molekul  Dan Hubungan Kuantitatif Struktur Aktivitas Sitotoksik Turunan Benzoilurea Sebagai Antitumor. Berkala Ilmiah Kimia Farmasi 2: 2 Drie  JH.  2005.  Pharmacophore-Base  Virtual
Screening:  A  Practical  Prespective.  Di dalam: J, Alvarez, & B. Shoichet, Virtual Screening  in  Drug  Discovery  (p.169). Boca Raton: CRS Press Fang Y et al., 2016. Geaux dock: accelerating structur-base  virtual  screening  with heterogeneous  computing.  Plos  One 11:1-29.
Fikry  MA.  2014.  Studi  penambatan  molekul senyawa-senyawa flavonoid dari buah mengkudu (Morinda citrifolia  L)  pada
perosome proliferator-activated receptor- gamma  (PPARγ)  [Skripsi].
Jakarta: UIN Syarif Hidayatullah. Forli  S. et  al., 2016.  Computational  protein- ligan  docking  and  virtual  drug screening  with  the  AutoDock  suit. Nature Protocols 11:905-919. Hosseini  Mohsen et  al., 2019.  UVB  Induced DHODH  Upregulation  is  Driven  by STATB,  is  a  Promising  Targed  for Chemopreventivation and Combnation Therapy of Photocaranogenesis. Oncogenesis. 8:52 Morris G.N dan Lim Wilby M. 2008. Molecular docking . Methods in Molecular Biology . 443: 365-382.
Phosrithong  N  dan  Ungwitayatorm  J.  2010.
Molecular docking study on anticancer activity  of  plant-derived  natural products. Medicinal Chemistry Research 19: 817-835. Piaru  SP et  al., 2012.  Antioxidant  and antiangiogenic  activities  of  the essential oils of Myristica fragrans and Morinda  citrofolia .  Asian  Pacific Journal of Tropical Medicine 294-298. Rowlinson  SW et  al., 2003.  A  novel mechanism of cyclooxygenase-2 inhibition  involving  interactions  with Ser-530  and  Tyr-385.  J  Biol  Chem.
278(46).
Suthagar et  al., 2012.  Antioxidant  and antiangiogenic  activities  of  the essential oils of Myristica fragrans and Morinda citrifolia. Asian Pacific Journal of Tropical Medicine 294-298. Young  DW et  al., 2007.  Integrating  High- Content  Screening  and  Ligan-Target Prediction  to  Identify  Mechanism  of Action. Nat Chem Bio 4: 59-68.