## Uji Aktivitas Senyawa Bahan Alam terhadap Enzim Mpro pada SARS-CoV-2 Secara In Silico
The In Silico Study of Natural Compounds Activity against Mpro in SARS-CoV-2
Syahrul Hidayat*, Afifah Cahyohartoto, Ayu Utami Dewi, Izzah Al Mukminah, Oktavia Sabetta Sigalingging Departmen Analisis Farmasi dan Kimia Medisinal, Fakultas Farmasi, Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia
*Corresponding author: syahrul17001@mail.unpad.ac.id
Submitted: 31 December 2020 Accepted: 9 June 2021 Published: 30 November 2021

## Abstract
Background: More than 200 countries have experienced more than 30 million positive cases of COVID-19, with a death rate of over 1 million. More than 300 thousand cases of COVID-19 have been confirmed in Indonesia, with 11 thousand deaths recorded in September 2020. The drugs currently used include azithromycin, remdesivir, oseltamivir, and nelfinavir. However, these drugs are reported to have shortcomings, so further research is needed to find the active compounds to suppress COVID-19 effectively. In terms of finding active compounds that can act as  antiviral  agents  for  SARS-CoV-2,  phytochemical  studies  of  compounds  from  natural  ingredients  are continuously being carried out. Phentermin, luteoline-7-galactoside, maslinic acid, glizirizinic acid, plantaricin, terpineol,  guaiol,  linalool,  scutellarine-7-galactoside,  and  galocatechin  have  been  shown  to  inhibit  the  ACE-2 protein which is the entry point for SARS-CoV-2 in the epithelial cells of the human respiratory system. Objective: The  study  was  conducted  to  discover  the  other  potential  of  these  natural  compounds  against  the  virus  through interactions with the Mpro enzyme as an essential part of viral replication and transcription. Methods: The study was  conducted  with  a  molecular  docking  simulation  of  the  test  compound  against  the  Mpro  enzyme (http://www.rscb.org, PDB ID: 6LU7). Results: Maslinic acid is the compound with the most potential interaction with  Mpro  with  a  Gibbs  free  energy  of  -8.73  kcal/mol,  inhibition  constant  of  0.40  µM,  and  hydrogen  bond interaction with the catalytic residue of Mpro, Cys145. Conclusion: Maslinic acid is the compound with the highest potentials for the Mpro in SARS-CoV-2.

## Keywords: COVID-19, in silico, Mpro, molecular docking simulation

## Abstrak
Pendahuluan :  Lebih  dari  200  negara  telah  mengalami  30  juta  lebih  kasus  positif  COVID-19  dengan  angka kematian di atas 1 juta. Di Indonesia, telah terkonfirmasi 300 ribu lebih kasus COVID-19 dengan 11 ribu kasus kematian  tercatat  pada  September  2020.  Obat-obatan  yang  saat  ini  dijadikan  pedoman  terapi  di  antaranya, azitromisin,  remdesivir,  oseltamivir,  dan  nelfinavir.  Akan  tetapi,  obat-obatan  tersebut  dilaporkan  memiliki kekurangan sehingga penelitian lebih lanjut diperlukan untuk menemukan senyawa aktif untuk menekan COVID- 19 secara efektif dan efisien. Dalam hal pencarian senyawa aktif yang berpotensi sebagai antivirus SARS-CoV-2, studi fitokimia terhadap senyawa-senyawa bahan alam terus dilakukan. Senyawa fentermin, luteolin-7-galaktosida, asam maslinat, asam glizirizinat, plantarisin, terpineol, guaiol, linalool, skutelarin-7-galaktosida, dan galokatekin telah diketahui  dapat  menghambat protein ACE-2 yang merupakan tempat masuk SARS-CoV-2 pada sel  epitel sistem pernapasan manusia. Tujuan : Penelitian dilakukan untuk menemukan potensi interaksi lain senyawa bahan alam  tersebut  terhadap  tubuh  virus  melalui  interaksi  dengan  enzim  Mpro  sebagai  komponen  penting  dalam replikasi dan transkripsi virus. Metode : Penelitian dilakukan dengan simulasi penambatan molekuler senyawa uji terhadap enzim Mpro (http://www.rscb.org, PDB ID: 6LU7). Hasil : Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, asam maslinat merupakan senyawa dengan interaksi terhadap Mpro paling potensial dengan energi bebas Gibbs sebesar -8,73 kkal/mol dan konstanta inhibisi 0,40 µM dan interaksi ikatan hidrogen dengan residu katalitik Mpro
Cys145. Kesimpulan :  Asam  maslinat  merupakan  senyawa  dengan  potensi  aktivitas  dan  afinitas  paling  tinggi terhadap enzim Mpro pada SARS-CoV-2.
Kata kunci : COVID-19, in silico , Mpro, senyawa bahan alam, simulasi penambatan molekuler

## PENDAHULUAN
Pada  14  September  2020,  sebanyak  216  negara mengalami kasus positif COVID-19 dengan setidaknya sebanyak 37.152.125 jiwa terpengaruh dan menyebabkan kematian pada 1.073.323 penduduk dunia. Di Indonesia, kasus COVID-19 terkonfirmasi sebanyak 328.952 kasus positif, jumlah pasien yang telah sembuh sebanyak 251.481 serta 11.765 kasus kematian (WHO, 2020a).
COVID-19 merupakan penyakit infeksi pernapasan yang  disebabkan  oleh severe  acute  respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2)  (Wan  dkk., 2020).  SARS-CoV-2  merupakan  virus  golongan coronaviridae  dari  subgenus  sarbecovirus  yang  dapat menginfeksi  manusia  serta  beberapa  spesies  hewan (Wong dkk., 2020). Pasien yang terinfeksi SARS-CoV- 2  mengalami  gejala  ringan  sampai  berat  bahkan  tidak mengalami gejala sama sekali. Gejala akibat infeksi ini di  antaranya:  demam,  batuk  kering,  dan  sesak  napas (CDC, 2020; Chen dkk., 2020; Hui dkk., 2020; Tressler, 2020; WHO, 2020b).
Obat-obatan yang saat ini dijadikan pedoman terapi di  antaranya,  azitromisin,  remdesivir,  oseltamivir,  dan nelfinavir. Akan tetapi, obat-obatan tersebut dilaporkan memiliki  permasalahan  terkait  kardiotoksisitas  serta inkompatibilitas terhadap obat antituberkulosis sedangkan disfungsi jantung serta tuberkulosis merupakan komorbid dari COVID-19. Oleh karena itu, pemberian  obat-obatan  ini  memiliki  risiko  tinggi  jika diberikan  pada  pasien  dengan  komorbid  disfungsi jantung  dan  tuberkulosis  (Chang  &  Sun,  2020;  Chen dkk.,  2006).  Akibatnya,  penelitian  lebih  lanjut diperlukan untuk menemukan senyawa aktif agar angka infeksi  SARS-CoV-2  penyebab  COVID-19  ini  dapat diturunkan secara efektif dan efisien.
Dalam hal pencarian senyawa aktif yang berpotensi sebagai antivirus SARS-CoV-2, studi fitokimia terhadap senyawa-senyawa bahan alam terus dilakukan. Beberapa senyawa bahan alam dari seluruh dunia seperti fentermin,  luteolin-7-galaktosida,  asam  maslinat,  asam glizirizinat,  plantarisin,  terpineol,  guaiol,  linalool, skutelarin-7-galaktosida, dan galokatekin telah diketahui  memiliki  aktivitas  terhadap  protein  ACE-2 pada  manusia  yang  merupakan  tempat  masuk  SARS- Co-V-2 pada sel  epitel  nasofaring  manusia (Iheagwam
& Rotimi, 2020; Vardhan & Sahoo, 2020, Anwar dkk., 2020;  My  dkk.,  2020;  Sharma  &  Shanavas,  2020). Kesepuluh  senyawa  tersebut  memiliki  potensi  afinitas pada protein yang terdapat pada sel inang. Oleh karena itu,  penemuan  potensi  kesepuluh  senyawa  tersebut terhadap  tubuh  SARS-CoV-2  perlu  diketahui  untuk memunculkan potensi terapi multitarget dari kesepuluh senyawa  tersebut.  Penelaahan  potensi  multitarget senyawa  uji  dilakukan  untuk  meningkatkan  potensi aktivitas  senyawa  dalam  mengeliminasi  COVID-19 untuk  meningkatkan  efektivitas  terapi  COVID-19. Potensi terapi multitarget difokuskan pada protein target Mpro  atau main  protease yang  merupakan  alat  untuk transkripsi dan replikasi SARS-CoV-2 (Xu dkk., 2020). Main  protease merupakan  protein  nonstruktural  yang memiliki ikatan peptida pada asam amino glutamin serta memiliki dyad katalitik pada residu asam amino Cys145 dan His41 (Almasi & Mohammadipanah, 2020). Protein Mpro  tidak  memiliki  homolog  pada  manusia  sehingga protein ini tepat untuk dijadikan target terapi multitarget kesepuluh senyawa terpilih (Pillaiyar dkk., 2016).
Untuk  menemukan  potensi  multitarget  tersebut, langkah-langkah  yang  dilakukan  merupakan  penelitian secara kimia komputasi atau in silico . Kimia komputasi juga  dapat  digunakan  untuk  simulasi  sistem-sistem besar  atau  pada  molekul  protein,  gas,  padatan,  cairan, dan Kristal cair serta menerapkan program tersebut pada sistem  kimia  nyata.  Dengan  kimia  komputasi  dapat memahami  sifat  dan  perubahan  dari  molekul  seperti energi,  struktur,  momen  dipol,  kepolaran,  energi  dan selisih energi (Prianto, 2008).

## BAHAN DAN METODE Perangkat keras dan perangkat lunak
Perangkat  keras  yang  digunakan  adalah  personal computer  dengan  spesifikasi  Intel®  Core™  i5-6600 CPU @ 3,90 GHz (4CPUs), GPU Nvidia Geforce GTX 970  4  Gigabyte  OC  Edition,  dan  RAM  8  Gigabyte DDR4.  Adapun  pada  pengujian  secara in  silico menggunakan perangkat lunak meliputi:
1. Program  ChemOffice  2010  dan  ChemDraw  Ultra 12.0 (PerkinElmer Inc.,
diunduh di http://www.cambridgesoft.com/)  yang  digunakan untuk menggambar struktur 2D dan struktur 3D.
2. Program AutoDock 4.2.6 dan AutoDockTools 1.5.6 (The  Scripps  Research  Institute,  diunduh  di http://www.autodock.scripps.edu/) untuk melakukan simulasi penambatan molekuler.
3. Program  BIOVIA  Discovery  Studio  2017  yang diunduh di http://www.accelrys.com/ untuk memvisualisasikan  kompleks  pdb,  ikatan  antara ligan dengan enzim Mpro, optimasi  geometri, dan validasi.
4. Program Ligandscout untuk melakukan pemodelan farmakofor.

## Akuisisi struktur kimia
Struktur 3D Mpro diunduh dari Protein Data Bank (PDB)  (http://www.rscb.org, PDB ID: 6LU7). Sebagai hasil  dari  penggambaran  kristalografi  sinar-X,  Mpro (6LU7) dikomplekskan dengan molekul N3. Pemisahan dilakukan  dengan  menggunakan  BIOVIA  Discovery Studio  2017  R2  Klien.  Struktur  3D  senyawa  uji digambar dan dioptimalkan menggunakan ChemOffice 2010,  dan  ChemDraw  Ultra  12.0  (PerkinElmer  Inc.). Nelfinavir  dipilih  sebagai  senyawa  pembanding. Struktur  3D  nelvinafir  diunduh  dari  PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/).

## Simulasi penambatan molekuler
AutodockTools  1.5.6  ( The  Scripps  research Institute, La Jolla ) digunakan untuk preparasi enzim dan ligan untuk penambatan molekuler. Hidrogen polar dan Kollman charges ditambahkan pada protein dan berkas disimpan  sebagai  PDBQT. Gasteiger  charges ligan dihitung  (Morris  dkk.,  2009;  Weiner  dkk.,  1984). Ukuran kotak diatur pada 26 × 52 × 32 pada koordinat x =  -9,732;  y  =  11,403;  dan  z  =  68,925  dengan  jarak 0,375  Å. Genetic  algorithm diatur  pada  100x pengulangan  dan  parameter  lain  diatur default . Autodock  4.2.6  digunakan  untuk  simulasi  proses penambatan molekuler. Afinitas ikatan senyawa diteliti menggunakan Discovery Studio Visualizer v17.2.0.1634 (BIOVIA, San Diego).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sejak Desember 2019, pandemi COVID-19 akibat SARS-CoV-2 telah menjadi  permasalahan global yang utama  (Sparrow,  2019).  Hingga  saat  ini,  obat  untuk COVID-19  belum  ditemukan,  namun  beberapa  target obat  yang  potensial  untuk  menyembuhkan  terapi COVID-19 telah diidentifikasi.
Salah satu target obat yang paling potensial dalam COVID-19  adalah  enzim  Mpro  yang  berperan  penting dalam  proses  penerjemahan  RNA  virus  menjadi poliprotein.  Diperkirakan  bahwa  penghambatan  enzim ini dapat menghentikan replikasi virus (Jin dkk., 2020).
Oleh karena itu, suatu studi kimia komputasi telah dilakukan untuk  mengatasi  wabah pandemi ini dengan cara  menginhibisi  protein  Mpro  dengan  sepuluh senyawa  uji,  fentermin,  luteolin-7-galaktosida,  asam maslinat, asam glisirizinat, plantarisin, terpineol, guaiol, linalool,  skutelarin-7-glukosida,  dan  galokatekin  yang sebelumnya  juga  berpotensi  terhadap  protein  ACE2 sebagai tempat masuk virus SARS-CoV-2 ke dalam sel epitel nasofaring inang (Hoffman dkk., 2020).
Kontrol penelitian simulasi penambatan molekuler digunakan  untuk  validasi  parameter  yang  digunakan pada penelitian ini. Penambatan ulang senyawa N3 dari kompleks  protein  6LU7  dilakukan  pada  situs  ikatan Mpro.  Nilai  yang  diukur  berupa Root  Mean  Square Deviation (RMSD) yang menunjukkan simpangan dari pose  ikatan  yang  terjadi  pada  ligan  uji  dibandingkan dengan pose ikatan referensi (hasil unduhan dari PDB). Semakin rendah nilai RMSD, semakin baik model yang ditambatkan pada struktur target (Sherman dkk., 2006).
Hasil  validasi  simulasi  penambatan  molekuler menunjukkan  RMSD  sebesar  2,19  Å.  Hasil  validasi penambatan molekuler memenuhi syarat jika RMSD ≤ 3  Å  (Jain  &  Nicholls,  2008).  Hal  ini  menunjukkan simulasi  penambatan  molekuler  yang  dilakukan  telah memenuhi kualifikasi metode.
Studi  yang  dilakukan  pada  sepuluh  senyawa  uji, seperti: fentermin, luteolin-7-galaktosida, asam maslinat, asam glizirizinat, plantarisin, terpineol, guaiol, linalool, skutelarin-7-galaktosida,  dan  galokatekin  terhadap protein  Mpro  telah  menghasilkan  parameter-parameter yang mengukur aktivitas dan afinitas senyawa terhadap protein  Mpro  menggunakan  simulasi  penambatan molekuler.  Hasil  penambatan  molekuler  dibandingkan dengan  nelfinavir  yang  memiliki  mekanisme  sebagai penghambat  enzim main  protease pada  SARS-CoV-2 (Xu  dkk.,  2020).  Terdapat  empat  parameter  yang digunakan  (Tabel  1),  yaitu:  energi  Gibbs,  konstanta inhibisi,  dan  interaksi  ikatan  hidrogen  dengan  residu asam amino pada Mpro.
Tabel 1 Parameter penambatan molekuler senyawa uji dengan enzim Mpro No. Senyawa Energi Bebas (kkal/mol) Ki (µM) Interaksi Ikatan Hidrogen dengan Residu Asam Amino 1. Nelfinavir -13,02 0,00028 Gln189, Gly143, Glu166 2. Fentermin -5,18 159,92 Gln189 3. Luteolin-7-galaktosida -8,09 1,17 Thr190, Gly143, Ser144, Leu141, His163 4. Asam maslinat -8,73 0,40152 Gln189, Glu166, Cys145, Gly143, Thr26 5. Asam glizirizinat -5,91 46,28 Gly143, Cys145, Glu166, Gly170 6. Plantarisin -0,81 254,98 Gln192 dan Thr190 7. Terpineol -5,32 124,98 Glu166 8. Guaiol -7,14 5,82 Glu166 9. Linalool -3,96 1,26 Gln189 10. Skutelarin-7-glikosida -4,43 577,83 Asp187, His41, Glu166 11. Galokatekin -6,43 19,42 Asn142, Gln189, Arg188, Glu166, Gln192, Thr190
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  (Tabel  1), senyawa  asam  maslinat  memiliki  energi  Gibbs  yang lebih  besar  dari  senyawa  uji  lain,  yaitu  sebesar -8,73  kkal/mol  yang  mengindikasikan  bahwa  interaksi asam  maslinat  dengan  Mpro  berada  pada  tingkat  yang lebih  tinggi  daripada  senyawa  uji  yang  lain.  Semakin negatif energi Gibbs, semakin stabil ikatan yang terjadi sehingga  afinitas  senyawa  terhadap  protein  target semakin baik (Kitchen dkk., 2004).
Parameter  lain  yang  diukur  adalah  konstanta inhibisi (Ki). Nilai Ki yang kecil menunjukkan potensi kemampuan farmakologis senyawa uji dalam dosis yang lebih  kecil  (Du  dkk.,  2016).  Asam  maslinat  memiliki nilai Ki 0,40 µM yang lebih kecil dari senyawa uji yang lain.  Nilai  tersebut  mengindikasikan  bahwa  asam maslinat  memiliki  potensi  farmakologis  yang  lebih tinggi daripada senyawa uji lain.
Analisis hasil penambatan molekuler penting untuk meninjau  kemampuan  senyawa  uji  untuk  berinteraksi dengan Ligand  Binding  Domain (LBD)  dari  protein target. Residu asam amino pada LBD enzim Mpro yang berperan  sebagai  situs  katalitik  adalah  Cys145  dan His41  sehingga  senyawa  antagonistik  yang  mampu menghambat  LBD  melalui  ikatan  dengan  residu  asam amino ini dengan interaksi ikatan hidrogen menyebabkan  replikasi  virus  tidak  dapat  terjadi  (Tahir dkk.,  2020;  Tripathi  dkk.,  2020).  Asam  maslinat membentuk  interaksi  ikatan  hidrogen  dengan  residu Cys145  yang  mengindikasikan  bahwa  asam  maslinat berpotensi  besar  sebagai  antagonis  Mpro  dalam penghambatan  replikasi  SARS-CoV-2  (Gambar  1) dibandingkan sembilan senyawa lainnya serta nelfinavir sebagai  obat  pembanding  (tidak  membentuk  interaksi ikatan hidrogen dengan situs katalitik) (Gambar 2).
Gambar 1. Interaksi asam maslinat dengan enzim Mpro
Gambar 2. Interaksi nelfinavir dengan enzim Mpro

## KESIMPULAN
Berdasarkan  studi  yang  telah  dilakukan,  dari sepuluh  senyawa  uji,  asam  maslinat  memiliki  potensi afinitas dan aktivitas paling tinggi terhadap enzim Mpro pada  SARS-CoV-2.  Asam  maslinat  memiliki  energi bebas  Gibbs  sebesar  -8,73  kkal/mol  dan  konstanta inhibisi 0,40 µM yang menunjukkan potensi ikatan dan farmakologis  yang  tinggi  terhadap  Mpro.  Asam maslinat  membentuk  interaksi  ikatan  hidrogen  dengan residu  katalitik  Mpro  Cys145  yang  menunjukkan potensi penghambatan pada Mpro.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih diberikan kepada Departemen Analisis  Farmasi  dan  Kimia  Medisinal,  Fakultas Farmasi, Universitas Padjadjaran yang telah membantu dalam memfasilitasi penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Almasi, F. & Mohammadipanah, F. (2020).
Hypothetical  Targets  and  Plausible  Drugs  of Coronavirus  Infection  Caused  by  SARS-CoV-2. Transboundary and Emerging Diseases ; 68 ; 318- 332.
Anwar, F., Altayb, H. N., Al-Abbasi, F. A., Al-Malki, A.
L., Kamal, M. A. & Kumar, V.  (2020). Antiviral Effects  of  Probiotic  Metabolites  on  COVID-19.
Journal  of  Biomolecular  Structure  &  Dynamics ;
2020 ;  1–10. CDC. (2020). Symptoms of Coronavirus.
https://www.cdc.gov/coronavirus/2019- ncov/symptoms-testing/symptoms.html . Accessed: 20 Oktober 2020.
Chang,  R.  &  Sun,  W,  Z.  (2020).  Repositioning Chloroquine  as  Antiviral  Prophylaxis  against COVID-19:  Potential  and  Challenges. Drug Discov Today ; 25 ; 1786-1792.
Chen, C. Y., Wang, F. L. & Lin, C. C. (2006). Chronic Hydroxychloroquine  Use  Associated  with  QT Prolongation and Refractory Ventricular
Arrhythmia. Clinical Toxicology; 44 ; 173-175. Chen, N., Zhou, M., Dong, X., Qu, J., Gong, F., Han, Y., Qiu, Y., Wang, J., Liu, Y., Wei, Y., Xia, J., Yu, T., Zhang,  X.  &  Zhang,  L.  (2020).  Epidemiological and Clinical  Characteristics of 99 Cases of 2019 Novel Coronavirus Pneumonia in Wuhan, China: a Descriptive study. Lancet ; 395 ; 507–513. Du, X., Li, Y., Xia, Y. L., Ai, S. M., Liang, J., Sang, P., Ji, X. L. & Liu, S. Q. (2016). Insights into Protein- Ligand  Interactions:  Mechanisms,  Models,  and Methods. International  Journal  of  Molecular Sciences ; 17 ; 1-34.
Hui, D. S., Azhar, E., Madani, T. A., Ntoumi, F., Kock, R., Dar, O., Ippolito, G., Mchugh, T. D., Memish, Z.  A.,  Drosten,  C.,  Zumla,  A.  &  Petersen,  E. (2020).  The  Continuing  2019-nCoV  Epidemic Threat of Novel Coronaviruses to Global Health - the  Latest  2019  Novel  Coronavirus  Outbreak  in Wuhan, China. International Journal of Infectious Diseases ; 91 ; 264–266.
Iheagwam, F. N., Rotimi, S. O. (2020). Computer-Aided Analysis  of  Multiple  SARS-CoV-2  Therapeutic Targets:  Identification  of  Potent  Molecules  from African Medicinal Plants. Scientifica ; 2020 ; 1-25. Jain, A. N. & Nicholls, A. (2008). Recommendations for Evaluation of Computational Methods. Journal of Computer-aided Molecular Design ; 22 ; 133-139. Jin,  Z.,  Du,  X.,  Xu,  Y.,  Deng,  Y.,  Liu,  M.,  Zhao,  Y.,
Zhang, B., Li, X. (2020). Structure of Mpro from SARS-CoV-2  and  Discovery  of  Its  Inhibitors. Nature ; 582 ; 289-293.
Kitchen, D. B., Decornez, H., Furr, J. R. & Bajorath, J.
(2004). Docking and Scoring in Virtual Screening for  Drug  Discovery:  Methods  and  Applications. Nature Reviews. Drug Discovery ; 3 ; 935–949.
Morris, G, M., Huey, R., Lindstrom, W., Sanner, M. F.,
Belew,  R.  K.,  Goodsell,  D.  S.  &  Olson,  A.  J. (2009). AutoDock4 and AutoDockTools4:
Automated  Docking  with  Selective  Receptor Flexibility. Journal of Computational Chemistry ;
30 ; 2785–2791.
My, T., Loan, H. T. P., Hai, N. T. T., Hieu, L. T., Hoa, T. T., Thuy, B. T. P., Quang, D. T., Triet, N. T., Anh, T. T. V., Dieu, N. T. X., Trung, N. T., Hue, N. V., Tat, P. V., Tung, V. T. & Nhung, N. T. A.
(2020). Evaluation of the Inhibitory Activities of COVID-19  of  Melaleuca  Cajuputi  Oil  Using
Docking  Simulation. Chemistry  Select ; 5 ;  6312- 6320.
Pillaiyar, T., Manickam, M., Namasivayam, V., Hayashi,
Y.  &  Jung,  S.  (2016).  An  Overview  of  Severe
Acute Respiratory Syndrome–Coronavirus (SARS-CoV) 3CL Protease Inhibitors: Peptidomimetics and Small Molecule
Chemotherapy. Journal  of  Medicinal  Chemistry ; 59 ; 6595–6628.
Prianto,  B.  (2008).  Peran  Kimia  Komputasi  dalam
Mempelajari Mekanisme Reaksi Proses Elektrolisis  NaCl  Menjadi  NaClO4. Berita Dirgantara ; 9 ; 79-82.
Sharma, P, & Shanavas, A. (2020). Natural Derivatives with Dual Binding Potential against SARS-CoV- 2 Main Protease and Human ACE2 Possess Low Oral  Bioavailability:  A  Brief  Computational Analysis. Journal  of  Biomolecular  Structure  & Dynamics ; 39 ; 1–12.
Sherman, W., Beard, H. S. & Farid, R. (2006). Use of an Induced  Fit  Receptor  Structure  in  Virtual Screening. Chemical Biology & Drug Design ; 67 ; 83-84.
Sparrow  A.  (2020).  How  China’s  Coronavirus  Is
Spreading-and How to Stop It. https://foreignpolicy.com/2020/01/26/2019-ncov- china-epidemic-pandemic-the-wuhan- coronavirus-a-tentative-clinical-profile/.
Accessed: 20 Oktober 2020.
Tahir,  Q.  M.,  Alqahtani,  S.  M.,  Alamri,  M.  A., et  al .
(2020). Structural Basis of SARS-CoV-2 3CLpro and  Anti-COVID-19  Drug  Discovery  from Medicinal  Plants. Journal  of  Pharmaceutical Analysis; .
Tressler  Hessen,  M.  (2020).  Novel  Coronavirus Information  Center:  Expert  Guidance  and Commentary.
https://www.elsevier.com/connect/coronavirus- information-center. Accessed: 20 Oktober 2020.
Tripathi,  M.  K.,  Singh,  P.,  Sharma.  S.,  Singh,  T.  J.,
Ethayathulla,  A.  S.  &  Kaur,  P.  (2020). Identification  of  Bioactive  Molecules  from Withania  somnifera (Ashwagandha)  as  SARS- CoV-2  Main  Protease  Inhibitor. Journal  of Biomolecular Structure and Dynamics ; 39 ; 1-14. Vardhan, S. & Sahoo, S. K. (2020). In Silico ADMET and  Molecular  Docking  Study  on  Searching Potential Inhibitors from Limonoids and Triterpenoids  for  COVID-19. Computers  in Biology and Medicine ; 124 ; 1-12.
Wan, Y., Shanga, J., Grahamb, R., Baricb, R. S. & Li, F. (2020).  Receptor  Recognition  by  the  Novel Coronavirus from  Wuhan: an Analysis Based on Decade-Long  Structural  Studies  of  SARS Coronavirus. Journal of Virology ;  94; 1-9.
Weiner, S, J., Kollman, P. A., Case, D. A., Singh, U. C., Ghio, C., Alagona, G., Profeta, S. & Weiner, W. (1984).  A  New  Force  Field  for  Molecular Mechanical  Simulation  of  Nucleic  Acids  and Proteins. Journal  of  the  American  Chemical Society ; 106 ; 765–784.
WHO.  (2020a). Clinical  Management of Severe Acute
Respiratory  Infection  (SARI)  When  COVID-19 Disease is Suspected. https://www.who.int/docs/default-
source/coronaviruse/clinical-management-of- novel-cov.pdf. Accessed: 10 Oktober 2020.
WHO.  (2020b).  Coronavirus  Disease  (COVID-19) Pandemic.
https://www.who.int/emergencies/diseases/novel- coronavirus-2019. Accessed: 20 Oktober 2020.
Wieder,  M.,  Perricone,  U.,  Seidel,  T.,  Boresch,  S.  &
Langer,  T.  (2016).  Comparing  Pharmacophore
Models Derived from Crsytal Structures and from Molecular  Dynamics  Simulations. Monatshefte für Chemie ; 147 ; 553-563.
Wong, G., Bi, Y. B., Wang, Q. H., Chen, X. W., Zhang,
Z.  G.  &  Yao,  Y.  G.  (2020). Zoonotic  Origins  of Human  Coronavirus  2019  (HCoV-19/SARS- CoV-2): why is this work important?. Zoological Research , 41 ; 213–219.
Xu Z, Peng C, Shi Y., Zhu, Z., Mu, K., Wang, X. & Zhu,
W.  (2020).  Nelfinavir  was  Predicted  to  be  a
Potential  Inhibitor  of  2019-nCov  Main  Protease by an Integrative Approach Combining Homology  Modelling,  Molecular  Docking  and Binding  Free  Energy  Calculation.  New  York: BioRxiv.