Jurnal Ilmiah Ibnu Sina, 4(2), Oktober 2019, 400-409 p-ISSN: 2502-647X; e-ISSN: 2503-1902

## PENAPISAN VIRTUAL BERBASIS STRUKTUR DARI DATABASE BAHAN ALAM ZINC SEBAGAI INHIBITOR BRUTON TYROSINE KINASE
Fauzan Zein Muttaqin 1 , Wayan Ayu Puje Astuti 1 , La Ode Aman 2 , Ellin Febrina 3 , Aiyi Asnawi 4 *
1 Fakultas Farmasi, Universitas Bakti Kencana
2 Departemen Farmasi, Universitas Negeri Gorontalo
3 Fakultas Farmasi, Universitas Padjadjaran
4 Sekolah Farmasi, Institut Teknologi Bandung
*Email: aiyiasnawi@fa.itb.ac.id
Artikel diterima: 15 Agustus 2019; Disetujui: 11 Oktober 2019

## ABSTRAK
Bruton Tirosin kinase (BTK) memainkan peran penting dalam banyak jalur pensinyalan  seluler  sehingga  menjadikannya  target  potensial  dalam  mengobati penyakit  autoimun  dan  kanker.  Database  senyawa  bahan  alam  digunakan  untuk penelitian ini dikarenakan senyawa bahan alam biasanya memiliki tingkat toksisitas yang lebih rendah. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan penapisan virtual berbasis  struktur  terhadap  database  bahan  alam  ZINC.  Metode  penapisan  virtual yang digunakan adalah penapisan berbasis farmakofor dengan reseptor BTK (PDB ID 6E4F). Dengan menggunakan farmakofor berbasis struktur, model farmakofor dibuat  dengan  memiliki  tiga  buah  fitur  hidropobik,  satu  buah  cincin  aromatik, empat fitur akseptor ikatan hidrogen dan sembilan buah fitur donor ikatan hidrogen. Penapisan  berbasis  farmakofor  terhadap  12  terhadap  database  bahan  alam  ZINC (151.837 senyawa) terhadap menghasilkan 1.345 hit dengan nilai fit score sebesar 58,81. Selanjutnya hit ini didocking ke dalam situs ATP-binding dari domain kinase BTK  menggunakan  vina  wizard  dan  autodock  wizard  (PyRx  8.0)  menghasilkan berturut-turut 148 dan 75 hit. Dapat disimpulkan, tiga senyawa dengan nilai afinitas besar terhadap BTK adalah ZINC00627911, ZINC05450876, dan ZINC85569217, dan  dapat  digunakan  sebagai  molekul  pemandu  potensial  dalam  merancang inhibitor BTK.
Kata kunci: Bruton  tirosine  kinase,  BTK  inhibitor,  Docking,  Farmakofor, Penapisan virtual

## ABSTRACT
Bruton’s  tyrosine  Kinase  (BTK)  plays  a  critical  role  in  many  cellular signalling pathways making it a potential target to treat autoimmune diseases and cancer.  Database  of  natural  product  was  used  for  this  study  because  natural product  usually  has  lower  levels  of  toxicity.  In  this  study,  we  have  implemented structure-based virtual screening against natural product ZINC database. Virtual screening  was  carried  out  by  using  pharmacopore  model  followed  by  molecular docking to identified the inhibitor of BTK (PDB ID 6E4F). By using structure based
Jurnal Ilmiah Ibnu Sina, 4(2), Oktober 2019, 400-409 p-ISSN: 2502-647X; e-ISSN: 2503-1902
pharmacophore, a four-point pharmacophore hypothesis was derived, with three hydropobic, one aromatic rings, four hydrogen bond acceptor and nine hydrogen bond donor. Screening of 12 natural product ZINC databases (151,837 compounds) against  pharmacophore  returned  1,345  hits  with  matching  chemical  features  of 58.81. Docking these hits against the ATP-binding site of the BTK kinase domain through  a  virtual  screening  docking-based  by  using  vina  wizard  and  autodock wizard (PyRx 8.0) returned 148 and 75 hits, respectively. In conclusion, three hit compounds with high affinity towards BTK were identified, and it could be used as a potent lead molecule for designing BTK inhibitor.
Keywords: Bruton’s  tyrosine  kinase,  BTK  inhibitors,  Docking,  Pharmacophore, Virtual screening

## PENDAHULUAN
Leukemia adalah penyakit neoplastik  yang  ditandai  dengan diferensiasi dan proliperasi sel hematopietik,  sehingga  menyebabkan penekanan  dan  penggantian  unsur sumsum tulang yang normal (Aslinda, 2017).  Salah  satu  kinase  yang memainkan  peran  penting  dalam
signaling onkogenik untuk kelangsungan hidup sel leukemia dari keganasan sel B adalah
BrutonTyrosine  kinase  (BTK)  (Choi &  Kipps,  2012).  BTK  juga  terlibat dalam  banyak  jalur  pensinyalan lainnya  dalam  sel  B,  termasuk kemokin  reseptor,  reseptor  Toll-like
(TLR)  dan  reseptor  Fc  signaling (Sakthivel & Habeeb, 2018).
Sejumlah  inhibitor  BTK  yang menjanjikan  telah  dirancang  antara lain, ibrutinib (Pan et al ., 2007) untuk
pengobatan limfoma sel  mantel (MCL) dan leukemia limfositik kronis
(CLL). Ibrutinib adalah inhibitor BTK
selektif dan ireversibel yang
membentuk  ikatan  kovalen  dengan residu  sistein  nonconserved  (Cys481) proksimal ke situs aktif BTK
(Honigberg et  al .,  2010).  Meskipun
keberhasilannya  belum  pernah terjadi sebelumnya, resistensi yang ditemukan  terhadap  ibrutinib  telah diamati  pada  pasien  dengan  CLL (Woyach et  al .,  2014)  dan  MCL (Chiron et  al .,  2014).  Didorong  oleh situasi  ini,  ada  kebutuhan  mendesak untuk  menemukan  inhibitor  BTK dengan secara in silico .
Beberapa  penelitian  melakukan pencarian  senyawa  obat  anti  kanker berupa  senyawa  aktif  yang  diisolasi dari tumbuhan dan sudah dimodifikasi menjadi senyawa baru yang memiliki
Jurnal Ilmiah Ibnu Sina, 4(2), Oktober 2019, 400-409 p-ISSN: 2502-647X; e-ISSN: 2503-1902
aktivitas yang lebih tinggi. Lebih dari 400  spesies  dalam  315  genus  dan  97 famili  mempunyai  aktivitas  sebagai penghambat  kanker  dan  leukimia seperti  alkaloid,  flavonoid  dan  fenol (Chasani et al ., 2011).  Oleh karena itu
dalam penelitian ini digunakan database Zinc Natural product sebagai kelompok senyawa uji. Penapisan virtual
kimia komputasi  dalam  mencari  senyawa pemandu  dengan  cara  mereduksi sejumlah  besar  senyawa  kimia  untuk dilihat  interaksinya  terhadap  protein target.  Penapisan  virtual  digunakan karena  dapat  menghemat  biaya  dan waktu  yang  dibutuhkan  tidak  telalu lama.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan untuk melakukan penapisan virtual berbasis struktur untuk
mendapatkan  inhibitor  BTK  dari database bahan alam ZINC.

## METODE PENELITIAN

## Piranti Keras
Piranti  keras  yang  digunakan berupa  sistem  operasi  Windows  Pro 10, 64-bit; Intel xeon double procesor X5670  @  2,93  GHz;  Memori  65536 MB RAM; dan VGA Dedicated 4 GB 64-bit.
Preparasi Struktur Protein, Dataset Aktif,  Decoy  Set,  dan  Database

## Bahan Alam ZINC

## Preparasi struktur protein
Makromolekul  yang  digunakan yaitu  dengan  PDB  ID  6E4F  dan diunduh  dalam  format  *.pdb  untuk proses  selanjutnya.  Khusus  untuk tahapan  molekular  docking  maka protein ini perlu dipisahkan dari ligan alaminya dan disimpan dalam dua file terpisah untuk keduanya.

## Preparasi dataset aktif dan decoy
Sebanyak 40 senyawa aktif BTK sebagai kontrol positif yang digunakan sebagai  validasi  saat  melakukan penapisan  virtual  diperoleh  dari  situs web https://www.ebi.ac.uk/chembl/
(Davies et  al .,  2015)  diubah  dalam bentuk  .sdf  dengan  bantuan  software OpenBabel  GUI  2.4.1.  (Melville  & Hirst, 2007) dan 1600 decoy didesain menggunakan  software  DecoyFinder 2.0 (Adrià et al ., 2012).

## Preparasi database bahan alam ZINC
Database  yang  diperoleh  dari hasil  download  dari  Zinc  natural product  database  dengan  sumber  dari berbagai database bahan alam. Semua dataset,  database  dan  decoy  diubah format ke dalam *.ldb.
Jurnal Ilmiah Ibnu Sina, 4(2), Oktober 2019, 400-409 p-ISSN: 2502-647X; e-ISSN: 2503-1902

## Pemodelan Farmakofor

## Validasi model farmakofor
Model  farmakofor  yang  dibuat selanjutnya  divalidasi  menggunakan dataset  aktif  dan  senyawa  decoy.
Validasi tersebut menghasilkan jumlah hit yang didapatkan dan kurva ROC  yang  berisi  nilai  AUC  dan  EF yang  dikatakan  sudah  valid  apabila nilai AUC lebih dari 0,50 dan EF lebih dari  1,0.  Jika  parameter  validasi tersebut  telah  terpenuhi,  maka  model farmakofor  telah  valid  dan  disimpan dalam bentuk 3D.
Penapisan virtual berbasis

## farmakofor
Dilakukan  penapisan  virtual
menggunakan model farmakofor yang telah  divalidasi.  Penapisan  virtual  ini dilakukan dengan menggunakan software  LigandScout  4.3  (Wolber  & Langer,  2005)  terhadap  database bahan  alam  ZINC  (ZINC  natural product).  LigandScout  4.3  akan mencari  senyawa  yang  terdapat  pada database yang memiliki fitur farmakofor  yang  sama  dengan  model farmakofor  sehingga  diperoleh  hasil sebagai  hits.  Hasil  yang  didapatkan selanjutnya  disimpan  dan  dilakukan proses selanjutnya.

## Pemodelan Docking

## Optimalisasi parameter docking
Disiapkan  makromolekul  dan ligan  alami  yang  telah  dipreparasi sebelumnya. Dibuat peta untuk proses penambatan molekul dengan mengatur  posisi  dan  ukuran  kubus (gridbox) hingga didapatkan koordinat x,  y,  dan  z  yang  sesuai  untuk penambatan dimana diatur gridboxnya sampai menutupi binding site.
Evaluasi model docking
Koordinat gridbox (kubus) yang diperoleh pada tahap sebelumnya; lalu dilakukan  evaluasi  penapisan  virtual menggunakan datset aktif dan dataset decoy  yang  telah  dipreparasi  pada tahap sebelumnya. Tahapan pengerjaannya  sama  dengan  tahapan validasi  docking  hanya  berbeda  dari jumlah  ligan  yang  diinput  berupa dataset  aktif  dan  dataset  decoy  serta ukuran  gridbox  yang  lebih  besar. Setelah  dioptimasi  ligan,  dijalankan docking  sehingga  energi  dan  pose. Nilai energi yang diperoleh
selanjutnya digunakan untuk membuat kurva ROC berbasis website
http://stats.drugdesign.fr  (Empereur-
Mot et al ., 2016). Dari kurva ROC ini akan  diperoleh  nilai  AUC  dengan
Jurnal Ilmiah Ibnu Sina, 4(2), Oktober 2019, 400-409 p-ISSN: 2502-647X; e-ISSN: 2503-1902
parameter  kevalidan  jika  nilainya lebih dari 0,5 dan EF lebih dari 1,0.

## Penapisan virtual berbasis docking
Penapisan virtual berbasis docking  menggunakan  PyRX  8.0
(Dallakyan & Olson, 2015) baik vina wizard  maupun  autodock  wizard menggunakan  parameter  yang  sama dengan tahap validasi model docking,
hanya berbeda input ligan
menggunakan  database  bahan  alam
ZINC. Hasil penapisan virtual
diinterpretasi untuk mendapatkan hits
senyawa yang terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Bruton Tyrosine Kinase
Struktur  kristal  PDB  ID  6E4F (https://www.rcsb.org/structure/6e4f) merupakan  ARQ  531  terkompleks dalam domain BTK, dimana ARQ 531 merupakan  inhibitor  BTK  yang  kuat dan reversibel dengan aktivitas tambahan  terhadap  Src  family  kinase dan  kinase  yang  terkait  dengan pensinyalan ERK (Reiff et al ., 2016).
Virtual screening berbasis struktur (PDB ID 6E4F) Model Tervalidasi Model Farmakofor Dataset aktif dan decoy Ukuran dan koordinat gridbox Ukuran dan koordinat gridbox Simulasi virtual screening berbasis farmakofor Database Bahan Alam ZINC Simulasi virtual screening berbasis docking (Vina Wizard) Simulasi virtual screening berbasis docking (Autodock Wizard) Hits < 30-40 ? Tidak Hits < 30-40 ? Tidak HITS Model docking (Vina wizard) Model Docking (Autodock wizard) Ya Gambar 1. Laju alir penapisan virtual berbasis struktur untuk reseptor BTK (PDB ID 6E4F)
Pembuatan Model Farmakofor dan

## Evaluasi Model
Model  farmakofor  dibangun berbasis  struktur  dari  ligan  alami (HRA)  yang  terdapat  pada  reseptor 6E4F.  Setelah  ligan  alami  dioptimasi dan dibangun farmakofor maka
diperoleh  17  buah  fitur  dimana terdapat  3  buah  fitur  hidrofobik,  1 buah fitur cincin aromatik, 9 buah fitur donor ikatan hidrogen, dan 4 buah fitur akseptor  ikatan  hidrogen.  Fitur-fitur farmakofor tersebut menandakan adanya  sisi-sisi  yang  akan  terjadi
Jurnal Ilmiah Ibnu Sina, 4(2), Oktober 2019, 400-409 p-ISSN: 2502-647X; e-ISSN: 2503-1902
interaksi  dari  ikatan  antara  ligan terhadap reseptor (Seidel et al ., 2010).
Evaluasi model farmakofor dilakukan  secara  coba-coba  dengan mengubah  komposisi  fitur  awal farmakofor terhadap dataset aktif dan decoy  sampai  diperoleh  nilai  ROC  > 0,5  dan  EF  >1,0.  Model  farmakofor yang  tervalidasi  mempunyai  nilai ROC  dan  EF  berturut-turut  adalah 0,53 dan 2,9; dengan hits sebanyak 57 senyawa.  Model  farmakofor  tersebut memiliki  skor  sebesar  58,59.  Model tervalidasi terdiri dari 12 fitur yaitu 1
buah  hidrofobik,  1  buah  cincin aromatik, 4 buah donor ikatan H, dan 6 buah akseptor ikatan H (Gambar 2). Dari  fitur-fitur  farmakofor  yang terbentuk  menandakan  bahwa  pada model  12  memiliki  potensi  interaksi aktif dari ikatan antara ligan terhadap reseptor [20].
Kemudian  dilakukan  pencarian kurva  ROC  yang  memenuhi  nilai standar  AUC  lebih  dari  0,50  atau  EF lebih  dari  1,0  (Braga  &  Andrade, 2013).
(a) (b)
Gambar 2. Model fitur (a) dan kurva ROC (b) tervalidasi
Hits  Penapisan  Virtual  Berbasis

## Farmakofor
Model farmakofor telah
divalidasi  untuk  menyaring  senyawa dari  database  bahan alam ZINC  yang berjumlah  151.837  senyawa  dari gabungan 12 database yang ada.  dan 33.283  senyawa  ditetapkan  masing-
masing  setelah  pemetaan  farmakofor.
Setelah  dilakukan  penapisan  virtual, diperoleh 1.345 hits. Hits ini diperoleh berdasarkan  nilai  fit  score  sebesar 58,81. Jika nilai fit score farmakofor > 50%  artinya  fitur  memiliki  keaktifan yang  baik.  Sedangkan,  fitur  dari senyawa  tersebut  dianggap  memiliki
Jurnal Ilmiah Ibnu Sina, 4(2), Oktober 2019, 400-409 p-ISSN: 2502-647X; e-ISSN: 2503-1902
aktifitas  yang  kurang  apabila  nilai  fit score farmakofornya berada dikisaran 35-50%.  Rentang  nilai  skor  fit farmakofor  berkaitan  dengan  tingkat keaktifan  fitur  senyawa  terhadap reseptor  (Muchtaridi  et  al.,  2017). Output  hits  tahap  ini  selanjutnya menjadi input senyawa untuk penapisan virtual berbasis docking.

## Penapisan Virtual Berbasis Docking
Pada  tahapan  penapisan  virtual berbasis docking based, ada 2 tahapan skrining menggunakan perangkat
lunak dengan parameter bervariasi. Evaluasi Penapisan Virtual Menggunakan  Autodock  Wizard dan Vina Wizard Setelah  optimalisasi  parameter docking, selanjutnya dilakukan evaluasi  penapisan  virtual  berbasis docking  autodock  wizard  dan  vina wizard  dengan  dataset  aktif  dan dataset  decoy.  Protokol  docking
tervalidasi
digunakan untuk memperbaiki  hit  yang  diambil  dan mengurangi  tingkat  positif  palsu melalui interaksi reseptor-ligan.

## Hits  Penapisan  Virtual  Berbasis

## Docking
Hasil  screening  1.345  senyawa untuk  mendapatkan  senyawa  yang
lebih  baik  berdasarkan  nilai  energi bebas  ikatan  dan  pose.  Penapisan virtual  pada  tahap  ini  dilakukan menggunakan vina wizard dan autodock  wizard  yang  ada  pada software  PyRx  8.0.  Tahapan  docking menggunakan  Vina  Wizard  dilihat
berdasarkan afinitas pengikatan.
Afinitas pengikatan merupakan kemampuan  obat  untuk  berikatan dengan  reseptor.  Semakin  kecil  nilai afinitas  pengikatan  maka  afinitas reseptor  dengan  ligan  semakin  tinggi begitu pula sebaliknya (Saputri et al .,
2016). Maka, diperoleh sebanyak 148 hits  (Tabel  1)  yang  memiliki  afinitas pengikatan yang lebih kecil dari ligan alami yaitu -10,00 kkal/mol.
Dikarenakan  output  hits  dari vina wizard masih > 30-40 hits, maka dilanjutkan molecular docking dengan autodock  wizard  sehingga  diperoleh hits  sebanyak  75  senyawa  yang memiliki  binding  energi  lebih  kecil dari  ligan  alami  (E  =  -8,8  kkal/mol) (Tabel 1).
Hasil  analisis  terhadap  75 senyawa  ini,  diperoleh  tiga  hits  yaitu ZINC00627911,  ZINC05450876,  dan ZINC85569217  dengan  nilai  energi ikatan  lebih  baik  dari  ligan  alami
Jurnal Ilmiah Ibnu Sina, 4(2), Oktober 2019, 400-409 p-ISSN: 2502-647X; e-ISSN: 2503-1902
secara  berturut-turut  adalah  -9,37 kkal/mol;  -8,91  kkal/mol;  dan  -9,78 kkal/mol.  Sedangkan  nilai  konstanta
inhibisinya adalah 135,95 nM; 259,38 nM; dan 3,73 nM.
Tabel 1. Hasil Penapisan virtual berdasarkan Molecular Docking Autodock Wizard No ZINC Natural Products Jumlah Database ZINC Hasil penapisan vitual model farmakofor Hasil penapisan vitual vina wizard Hasil penapisan vitual autodock wizard 1 Afropan Natural Product 884 4 - - 2 AnalytiConDiscovery Natural Product 11217 72 1 - 3 Herbal Ingredients In-Vivo Metabolism 652 - - - 4 Herbal Ingredients Targets 801 - - - 5 IBScreen Natural Product 84099 726 76 37 6 Indofine Natural Product 142 - - - 7 NPACT Database 1421 10 1 1 8 NuBBe Natural Product 584 1 - - 9 Princeton Natural Product 14084 396 60 34 10 Specs Natural Product 1488 2 - - 11 TCM Database 35993 133 10 3 12 UEFS Natural Product 472 1 - - Total 151.837 1.345 148 75

## KESIMPULAN
Penapisan virtual berbasis
farmakofor  dan  docking  mampu mereduksi database bahan alam ZINC menjadi  berturut-turut  1.345  hits  dan 75 hits. Dari analisis interaksi terhadap 75  hit  diperoleh  tiga  ligand  terbaik sebagai  senyawa  pemandu  inhibitor BTK.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim peneliti mengucapkan
terima kasih kepada LPPM BKU yang telah  mendanai  penelitian  ini  melalui hibah internal BKU Bandung 2019.

## DAFTAR PUSTAKA
Adrià,  C.M.,  Garcia-Vallvé,  S.  and Pujadas, G., 2012. DecoyFinder, a  tool  for  finding  decoy molecules.
Journal of cheminformatics , 4 (S1), p.P2.
Berman,  H.M.,  Bhat,  T.N.,  Bourne, P.E.,  Feng,  Z.,  Gilliland,  G., Weissig,  H.  and  Westbrook,  J., 2000.  The  Protein  Data  Bank and  the  challenge  of  structural genomics. Nature  Structural  & Molecular Biology , 7 (11s),
p.957.
Braga, R.C. and Andrade, C.H., 2013.
Assessing  the  performance  of 3D  pharmacophore  models  in virtual screening: how good are they?. Current topics in
Jurnal Ilmiah Ibnu Sina, 4(2), Oktober 2019, 400-409 p-ISSN: 2502-647X; e-ISSN: 2503-1902
medicinal chemistry , 13 (9), pp.1127-1138.
Chasani, M., Iswanto, P., Vaulina, E., Putra,  W.S.  and  Hanafi,  M., 2011. SEMI SINTESIS SENYAWA 2, 4, 6- TRINITROFENILHIDRAZON KALANON DAN UJI AKTIVITAS TERHADAP SEL LEUKIMIA  L1210. Molekul , 6 (2), pp.66-73.
Chiron, D., Di Liberto, M., Martin, P., Huang, X., Sharman, J., Blecua, P.,  Mathew,  S.,  Vijay,  P.,  Eng, K.,  Ali,  S.  and  Johnson,  A.,
2014. Cell-cycle reprogramming for  PI3K  inhibition  overrides  a relapse-specific  C481S  BTK mutation revealed by longitudinal functional genomics in mantle cell lymphoma. Cancer  discovery ,
4 (9), pp.1022-1035.
Choi,  M.Y.  and  Kipps,  T.J.,  2012. Inhibitors  of  B-cell  receptor signaling for patients with B-cell malignancies. Cancer  journal (Sudbury, Mass.) , 18 (5), p.404.
Dallakyan,  S.  and  Olson,  A.J.,  2015.
Small-molecule library screening  by  docking  with PyRx. In Chemical biology (pp. 243-250).  Humana  Press,  New York, NY.
Davies, M., Nowotka, M., Papadatos,
G.,  Dedman,  N.,  Gaulton,  A.,
Atkinson,  F.,  Bellis,  L.  and Overington, J.P., 2015. ChEMBL web services: streamlining  access  to  drug discovery  data  and  utilities.
Nucleic acids research , 43 (W1),
pp.W612-W620.
Empereur-Mot,  C.,  Zagury,  J.F.  and Montes,  M.,  2016.  Screening explorer–An interactive tool for the analysis of screening results. Journal of chemical information and modeling , 56 (12), pp.2281- 2286.
Hevener, K.E., Zhao, W., Ball, D.M.,
Babaoglu,  K.,  Qi,  J.,  White, S.W.  and  Lee,  R.E.,  2009.
Validation of molecular docking programs  for  virtual  screening against dihydropteroate synthase. Journal  of  chemical information and modeling ,
49 (2), pp.444-460.
Honigberg, L.A., Smith, A.M., Sirisawad,  M.,  Verner,  E., Loury,  D.,  Chang,  B.,  Li,  S., Pan,  Z.,  Thamm,  D.H.,  Miller, R.A. and Buggy, J.J., 2010. The Bruton tyrosine kinase inhibitor PCI-32765 blocks B-cell activation  and  is  efficacious  in models  of  autoimmune  disease and B-cell malignancy. Proceedings  of  the  National Academy  of  Sciences , 107 (29), pp.13075-13080.
Melville,  J.L.  and  Hirst,  J.D.,  2007.
TMACC: Interpretable Correlation Descriptors for Quantitative Structure− Activity Relationships. Journal of chemical information and modeling , 47 (2), pp.626-634.
Muchtaridi, M., Syahidah, H., Subarnas, A., Yusuf, M., Bryant, S.  and  Langer,  T.,  2017. Molecular  docking  and  3D- pharmacophore  modeling  to study the interactions of chalcone derivatives with
Jurnal Ilmiah Ibnu Sina, 4(2), Oktober 2019, 400-409 p-ISSN: 2502-647X; e-ISSN: 2503-1902
estrogen receptor alpha. Pharmaceuticals , 10 (4), p.81.
Pan,  Z.,  Scheerens,  H.,  Li,  S.J., Schultz,  B.E.,  Sprengeler,  P.A., Burrill,  L.C.,  Mendonca,  R.V.,
Sweeney,  M.D.,  Scott,  K.C., Grothaus,  P.G.  and  Jeffery, D.A., 2007. Discovery of selective  irreversible  inhibitors for  Bruton’s  tyrosine  kinase. ChemMedChem: Chemistry Enabling Drug Discovery , 2 (1), pp.58-61.
Reiff,  S.D.,  Mantel,  R.,  Smith,  L.L., McWhorter,  S.,  Goettl,  V.M., Johnson,  A.J.,  Eathiraj,  S.,
Abbadessa,  G.,  Schwartz,  B., Byrd,  J.C.  and  Woyach,  J.A., 2016.  The  Bruton's  tyrosine kinase  (BTK)  inhibitor  ARQ 531  effectively  inhibits  wild type  and  C481S  mutant  BTK and  is  superior  to  ibrutinib  in  a mouse model of chronic lymphocytic leukemia.
Sakthivel,  S.  and  Habeeb,  S.K.M., 2018. Combined pharmacophore, virtual screening and molecular dynamics  studies  to  identify Bruton’s tyrosine kinase inhibitors. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics , 36 (16),  pp.4320-
4337.
Saputri, K.E., Fakhmi, N., Kusumaningtyas, E., Priyatama, D.  and  Santoso,  B.,  2016. Docking Molekular Potensi Anti Diabetes Melitus Tipe 2 Turunan  Zerumbon  Sebagai Inhibitor Aldosa Reduktase Dengan Autodock-Vina. Chimica  et  Natura  Acta , 4 (1), pp.16-20.
Seidel,  T.,  Ibis,  G.,  Bendix,  F.  and
Wolber, G., 2010. Strategies for 3D pharmacophore-based virtual screening. Drug Discovery Today: Technologies ,
7 (4), pp.e221-e228. Spowage, B.M., Bruce, C.L. and Hirst, J.D., 2009. Interpretable correlation descriptors for quantitative structure-activity relationships. Journal of cheminformatics , 1 (1), p.22.
Wolber,  G.  and  Langer,  T.,  2005.
LigandScout: 3-D pharmacophores  derived  from protein-bound  ligands  and  their use  as  virtual  screening  filters.
Journal of chemical information and  modeling , 45 (1),  pp.160- 169.
Woyach,  J.A.,  Furman,  R.R.,  Liu,
T.M.,  Ozer,  H.G.,  Zapatka,  M., Ruppert,  A.S.,  Xue,  L.,  Li, D.H.H., Steggerda, S.M., Versele,  M.  and  Dave,  S.S., 2014.  Resistance  mechanisms for  the  Bruton's  tyrosine  kinase inhibitor ibrutinib. New England Journal  of  Medicine , 370 (24), pp.2286-2294