## Indonesian Journal of Pharmaceutical Science and Technology
Journal Homepage : http://jurnal.unpad.ac.id/ijpst/
UNPAD

## In Silico Analysis of Physical-Chemical Properties, Target Potential, and Toxicology of Pure Compounds from Natural Products
Purnawan P. Putra*, Annisa Fauzana, Henny Lucida Faculty of Pharmacy, Universitas Andalas, Padang, West Sumatra, Indonesia
Submitted 26 February 2020; Revised 6 July 2020; Accepted 14 August 2020; Published 30 October 2020 *Corresponding author: purnawanpp@phar.unand.ac.id

## Abstract
Several studies have shown that pure compounds from west sumatera medicinal plants have beneficial therapeutic effects so that they are potential candidates for active pharmaceutical ingredients (API). Andalas Sitawa Fitolab has been able to produce 10 pure isolates. The development of a new drug candidate requires an in silico study to predict physicochemical properties, potential target, and toxic properties. The purpose of this study was to initially screen the structure of candidates to predict the potential the compound as an API by using big data and machine learning. The chemical structure were analyzed using software and servers. The Software used was Marvin Sketch, QSAR Toolbox, Swiss Potential Target and ChemBioDraw. Results showed that log P of compounds revealed in a range of -0.54 to 4.64, Polar Surface Area (PSA) in range of 20.23 to 315.21. Asiaticoside did not meet Lipinski's rules. Compounds with high potential hazard were catechin, curcumin, andrographolide, asiaticoside deoxyelephantopin, ethylmethoxycinnamate, alpha-mangostin and piperine. The compounds such as curcumin, alpha mangostin, plumbagin, and piperine were predicted to have spesific target proteins. This study concluded that asiaticoside compounds have a high potential hazard, if it was developed as an API.
Keywords: analysis of physical-chemical properties, in silico , pure isolate, toxicology

## Analisis Sifat Fisika-Kimia, Potensi Target dan Toksikologi Senyawa Isolat Murni dari Bahan Alam dengan Metode In Silico Abstrak
Beberapa penelitian sebelumnya menunjukkan isolat murni dari Sumatera Barat memiliki potensi yang sangat besar untuk dikembangkan menjadi Active Pharmaceutical Ingredients (APIs).  PT Andalas Sitawa Fitolab telah memproduksi 10 isolat murni yang sangat potensial dikembangkan menjadi kandidat obat baru. Isolat murni yang diperoleh dari PT Andalas Sitawa Fitolab dianalisis secara in silico untuk memprediksi sifat fisikokimia, toksisitas dan potensi target. Uji in silico yang dilakukan menggunakan big data dan Machine Learning untuk memprediksi sifat fisika-kimia, potensi target dan sifat toksik. Tujuan dalam penelitian ini adalah penapisan awal untuk melihat potensi dari senyawa yang diperoleh. Sepuluh senyawa di gambar secara dua dimensi, dianalisis menggunakan perangkat lunak dan server. Perangkat lunak yang digunakan adalah Marvin sketch, QSAR Toolbox, Swiss potention target dan ChemBioDraw dan dianalisis sifat kimia dari senyawa tersebut. Hasil yang diperoleh adalah Log P berada pada rentang -0,54 sampai 4,64 dan Polar Surface Area (PSA) pada rentang 20,23 sampai 315,21. Senyawa asiaticoside tidak memenuhi aturan Lipinski. Senyawa dengan potensi hazard tinggi adalah catechin, curcumin, andrographolide, asiaticoside, deoxyelephantopin, ethylmethoxycinnamate, alpha mangostin dan piperine. Senyawa curcumin, alpha mangostin, plumbagin dan piperine memiliki target protein spesifik. Dari hasil penelitan ini diperoleh prediksi senyawa asiaticoside memiliki potensi hazard tinggi jika dikembangkan menjadi senyawa obat.
Kata Kunci: analisis sifat fisika-kimia, in silico , isolat murni, toksikologi

## 1.  Pendahuluan
PT Andalas Sitawa Fitolab didirikan pada tahun 2017 dan menjadi mitra bagi laboratorium Biota Sumatra, Universitas Andalas dalam upaya hilirisasi dan pemanfaatan hasil riset. Perusahaan ini memproduksi senyawa baku pembanding ( reference substances )  atau  isolat  murni tumbuhan obat Indonesia dan bahan baku obat tradisional terstandardisasi. Bahan- bahan yang dianalisis dalam penelitian ini adalah berasal dari database senyawa- senyawa baku pembanding yang diproduksi oleh PT Andalas Sitawa Fitolab terdiri dari 10 senyawa. 1 Bahan baku yang terstandarisasi diperoleh dari tumbuhan khas Sumatra Barat. Senyawa bahan baku pembanding ini telah diisolasi dan telah melalui proses pemurnian. Pengembangan obat adalah proses dinamis yang berkembang dengan cepat dan dipermudah  dengan  komputer  ( Machine Learning ).  Pemodelan  interaksi  antara  zat kimia dan target biologi memudahkan untuk pengembangan pharmacophores baru. Hasil pemodelan ini berupa Structure-activity relationships (SARs) untuk memprediksi efek dan proses dalam tubuh berdasarkan struktur kimia. 2 Metode analisis toksikologi secara in silico memberikan data yang penting untuk pengambilan keputusan dan panduan dalam desain obat, metode ini mampu meringkas waktu, menerapkan prinsip etika dengan penurunan jumlah hewan percobaan dan menghemat dana. 3 Penggunaan komputasi dalam bidang penelitian kimia adalah tren baru dalam pengembangan obat baru seperti menggunakan Artificial  Intelligence (AI), database dan big data , dengan demikian dapat membantu memahami sifat sifat suatu senyawa jauh lebih cepat dan efektif dalam menapis calon obat baru.
Penelitian efek senyawa bahan alam masih dominan berbentuk multiple compound terhadap suatu penyakit. Senyawa bahan alam yang dianalisis efeknya berbentuk s ingle compound dilakukan  karena  lebih  spesifik terhadap target aksi. Dengan teknologi komputasi, molekul dapat didesain, diprediksi sifat fisika kimia dan prediksi metode dalam melakukan sintesis lebih efisien.
Tujuan penelitian ini adalah memberikan gambaran awal tentang sifat fisika-kimia, efek toksikologi dan potensi target menggunakan metode  komputasi  ( Machine Learning ). Hasil penelitian ini diharapkan menjadi data pembanding uji in vivo dan in vitro sehingga mampu memgurangi penggunaan hewan percobaan. Isolat murni yang telah diisolasi dari PT Andalas Sitawa Fitolab sebelumnya belum dilakukan uji SARs, dengan dilakukan uji tersebut diharapkan diperoleh gambaran awal kandidat obat yang akan diteliti, seperti data sifat fisika kimia, toksisitas dan potensi target. Setelah dikumpulkan data-data tersebut diharapkan dikembangkan obat baru yang berbasis bahan alam yang sangat kaya di Indonesia. Kandidat obat ini dapat didesain modofikasi  rantai  sampingnya  dengan parameter-parameter yang digunakan. Data- data potensi target berupa enzim, protein dan makromolekul dapat dijadikan panduan dan prediksi dalam mengetahui efek dan target senyawa tersebut. Diharapkan dengan menggunakan metode komputasi efek dan target spesifik senyawa tersebut dapat digali lebih dalam sebelum dilakukan sintesis dan uji in vivo dan in vitro .

## 2.  Metode
2.1.  Bahan Bahan yang digunakan adalah bahan isolat murni yang telah diketahui struktur molekulnya dari PT Andalas Sitawa selanjutnya digambar software di Marvin Sketch.
2.2.  Perangkat lunak dan keras Alat-alat yang digunakan pada penelitian ini adalah  Komputer dengan CPU Intel® Core (TM) i7-8565U CPU @2.50 GHz, Windows 10 64-Bit Operation System . Perangkat lunak yang digunakan adalah Marvin Sketch versi 16.9.12, ChemBio versi 19.0.0.22, OECD QSAR Toolbox versi 4.3 dan Swiss Target Prediction.
2.3.  Cara Kerja Struktur kimia senyawa uji di gambar menggunakan software Marvin Sketch, selanjutnya senyawa tersebut dianalisis
kecocokan  dan  kesusaian  strukturnya,  file senyawa tersebut disimpan dalam bentuk format. Sdf. Nama senyawa selanjutnya di input dalam pubchem https://pubchem. ncbi.nlm.nih.gov 4 diperiksa kembali nama International Union of Pure and Applied Chemistry (IUPAC),  dan  kode Chemical Abstract Service (CAS),  masing-masing nomor Chemical Abstract Service (CAS) disimpan. Format penyimpanannya yaitu data (.sdf)  yang  disimpan  tersebut  selanjutnya dianalisis menggunakan ChemBio. Dipilih bagian analysis for chemical properties untuk diperoleh  hasil  prediksi  sifat  kimia  fisika dari masing-masing senyawa. Hasil Prediksi yang diperoleh menggunakan ChemBio adalah Boiling Point (K), Melting Point (K), Critical Temperature (K), Critical Press (Bar), Gibbs Energy (kJ/mol),  Log  P,  MR ( Molar Refractivity ),  TPSA  ( Topological Polar Surface Area ),  dan konstanta disosiasi asam  (pKa).    Analisis  sifat  toksisitas  suatu senyawa dilakukukan menggunakan software QSAR Toolbox, QSAR Toolbox adalah program komputer yang dikembangkan oleh The Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD)  dan  ECHA ( European Chemical Agency ).  Program ini terdiri dari big data yang diperoleh dari data eksperimental, hasil penelitian karakter struktur  senyawa  ( structural alerts )  yang menunjukkan sifat toksik, dan perangkat lunak ini mampu memprediksi parameter dua dimensi suatu senyawa, dapat digunakan juga untuk mengestimasi sifat suatu senyawa dengan pendekatan read-across , analisis  kecenderungan  ( trend analysis )  dan Quantitative structure–activity relationship (QSAR).  Selanjutnya, Chemical Abstract Service (CAS)  diinput  kedalam  perangkat lunak,  selanjutnya  dipilih  profiling  data meliputi data toksisitas mutagen, karsinogen, lipinski rule of five , dan Toxic Hazard .
3.  Hasil
Hasil prediksi sifat fisika kimia senyawa seperti Boiling Point (K), Melting Point (K), Critical Temperature (K), Critical Press (Bar),
Gibbs Energy (Kj/mol),  Log  P, Molecular Weight (g/mol), Molar Refractivity , Polar
Surface Area (PSA)  disajikan  pada  Tabel 1.  Prediksi  toksisitas  (Tabel  2)  diperoleh structure alert seperti Alkil-benzen (Gambar 1), Quinon (Gambar 2), alpha , beta-unsaturated carbonyls (Gambar 3) dan 1,3-Benzodioxoles (Gambar 4) yang dapat menyebabkan potensi karsinogen dan mutagen. Potensi target (Tabel  3)  yang  diperoleh  yaitu Monoamine oxidase A, Beta amyloid A4 protein, Histone acetyltransferase p300, Prostaglandin E synthase, Toll-like receptor (TLR7/ TLR9), Isocitrate dehydrogenase [NADP] cytoplasmic, Arachidonate 15-lipoxygenase, Arachidonate 12-lipoxygenase, Fatty acid synthase, Histone acetyltransferase p300 dan Monoamine oxidase B .
4.  Pembahasan
4.1.  Sifat Fisika Kimia Prediksi sifat fisika kimia dari senyawa yang diuji dapat dilihat di Tabel 1. Boiling point (titik didih) adalah suhu dimana tekanan uap cairan sama dengan tekanan keseluruhan yang dialami oleh cairan. 5 Cairan dikatakan telah mendidih jika dihasilkan uap. Titik didih hasil prediksi yang rendah adalah hydroxychavicol dengan suhu 509,5 Kelvin (236,5 o C)  dan  yang  paling  tinggi  adalah andrographolide 1201,5  Kelvin  (928,5 o C). Melting point (titik  lebur)  adalah  suhu  di mana zat padatan berubah wujud menjadi zat cair. 6 Senyawa dengan titik leleh terendah adalah ethyl-P-Methoxycinnamate 322,92 K dan yang tertinggi adalah alpha mangostin 914,98  K.  Data  titik  lebur  digunakan  untuk mengkarakterisasi senyawa organik dan mengkonfirmasi  kemurniannya,  titik  lebur senyawa murni selalu lebih tinggi dari titik lebur senyawa yang belum murni. Titik lebur meningkat dengan meningkatnya berat molekul. Kenaikan titik didih diikuti dengan meningkatnya ukuran molekul. 7 Titik kritis ( Critical Temperature )  temperatur  adalah suhu suatu senyawa tidak dapat berubah menjadi cair meskipun telah diberikan tekanan. 6 Titik kritis terendah adalah senyawa hydroxychavicol 725,15 dan tertinggi adalah senyawa 1045,19 alpha mangostin . Titik  kritis  tekanan  ( Critical Press )  adalah tekanan minimum yang harus diterapkan
untuk membawa pencairan pada suhu kritis. 6 Senyawa titik kritis tekanan terendah adalah andrographolide 18,45    bar  dan  tertinggi adalah senyawa deoxyelephantopin 969,5 Bar. Energi bebas Gibbs dilambangkan dengan  ΔG  digunakan  untuk  memprediksi apakah suatu reaksi dapat berjalan secara spontan atau tidak. Nilai ΔG < 0 berarti reaksi dapat  berlangsung  dengan  spontan, ΔG  =  0 reaksi berlangsung dalam kesetimbangan, ΔG > 0 reaksi berjalan tidak spontan. 6 Senyawa Hydroxychavicol dan piperine memiliki nilai  ΔG  >  0,  dimana  reaksi  tidak  berjalan spontan. Senyawa catechin, curcumin, andro- grapholide, asiaticoside, deoxyelephantopin, ethyl-p-methoxycinnamate, alpha mangostin dan plumbagin memiliki  ΔG  <  0  dimana reaksi dapat berjalan dengan spontan.
Aturan  Lipinski  mensyaratkan  calon obat yang baik adalah memiliki massa molekul
lebih kecil dari  500 g/mol, log P lebih kecil dari 5, memiliki donor hidrogen sebanyak 5, dan memiliki ikatan hidrogen sebagai akseptor sebanyak sepuluh. 8 Senyawa asiaticoside tidak memenuhi kriteria Lipinski, dalam hal ini asiaticoside digolongkan sebagai calon obat yang tidak memenuhi syarat dari Lipinski dan tidak ada nilai prediksi Critical Temperature (K), Critical Press (Bar)  dan Gibbs Energy (Kj/mol). Refraksi molar ( Molar Refractivity ) adalah ukuran polarisasi total suatu zat dalam cm 3 /mol yang tergantung pada suhu, indeks bias, dan tekanan. 9 Rentang Molar Refractivity yaitu 42,24 sampai dengan 231 cm 3 /mol. Topology Polar surface area (TPSA) dalam kimia medisinal digunakan untuk menganalisis kemampuan obat untuk masuk kedalam sel. Nilai TPSA untuk obat yang memiliki bioavaibilitas yang baik yaitu berada pada rentang 20- 130 Å 2. 10 Senyawa a siaticoside memiliki
Catechin Curcumin Andro- grapholide Asiaticoside Deoxyeleph- antopin Ethyl methoxy- cinnamate Hydroxy- chavicol Alfa mangostin Plumbagin Piperine Boiling Point (K) 1049,1 1065,5 1021,5 1449,7 837,0 590,62 509,5 1201,2 719,02 785,09 Melting Point (K) 868,12 761,4 638,31 623,0 497,4 322,92 327,1 914,98 532,27 495,01 Critical Temperature (K) 964,3 982,7 964,95 - 958,8 765,22 725,2 1045,2 858,1 905,85 Critical Press (Bar) 68,3 22,5 18,45 - 969,5 24,65 41,09 20,16 42, 72 24, 36 Gibbs Energy (Kj/mol) -509,87 -285,14 -405,03 - -498,6 -182,21 70,53 -225,8 -178,59 268,19 Log P 1,5 2,56 1,97 -0,54 1,72 2,41 2,7 4,64 0,87 2,78 Molecular Weight (g/mol) 290,27 368,38 350,45 959,13 344,36 206,24 134,18 410,47 188,18 285,34 Molar Refractivity (cm3/mol) 74,05 105,79 94,66 231 90,51 60,34 42,24 120,99 53,97 85,91 Polar Surface Area (PSA) 110,38 93,06 86,99 315,21 78,9 35,53 20,23 96,22 54,37 38,77 pKa 16,17 8,863 16,4 18,796 13,56 - 9,772 7,544 6,793 -0,13

## Tabel 1. Analisis sifat kimia dan fisika
Keterangan = - (Hasil Prediksi tidak ditemukan)
Tabel 1. Analisis sifat kimia dan fisika
nilai PSA 315,21. Nilai ini mengindikasikan senyawa ini sulit berpenetrasi ke dalam sel. Gugus polar menyebabkan desolvasi yang menyebabkan perpindahan dalam lingkungan air pada ekstraseluler ke membrane lipofilik, PSA dipengaruhi oleh konformasi molekul, metode ini memperhitungkan nilai dari energi minimum dari konformasi molekul. 11 Konstanta disosiasi asam (pKa) adalah minus logaritma basis 10, semakin kecil nilai pKanya maka semakin asam. 12 Pada senyawa ethyl-p-methoxycinnamate nilai prediksi pKa tidak ada  karena tidak adanya atom yang mengalami ionisasi.
Prediksi sifat mutagen dan karsinogen dalam penelitian ini menggunakan metode structure alert yaitu mendeteksi struktur kimia yang mengindikasikan atau berkaitan dengan toksisitas. Structure alerts adalah struktur kimia yang mengindikasikan sifat toksik suatu senyawa yang menunjukan bagian dari struktur yang mempunyai potensi mutagen, karsinogen, antimutagen dan antikarsinogen. Structure alerts terdiri dari struktur molekul, jenis ikatan atau gugus fungsi. Terdapat dua jenis model structure alert yaitu aturan berbasis  manusia  ( human-based rules )  dan aturan  berbasis  induksi  ( induction based rules ). 13,14 Structure alert pada senyawa hydroxychavicol dan alpha mangostin yaitu alkil benzene (Gambar  1).  Gugus  ini  juga mampu menjadi agen alkilasi dan inhibitor
DNA topoisomerase II yang memiliki sifat toksik pada gugus benzen. 15
Senyawa Plumbagin memiliki structure alert Quinon  (Gambar  2).  Quinon  adalah gugus yang kaya elektrofil dan memiliki sifat antioksidan. Senyawa ini mudah tereduksi. Mekanisme toksik dari Quinon yaitu alkilasi dari  nukleofil  dan  menstimulasi oxidative stress . Sebagai Michael acceptors yang merupakan  penambahan  nukleofilik  dari karbanion. Quinon dapat menyebabkan oksidasi pada DNA dan membentuk adisi yang bersifat mutagenik dengan adenin dan guanin. 16 Metabolit Quinon seperti benzene , hidroquinon dan p-benzoquinon, dapat menyebabkan DNA adducts (Ikatan  DNA yang menyebabkan kanker). 17,18
Senyawa Quinon memiliki sifat redox, dapat berubah karena proses enzim dan non enzim. Quinon dapat membentuk reactive oxygen species (ROS), superoksida, hydrogen peroksida dan radikal hidroksil. Terbentuknya reaksi reactive oxygen species (ROS)  oleh Quinon menyebabkan penurunan viabilitas, pelepasan Lactate dehydrogenase (LDH), kerusakan DNA, dan produksi ROS dalam sel A549. 19 Piperine memiliki structure alert alpha, beta-unsaturated carbonyls mampu menyebabkan  mutagen  (Gambar  3). Structure  alert  α,  β  -unsaturated  carbonyls adalah molekul reaktif bis-electrophiles

## Tabel 2. Analisis toksisitas dan aturan Lipinski
Catechin Curcumin Andrographolide
Asiaticoside Deoxyeleph-antopin Ethyl methoxycinnamate Hydroxychavicol Alfa mangostin
Plumbagin Piperine Mutagen Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Alkil- benzen Alkil- benzen Quinon alpha, beta- unsaturated carbonyls Karsinogen Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Alkil- benzen Alkil- benzen Quinon 1,3- Benzodioxoles Kriteria Lipinski rule Iya Iya Iya Tidak Iya Iya Iya Iya Iya Iya Potensi Toxic Hazard Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Sedang Tinggi
yang berinteraksi dengan elektron pada makromolekul. Karena adanya konjugasi dengan grup karbonil, β-carbon terpolarisasi dan    menjadi  sisi  masuknya  nukleofilik, termasuk dalam kategori classic Michael type addition. 20 Mekanisme genotoksik seperti pembentukan cyclic adducts , interaksi frameshift , strand breaks , dan ikatan silang.
Structure alert alpha, beta-unsaturated carbonyls dapat menyebabkan epoksidasi metabolik dan pembentukan radikal. 21 Piperine memiliki structure alert yang mempunyai potensi antikarsinogen yaitu 1,3-Benzodioxoles (Gambar  4).  Gugus structure alert 1,3-Benzodioxoles sebelumnya telah diteliti potensi Benzodioxole digunakan sebagai antitumor, antibakteri, antijamur, antiparasit, antimalaria, antioksidan, pestisida dan herbisida. 22 Temuan ini menunjukkan adanya 1,3-Benzodioxoles menghambat proliferasi sel kanker usus besar pada manusia. 23 Pada senyawa apiol yang memiliki
structure alert 1,3-Benzodioxoles mampu menghambat proliferasi sel kanker melalui induksi siklus sel fase G0 / G1 dan apoptosis, mengaktivasi pensinyalan p53 dalam sel kanker usus besar COLO 205. Apiole dapat digunakan sebagai pengobatan potensial dalam kanker. 24 Senyawa  4,7-Dimethoxy-5- methyl-1,3-benzodioxole mampu menekan inducible nitric oxide synthase (iNOS)  dan siklooksigenase-2 (COX-2). 25
4.2.  Potensi Toxic Hazard
Potensi hazard merupakan parameter yang memprediksi kemungkinan sifat toksik dari kandidat obat. Cramer membagi potensi hazard menjadi decision tree yang terdiri dari hazard tinggi, sedang dan rendah. 26 Potensi Hazard yang tinggi adalah senyawa catechin, curcumin, andrographolide, asiaticoside deoxyelephantopin, ethylmethoxycinnamate, alpha mangostin dan piperine . Catechin memiliki hazard pada struktur heterocyclic .
Gambar 1. Structure alert dari Alpha Mangostin dan Hydroxychavicol
Gambar 2. Structure alert Quinon
Curcumin memiliki hazard yaitu struktur aromatic rings with substituents dan lebih dari satu cincin aromatis. Andrographolide memiliki potensi hazard yaitu adanya struktur Heterocyclic , Lactone atau cyclic diester . Asiaticoside memiliki struktur Heterocyclic . Deoxyelephantopin memiliki potensi hazard karena adanya struktur Heterocyclic , Lactone atau cyclic diester , Lactone , f used to another ring ,  atau 5-or6-membered α,β-unsaturated  lactone . Alpha-mangostin memiliki hazard tinggi karena memiliki struktur Heterocyclic . Piperine memiliki hazard pada bagian struktur Heterocyclic dan heterocyclic ring with complex substituents . Ethyl methoxycinnamate memiliki hazard pada struktur aromatik dan substituen cincin. Plumbagin memiliki hazard dengan katagori sedang karena memiliki struktur aromatik dan subsituen cincin. Hydroxychavicol memiliki hazard rendah karena adanya struktur aromatik dengan substituen cincin.
4.3.  Potensi Target
Potensi target dan protein yang
menjadi  target  spesifik  dari  senyawa  yang diuji dapat dilihat pada Tabel 3. Senyawa curcumin, Alpha mangostin, Plumbagin dan Piperine memiliki target protein spesifik yang diprediksi menggunakan Swiss prediction target . Spesies yang memiliki target adalah protein target pada manusia. Kelas potensi target terdiri dari protein, enzim dan makromolekuler. Database yang digunakan adalah 224.412 molekul yang terdiri dari 1700 protein manusia. 27 Kelas potensi target adalah prediksi target berdasarkan database dikelompokkan berdasarkan makromolekul. Target spesifik adalah kecocokan ( probability ) 100%  kemiripan    dari  target  spesifik  dari database . Swiss prediction target memprediksi target  spesifik  menggunakan  data  penelitian sebelumnya yang terdiri dari aktifitas spesifik seperti IC 50 atau EC 50, target spesifik diperoleh dari ligand similarity dan identifikasi scaffold . Pada senyawa andrographolide dan catechin tidak ditemukan spesies dan target spesifik.
Masing-masing  target  spesifik  yang diperoleh adalah Monoamine oxidase A, Beta amyloid A4 protein, Histone acetyltransferase
Gambar 3. Structure Alert alpha,beta-unsaturated carbonyls
Gambar 4. Structure alert 1,3-Benzodioxoles
No Nama Senyawa Spesies Kelas Potensi Target Target spesifik 1 Catechin - - - 2 Curcumin Homo Sapiens Lyase (24%), Primary active transporter 4%, Oxidoreductase 12%, Membran receptor 4%, Unclassified protein 4%, Enzyme 16%, Toll-like and il-1 Receptors, Protease 4%, Isomerase 4%, Transcription factor 4%, kinase 16% Monoamine oxidase A, Beta amyloid A4 protein, Histone acetyltransferase p300, Prostaglandin E synthase, Toll-like receptor (TLR7/TLR9) 3 Andrographolide - - - 4 Asiaticoside Homo Sapiens Enzyme 16%, Transcription factor 12%, Phosphatase 16%, Protease 4%, Ligand-gated ion channel 8%, Family A G Protein-coupled receptor 12%, Nuclear Receptor 4%, kinase 16%, Secreted Protein 4%,Oxidoreductase 4%, Other ion channel 4% - 5 Deoxyelephantopin Homo Sapiens Enzyme 36%, Kinase 8%, Primary active transporter 4%, Transferase 4%, Phosfatase 4%, Cytochrome P450 4%,  Nuclear Receptor 4%, Lyase 4 %, Voltage-gated ion channel 4%, Family A G Protein-coupled receptor  4%, Oxidoreductase 8%, Phosphodiesterase 8%, Protease 4%, Hydrolase 4% - 6 Ethyl methoxycinnamate Homo Sapiens Lyase 48%, Cytochrome P450 8%, Familly C G Protein-Coupled receptor 4%, Nuclear Receptor 4%, Protease 4%, Toll-like and Il-1 receptors 4%, Kinase 12%, Enzyme 8%, Oxidoreductase 8% - 7 Hydroxychavicol Homo Sapiens Family A G Protein-coupled receptor 16%, Lyase 8%, Nuclear Receptor 4%, Oxidoreductase 4%, Voltage-gated ion channel 8%, Transferase 4%, Structural Protein, Hydrolase 4%, Ligan- gated ion channel 12%, Eraser 16%, Cytochrome P45O, Enzyme 16% - 8 Alpha mangostin Homo Sapiens Enzyme 16%, Phosphodiesterase 4%, Protease 4%, Phosphatase 4%, Secreted Protein 4%, Family B G Protein-Coupled Receptor 4%, Unsclassified Protein 4%, Other Membrane Protein 4%, Kinase 20%, Hydrolase 4%, Transcription Factor 4%,  Oxidoreductase 12%, Other Cytosolic Protein 8%, Cytochrome P450 4%, Transferase 4% Isocitrate dehydrogenase [NADP] cytoplasmic, Arachidonate 15- lipoxygenase, Arachidonate 12- lipoxygenase, Fatty acid synthase 9 Plumbagin Homo Sapiens Enzyme 24%, 4% Writer, Other Ion Channel 4%, Volatage-gated ion channel 4%, Adhesion 4%, Lyase 12%, Unclassified Protein 12%, Protease 12%, Oxidoreductase 12%, Kinase 8%, Phosphatase 4% Histone acetyltransferase p300 10 Piperine Homo Sapiens Enzyme 32%, Ligase 4%, Membrane Receptor 4%, Oxidoreductase 4%, Phosphodiesterase 4%, Volatage-gated ion channel 12%, Kinase 20%, Protease 12% Monoamine oxidase B

## Tabel 3. Potensi Target dan Target spesifik
Keterangan = - (Hasil Prediksi tidak ditemukan)
p300, Prostaglandin E synthase, Toll-like receptor (TLR7/TLR9), Arachidonate 12- lipoxygenase, Isocitrate dehydrogenase [NADP] cytoplasmic, Arachidonate 15- lipoxygenase, dan Fatty acid synthase. Monoamine oxidase A adalah produk dari dua gen yang terhubung dengan X-Linked Gen , dan berperan dalam metabolisme amina biogenik di sistem saraf pusat dan tepi. 28 Monoamine oxidase A dan B berperan terhadap penyakit yang disebabkan oleh neurotransmitter seperti ganguan mental, ganguan motorik dan saraf. 29 Beta amyloid A4 protein adalah protein yang berperan dalam penyakit alzeimer. 30 Histone acetyltransferase p300 memiliki kemampuan mengaktivasi ekspresigen, mengatur transkripsi DNA repressor protein yang menyebabkan penyakit leukemia. 31 Mikrosomal prostaglandin E synthase , mampu menkonversi Prostaglandin H2  (PGH2)  menjadi  PGE2  (Prostaglandin E2), sehingga membuat peningkatan jumlah acrolein dalam fibroblast di paru-paru. 32
Toll-like receptor (TLR) berperan dalam sistem kekebalan tubuh dengan mengenali pola-pola molekuler terkait-patogen yang berasal  dari  berbagai  mikroba.  Sinyal  TLR mengaktivasi faktor transkripsi Nuclear Factor Kappa-light-chain-enhancer of activated B cells (NF-Κb)  dan Interferon regulatory factors (IRF),  yang  merangsang respon. 33 Arachidonate 12- lipoxygenase berperan dalam sistem penyebab aterosklerosis dan  gangguan transmisi saraf. 34 Mutasi Isocitrate dehydrogenase (NADP) cytoplasmic memiliki hubungan dengan pembentukan  glioma dan non-central nervous system (CNS) malignancies. 35 Arachidonate 15- lipoxygenase berperan dalam penyakit liver 36 , pembengkakan pada jaringan adiposa, kanker kolekteral 37 , dan asma. 38 Fatty acid synthase berperan dalam penyebab obesitas dan kanker. 39
5.  Simpulan
Dari Hasil percobaan diatas, hanya senyawa asiaticoside yang tidak memenuhi aturan obat yang baik dari Lipinski. Senyawa hydroxycarviol, alpha mangostin, plumbagin dan Piperine memiliki potensi karsinogen
dan mutagen. Senyawa curcumin, alpha mangostin, plumbagin dan piperine memiliki target protein spesifik, dengan target spesifik yang diperoleh dapat digunakan sebagai awal penapisan virtual yang dapat dilanjutkan penambatan ( docking ) dan simulasi dinamika molekular.

## Daftar Pustaka
1.  Fitolab PAS. FitoPure Naturally Refference  Substance.  [cited  2019  Sep 14]. Available from: https://andalasfitolab. com/home/about/
2. Kruhlak NL, Benz RD, Zhou H, Colatsky TJ.  (Q)SAR  modeling  and  safety assessment in regulatory review. Clin Pharmacol Ther. 2012;91(3):529–34.
3. Idakwo  G,  Luttrell  J,  Chen  M,  Hong H,  Zhou  Z,  Gong  P,  et  al. A  review  on machine learning methods for in silico toxicity prediction. J Environ Sci Heal - Part C Environ Carcinog Ecotoxicol Rev. 2018;36(4):169–91.
4. NCBI, Medicine, U.S. National Library of Information NC for B. Explore Chemistry Quickly find chemical information from authoritative sources. US National Library of Medicine National Institutes of Health Search databaseSearch term Search. 2019 [cited  2019  Sep  10].  Available  from: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
5.  Goldberg D. 3,000 Solved Problems In Chemistry. First Edit. McGraw-Hill; 2011. 624 p.
6.  Chang R. Chemistry. 11th Edition. McGraw-Hill; 2012.
7. Sarker  SD,  Nahar  L.  Chemistry  for Pharmacy Students: General, Organic, and Natural Product Chemistry. Coleraine: John Wiley & Sons Ltd; 2013. 1–383 p.
8.  Lipinski  CA.  Lead-  and  drug- like  compounds:  The  rule-of-five revolution. Drug Discov Today Technol. 2004;1(4):337–41.
9.  Born M, Wolf E. Electromagnetic Theory of Propagation Interference and Diffraction  of  Light.  7th  ed.  Cambridge University Press; 1999.
10. Daina  A,  Michielin  O,  Zoete  V. SwissADME: A free web tool to evaluate
pharmacokinetics, drug-likeness and medicinal chemistry friendliness of small molecules. Sci Rep. 2017;7(March):1–13.
11. Palm  K,  Luthman  K,  Ungell  AL, Strandlund G, Beigi F, Lundahl P, et al. Evaluation of dynamic polar molecular surface area as predictor of drug absorption: Comparison with other computational and experimental predictors. J Med Chem. 1998;41(27):5382–92.
12. Petrucci RH, Herring FG, Madura JD, Bissonnette C. General chemistry Principles and Modern Applications. Eleventh E. Toronto: Pearson; 2017.
13. Valerio  LG,  Cross  KP.  Characterization and validation of an in silico toxicology model to predict the mutagenic potential of drug impurities. Toxicol Appl Pharmacol. 2012;260(3):209–21.
14. Raies AB, Bajic VB. In silico toxicology: Computational methods for the prediction of chemical toxicity. Wiley Interdiscip Rev Comput Mol Sci. 2016;6(April):147–72.
15. Ji Z, Zhang L, Peng V, Ren X, McHale CM, Smith MT. A comparison of the cytogenetic alterations and global DNA hypomethylation induced by the benzene metabolite, hydroquinone, with those induced by melphalan and etoposide. Leukemia. 2010;24(5):986–91.
16. Yager JD. Mechanisms of estrogen carcinogenesis: The role of E2/E1- quinone metabolites suggests new approaches to preventive intervention - A review. Steroids. 2015;99(Part A):56–60.
17. Loomis  D,  Guyton  KZ,  Grosse  Y,  El Ghissassi F, Bouvard V, Benbrahim-Tallaa L,  et  al.  Carcinogenicity  of  benzene. Lancet Oncol. 2017;18(12):1574–5.
18. Li  J,  Wang  W,  Moe  B,  Wang  H,  Li XF.  Chemical  and  toxicological characterization of halobenzoquinones, an emerging class of disinfection byproducts. Chem Res Toxicol. 2015;28(3):306–18.
19. Shang Y, Zhang L, Jiang Y, Li Y, Lu P. Airborne quinones induce cytotoxicity and DNA damage in human lung epithelial A549 cells: The role of reactive oxygen species. Chemosphere. 2014;100:42–9.
20. Kazlauskas RJ, Bornscheuer UT. Enzyme
Catalytic Promiscuity: Expanding the Catalytic Action of Enzymes to New Reactions. Compr Chirality. 2012;7:465– 80.
21. Eder  E,  Hoffman  C,  Bastian  H, Deininger C, Scheckenbach S. Molecular mechanisms of DNA damage initiated by α,β-unsaturated  carbonyl  compounds  as criteria for genotoxicity and mutagenicity. Environ  Health  Perspect.  1990;88:99– 106.
22. Dutta Gupta S, Rao GB, Bommaka MK, Raghavendra NM, Aleti S. Eco- sustainable synthesis and biological evaluation of 2-phenyl 1,3-benzodioxole derivatives as anticancer, DNA binding and antibacterial agents. Arab J Chem. 2016;9:S1875–83.
23. Lai YY, Lien HM, Lin HW, Wang YJ, Chen LC, Yang DY, et al. Inhibition of anchorage- independent proliferation and G0/G1 cell-cycle regulation in human colorectal carcinoma cells by 4,7-dimethoxy-5- methyl-l,3- benzodioxole isolated from the fruiting body of antrodia camphorate. Evidence-based Complement Altern Med. 2011;2011.
24. Lai YY,  Lien  HM,  Kuo  PT,  Huang  CL, Kao JY, Lin H, et al. Study of the anti- proliferative activity of 5-substituted 4,7-dimethoxy-1,3-benzodioxole derivatives of sy-1 from Antrodia camphorata on human COLO 205 colon cancer cells. Evidence-based Complement Altern Med. 2011; 1-8.
25. Shie  PH,  Wang  SY,  Lay  HL,  Huang GJ. 4,7-Dimethoxy-5-methyl-1,3- benzodioxole from Antrodia camphorata inhibits  LPS-induced  inflammation via  suppression  of  NF-κB  and induction HO-1 in RAW264.7 cells. Int Immunopharmacol. 2016;31:186–94.
26. Cramer  GM,  Ford  RA,  Hall  RL. Estimation of toxic hazard-A decision tree approach. Food Cosmet Toxicol. 1976;16(3):255–76.
27. Gfeller  D,  Michielin  O,  Zoete  V. Shaping the interaction landscape of bioactive molecules. Bioinformatics. 2013;29(23):3073–9.
28. D’Souza UM, Craig IW. Genetic Organization of the Serotonergic System. In 2010. p. 23–50.
29. Saito M, Yamagata T, Matsumoto A, Shiba Y, Nagashima M, Taniguchi S, et al. MAOA/B deletion syndrome in male siblings with severe developmental delay and sudden loss of muscle tonus. Brain Dev. 2014;36(1):64–9.
30. Cai Z, Hussain MD, Yan LJ. Microglia, neuroinflammation,  and  beta-amyloid protein in Alzheimer’s disease. Int J Neurosci. 2014;124(5):307–21.
31. Sunami Y, Araki M, Kan S, Ito A, Hironaka Y, Imai M, et al. Histone acetyltransferase p300/CREB-binding proteinassociated factor  (PCAF)  is  required  for  all-trans- retinoic acid-induced granulocytic differentiation  in  leukemia  cells.  J  Biol Chem. 2017;292(7):2815–29.
32. Burcham PC, Thompson CA, Henry PJ. Acrolein and the lung: Chemical, molecular, and pathological aspects. Adv Mol Toxicol. 2010;4(C):1–36.
33. Kawasaki T, Kawai T. Toll-like receptor signaling pathways. Front Immunol. 2014; Sep 25;5:461.
34. Magnusson  LU,  Lundqvist  A,  Karlsson MN,  Skålén  K,  Levin  M,  Wiklund  O, et al. Arachidonate 15-lipoxygenase type B knockdown leads to reduced lipid  accumulation  and  inflammation
in Atherosclerosis. PLoS One. 2012;7(8):e43142.
35. Dimitrov  L,  Hong  CS, Yang  C,  Zhuang Z,  Heiss  JD.  New  developments  in  the pathogenesis and therapeutic targeting of the IDH1 mutation in glioma. Int J Med Sci. 2015;12(3):201–13.
36. López-Vicario C, Rius B, Alcaraz-Quiles J, García-Alonso V, Lopategi A, Titos E, et al. Pro-resolving mediators produced from EPA and DHA: Overview of the pathways involved and their mechanisms in metabolic syndrome and related liver diseases. Eur J Pharmacol. 2016;785:133– 43.
37. Cole BK, Lieb DC, Dobrian AD, Nadler JL. 12- and 15-Lipoxygenases in Adipose Tissue  Inflammation.  Prostaglandins Other  Lipid  Mediat.  2013;104–105:84– 92.
38. Neighbour H. Mechanisms of aspirin- intolerant asthma: Identifying inflammatory pathways in the pathogenesis of asthma. Int Arch Allergy Immunol. 2014;163(1):1–2.
39. Balaban  S,  Shearer  RF,  Lee  LS,  van Geldermalsen M, Schreuder M, Shtein HC, et al. Adipocyte lipolysis links obesity to breast cancer growth: adipocyte- derived fatty acids drive breast cancer cell proliferation and migration. Cancer Metab. 2017;5(1).