Volume 8 (2) 2023; p108-113 DOI: 10.18860/jip.v8i2.24829
Studi In Silico Senyawa Alkaloid dari Daun Sirsak ( Annona muricata L.) Sebagai Inhibitor Angiotensin Converting Enzyme (ACE)

## In Silico Study of Alkaloid Compounds from Soursop Leaves (Annona muricata L.) as Angiotensin Converting Enzyme (ACE) Inhibitors
Tanaya Jati Dharma Dewi*, Salma Shafira Ariqoh, Abdul Wafi
Program Studi Farmasi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, Jawa Timur, Indonesia
*E-mail: tanayajatidd@gmail.com

## ABSTRAK
Hipertensi yang juga disebut sebagai penyakit tekanan darah tinggi merupakan peristiwa dimana terjadi peningkatan darah di dalam pembuluh darah arteri. Daun sirsak atau ( Annona muricata L.) merupakan salah satu tumbuhan yang dipercaya memiliki potensi  sebagai antihipertensi dengan  terkandungnya  senyawa  alkaloid  di  dalamnya.  Salah  satu protein target  dalam tubuh  yang berhubungan dengan penyakit hipertensi adalah Angiotensin Converting Enzyme (ACE). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi aktivitas sebagai inhibitor ACE, prediksi fisikokimia, dan prediksi toksisitas dari senyawa alkaloid dari daun sirsak ( Annona muricata L) secara in silico . Prediksi fisikokimia dilakukan dengan menggunakan aplikasi SwissADME dengan parameter hukum lima  Lipinski.  Senyawa  alkaloid  diketahui  memenuhi  parameter.  Prediksi  toksisitas  dilakukan  dengan  menggunakan  software Protox II online tool dan pkCSM online tool yang mengacu pada LD50 dan klasifikasi kelas toksisitas digolongkan menurut GHS, ames  toxicity  dan  hepatotoxicity.  Terdapat  dua  belas  senyawa  yang  termasuk  ke  dalam  kelas  4  (berbahaya  bila  tertelan  yaitu 300<LD50≤2000 mg/kg) dan 3 senyawa yang tergolong pada kelas 5 (kemungkinan berbahaya jika tertelan yaitu 2000 < LD50 ≤ 5000 mg/kg). Prediksi dari aktivitas senyawa dilakukan secara komputasional dengan metode molecular docking . Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  senyawa  golongan  alkaloid,  retuculin  and  anomurine  yaitu  menghasilkan  nilai rerank  score menunjukkan prediksi  aktivitas  yang  baik  serta  bekerja  pada  mekanisme  yang  sama  sebagai  inhibitor  ACE.  Retuculin  dan  anomurine  bisa direkomendasikan agar diteliti lebih lanjut sebagai kandidat obat antihipertensi.
Kata Kunci: antihipertensi, Angiotensin Converting Enzyme (ACE), Annona muricata , in silico

## ABSTRACT
Hypertension, also known as high blood pressure, is an event with an increase in blood in the arteries. Soursop leaves, or (Annona muricata L.) is a plant believed to have antihypertensive potential due to its alkaloid compounds. One of the target proteins in the body that is associated with hypertension is Angiotensin Converting Enzyme (ACE). This research aimed to determine activity predictions as ACE inhibitors, physicochemical predictions, and toxicity  predictions of alkaloid compounds from soursop leaves (Annona muricata L) in silico. Physicochemical predictions were made using the SwissADME application with Lipinski’s rule of five parameters. Alkaloid compounds are known to meet the parameters. Toxicity prediction was carried out using the Protox II online tool and pkCSM online tool software, which refers to the LD50 and classification of toxicity classes according to GHS, ames toxicity, and hepatotoxicity. Twelve compounds are included in class 4 (dangerous if swallowed, namely 300<LD50≤2000 mg/kg), and three compounds are classified as class 5 (possibly dangerous if swallowed, namely 2000 <LD50 ≤ 5000 mg/kg). Prediction of compound activity is carried out computationally using the molecular docking method. The research results show that two alkaloid compounds, reticulin, and anomurine, which produced rerank score values, showed good activity predictions and worked on the exact mechanism as ACE inhibitors. Retuculin and anomurine can be recommended for further investigation as antihypertensive drug candidates.
Keywords: antihipertensi, Angiotensin Converting Enzyme (ACE), Annona muricata, in silico Submitted:  June  12 th 2023  |  1 st Revision:  25 th December  2023  | Accepted:  June  24 st 2023  |  Published:  June  30 st 2023

## Pendahuluan
Hipertensi  dapat  didefinisikan  sebagai  penyakit  pada sistem   peredaran   darah   yang   dilihat   dengan   terjadinya
peningkatan pada tekanan darah sistolik (TDS) maupun tekanan darah diastolik (TDD) dengan  batas ≥140/90 mmHg. tekanan darah normal seseorang  dengan nilai 120/80 mmHg. Hipertensi yang banyak diderita pada masyarakat adalah hipertensi primer
©2023 Journal of Islamic Pharmacy http://ejournal.uin-malang.ac.id/index.php/index/index. This is Open Access article under the CC-BY-SA License (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).

## RESEARCH ARTICLE
yaitu  90%  dari  semua  penderita  hipertensi,  sedangkan  10% sisanya  merupakan  hipertensi  sekunder.  Hipertensi  primer biasanya  disebabkan  oleh  faktor  keturunan  atau  genetik  dan lingkungan  atau  bisa  dikarenakan  adanya  interaksi  antara keduanya. Hipertensi sekunder bisa terjadi akibat dari adanya penyakit lain seperti adanya gangguan yang terjadi pada ginjal dan sistem endokrin. Selain itu, hipertensi sekunder juga dapat dipicu  karena  adanya  efek  dari  penggunaan  beberapa  obat- obatan,  hipertensi  karena  kehamilan,  konsumsi  alkohol,  dan juga penggunaan kokain [1].
Penggunaan  daun  sirsak  sebagai  terapi  antihipertensi memang  telah  banyak  diketahui  oleh  masyarakat,  namun penelitian  lanjutan  tentang  khasiat  tersebut  masih  jarang dilakukan.  Studi  etnofarmakologi  yang  dilakukan  pada masyarakat  di  Desa  Onepute,  Kecamatan  Petasia  Barat, Kabupaten  Morowali  Utara  menunjukkan  bahwa  daun  sirsak telah  sering  dipakai  sebagai  obat  tradisional  yang  dipercaya memiliki fungsi sebagai penurun tekanan darah [2]. Penelitian tentang efektifitas pada pemberian daun sirsak terhadap pasien hipertensi di wilayah Puskesmas Balibo, Kecamatan Kindang, Kabupaten Bulukumba menunjukan bahwa dengan pemberian daun  sirsak  memiliki  pengaruh  terhadap  pasien  hipertensi dengan menurunkan tekanan darah mereka [3].
Kemampuan  suatu  tanaman  obat  sebagai  antihipertensi dapat  dideteksi  menggunakan  studi in  silico melalui molecular  docking .  Studi in  silico bisa  dipergunakan  untuk memperkirakan  sifat  fisikokimia,  sifat  farmakokinetik,  dan toksisitas  dari  suatu  senyawa  aktif  yang  terkandung  dalam tanaman. Molecular  docking adalah  salah  satu  prosedur yang  bisa  berfungsi  untuk  memperkirakan  hubungan  dan afinitas  antara  salah  satu  ligan  dengan  suatu  makromolekul (protein)  dengan  cara  memposisikan  pada  tempat  tertentu [4],  pada  struktur  protein  target  ( structure  based )  dengan bantuan  komputasi  [5].  Kegunaan molecular  docking yaitu untuk mengetahui interaksi antara ligan atau senyawa dengan molekul  target  yang  terdiri  dari  reseptor,  protein,  dan  enzim [6]. Docking ligan dan protein bertujuan untuk memahami dan memprediksi  kemungkinan  adanya  ikatan  molekul,  afinitas dari suatu ikatan, dan interaksi obat dengan asam amino pada reseptor [7]. Bagian dari proses yang dilewati dalam metode in silico salah  satunya  adalah  prediksi  sifat  fisikokimia  menurut Hukum  lima  Lipinski.  Analisis  sifat  fisikokimia  merupakan identifikasi  yang  pas  untuk  bahan  yang  akan  dijadikan  obat dalam bentuk oral. Saat ini, analisis sifat fisikokimia biasanya digunakan untuk mengkaji komponen suatu senyawa sebelum disintesis menjadi calon obat baru [8]. Penelitian ini bertujuan untuk  melakukan  analisis  adanya  aktivitas  senyawa  aktif alkaloid pada daun sirsak sebagai antihipertensi menggunakan metode  secara in  silico dengan  prosedur molecular  docking . Pada  penelitian ini  dilakukan penambatan  pada  protein  target Angiotensin Converting Enzyme (ACE). Peneliti menggunakan metode in  silico (komputasi)  dikarenakan  metode in  silico mempunyai beberapa kelebihan, yaitu efisiensi biaya, efisiensi waktu,  serta  metode in  silico dapat  dijadikan  sebagai  tahap awal  untuk  memprediksi  mekanisme  kerja  dari  senyawa dalam  memunculkan  efek  farmakologis.  Penelitian  ini  juga bertujuan  untuk  mendapatkan  data  terkait  sifat  fisikokimia yang berkaitan dengan kemampuan senyawa untuk terabsorbsi serta memprediksi toksisitasnya.

## Bahan dan Metode

## Perangkat yang digunakan
Pada  penelitian  ini  menggunakan  laptop  dengan spesifikasi:  processor  AMD®  A8-7410  APU  with  AMD Radeon  R5  Graphics  2.20  GHz,  RAM  4  GB  serta  perangkat lunak sistem operasi Windows 10 Home, Chem Bio Draw Ultra Versi 12, Chem Bio 3D Ultra Versi 12, Molegro Virtual Docker 6.0 (Molegro ApS), pkCSM Online Tool, ProTox-II online tool, SwissADME Online Tool.

## Prediksi Sifat Fisikokimia
Prediksi sifat fisikokimia senyawa dan toksisitas dimulai dengan  menggambar  struktur  molekul  2D  menggunakan perangkat  lunak Chem  Bio  Draw  Ultra Versi  12  dan  struktur 3D  dengan  cara  menyalin hasil  struktur molekul  senyawa  2D pada  perangkat  lunak Chem  Bio  3D  Ultra Versi  12.  Prediksi sifat  fisikokimia  menggunakan SwissADME  online  Tool . Hukum  lima  Lipinski  merupakan  suatu  acuan  parameter  dari sifat  fisikokimia  suatu  senyawa  yang  terdiri  dari  logaritma koefisien partisi (Log P), berat molekul (BM), Hydrogen Bond Donors (HBD) dan Hydrogen Bond Acceptors (HBA).

## Prediksi Toksisitas
Prediksi  paramerer  toksisitas  LD50  pada  senyawa menggunakan ProTox-II online tool . Selanjutnya memprediksi nilai  parameter  toksisitas  LD50  pada  senyawa  menggunakan ProTox-II  online  tool .  Prediksi  toksisitas  senyawa  alkaloid pada  daun  tanaman  sirsak  dan  senyawa  obat  pembanding dengan parameter LD50 dengan aplikasi Protox II Online Tools yang didapat secara bebas melalui situs https://tox-new.charite. de/protox_II//.

## Preparasi Ligan
Preparasi ligan tergadap senyawa alkaloid serta senyawa obat pembanding, yaitu captopril, dilakukan dengan pembuatan struktur 2D, 3D, dan juga kode SMILES ( Simplified Molecular Input Line Entry System ) memakai software ChemDraw Ultra 15  dan ChemDraw 3D  Pro  15.  Setelah  terbentuk  struktur  2D dan 3D lalu akan dilakukan minimalisasi energi untuk mencari konformasi senyawa paling stabil.

## Preparasi Reseptor dan Validasi Docking
Protein reseptor diperoleh dengan cara mengunduh pada situs https://www.rcsb.org dengan  menggunakan  kode  yang telah  ditentukan  sebelumnya  dalam  format  pdb.  Selanjutnya protein  reseptor  dipreparasi  menggunakan  perangkat  lunak Molegro  Virtual  Docker 6.0.  Protein  reseptor  diperoleh dengan  cara  mengunduh  pada  situs https://www.rcsb.org dengan menggunakan kode yang telah ditentukan sebelumnya dalam  format  pdb.  Selanjutnya  protein  reseptor  dipreparasi menggunakan  perangkat  lunak Molegro  Virtual  Docker 6.0. Validasi reseptor melalui docking ulang native ligand dengan reseptor  target.  Parameter  validasi  yang  digunakan  adalah nilai RMSD ( Root Mean Square Deviation ), sehingga reseptor yang memiliki nilai RMSD ≤ 2Å dinyatakan valid dan dapat dilakukan  proses docking senyawa  uji.  Validasi  “ docking ” dilakukan pengaturan kembali pada “ docking wizard ”.

## Molecular Docking
Tahapan docking dimulai  setelah  pengaturan  pada perangkat lunak telah  serta jarak ikatannya. Tahapan docking
dilakukan sebanyak 3 kali untuk melihat presisi dari pengujian yang  dilakukan.  selesai.  Analisis  data  dari  hasil  dilakukan sebanyak 3 kali untuk melihat presisi dari pengujian tersebut. Ligan dan reseptor yang telah disiapkan selanjutnya divalidasi menggunakan  perangkat  lunak Molegro  virtual  docker 6.0. Selanjutnya  dilakukan molecular  docking sebagai  prediksi aktivitas  antara  reseptor Angiotensin  Converting  Enzyme (ACE) dengan kodem PDB: 2YDM.

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil Prediksi Sifat Fisikokimia
Berdasarkan   hasil   pada Tabel   2 diketahui   bahwa hasil  prediksi  dari  sifat  fisikokimia  senyawa  alkaloid  dari
Sedangkan senyawa yang tergolong pada kelas 5 yaitu senyawa coreximine,  casuarina,dan  captopril.  Berdasarkan Globally Harmonized  System (GHS)  kelas  toksisitas  yang  didasarkan pada  nilai  LD50  dikelompokkan  menjadi  6  kelas.  Pada  kelas 1-3 memiliki toksisitas yang tinggi, sehingga cukup berbahaya. Sedangkan kelas 4 sampai 6 memiliki toksisitas yang rendah, sehingga sedikit berbahaya. Berdasarkan Tabel 2 hasil prediksi toksisitas,  dapat  disimpulkan  bahwa  senyawa  alkaloid  pada daun  tanaman  sirsak  mempunyai  toksisitas  yang  rendah sehingga  sedikit  berbahaya.  Semakin  kecil  nilai  LD50  maka semakin  toksik  senyawa  tersebut  dan  sebaliknya,  semakin besar nilai LD50 maka semakin rendah toksisitasnya [13]
Tabel 1. Hasil prediksi sifat fisikokimia daun  tanaman  sirsak  serta  senyawa  obat  pembanding  sudah memenuhi syarat dari hukum lima Lipinski sesuai hasil analisis pada situs web SwissADME. Oleh karena itu senyawa tersebut dapat terabsorbsi dengan baik dan dapat diberikan melalui rute peroral.
Prediksi  sifat  fisikokimia  memberikan  informasi mengenai  kemampuan  senyawa  dapat  terabsorpsi  sehingga dapat  diberikan  dalam  rute  peroral.  Parameter  yang  berperan adalah  Log  P.  Nilai  log  P  berkaitan  dengan  lipofilisitas  dan hidrofobisitas  suatu  molekul.  Ketika  nilai  Log  P  dari  suatu molekul  semakin  besar,  maka dapat  diartikan  bahwa molekul tersebut  semakin  hidrofobik.  Jika  sifat  hidrofobik  suatu molekul  terlalu  tinggi  maka  tingkat  toksisitasnya  juga  akan tinggi, karena akan tertahan lebih lama pada lipid bilayer atau dasar struktur membran sel dan terdistribusi lebih luas di dalam tubuh.  Sehingga  selektivitas  ikatan  terhadap  enzim  target menjadi berkurang. Nilai log P yang terlalu negatif juga tidak baik  karena  molekul  tersebut  tidak  dapat  melewati  membran lipid bilayer [9].
Selanjutnya  donor  ikatan  hidrogen  yang  dinyatakan dalam jumlah gugus O-H dan N-H dan akseptor ikatan hidrogen yang  dinyatakan  dalam  jumlah  atom  O  dan  N.  Nilai  donor dan  akseptor  ikatan  hidrogen  memengaruhi  aktivitas  biologis suatu  senyawa.  Hal  tersebut  dikarenakan  ikatan  hidrogen dapat memengaruhi perubahan pada sifat fisikokimia senyawa, seperti  kelarutan  dalam  air,  titik  didih,  dan  titik  lebur  [10]. Selain  itu,  jumlah  donor  dan  akseptor  ikatan  hidrogen  pada ligan dapat menentukan fleksibilitas dan kemampuan adaptasi ligan  untuk  berikatan  dengan  protein  atau  enzim  target  [11]. Parameter nilai dari Hydrogen Bond Donors (HBD) adalah  ≤5, dan nilai Hydrogen Bond Acceptors (HBA) ≤10. Pada program SwissADME senyawa yang memenuhi Hukum Lima Lipinski ditunjukkan  dengan  tampilan  hasil  “ Yes ;  0 violation ”  pada parameter Lipinski [12].

## Hasil Prediksi Toksisitas
Tujuan  dari  dilakukannya  prediksi  toksisitas  ini  adalah untuk  mengetahui  toksisitas  serta  resiko-resiko  yang  dapat muncul  dari  senyawa  dan  bisa  memberikan  dampak  pada manusia.  Berdasarkan Tabel  2 ,  diketahui  bahwa  terdapat dua  belas  senyawa  yang  termasuk  ke  dalam  kelas  4  dan  tiga senyawa  tergolong  pada  kelas  5.  Senyawa  yang  tergolong pada  kelas  4  yaitu  senyawa  anomurine,  reticulin,  anonaine, anomuricine, (S)-Norcorydine, (R)-anonaine, (R)-4′-O- methylcoclaurine,  (R)-O,O-dimethylcoclaurine,  DMDP  (2,5- Dihydroxymethyl-3,4,dihydroxypyrrolidine), DMJ (Deoxymannojirimycin), Swainsonine, dan bisoprolol.
Senyawa BM (g/ Log P    HBD  HBA    L i p  - mol) inski Coreximine 327.37 2.40 2 5 Yes Anomurine 343.42 3.08 1 5 Yes Reticulin 329.39 2.60 2 5 Yes Anonaine 265.31 2.88 1 3 Yes Anomuricine 329.39 2.65 2 5 Yes ( S )-Norco- rydine 327.37 2.61 2 5 Yes ( R )-anonaine 265.31 2.88 1 3 Yes
( R )-4′- O -meth- ylcoclaurine 299.36 2.74 2 4 Yes
( R )- O , O -di- methylcoclau- rine 313.39 3.08 1 4 Yes Casuarine 205.21 -2.18 5 6 Yes DMDP (2,5- Dihy- droxymeth- yl-3,4, dihydroxypyr- rolidine) 163.17 -1.72 5 5 Yes DMJ (Deoxy- mannojirimy- cin) 163.17 -1.73 5 5 Yes Swainsonine 173.21 -1.71 3 4 Yes Captopril 217.29 0.62 1 3 Yes
Parameter  berikutnya  adalah Ames  Toxicity atau  uji mutagenik  yang  merupakan  suatu  uji  guna  menilai  potensi mutagenik  yang  dimiliki  oleh  suatu  senyawa  melalui  bakteri. Jika  hasil  uji  bernilai  positif  menyatakan  bahwa  senyawa tersebut  bersifat  mutagenik  maka  dapat  bertanggung  jawab menjadi  agen  karsinogen  [14].  Pada Tabel  2 dapat  diketahui bahwa  terdapat  2  senyawa  yang  bersifat  mutagenik,  yaitu anonaine dan coreximine.
Parameter ketiga yaitu uji hepatotoxicity yang merupakan uji  yang  dipakai  untuk  mengetahui  apakah  senyawa  yang diuji  toksik  atau  tidak  terhadap  hepar.  Berdasarkan Tabel  2 diatas,  terdapat  4  senyawa  yang  toksik  terhadap  hepar  yaitu anomurine, anonaine, anomuricine, dan senyawa pembanding bisoprolol. Sedangkan, senyawa lainnya diprediksi tidak toksik terhadap hepar [15].
Tabel 2. Prediksi Toksisitas Senyawa
Senyawa LD 50 mg/kg Kelas toksisitas Ames Toxicity Hepa- toxicity Coreximine 2803 5 Yes No Anomurine 2000 4 No Yes Reticulin 700 4 No No Anonaine 450 4 Yes Yes Anomuricine 2000 4 No Yes (S)-Norcorydine 1320 4 No No (R)-anonaine 450 4 No No (R)-4′-O-methyl- coclaurine 500 4 No No (R)-O,O-dimeth- ylcoclaurine 700 4 No No Casuarine 3500 5 No No DMDP (2,5- Di- hydroxymeth- yl-3,4, dihydroxy- pyrrolidine) 1370 4 No No DMJ (Deoxyman- nojirimycin) 1200 4 No No Swainsonine 1370 4 No No Captopril 2078 5 No No

## Validasi Reseptor
Berdasarkan  hasil  validasi  reseptor  pada Tabel  5 , didapatkan nilai rerata RMSD Angiotensin Converting Enzyme (2YDM)  sebesar  0,702  Å.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat dilihat bahwa pada reseptor telah memenuhi parameter validasi reseptor karena hasil dari validasi reseptor menghasilkan nilai RMSD ≤ 2 Å.
Tabel 4. Hasil docking senyawa alkaloid dari daun sirsak dengan reseptor Angiotensin Converting Enzyme (2YDM) Senyawa Parameter Nilai Rerata Tabel 3. Hasil validasi reseptor Resep- tor Native Ligand RMSD (R1) RMSD (R2) RMSD (R3) Rerata 2YDM  SLC_1626 0,692 0,707 0,703 0,702 [A]

## Hasil Docking Ligan dan Reseptor
Hasil nilai docking yang yang telah dilakukan antara ligan senyawa  alkaloid  serta  senyawa  pembanding  dengan reseptor 2YDM dengan menggunakan software Molegro Virtual Docker 6.0 dapat dilihat pada Tabel 4 . Diketahui terdapat sebanyak 3 faktor  yang  dapat  dijadikan parameter,  yaitu MolDock Score , Rerank  Score dan H-bond (ikatan  hidrogen).  Ketiga  faktor tersebut dapat digunakan untuk mengukur nilai kekuatan ikatan obat dengan reseptor [16].
Pada  reseptor Angiotensin  Converting  Enzyme (ACE) (2YDM),  berdasarkan Tabel  6 didapatkan nilai rerata rerank score terendah  pada  senyawa  uji  reticulin  sebesar  -98.292 kkal/mol.  Obat  captopril  yang  berperan  sebagai  senyawa pembanding memiliki nilai rerata rerank score sebesar -68.918 kkal/mol  beserta  native  ligand  memiliki  nilai  rerata rerank score sebesar  -74.181  kkal/mol. Native  ligand merupakan seleno-captopril yang merupakan senyawa analog captopril.
droxymethyl-3,4, dihydroxy- pyrrolidine) DMJ (Deoxymannojirimy- MolDock Score -66.652 H-Bond -10.135 Rerank Score -58.354 Native ligand Rerank score -74.181 MolDock Score -76.462 H-Bond -4.958 Captopril Rerank Score -68.918 MolDock Score -83.182 H-Bond -6.253 Coreximine Rerank Score -87.997 MolDock Score -103.737 H-Bond -3.045 Anomurine Rerank Score -92.470 MolDock Score -105.505 H-Bond -1.207 Reticulin Rerank Score -98.292 MolDock Score -105.195 H-Bond -8.278 Anonaine Rerank Score -77.878 MolDock Score -94.971 H-Bond -0,537 Anomuricine Rerank Score -97.679 MolDock Score -112.882 H-Bond -4.212 (S)-Norcorydine Rerank Score -78.341 MolDock Score -90.871 H-Bond -2.613 (R)-anonaine Rerank Score -80.151 MolDock Score -98.107 H-Bond 0 (R)-4′-O-methylcoclaurine Rerank Score -94.819 MolDock Score -110.314 H-Bond -0,444 (R)-O,O-dimethylcoclaurine Rerank Score -90.540 MolDock Score -113.761 H-Bond -0.697 Casuarine Rerank Score -58.478 MolDock Score -67.523 H-Bond -10.045 DMDP (2,5- Dihy- Rerank Score -59.178 cin) MolDock Score -62.859 H-Bond -7.994 Swainsonine Rerank Score -65.670 MolDock Score -75.677 H-Bond -8.604
Berdasarkan  hasil    tersebut,    terdapat    tujuh    senya- wa yaitu coreximine, anomurine, Reticulin, Anomuricine, (R)- anonaine,(R)-4′-O-methylcoclaurine,(R)-O, kemudian O- dimethylcoclaurine,  yang  memiliki  nilai rerank  score lebih rendah dibandingkan native ligand dan obat pembanding cap- topril.  Reticulin mempunyai nilai rerank  score paling rendah dibandingkan dengan senyawa uji yang lain, native ligand , ser- ta obat pembanding captopril. Senyawa uji yang memiliki nilai afinitas lebih rendah dibanding senyawa pembanding dipredik- si  memiliki  kemampuan  berikatan  yang  lebih  stabil  diband- ingkan  senyawa  pembanding  [17].  Hasil  visualisasi docking menunjukkan  senyawa  uji  reticulin  menduduki binding  site yang sama dengan native ligand , yang mana tertera pada Gam- bar 1a dan Gambar 1b .
Gambar 1a Gambar 1b
Gambar  1. Hasil  visualisasi docking pada  reseptor  2YD2M dengan senyawa : a) native ligand , b) reticulin

## Hasil Interaksi Asam Amino Ligan dan Reseptor
Hasil interaksi asam amino antara ligan dengan reseptor menggunakan software  Molegro  Virtual  Docker didapatkan tiga  ikatan  yaitu  ikatan  hidrogen,  ikatan  elektrostastik,  dan ikatan sterik. Hasil interaksi antara senyawa alkaloid serta obat pembanding  dengan  reseptor  hanya  terdapat  ikatan  hidrogen dan  ikatan  sterik.  Pada software  Molegro  Virtual  Docker, ikatan  hidrogen  ditandai  dengan  garis  putus-putus  berwarna biru.  Sedangkan  ikatan  sterik  ditandai  dengan  garis  putus- putus berwarna merah. Hasil interaksi antara asam amino pada reseptor  2YDM  dengan  ligan  senyawa  uji  digambarkan  pada Gambar 2 .
Gambar 2 a Gambar 2 b Gambar 2 c
Gambar 2 d Gambar 2. hasil  interaksi  pada  asam  amino reseptor  dengan senyawa : a) native ligand; b) captopril; c) reticulin;
d) anomurine
Pada  interaksi  senyawa  uji  dengan  asam  amino  reseptor, berdasarkan Gambar 2 , yaitu reseptor angiotensin converting enzyme (ACE)  dengan  kode  PDB  :  2YDM,  diketahui native ligand  reseptor tersebut  mengikat  8  residu  asam  amino diantaranya  adalah  His  513, Tyr  523,  His  353,  Glu  384,  His 383, Tyr  520,  Gln  281,  Lys  511.  Obat  pembanding  captopril mengikat  sebanyak  5  residu  asam  amino,  yaitu  Asn  66,  Asn 136, Leu 139, Tyr 62, Arg 124. Pada senyawa alkaloid dari daun sirsak, terdapat beberapa kesamaan ikatan residu asam amino dengan native  ligand dan  obat  pembanding  captopril.  Pada senyawa reticulin mengikat residu asam amino Tyr 523 dan His 353 yang sama dengan yang dimiliki oleh native ligand , begitu juga  pada  senyawa  uji  anomurine  yang  memiliki  interaksi  di asam amino Tyr 523. Selain nilai docking yang menunjukkan afinitas yang cukup baik pada reseptor tersebut, juga terdapat kesamaan  asam  amino  yang  berikatan  antara  senyawa  uji dan native  ligand .  Oleh  karena  itu,  dapat  dinyatakan  bahwa terdapat dua senyawa alkaloid pada daun tanaman sirsak yang mempunyai  potensi  sebagai  antihipertensi,  yaitu reticulin  dan anomurin.  Adanya  potensi  tersebut,  dikarenakan  mempunyai aktivitas yang mirip dengan native ligand pada reseptor ACE (PDB  ID  :  2YDM),  sehingga  dapat  dijadikan  pertimbangan untuk dilakukan pengujian lanjut secara in vivo .

## Kesimpulan
Hasil prediksi sifat fisikokimia dari senyawa alkaloid pada  daun  sirsak  memenuhi  parameter  dari  hukum  lima Lipinski.  Pada  prediksi  toksisitas  secara  umum,  keseluruhan senyawa berada pada kelas toksisitas 4 dan 5. Sebagian besar senyawa  memberikan hasil  yang  baik  pada ames toxicity dan hepatoxicity .  Pada  analisa docking ,  dua  senyawa  alkaloid yaitu reticulin dan anomurine, memberikan skor docking yang lebih  baik  serta  interaksi  dengan  reseptor  pada  asam  amino yang  sama  dengan native  ligand ,  sehingga  dapat  bekerja  di mekanisme yang sama sebagai inhibitor ACE.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Prof. Siswandono, M.S., Apt yang telah memberikan lisensi software Molegro Virtual Docker 6.0 dan ChemBio Ultra versi 12.

## Referensi
[1] Tedjasukmana,  P.  Tata  laksana  hipertensi.  CDK-(2012); 192, 39(4), 251-255.
[2] Sakaria  H,  Rumi  A,Masyita  AA.  Studi  Etnofarmakologi Obat Tradisional Tekanan DarahTinggi Di Desa Onepute Kecamatan Petasia Barat Kabupaten Morowali Utara. Jurnal Islamic Pharm. 2021;6(1) : 22-27
[3] Safruddin,  Alfira  N.  Efektivitas  Daun  Sirsak  terhadap Penurunan  Tekanan  Darah  pada  Penderita  Hipertensi  di Wilayah Kerja Puskesmas Balibo Kabupaten Bulukamba. Jurnal Kesehatan Panrita Husada. 2017;2(2):11-22
[4] Faridah.,  Esti,  M,  dan  Yudha,  I.  Y.  Analisis  In-Silico Senyawa  Kimia  dalam  Teh  hijau  yang  Bekerja  pada Aktivator (PPAR-γ) sebagai Antiobesitas. Jurnal Ilmu
Kefarmasian Indonesia 17 (2); 2019.
[5] Okimoto,  Noriaki,  Noriyuki  Futatsugi,  Hideyoshi  Fuji, Atsushi  Suenaga,  Gentaro  Morimoto,  Ryoko  Yanai, Yousuke Ohno, Tetsu Narumi, and Makoto Taiji. “High- Performance  Drug  Discovery:  Computational  Screening by  Combining  Docking  and  Molecular  Dynamics Simulations.” PLoS Computational Biology 5(10); 2019.
[6] Ekins, S., J. Mestres, and B. Testa. “In Silico Pharmacology for Drug Discovery: Methods for Virtual Ligand Screening and  Profiling.”  British  Journal  of  Pharmacology. 2007;152(1):9–20.
[7] Kartasasmita,  R.  E.,  R.  Herowati,  and  T.  Gusdinar. “Docking  Study  of  Quercetin  Derivatives  on  Inducible Nitric Oxide Synthase and Prediction of Their Absorption and Distribution Properties.” Journal of Applied Sciences. 2010;10(23):3098–3104.
[8] O’Shea,  R  and  Heins,  E.  Physicochemical  Properties of  Antibacterial  Compounds  :  Implications  for  Drug Recovery.  Journal  of  Medicinal  Chemistry.  2008;Vol  51 (10).
[9] Chagas, C.M., Moss, S. dan Alisaraiea, L. Drug metabolites and their effects on the development of adverse reactions: Revisiting Lipinski’s Rule of Five. International Journal of Pharmaceutics. 2018; Volume 549: 133–149.
[10] Lipinski C.A. Drug-like properties and the causes of poor solubility  and  poor  permeability  J.Pharmacol,  Toxicol, Methods 2000; 44(1); 235–249.
[11]Muttaqin.,  Fauzan  Z.,  Halim,  I.,  Hubbi,  N.M.  Studi Molecular  Docking,  Molecular  Dynamic,  dan  Prediksi Toksisitas Senyawa Turunan  Alkaloid Naftiridin Sebagai Inhibitor  Protein  Kasein  Kinase  2-A  pada  Kanker Leukimia. Pharmacoscript. 2019; Vol 2. No.1.
[12] Daina, A., Michielin, O., dan Zoete, V. SwissADME: A Free Web Tool to Evaluate Pharmacokinetics, Druglikeness and Medicinal  Chemistry  Friendliness  of  Small  Molecules. Scientific Reports. 2017; Volume 7.
[13] Supandi,  Yeni,  Merdekawati  F.  In  Silico  Study  of Pyrozolylaminoquinazoline  Toxicity  by  Lazar,  Protox and  Admet  Predictor.  Journal  of  Applied  Pharmaceutical Science. 2018; Vol 8 (09).
[14] Kesuma,  D.,  Purwanto,  B.T  and  Hardjono,  S.  Uji  In Silico  Aktivitas  Sitotoksik  dan  Toksisitas  Senyawa Turunan  N-(Benzoik)-N’-Feniltiourea  sebagai  Calon Obat  Antikanker.  Journal  of  Pharmaceutical  Science  and Clinical Research. 2018;Vol 1 : 1-11.
[15] Pires,  D.  E.,  Blundell,  T.  L.,  &  Ascher,  D.  B.  pkCSM: predicting  small-molecule  pharmacokinetic  and  toxicity properties  using  graph-based  signatures.  Journal  of medicinal chemistry, 2015;58(9), 4066-4072.
[16] CLCbio.  Molegro  Virtual  Docker  User  Manual,  MVD 2013 6.0 for Windows, Linux, and Mac OS X. A CLC Bio Company; 2013.
[17] Suhadi,  A.,  Rizarullah,  R.,  dan  Feriyani,  F.  Simulasi Docking Senyawa Aktif Daun Binahong Sebagai Inhibitor Enzyme  Aldose  Reductase.  Jurnal  Penelitian  Kesehatan. 2019;Vol. 6 No.2. 55-65.