ISSN: 1410-8917
Jurnal Kimia Sains dan Aplikasi 20 (1) (2017) : 30 – 36
Jurnal Kimia Sains dan Aplikasi Journal of Scientific and Applied Chemistry
Journal homepage: http://ejournal.undip.ac.id/index.php/ksa
Molecular Docking of Interaction between E-Cadherin Protein and Conformational Structure of Cyclic Peptide ADTC3 (Ac-CADTPC- NH 2 ) Simulated on 20 ns
Atiatul Manna a , Marlyn Dian Laksitorini b , Dwi Hudiyanti a , Parsaoran Siahaan a,*
a Physical Chemistry Laboratory, Chemistry Department, Faculty of Sciences and Mathematics, Diponegoro University, Jalan Prof. Soedarto, Tembalang, Semarang 50275 b Faculty of Pharmacy, Gadjah Mada University,Yogyakarta
* Corresponding author: parsaoran_s@undip.ac.id
A r t i c l e   I n f o

## A b s t r a c t
Keywords: ADTC3, E-cadherin domain EC1, Gromacs, docking
The treatment of diseases that attack the brain is very difficult, because the delivery of drug  molecules  to  the  brain  is  often  hindered  by  the  molecules  of  blood-brain  barrier (BBB). Thus, it was developed the new method using synthetic peptide which derived from the  amino  acids  sequence  of  cadherin  and  ADTC3  predicted  able  to  modulate  the intercellular  junction  peptide.  The  intermolecular  interaction  between  ADTC3  and  E- cadherin is hypothesized as the driving force of modulation. In this research have been calculated  the  interaction  energy between  ADTC3 and  E-cadherin.  The method  used  in this research is molecular dynamics (MD) and molecular docking. The results show that cyclic peptide ADTC3 (Ac-CADTPC-NH2) simulated for 20 ns (20,000 ps) has considerable interaction with EC1 domain of E-cadherin which have the binding energies -31.55 kJ.mol - 1 and inhibition constant Ki 2.96 μM at the 4487 conformation. This highly interaction energy  was  predicted  as  the  driving  force  in  modulating  intercellular  junctions.  The binding site of E-cadherin reside  on amino acid residues  Asp1, Trp2, Val3, Ile4, Lys25, Met92 in the adhesion arm-acceptor pocket region.

## A b s t r a k
Kata kunci: ADTC3, E-cadherin domain EC1,
Gromacs, docking
Pengobatan penyakit yang menyerang otak sangat sulit dilakukan karena penghantaran molekul  obat  menuju  otak  terhalang  oleh  molekul-molekul blood-brain  barrier (BBB). Untuk mengatasinya telah dikembangkan metode baru dengan memodulasi junction antar sel  menggunakan  peptida.  Salah  satu  peptida  yang  diperkirakan  mampu  memodulasi adalah  ADTC3,  yang  diturunkan  dari  susunan  asam  amino  kadherin.  Modulasi  terjadi diduga  karena  interaksi  antara  ADTC3  dengan  E-kadherin.  Pada  penelitian  ini  telah dihitung  energi  interaksi  antara  ADTC3  dengan  E-kadherin.  Metode  yang  digunakan adalah  dinamika  molekul  (DM)  dan molecular  docking .  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  peptida  siklik  ADTC3  (Ac-CADTPC-NH 2 )  hasil  simulasi  20  ns  (20.000  ns) berinteraksi kuat dengan domain EC1 E-kadherin dengan energy binding sebesar -31,55 kJ.mol -1 dan tetapan inhibisi Ki sebesar 2,96 µM pada konformasi ke-4487. Interaksi yang kuat  ini  diperkirakan  sebagai  daya  penggerak  memodulasi junction antar  sel.  Interaksi antara ADTC3 dengan E-kadherin terjadi pada situs residu E-kadherin Asp1, Trp2, Val3, Ile4, Lys25, Met92 yang berada pada daerah adhesion arm-acceptor pocket .
Jurnal Kimia Sains dan Aplikasi 20 (1) (2017) : 30 – 36

## 1. Pendahuluan
Pengobatan  penyakit  yang  menyerang  otak merupakan  penyakit  yang  sulit  dilakukan  karena penghantaran molekul obat menuju ke otak sangat sulit [1].  Hal  ini  disebabkan  karena  adanya  penghalang biologis  yaitu blood-brain  barrier (BBB)  [2].  Transpor obat melewati BBB dapat dicapai melalui jalur transelular dan paraselular [3]. Jalur transpor yang mungkin dilewati oleh  senyawa  makromolekul  adalah  jalur  paraselular. Namun, pada jalur ini terdapat persimpangan ketat ( tight junction )  yang  merupakan  komponen  paling  apikal  dan umumnya  dianggap  sebagai  penghalang  untuk permeabilitas  paraselular  [4].  Molekul  yang  dapat melewati jalur ini memiliki ukuran diameter kurang dari 11 Å atau dengan berat molekul kurang dari 500 Dalton [5]. Dengan demikian, kehadiran BBB menjadi tantangan tersendiri  dalam  proses  penghantaran  obat  menuju  sel target.  Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  sistem penghantaran  obat  adalah  dengan  meningkatkan porositas tight junction dengan  menghambat  interaksi kadherin-kadherin pada adherens junction [6].
Kadherin  merupakan  protein  transmembran  yang terdiri dari 5 domain ekstraselular (EC1-EC5) dengan ion Ca 2+ berinteraksi sebagai penghubung antar bagian dari E-Kadherin [7]. Kadherin banyak ditemukan pada zonula adherens [8]. Zonula  adherens adalah  salah  satu  bagian junction antar  sel  yang  berada  dalam zonula  occluden ( junction ketat)  dan  Demosom.  Dalam  pembentukan junction antar  sel,  molekul  kadherin  pada  satu  sel  akan berinteraksi dengan molekul kadherin pada sel lain yang berada  di  dekatnya  membentuk zonula  adheren [9]. Porositas  pada  jalur  paraselular  dapat  ditingkatkan dengan peptida yang sekuennya diturunkan dari molekul kadherin  itu  sendiri,  seperti  turunan  peptida  HAV  dan ADT.  Turunan  peptida  ADT  seperti  ADTC3  yang diturunkan dari kadherin dapat menempati situs ikatan ( binding  site )  pada  molekul  kadherin  dan  menghalangi interaksi  antar  molekul  adherent  junction  (kadherin) pada sel bersebelahan, sehingga keketatan tight junction antar  sel  dapat  diatur  atau  dimodulasi.  Modulasi  dapat juga  dilakukan  dengan  kitosan  yang  sekaligus  dapat berfungsi sebagai pembawa obat atau enkapsulator pada sistem drug delivery dan drug targetting [10, 11].
Laksitorini [12] telah mensintesis dan menggunakan turunan  peptida  kadherin  ADT6  seperti  ADTC1,  ADTC5, dan ADTC6 untuk meningkatkan penghantaran molekul obat dari otak ke sistem saraf pusat. Hasil penelitiannya menunjukkan  bahwa  peptida  kadherin  ADT6  memiliki kemampuan menginhibisi interaksi junction antar sel di dalam  sel  MDCK  ( Madin-Darby  Canine  Kidney )  dan pembentukan  peptida  siklik  dapat  meningkatkan kemampuan  peptida  kadherin  untuk  memodulasi junction antar  sel  [12].  Alaofi dkk. [1]  menginteraksikan peptida  cHAVc3  dengan  E-kadherin  domain  EC1  dan hasilnya  menunjukkan  bahwa  peptida  cHAVc3  mampu meningkatkan  porositas juntion antar  sel  [1].  Selain turunan peptida kadherin seperti peptida ADTC1, ADTC5, dan  ADTC6,  terdapat  turunan  ADT6  yang  belum dilakukan  penelitian  secara  eksperimen  maupun komputasi  yaitu  peptida  ADTC3.  Sehingga  pada
penelitian  ini  akan  dilakukan  studi  interaksi  antara peptida siklik ADTC3 dengan E-kaderin domain EC1-EC2 dengan molecular docking . Molecular docking merupakan pemodelan komputasi yang dilakukan untuk memprediksi  interaksi  dan  situs  ikatan.  Pemodelan komputasi juga dapat menjelaskan daya penggerak yang menyebabkan terjadinya proses interaksi antara peptida ADTC3 dengan E-kadherin domain EC1-EC2.

## 2. Metode Penelitian

## Preparasi Protein dan peptida siklik ADTC3
Pada  penelitian  ini model molekul  yang  digunakan yaitu struktur kristal E-kadherin domain EC1-EC2 (kode 2O72) sebagai host dan peptida siklik ADTC3 sebagai guest yang diperlihatkan pada Gambar 1. Peptida linier ADTC3 dibuat  dengan  menggunakan software program  PyMol [13].  Kemudian  dilakukan  pembentukan  siklik  peptida ADTC3
(siklik(1,6)Ac-CADTPC-NH2)
dengan membentuk  ikatan  disulfida  pada  gugus  thiol  residu sistein  dengan  menggunakan software program avogadro.
a.
b.
Gambar 1. (a) Struktur kristal E-kadherin domain EC1- EC2 (kode 2O72), (www.rcsb.org/pdb). (b) Struktur peptida siklik ADTC3.

## Simulasi Dinamika Molekular (DM)
Simulasi dinamika
molekular dilakukan menggunakan software program  GROMACS  v.4.6.5  [14]. Simulasi DM dilakukan untuk mengetahui dinamika dan optimasi  peptida  siklik  ADTC3  sehingga  didapatkan konformasi  dan  energi  terendah  pada  pelarut  air  dan setelah  ditambahkan  ion.  Pada  persiapan  sistem dilakukan pemberian medan gaya ( force field ) charmm27 serta  ditambahkan  pelarut  air tip3p pada  ruang  kubus berukuran  1  nm  [15].  Setelah  itu,  pada  sistem ditambahkan  ion  4Na + dan  4Cl - sehingga  diperoleh konsentrasi  fisiologis  sebesar  0,15  M.  Minimasi  energi pada sistem dilakukan untuk merelaksasi gaya berlebih
pada sistem. Simulasi DM dilakukan selama 20 ns untuk memperoleh  20.000  konformasi  dengan  peptida  pada posisi tidak dan tertahan/ restraint . Kemudian kesetimbangan  sistem  antara  konformasi  peptida dengan pelarut/ion menjadi representasi yang diharapkan  pada  temperatur  300  K  dan  tekanan  1  atm dengan  dilakukan  simulasi  DM  selama  100  ps.  Setelah sistem  setimbang,  dilakukan  proses  menghasilkan trayektori dengan parameter berubah dengan melakukan simulasi DM selama 20 ns (20.000 ps) pada temperatur konstan 300 K dan volume konstan. Trayektori kemudian dianalisis  dengan  metode  RMSD  ( root-mean-square- deviation ) C α terhadap struktur awal. Analisis energi total hasil simulasi DM memilih 20 struktur konformasi yang memiliki energi terendah.

## Molecular docking
Molecular  docking dilakukan  dengan  menggunakan software program  AutoDock  4.2  pada  bagian  EC1  dari domain EC1-EC2 [16]. Pada molecular docking dilakukan Autogrid dan Autodock. Tahapan Autogrid meliputi pra- evaluasi energy  binding secara  cepat  antara  tipe  atom pada ligan ADTC3 siklik (C, HD, N, OA, SA), elektrostatik, dan  desolvasi  dengan  protein  E-kadherin.  Tahapan Autogrid  berikutnya  adalah  evaluasi  menggunakan gridbox dengan grid  spacing 0,375  Å  pada  situs  ikatan protein.  Selanjutnya  proses  Autodock  yaitu  proses docking  dimulai  dari  E-kadherin  sebagai  molekul  rigid dan  memilih  peptida  siklik  ADTC3  sebagai  ligan. Pencarian konformasi menggunakan algoritma Lamarckian-Genetic dengan  penentuan energy  binding menggunakan  pendekatan  medan  gaya  energi  bebas semi-empirik  [17].  Jumlah  algoritma  yang  dijalankan dan  jumlah  proses  evaluasi  masing-masing  di- set sebesar 150 dan 10.000.000.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Simulasi Dinamika Molekular (DM)
Hasil  simulasi  DM  peptida  siklik  ADTC3 menggunakan  GROMACS  dapat  diperlihatkan  pada Gambar  2.  Pada  simulasi  DM  peptida  siklik  ADTC3 dilakukan  analisis  RMSD  yang  bertujuan  untuk mengetahui  pergerakan  peptida  yang  terlarut  di  dalam air dan ion dengan membandingkan rantai peptida pada struktur native pada C α yang mempunyai jumlah residu (N)  sama  dengan  struktur alternative selama  20  ns. Berdasarkan  analisis  RMSD  pada  simulasi  DM  20  ns diperoleh jarak fluktuasi sebesar 1,13-2,47 Å. Pergerakan molekul  peptida  dikatakan  stabil  jika  RMSD  tidak melebihi  3  Å.  Jumlah  struktur  konformasi  yang  lebih banyak  dapat  diperoleh  dengan  mempebesar  waktu simulasi  menjadi  120  ns  seperti  yang  dilakukan  pada penelitian sebelumnya [18].
a.
b.
Gambar 2. (a) Grafik RMSD C α dan (b) Grafik energi total
Hasil  analisa  RMSD,  Gambar  2a,  menunjukkan bahwa  pergerakan  molekul  peptida  siklik  ADTC3 cenderung  stabil  dan  konvergen.  Selain  itu,  dapat dibuktikan  dengan  perubahan  jarak  antara  S 14 …S 78 (Gambar  3)  pada start dan end terminus  asam  amino sistein yang cenderung stabil ditunjukkan pada Tabel 1. Selanjutnya,  dilakukan  analisis  energi  total  bertujuan untuk mencari struktur peptida yang paling stabil sesuai dengan kondisi mendekati yang sebenarnya. Perubahan konformasi peptida siklik ADTC3 mengalami folding / unfolding .  Peptida  yang  mengalami folding strukturnya  lebih  stabil  karena  memiliki  energi  lebih rendah  [19].  Pada  analisis  ini  dilakukan  pemilihan  20 konformasi  pada  energi  terendah  untuk  dilakukan molecular docking dapat dilihat pada Tabel 2. Karena tidak semua  molekul  yang  memiliki  energi  terendah  dapat beriteraksi baik dengan reseptornya.
Tabel 1. Pergerakan peptida siklik ADTC3 selama DM 20
ns Waktu (ns) Energi Total (kJ/mol) Rs 14 …s 75 (Å) 0 -55025,59 2,02864 1 -55446,05 2,02864 5 -56268,04 2,02870 10 -55924,36 2,02894 15 -55202,27 2,02889 20 -56017,95 2,02876
Gambar 3. Perubahan jarak jarak antara S 14 …S 78 pada
struktur ADTC3
Tabel 2. Energi 20 struktur konformasi energi terendah hasil simulasi DM 20.000 struktur konformasi Kod e Energi Total (kJ/mol) Waktu Simulasi (ps) RMSD (Å) A1 -56636,85 11139 2,26 A2 -56596,10 13426 2,15 A3 -56572,05 10534 2,12 A4 -56571,27 12027 2,16 A5 -56569,43 4736 2,11 A6 -56542,19 14388 1,95 A7 -56478,18 2334 1,53 A8 -56474,81 4487 2,04 A9 -56452,94 3732 2,11 A10 -56444,52 17571 2,09 A11 -56436,55 6577 2,31 A12 -56429,74 13382 2,13 A13 -56424,76 1939 2,04 A14 -56418,74 12879 2,16 A15 -56414,23 18139 2,22 A16 -56413,98 9943 2,25 A17 -56407,62 14443 2,15 A18 -56401,52 15364 2,15 A19 -56399,59 4401 2,13 A20 -56390,93 2358 1,90

## Molecular docking
Molecular  docking merupakan  salah  satu  metode yang paling sering digunakan untuk mendesain molekul obat  atau  sering  disebut structure-based  drug  design (SBDD)  karena  kemampuannya  memprediksi  dengan tingkat  akurasi  yang  tinggi  [20].  Pada  penelitian  ini, molecular  docking dilakukan  untuk  mengetahui konformasi  dan energy  binding antara  peptida  siklik ADTC3  dengan  E-kadherin  domain  EC1-EC2.  Peptida siklik  ADTC3  memiliki  muatan gasteigen sebanyak  28 hidrogen  non-polar,  9 rotable  bonds ,  dan  derajat  bebas torsi sebanyak 7 dari 32. Docking dilakukan dalam 2 tahap yaitu Autogrid dan Autodock. Tahap Autogrid penentuan posisi gridbox dilakukan  secara blind  docking dengan
ukuran gridbox 62x62x62.  Metode  ini  dilakukan  karena belum diketahui sisi aktif pada E-kadherin domain EC1- EC2  dengan  peptida  siklik  ADTC3.  Tahap  AutoDock menggunakan  parameter Genetic  Algoritma atau  GA sebesar  150  dan  populasi  sebanyak  150  serta number  of eval sebesar  10.000.000.  Hasil blind  docking (docking secara acak) yang dilakukan pada 20 struktur konformasi peptida  siklik  ADTC3,  energi  paling  stabil  dan  populasi tertinggi terdapat pada Tabel 3. Energy binding terendah pada konformasi A8, Gambar 4, dengan energi sebesar - 28,16  kJ/mol.  Hal  ini  diperkuat  dengan  adanya  ikatan hidrogen  antara  E-kadherin  dengan  ADTC3  melalui residu Trp2…Asp3, Lys25…Thr4, Trp2…Ala2. Jenis ikatan hidrogen  berturut- turut  yaitu  O…NH,  O…HG1,  O…NH dengan jarak masing-masing yaitu 2,047; 2,184; 2,027 Å. Situs  ikatan  antara  E-kadherin  dengan  ADTC3  adalah pada residu Asp1, Trp2, Val3, Ile4, Lys25, Met92 dari E- kadherin  dengan  jumlah  residu  adalah  6  yang  berada pada  daerah adhesion  arm-acceptor  pocket .  Dalam penelitian Parisini [21] menunjukkan bahwa residu yang berperan  pada  daerah adhesion  arm yaitu  D1,  W2,  E89, D90, M92 dan W2,V3, P5Q23, K25 [21].
Tabel 3. Energy binding , K i , populasi, dan pose hasil blind docking
Kode Pose ∆G K i Populasi (kJ/mol) A1 12 -15,77 1,73 mM 14 A2 78 -15,61 1,85 mM 19 A3 34 -25,44 35,19 µm 36 A4 111 -24,35 54,50 µM 27 A5 102 -23,22 85,87 µM 66 A6 66 -23,60 73,40 µM 32 A7 132 -25,10 39,67 µM 51 A8 148 -28,16 11,58 µM 44 A9 17 -23,85 66,41 µM 54 A10 97 -21,05 207,18 µM 39 A11 41 -20,79 228,71 µM 41 A12 143 -21,05 204,90 µM 24 A13 21 -24,31 55,08 µM 40 A14 129 -23,14 87,79 µM 27 A15 33 -20,96 214,38 µM 30 A16 83 -22,68 105,64 µM 36 A17 54 -22,97 94,22 µM 42 A18 27 -20,63 244,08 µM 36 A19 51 -24,89 43,84 µM 33 A20 87 -25,23 38,09 µM 72
Gambar 4. Struktur molecular docking dari E-kadherin domain EC1-EC2 dengan peptida siklik ADTC3 menggunakan program ligplus.
Berdasarkan hasil analisa docking terdapat beberapa cluster untuk  tiap  struktur,  pemilihannya  dimulai  dari struktur  dengan  energi  ikatnya  paling  minimum.  Jika dihasilkan dua struktur atau lebih dengan energi paling minimum,  maka  dipilih  struktur  dengan  frekuensi terbanyak.  Dan  hasil  tersebut  yang  akan  dilakukan validasi docking.
Validasi docking dengan dilakukan Re-docking
Setelah  dilakukan blind  docking dapat  diketahui binding  site antara  peptida  siklik  ADTC3  dengan  E- kadherin  domain  EC1-EC2.  Kemudian  dilakukan re- docking untuk  memvalidasi  hasil  docking  dan  RMSD harus < 2 Å [22]. Re-docking dilakukan pada situs ikatan protein  dengan  parameter  yang  sama.  Masing-masing konformasi memiliki situs ikatan protein yang berbeda, sehingga  memiliki  ukuran  gridbox  yang  berbeda-beda tetapi grid spacing sama yaitu 0,375 Å. Berdasarkan hasil re-docking diperoleh energy  binding terendah  pada konformasi A8, Gambar 5, dengan energy binding sebesar -31,55  kJ/mol.  Situs  ikatan  antara  E-kadherin  dengan ADTC3 adalah pada residu Asp1, Trp2, Val3, Ile4, Lys25, Met92,  sama  seperti  pada blind  docking .  Data  situs interaksi  struktur  konformasi  A1-A20  terhadap  E- kadherin domain EC1 dapat dilihat pada Tabel 4 dan Tabel 5.
a b.
Gambar 5. Struktur molecular docking dari E-kadherin domain EC1-EC2 dengan peptida siklik ADTC3 menggunkan (a) software program Ligplus (b) software program Autodock.
Tabel 4. Situs interaksi peptida konformasi A dengan E-
Kadherin domain EC1-EC2 Kode Ikatan hidrogen Interaksi r (Å) Jenis A1 - - - A2 - - - A3 Lys25…Cys6 1,886 O…NH A4 Lys25…Cys6 1,932 O…NH A5 Trp2…Ala2 1,761 O…NH Lys25…Thr4 2,199 O…HG1 A6 Lys25…Cys6 2,014 O…NH A7 - - - A8 Lys25…Thr4 2,216 O…HG1 Trp2…Ala2 1,967 O…NH Trp2…Asp3 2,165 O…NH A9 - - - A10 Lys25…Cys6 1,999 O…NH A11 Lys25…Cys6 1,650 O…NH Lys25…Cys6 2,075 O…HT1 A12 Lys25…Cys6 1,987 O…NH A13 Lys25…Cys6 1,840 O…NH A14 Lys25…Cys6 2,203 O…NH Lys25…Cys6 2,229 O…HT1 A15 Lys25…Cys6 1,742 O…NH A16 Lys25…Cys6 1,801 O…NH A17 Lys25…Asp3 2,717 NZ…OD2 A18 Lys25…Cys6 1,856 O…NH A19 - - - A20 Lys25…Cys6 1,836 O…NH
Tabel 5. Energy binding dan Ki kode A hasil Re-docking Kode Pose ∆G K i RMSD (kJ/mol) (Å) A1 123 -24,89 43,77 µM 3,27 A2 33 -25,23 38,01 µM 3,28 A3 10 -28,07 12,02 µM 0,45 A4 96 27,07 17,98 µM 0,49 A5 150 -29,16 7,81 µM 3,57 A6 132 -26,61 21,66 µM 0,83 A7 144 -30,00 5,55 µM 1,09 A8 105 -31,55 2,96 µM 0,26 A9 127 -27,99 12,54 µM 0,49 A10 12 -25,86 29,65 µM 2,84 A11 100 -23,97 62,98 µM 0,42 A12 67 -25,69 31,77 µM 0,50 A13 77 -28,33 10,93 µM 0,41 A14 81 -27,99 12,48 µM 0,87 A15 63 -26,94 18,99 µM 1,14 A16 79 -27,03 18,35 µM 0,29 A17 136 -26,32 24,55 µM 0,29 A18 39 -28,07 12,05 µM 0,51 A19 9 -27,99 12,54 µM 3,10 A20 145 -28,07 12,08 µM 0,44
Pada Tabel 4 dan Tabel 5 dapat dilihat bahwa daya penggerak  ( driving  force )  yang  menyebabkan  terjadinya interaksi  antara  peptida  siklik  ADTC3  dan  E-kadherin domain  EC1  adalah energy  binding dan  ikatan  hidrogen [19]. Pada struktur konformasi A8 ikatan hidrogen terjadi antara  E-kadherin  dengan  ADTC3  melalui  residu Lys25…Thr4,  Trp2…Ala2,  Trp2…Asp3. Jenis  ikatan hidrogen  berturut-turut  yaitu O…HG1,  O…NH,  O…NH dengan jarak masing-masing yaitu 2,216; 1,967; 2,165 Å. Interaksi yang paling baik terjadi pada konformasi yang memiliki  energi  paling minimum  yaitu  kode  A8. Energy binding yang  semakin  negatif  dipengaruhi  oleh  efek cooperativity .  Efek cooperativity dipengaruhi  interaksi non-kovalen [23]. Interaksi cooperativity terdiri dari tiga molekul  atau  lebih  dan  yang  merupakan  komponen penting dari interaksi antar molekul yaitu adanya ikatan hydrogen [24]. Semakin banyak interaksi yang terbentuk dalam  pembentukan molecular  recognition antara kompleks host dan guest maka molekulnya semakin stabil dan  energinya  semakin  negatif  atau  disebut negative cooperativity .  Pada  hasil  docking  A8  memiliki  jumlah ikatan  hidrogen  yang  paling  banyak  dari  pada konformasi  yang  lainnya,  dengan  adanya  tiga  ikatan hidrogen interaksinya semakin kompleks. Secara umum, jika ditinjau dari hubungan ∆G dan Ki semakin minimum energy  binding nya  maka  kemampuan  ADTC3  dalam menginhibisi  EC1  semakin  kuat,  sehingga  porositas junction antar sel dapat diatur.

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  konformasi ADTC3  yang  memiliki  energi  terendah  tidak  selalu berinterkasi lebih kuat dengan E-Kadherin domain EC1. Konformasi pada energi terendah adalah A1, sedangkan yang  berinteraksi  lebih  kuat  adalah  konformasi  A8 dengan energy binding sebesar -31,55 kJ/mol dengan situs ikatan pada residu Asp1, Trp2, Val3, Ile4, Lys25, Met92.

## 5. Acknowledgements
Terimakasih  kepada  Prof.  Teruna  J.  Siahaan,  Ph.D. (Departemen  Kimia  Farmasi  Univeritas  Kansas,  USA) yang  telah  memberikan  masukan  dan  diskusi  tentang penelitian dalam bidang drug delivery dan drug targetting pada sel dan sistem penghantaran obat. Terimaksih juga kepada  Prof.  Krzysztof  Kuczera,  Ph.D.  (Departemen Kimia  Univeritas  Kansas,  USA)  yang  telah  memberikan masukan  dan  diskusi  tentang  penelitian  pemodelan komputasi  molekul.  Terimakasih  kepada  Kementerian Negara  Riset  dan  Teknologi  yang  telah  mendanai penelitian ini pada tahun 2013.

## 6. Referensi
[1]  Ahmed  Alaofi,  Elinaz  Farokhi,  Vivitri  D.  Prasasty, Asokan  Anbanandam,  Krzysztof  Kuczera,  Teruna  J. Siahaan,  Probing  the  interaction  between  cHAVc3 peptide  and  the  EC1  domain  of  E-cadherin  using NMR  and  molecular  dynamics  simulations,  Journal of  Biomolecular  Structure  and  Dynamics,  35,  1,
(2017) 92-104
http://dx.doi.org/10.1080/07391102.2015.1133321
[2]  Ernawati Sinaga, Seetharama D. S. Jois, Mike Avery, Irwan  T.  Makagiansar,  Usman  S.  F.  Tambunan, Kenneth  L.  Audus,  Teruna  J.  Siahaan,  Increasing Paracellular  Porosity  by  E-Cadherin  Peptides: Discovery of Bulge and Groove Regions in the EC1- Domain  of  E-Cadherin,  Pharmaceutical  Research,
19, 8, (2002) 1170-1179
http://dx.doi.org/10.1023/a:1019850226631
[3]  Karen L. Lutz, Teruna J. Siahaan, Molecular structure of the apical junction complex and its contribution to the  paracellular  barrier,  Journal  of  Pharmaceutical Sciences, 86, 9, (1997) 977-984
http://dx.doi.org/10.1021/js970134j
[4]  M. S. Balda, K. Matter, Tight junctions, Journal of Cell Science, 111, 5, (1998) 541-547
[5]  Reinhard  Gabathuler,  Approaches  to  transport therapeutic drugs across the blood – brain barrier to treat brain diseases, Neurobiology of Disease, 37, 1, (2010)
48-57
http://dx.doi.org/10.1016/j.nbd.2009.07.028
[6]  Marlyn  D.  Laksitorini,  Paul  K.  Kiptoo,  Ngoc  H.  On, James  A.  Thliveris,  Donald  W.  Miller,  Teruna  J. Siahaan,  Modulation  of  Intercellular  Junctions  by Cyclic-ADT  Peptides  as  a  Method  to  Reversibly Increase  Blood – Brain  Barrier Permeability,  Journal of Pharmaceutical Sciences, 104, 3, (2015) 1065-1075 http://dx.doi.org/10.1002/jps.24309
[7]  Shinji  Hirano,  Masatoshi  Takeichi,  Cadherins  in Brain  Morphogenesis  and  Wiring,  Physiological Reviews, 92, 2, (2012) 597-634 http://dx.doi.org/10.1152/physrev.00014.2011
[8]  Natalie K. Lee, Ka Wai Fok, Amanda White, Nicole H. Wilson, Conor J. O'Leary, Hayley L. Cox, Magdalene Michael,  Alpha  S.  Yap,  Helen  M.  Cooper,  Neogenin recruitment  of  the  WAVE  regulatory  complex maintains  adherens  junction  stability  and  tension,
Nature Communications,
7, (2016) 11082 http://dx.doi.org/10.1038/ncomms11082
[9]  Ernawati Sinaga, Seetharama D. S. Jois, Mike Avery, Irwan Makagiansar, Usman S. F. Tambunan, Teruna J. Siahaan, Modulasi Junction Antar Sel Menggunakan Peptida Kadherin Upaya Meningkatkan  Penghantaran  Obat,  Makara  Journal of Science, 8, 1, (2004) 25-34 http://dx.doi.org/10.7454/mss.v8i1.394
[10] VK  Mourya,  Nazma  N  Inamdar,  Ashutosh  Tiwari, Carboxymethyl  chitosan  and  its  applications, Advanced  Materials  Letters,  1,  1,  (2010)  11-33 http://dx.doi.org/10.5185/amlett.2010.3108
[11]  Jae  Hyung  Park,  Gurusamy  Saravanakumar, Kwangmeyung  Kim,  Ick  Chan  Kwon,  Targeted delivery of low molecular drugs using chitosan and its derivatives, Advanced Drug Delivery Reviews, 62, 1,
(2010) 28-41 http://dx.doi.org/10.1016/j.addr.2009.10.003
[12] Marlyn  Dian  Laksitorini,  Design  of  Cyclic-ADT Peptides  to  Improve  Drug  Delivery  to  the  Brain  via Inhibition  of  E-Cadherin  Interactions  at  the Adherens  Junction,  in:    Pharmaceutical  Chemistry, University of Kansas, 2012.
[13] Tomasz  Makarewicz,  Rajmund  Kaźmierkiewicz, Molecular Dynamics Simulation by GROMACS Using GUI  Plugin  for  PyMOL,  Journal  of  Chemical Information  and  Modeling, 53,  5,  (2013)  1229-1234 http://dx.doi.org/10.1021/ci400071x
[14] Miaoer  Yu,  Computational  Modeling  of  Protein Dynamics  with  GROMACS  and  Java,  in:    Computer Science,  San  José  State  University,  San  José, California, 2012.
[15] Sandeep  Patel,  Alexander  D.  Mackerell,  Charles  L. Brooks, CHARMM fluctuating charge force field for proteins:  II  Protein/solvent  properties  from molecular dynamics simulations using a nonadditive electrostatic  model,  Journal  of  Computational
Chemistry, 25, 12, (2004) 1504-1514
http://dx.doi.org/10.1002/jcc.20077
[16] Garrett  M.  Morris,  Ruth  Huey,  William  Lindstrom, Michel  F.  Sanner,  Richard  K.  Belew,  David  S. Goodsell,  Arthur  J.  Olson,  AutoDock4  and AutoDockTools4: Automated docking with selective receptor  flexibility,  Journal  of  Computational
Chemistry, 30, 16, (2009) 2785-2791
http://dx.doi.org/10.1002/jcc.21256
[17] Garrett  M  Morris,  David  S  Goodsell,  Robert  S Halliday,  Ruth  Huey,  William  E  Hart,  Richard  K Belew,  Arthur  J  Olson,  Automated  docking  using  a Lamarckian  genetic  algorithm  and  an  empirical binding  free  energy  function,  Journal  of computational  chemistry, 19, 14,  (1998)  1639-1662 http://dx.doi.org/10.1002/(SICI)1096- 987X(19981115)19:14 <1639::AID-JCC10>3.0.CO;2-B
[18] Parsaoran Siahaan, Vivitri Dewi Prasasty, Bungaran David  Simanjuntak,  Suci  Hildayani,  Khairul  Anam, Structural Stability
of ADTC5 Peptide: Conformational  Insights  into  Dynamics  and  Its
Binding Mode, Journal of Tropical Life Science, 7, 2,
(2017) 151-157
[19] Ken  A.  Dill,  Dominant  forces  in  protein  folding, Biochemistry, 29, 31, (1990) 7133-7155
http://dx.doi.org/10.1021/bi00483a001
[20] Leonardo  Ferreira,  Ricardo  dos  Santos,  Glaucius Oliva,  Adriano  Andricopulo, Molecular  docking and Structure-Based Drug Design Strategies, Molecules, 20, 7, (2015) 13384
[21] Emilio  Parisini,  Jonathan  M.  G.  Higgins,  Jin-huan Liu, Michael B. Brenner, Jia-huai Wang, The Crystal Structure  of  Human  E-cadherin  Domains  1  and  2, and Comparison with other Cadherins in the Context of  Adhesion  Mechanism,  Journal  of  Molecular Biology, 373, 2, (2007) 401-411
http://dx.doi.org/10.1016/j.jmb.2007.08.011
[22] P.  Archana,  N.  Sathishkumar,  N.  Bharathi,  In  silico docking  analysis  of  curcumin  -  an  inhibitor  for obesity,  International  Journal  of  Pharma  and  Bio Sciences, 1, 4, (2010) B-235
[23] Xavier  Lucas,  Antonio  Bauza,  Antonio  Frontera, David  Quinonero,  A  thorough  anion-[small  pi] interaction  study  in  biomolecules:  on  the importance  of  cooperativity  effects,  Chemical Science,
7, 2, (2016) 1038-1050
http://dx.doi.org/10.1039/C5SC01386K
[24] Asit  K.  Chandra,  Therese  Zeegers-Huyskens, Theoretical  Investigation  of  the  Cooperativity  in CH3CHO.2H2O,  CH2FCHO.2H2O,  and CH3CFO.2H2O
Systems,  Journal  of  Atomic,  Molecular  &  Optical Physics, (2012) 1-8 http://dx.doi.org/10.1155/2012/754879