J. Islamic Pharm. Online ISSN: 2527-6123 Volume 8 (1) 2023; p49-55 DOI: 10.18860/jip.v8i1.21722
Studi In Silico Senyawa Flavonoid dalam Mengambat RNA- dependent RNA polymerase (RdRp) sebagai Antivirus COVID-19
Faisal Akhmal Muslikh 1 *, Rizki Rahmadi Pratama 2 , Burhan Ma’arif 3 , Neny Purwitasari 4
1 Fakultas Farmasi, Institut Ilmu Kesehatan Bhakti Wiyata, Kediri, Jawa Timur, Indonesia
2 Mahasiswa  Magister  Ilmu  Farmasi,  Fakultas  Farmasi,  Universitas Airlangga,  Surabaya,  Jawa  Timur,  Indonesia.
3 Prodi Farmasi, Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, Jawa Timur, Indonesia
4 Departemen  Ilmu  Farmasi,  Fakultas  Farmasi,  Universitas Airlangga,  Surabaya,  Jawa  Timur,  Indonesia
*Corresponding Author. E-mail: faisalakhmus16@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  akhir  tahun  2019,  muncul coronavirus  disease 2019  (COVID-19)  yang  disebabkan  oleh severe  acute  respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), yang menjadi ancaman serius bagi kesehatan masyarakat global sampai saat ini. Seiring berjalannya  waktu,  pengembangan drug  repurposing telah  menjadi  metode  yang  efektif  dalam  penemuan  obat  baru.  Flavonoid merupakan  golongan  senyawa  yang  telah  dikenal  memiliki aktivitas  antivirus.  Oleh  karena itu,  tujuan  dari penelitian ini  adalah untuk  mengidentifikasi  lima  senyawa  flavonoid  (Genistein,  Daidzein,  Glycitein,  Formonoetin,  dan  Biochanin  A)  yang  sudah dikenal  memiliki  berbagai  manfaat  farmakologi  dalam  menghambat  aktivitas  RdRp  SARS-CoV-2.  Untuk  melakukan  analisis, metode molecular  docking digunakan  dengan  menggunakan  software AutoDockTools 1.5.6.  Prediksi  sifat  farmakokinetik  dan farmakodinamik  dilakukan  dengan menggunakan  SwissADME,  sedangkan  untuk  mengevaluasi toksisitas,  digunakan  ProTox  II. Hasil molecular  docking menunjukkan  bahwa  kelima  senyawa  flavonoid  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan senyawa  kontrol  positif remdesivir. Selain itu, hasil  prediksi  sifat  farmakokinetik,  farmakodinamik,  dan toksisitas  menunjukkan bahwa Biochanin A, Glycitein, Genistein, dan Formonoetin memiliki potensi terbaik untuk dikembangkan sebagai obat antivirus COVID-19 dengan kemampuan mengikat reseptor RdRp dengan PDB id. 6M71.
Kata Kunci: 6M71, Antivirus, Drug repurposing , RdRp, Senyawa flavonoid

## ABSTRACT
At the end of 2019, the coronavirus  disease 2019 (COVID-19) caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) emerged as a serious threat to global public health up until now. Over time, the development of drug repurposing has become an effective method of discovering new drugs. Flavonoids are a class of compounds that are known to have antiviral activity. Therefore, the aim of this study was to identify five flavonoid compounds (Genistein, Daidzein, Glycitein, Formonoetin, and Biochanin A) that are already known to have various pharmacological benefits in inhibiting the RdRp activity of SARS-CoV-2. Molecular  docking  method  using  AutoDockTools  1.5.6  software  was  employed  for  analysis.  Prediction  of  pharmacokinetic  and pharmacodynamic properties was done using SwissADME, while ProTox II was used to evaluate toxicity. The results of molecular docking  showed  that  all  five  flavonoid  compounds  had  better  results  compared  to  the  positive  control  compound  remdesivir. Furthermore,  the  prediction  results  of  pharmacokinetic,  pharmacodynamic,  and  toxicity  properties  indicated  that  Biochanin  A, Glycitein, Genistein, and Formonoetin had the best potential to be developed as antiviral drugs against COVID-19 with the ability to bind to the RdRp receptor with PDB id 6M71.
Keywords: 6M71, Antivirus, Drug repurposing, Flavonoid compounds, RdRp
Submitted:  June  12 th 2023  | Accepted:  June  24 st 2023  |  Published:  June  30 st 2023

## Pendahuluan
Coronavirus adalah  sekelompok  virus  yang  menyerang berbagai  hewan  dan  dapat  menyebabkan  infeksi  pernapasan pada  manusia,  mulai  dari  yang  ringan  hingga  parah.  Pada tahun  2002  dan  2012,  ada  dua  jenis  virus  Corona  yang sangat  berbahaya,  yaitu Severe  Acute  Respiratory  Syndrome
Coronavirus (SARS-CoV)  dan Middle  East  Respiratory Syndrome  Coronavirus (MERS-CoV),  yang  berasal  dari hewan dan menimbulkan penyakit pernapasan yang fatal pada manusia.  Kehadiran coronavirus baru  ini  menjadi  masalah kesehatan masyarakat yang baru pada abad ke-21 [1].
Pada akhir tahun 2019, muncul coronavirus disease 2019 (COVID-19)  yang  disebabkan  oleh severe  acute  respiratory

## RESEARCH ARTICLE
syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) di kota Wuhan, Cina. Karena kemampuannya yang sangat mudah menular, penyakit baru  ini telah  menyebar  dengan  cepat  ke  seluruh  dunia  [2,3]. Jumlah  orang  yang  terinfeksi  dan  area  epidemi  yang  terkena jauh  melebihi  SARS  dan  MERS.  Wabah  COVID-19  yang saat ini berlangsung menjadi ancaman yang sangat serius bagi kesehatan masyarakat global [4,5].
Pada  Mei  2022,  varian  SARS-COV-2  yang  menjadi perhatian  adalah  varian Alpha ( Lineage B.1.1.7),  varian Beta ( Lineage B.1.351),  varian Gamma ( Lineage P1),  varian Omicron ( Lineage B.1.1.529),  dan  varian Delta ( Lineage B.1.617.2)  [6].  Secara  global  pada  31  Mei  2023,  terdapat 767.364.883  kasus  COVID-19  yang  dikonfirmasi,  termasuk 6.938.353 kematian, yang dilaporkan ke WHO. Hingga 29 Mei 2023, total 13.375.580.553 dosis vaksin telah diberikan [7].
Meskipun  ada  beberapa  vaksin  dan  obat  yang  tersedia, ada  kebutuhan  mendesak  untuk      mengembangkan      obat yang  aman  dan  efektif  untuk  melawan  SARS-CoV-2  [8]. Proses  pengembangan  obat  baru de  novo sangat  mahal  dan membutuhkan  waktu  yang  lama.  Salah  satu  pendekatan  yang menjanjikan  dan  alternatif  untuk  menemukan  obat  antivirus adalah drug  repurposing ,  dengan  menggunakan  kembali  obat yang telah disetujui atau sedang diteliti untuk penggunaan yang berbeda.  Ini  adalah  strategi  untuk  mengidentifikasi  penggunaan baru dari obat yang sudah ada [9,10].
Permukaan SARS-CoV-2 dilapisi dengan banyak salinan protein  spike  (S)  yang  besar,  yang  berikatan  dengan  enzim pengubah  reseptor angiotensin-converting  enzyme 2  (ACE2) sebagai  langkah  awal  dalam  proses  infeksi.  Virus  memasuki sel  manusia  melalui  endositosis,  diikuti  oleh  pelepasan  RNA virus,  replikasi  RNA,  sintesis  protein,  pembentukan  partikel virus yang matang, dan akhirnya pelepasan virus dari sel inang [11,12].
Strategi utama dalam penemuan dan pengembangan obat adalah  mengidentifikasi  target  obat  potensial  [13].  Beberapa penelitian  telah  difokuskan  pada  pengembangan  obat  yang bertujuan untuk protein struktural dan nonstruktural dari virus [14].  Dalam  penelitian  ini,  fokus  kami  adalah  pada RNA- dependent RNA-polymerase (RdRP), yang juga dikenal sebagai Nsp12,  yang  merupakan  enzim  sentral  dalam  replikasi  virus [15].
RdRP  adalah  target  antivirus  yang  sangat  baik  untuk coronavirus  karena  termasuk  protein  yang  paling  konservatif dalam  virus  RNA  [12].  RdRP  memiliki  peran  penting  dalam replikasi  dan  kelangsungan  hidup  virus,  sehingga  merancang inhibitor  yang  berikatan  dengan  situs  aktif  dapat  menjadi pendekatan  efektif  dalam  mengidentifikasi  inhibitor  terbaik [16].
Produk alami yang berasal dari tumbuhan, terutama yang memiliki  kegunaan  dalam  etnofarmakologi,  memiliki  banyak aplikasi  dalam  pengobatan  penyakit  antivirus,  antimikroba, antibakteri, dan antijamur. Metabolit sekunder yang ditemukan dalam produk alami, seperti tanin, alkaloid, polifenol, kuinolin, kumarin,  dan  flavonoid,  dipercaya  memiliki  nilai  obat  dan terapeutik [17].
Senyawa  golongan  flavonoid  telah  dipelajari  secara luas  sebagai  agen  antivirus  [18].  Berbagai  penelitian  telah menunjukkan  bahwa  senyawa  flavonoid  memiliki  antivitas antivirus  terhadap hepatitis  C  virus (HCV), Herpes  Simplex Virus -1  (HSV-1), human  Hepatitis A  dan  B Viruses (HAV; HBV), rhesus rotavirus virus (RRV) and influenza virus [18].
Penelitian  terbaru  yang  dilakukan  oleh  Purwitasari  dkk., (2023)  menjelaskan  bahwa  senyawa  flavonoid  menunjukkan aktivitas  penghambatan  yang  baik  terhadap  protein  spike SARS-COV-2 [19]. Diantara senyawa flavonoid yang terkenal memiliki  berbagai  manfaat  farmakologi  seperti  antiinflamasi, antiosteoporosis, neurodegeneratif adalah Genistein, Daidzein, Glycitein,  Formonoetin,  dan  Biochanin  A  [20,21].  Sehingga, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  5  senyawa golongan  flavonoid  yang  sudah  terkenal  memiliki  berbagai manfaat  farmakologi  dalam  menghambat  aktivitas  RdRP SARS-CoV-2.

## Bahan dan Metode

## Alat dan Bahan
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  laptop  Legion  5  Pro 16AC6H  dengan  spesifikasi  RAM  16.0  GB,  AMD  Ryzen  7 5800H processor, NVIDIA GeForce RTX 3060 Graphic Card, 3.20  GHz  Radeon  graphics,  serta  Microsoft®  Windows®  10 Pro. Software yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  seperti Swiss  PDB  viewer untuk mengoptimalkan  protein, Avogadro 1.2  untuk  minimisasi  energi, discovery  studio  visualizer 4.5 serta  PyMOL  2.5  untuk  memvisualisasikan  interaksi  antara protein dan ligan, Autodock 4.2.6 untuk melakukan molecular docking , SwissADME untuk memprediksi sifat farmakokinetik dan farmakodinamik, serta ProTox II untuk memprediksi sifat toksisitas senyawa yang diuji [22].

## Preparasi protein dan ligan
Protein  reseptor  RdRp  diambil  dari      protein      data bank  dengan  kode  PDB  id.  6M71  (https://www.rcsb.org/ structure/6M71)  dan  kemudian  dihilangkan  molekul  air  serta menambahkan  molekul  hidrogen  menggunakan discovery studio  visualizer .  Setelah  itu,  struktur  protein  dioptimalkan dengan  menggunakan PDB  Swiss dan  mengatur  medan  gaya menggunakan GROMOS96, lalu disimpan dalam format “.pdb file”.  Penelitian  ini  menggunakan  5  senyawa  flavonoid  yang diambil  dari  PubChem  dan  remdesivir  digunakan  sebagai kontrol  positif,  pemilihan  ini  dikarenakan  remdesivir  bekerja dengan  berikatan  pada  RdRp  dan  dapat  menghambat  sintesis RNA  virus  [23-25].  Senyawa  tersebut  kemudian  dilakukan minimisasi  energi  menggunakan software  Avogadro ,  dengan pengaturan medan gaya yang menggunakan MMFF94 [26,27].

## Molecular docking
Molecular  docking 5  senyawa  flavonoid  dilakukan terhadap reseptor RdRp menggunakan protein PDB id. 6M71. Proses  docking  ini  menggunakan software  Autodock 4.2.6. Tahap  awal  dimulai  dengan  pengunggahan  protein  dan  ligan menggunakan Autodock .  Selanjutnya,  deteksi  dan  penentuan torsi dilakukan secara otomatis dengan menambahkan muatan parsial Gasteiger dan Kollman ke  senyawa  uji.  Pengaturan grid  box yang  digunakan  didasarkan  pada  hasil  validasi metode,  dengan  ukuran grid  box sebesar  X  =  80,  Y =  94,  Z = 94 dan koordinat (121,253; 121,376; 120,149). Jarak antara titik grid adalah 0,375 Å. Dalam running docking , digunakan Lamarckian  Genetic  Algorithm dengan  populasi  sebesar  150 dan jumlah maksimal evaluasi sebesar 2.500.000 untuk setiap 100 kali konformasi.
Hasil docking dievaluasi  dengan  mencari  konformasi terbaik  berdasarkan  skor  energy  binding  (∆G)  dan  konstanta inhibisi  (Ki)  terendah.  Interaksi  asam  amino  esensial  fungsional
yang  terdeteksi  juga  diperhatikan  dalam  analisis  interaksi docking menggunakan discovery studio visualizer .

## Prediksi ADMET
Analisis  sifat  farmakokinetik  dan  farmakodinamik dilakukan dengan konversi format masing-masing senyawa ke dalam simplified molecular-input line-entry system (SMILES) menggunakan software  ChemDraw  Ultra 12.0.  Penggunaan SMILES  bertujuan  untuk  mempermudah  analisis  sifat farmakokinetik  dan  farmakodinamik dengan  membandingkan senyawa-senyawa  tersebut  dengan  menggunakan  tata  nama IUPAC  [28,29].  Setelah  itu,  format  SMILES  yang  telah disiapkan, diproses secara terpisah pada webtool SwissADME (http://www.swissadme.ch) dan diklik run untuk menganalisis sifat farmakokinetik dan farmakodinamik dari setiap senyawa. Hasil  analisis  meliputi  berat  molekul, hydrogen  bond  donor (HBD), hydrogen bond acceptor (HBA), dan log P [30].
Sedangkan  untuk  melakukan  analisis  toksisitas,  format SMILES digunakan untuk memprediksi nilai LD50 berdasarkan globally  haramonized  system (GHS)  dengan  menggunakan online tool ProTox II (http://tox.charite.de/protox_II/) [31,32]. Penggunaan  format  SMILES  dilakukan  dengan  menuliskan SMILES  pada  canonical  smiles  dan  kemudian  dijalankan dengan mengklik tombol start Tox-Prediction .

## Hasil dan Pembahasan
Indikator  kualitas molecular  docking yang  baik  dapat diamati  melalui  pengukuran  nilai energy  binding (ΔG)  dan konstanta  inhibisi  (Ki).  Nilai energy  binding mencerminkan kekuatan interaksi biomolekuler antara ligan dan reseptor [33]. Semakin rendah nilai energy binding , semakin stabil interaksi antara  ligan  dan  reseptor,  menunjukkan  afinitas  ligan  yang lebih kuat terhadap reseptor [34]. Selain nilai energy binding , hasil molecular  docking juga  mencakup  pose,  yang  dapat menggambarkan interaksi ligan dengan protein [34].
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  nilai energy  binding (tabel  1)  dari  5  senyawa  flavonoid  memiliki  hasil  yang  baik dibandingkan  senyawa  kontrol  positif.  Hal  ini  menunjukkan bahwa 5 senyawa flavonoid memiliki potensi yang lebih tinggi daripada remdesivir dalam berinteraksi dengan reseptor RdRp dengan PDB id. 6M71.
Biochanin A
Daidzein
Formonetin Genistein Glycitein Remdesivir
Gambar 1. Visualisasi interaksi protein-ligan Selanjutnya, nilai Ki mengindikasikan konsentrasi yang diperlukan  untuk  mencapai  setengah  dari  penghambatan maksimum, dan nilai Ki yang lebih kecil menunjukkan afinitas ligan  yang  lebih  kuat  terhadap  makromolekul  [35].  Dalam Tabel  1,  terlihat  bahwa  5  senyawa  flavonoid  menunjukkan afinitas  yang  kuat  terhadap  reseptor  RdRp  dengan  PDB  id. 6M71  dibandingkan  dengan  remdesivir,  karena  senyawa tersebut memiliki nilai Ki yang lebih kecil daripada senyawa kontrol positif.
Tujuan  dari  pengamatan  residu  asam  amino  dalam interaksi  antara  senyawa  uji  dan  protein  target  adalah  untuk mengidentifikasi  interaksi  yang  terjadi  dan  memahami  peran interaksi  tersebut  dalam  efek  farmakologi  sebagai  inhibitor RdRp  oleh  senyawa  uji.  Interaksi  ikatan  ini  meliputi  ikatan hidrogen,  interaksi  hidrofobik,  interaksi Van  der  Waals , interaksi elektrostatik, dan interaksi halogen. Ikatan hidrogen adalah  jenis  ikatan  yang  paling  kuat  di  antara  ikatan  non- kovalen lainnya, meskipun lebih lemah daripada ikatan ion atau ikatan  kovalen.  Oleh  karena  itu,  ikatan  hidrogen  memainkan peran penting dalam menghasilkan aktivitas farmakologi [36], dan interaksi ini tersebar luas dalam sistem ini.
Tabel 1. Hasil molecular docking Perbandingan
Conventional hydro- gen bond: THR 394, Senyawa Energy bind- ing (Kcal/ mol) Konstanta Residu asam amino inhibisi residu asam amino dengan remdesivir Remde-
-5,83 sivir
53.71 uM (micromo- lar) ARG 457, VAL 675 Van der wals: TYR 456, TYR 458, GLU 350, PRO 627, THR 462, SER 318, LEU 460, ASN 459, ASN 628, THR 319, PHE
321, PHE 396
Alkyl: PRO 461, VAL 315, PRO 677, CYS 395, PRO 323 Pi-Alkyl: PRO 461, VAL 315, PRO 677, CYS 395, PRO 323 100% 675 , ASN 459 , LEU 628 , ARG 349 gen bond: MET 629, 396 , ASN 459 , LEU 677 , VAL 675 gen bond: THR 462 , SER 664, ARG 349, 627 , LEU 460 , ASN ARG 349 PRO 461 , PRO 677 gen bond: THR 462 ,
627 , LEU 460 , ASN
396 , CYS 395 , ARG PRO 677
PRO 461 , PRO 677
Sifat  farmakokinetik   dan   farmakodinamik   senyawa di  prediksi  menggunakan SwissADME ,  dan  hasilnya menunjukkan  bahwa  5  senyawa  flavonoid  adalah  senyawa terbaik  berdasarkan  hasil molecular  docking dan  juga memiliki sifat yang dapat diterima oleh tubuh (Tabel 2). Sifat ini  dievaluasi  berdasarkan  parameter  hukum  lima  Lipinski. Beberapa parameter Lipinski yang diperhatikan meliputi HBD <5,  HBA  <10,  log  P <5,  dan  berat molekul  <500  g/mol  [37]. Senyawa dengan berat molekul di bawah 500 g/mol dianggap mampu  melewati membran  biologis.  Nilai  H- acceptor dan H- donor  menunjukkan  jumlah  ikatan  hidrogen  dalam  senyawa, dan  semakin  tinggi nilai  tersebut,  semakin tinggi  energi  yang diperlukan dalam proses absorpsi. Nilai log P mengindikasikan kelarutan senyawa dalam cairan membran dan mencerminkan sifat polaritas senyawa [38].
Uji toksisitas senyawa uji telah dilakukan menggunakan webtool  online  ProTox II,  yang  mengklasifikasikannya berdasarkan  sistem globally  harmonized  system (GHS)  dan terbagi menjadi 6 kelas toksisitas LD50. Kelas I (LD50≤5 mg/ kg) menunjukkan keadaan yang mematikan jika tertelan, kelas II (5<LD50≤50 mg/kg) menunjukkan keadaan yang mematikan jika  tertelan,  kelas  III  (50<LD50≤300  mg/kg)  menunjukkan sifat  beracun  jika  ditelan,  kelas  IV  (300<LD50≤2000  mg/ kg)  menunjukkan  sifat  berbahaya  jika  tertelan,  kelas  V (2000<LD50≤5000  mg/kg)  menunjukkan  sifat  berbahaya jika tertelan, dan kelas VI (LD50>5000 mg/kg) menunjukkan ketiadaan toksisitas [32]. Semakin tinggi nilai LD50, semakin aman atau tidak beracun zat tersebut bagi tubuh, dan sebaliknya [39].  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Biochanin  A, Formonetin,  Genistein,  dan  Glycitein  berada  dalam  kelas  V yang  menandakan  lebih  tidak  bersifat  toksik  dibandingkan senyawa kontrol positif remdesivir.
Tabel 2. Analisis sifat farmakokinetik, farmakodinamik dan
toksisitas Senyawa BM ≤500 g/mol Log P ≤ 5 HBA ≤ 10 HBD ≤ 5 Kelas toksisitas Remdesivir 602,58 1,54 12 4 IV Biochanin A 284.26 2.44 5 2 V Glycitein 284.26 2.30 5 2 V Genistein 270.24 2.04 5 3 V Daidzein 254.24 2.24 4 2 IV Formonoetin 254.24 2.24 4 2 V
Van der wals: PHE 396 , ASN 459 , LEU 460 , PRO 627 Bioch- -7,38 3.91 uM (micromo- Conventional  hydro- gen bond: THR 462 ,
MET 629, GLU 350 ,
ARG 349
Carbon Hydrogen 44% anin A lar) Bond: ASN 628 , THR 462
Pi-Cation: ARG 349 Pi-Sigma: PRO 361
Alkyl: VAL 675 , PRO 677 , VAL 315 Van der wals: GLU 350 , PHE 396 , VAL 460 10.95 uM Conventional  hydro- gen bond: MET 629,
THR 462 , ARG 349 Daidzein -6,77 (micromo- lar) Carbon hydrogen bond: THR 462 , ASN 44%
Pi-Cation: ARG 349 Pi-Sigma: PRO 461 Pi-Alkyl: VAL 315 , PRO 677 Conventional hydro- THR 462 , ARG 349 Van der wals: PRO 627 , GLU 350 , PHE
460 Formon- etin -7,2 5.24 uM (micromo- lar) Carbon Hydrogen Bond: ASN 628 , THR 462 60% Pi-Cation: ARG 349
Pi-Sigma: PRO 461
Alkyl: VAL 315 , PRO
Pi-Alkyl: VAL 315 ,
PRO 677 , VAL 675
Conventional hydro-
MET 629, ASN 628 ,
PRO 677
Genistein -7,07 6.63 uM
(micromo-
Van der wals: PRO 459 , PHE 396 , VAL 675 , LYS 676
56% lar) Pi-Cation: GLU 350 , ARG 349 Pi-Anion: GLU 350 ,
Pi-Sigma: PRO 461
Pi-Alkyl: VAL 315 , Conventional hydro- MET 629 Glycitein
-6,62
14.10 uM (micromo-
lar)
Van der wals: PRO 459 , ARG 457 , PHE 349
Pi-Anion: GLU 350 56%
Pi-Sigma: PRO 461
Alkyl: VAL 315 ,
Pi-Alkyl: VAL 315 ,

## Pembahasan
RdRp adalah komponen krusial dalam replikasi virus RNA  dan  juga  menjadi  target  obat  yang  menjanjikan  dalam pengobatan  COVID-19.  Seperti  protein-protein  lain  dalam SARS-CoV-2,  RdRp  tidak  memiliki  homolog  yang  terkait secara  erat  dengan  sel  inang.  Oleh  karena  itu,  menargetkan RdRp dapat menghindari efek samping yang tidak diinginkan. Selain  itu,  motif  katalitik  aktif  RdRp  sangat  terjaga  dengan baik  di  antara  virus-virus  RNA  jika  dibandingkan  dengan protein-protein  lonjakan  dan  permukaan  virus  lainnya. Keunikan  ini  menjadikan  RdRp  sebagai  target  menarik dalam  pengembangan  obat  antivirus  yang  dapat  melawan berbagai  jenis  virus.  Beberapa  inhibitor  nukleosida  analog telah menunjukkan aktivitas penghambatan terhadap berbagai jenis virus RNA [40]. Strategi penggunaan kembali obat yang menargetkan  RdRp  menjadi  pilihan  yang  menjanjikan  dalam pengobatan COVID-19. Obat-obat yang semula dikembangkan untuk virus-virus lain, seperti favipiravir (obat anti-influenza), sofosbuvir  (obat  anti  virus  hepatitis  C),  dan  ribavirin  (obat antivirus dengan cakupan luas), sedang dievaluasi melalui uji klinis untuk pengobatan COVID-19 (ClinicalTrials.gov) [23].
Penggunaan  darurat  remdesivir  telah  mendapatkan persetujuan  sebagai  pengobatan  COVID-19.  Meskipun efektivitas  pengobatan  ini  terbatas  dalam  uji  klinis,  hal  ini memvalidasi penghambat RdRp untuk mengobati COVID-19. Melalui  skrining  virtual  menggunakan  model  homolog  dan molecular  docking ,  telah  diusulkan  berbagai  obat  antivirus dan  produk  alami  sebagai  kandidat  utama  dalam  melawan COVID-19  [41,42].  Penemuan terbaru  tentang  struktur  RdRp yang  berinteraksi  dengan  remdesivir  memberikan  kerangka struktural  yang  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam  skrining virtual.  Selain  itu,  kombinasi  penghambat  RdRp  dengan obat  antivirus  yang  menargetkan  protein  virus  lainnya  dan imunomodulator  dapat  menjadi  strategi  yang  menjanjikan dalam terapi COVID-19 [23].
Hasil molecular docking ini secara berurutan didapatkan bahwa  senyawa  Biochanin  A,  Daidzein,  Formonoetin, Genistein, dan  Glycitein memiliki pengikatan terhadap  RdRp dengan  PDB  id.  6M71,  senyawa  tersebut  memiliki  nilai ΔG  dan  Ki  yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  senyawa kontrol  positif  remdesivir.  Berdasarkan  hasil  analisis  sifat farmakokinetik,  farmakodinamik  dan  toksisitas,  secara berurutan didapatkan bahwa senyawa Biochanin A, Glycitein, Genistein  dan  Formonoetin  memiliki  potensi  terbaik  untuk dikembangkan  menjadi  obat  antivirus  SARS-COV-2  dengan mekanisme penghambatan RdRp dengan PDB id. 6M71.

## Kesimpulan
Kelima  senyawa  flavoloid  memiliki  hasil  yang  baik dalam molecular  docking dibandingkan  dengan  senyawa kontrol  positif  remdesivir,  akan  tetapi  hasil  prediksi  sifat farmakokinetik,  farmakodinamik  dan  toksisitas  senyawa Biochanin A, Glycitein, Genistein dan Formonoetin memiliki pontensi  terbaik  untuk  dikembangkan  menjadi  obat  antivirus COVID-19 dengan pengikatan terhadap reseptor RdRp dengan PDB id. 6M71.

## Referensi
[1] Hu B, Guo H, Zhou P, Shi ZL. Characteristics of SARS- CoV-2 and COVID-19. Nat Rev Microbiol. 2021; 19: 141– 154. https://doi.org/10.1038/s41579-020-00459-7
[2] Wu JT, Leung K, Leung GM. Nowcasting and forecasting the potential domestic and international spread of the 2019- nCoV outbreak originating in Wuhan, China: a modelling study. The Lancet. 2020; 395(10225): 689-697.
[3] Hui  DS, Azhar  EI,  Madani TA,  Ntoumi  F,  Kock  R,  Dar O, Petersen E. 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. 2020; 91: 264-266.
[4] Deng SQ, & Peng HJ. Characteristics of and public health responses  to  the  coronavirus  disease  2019  outbreak  in China. Journal of clinical medicine. 2020; 9(2): 575.
[5] Han Q, Lin Q, Jin S, You L. Coronavirus 2019-nCoV: A brief perspective from the front line. Journal of Infection. 2020; 80(4): 373-377.
[6] Polatoğlu I, Oncu‐Oner T, Dalman I, Ozdogan S. COVID‐19 in  early  2023:  Structure, replication  mechanism,  variants of  SARS‐CoV‐2,  diagnostic  tests,  and  vaccine  &  drug development studies. MedComm. 2023; 4(2): e228.
[7] WHO.  2023.  WHO  Coronavirus  (COVID-19).  https:// covid19.who.int/
[8] WHO,  “coronavirus   (COVID-19)   dashboard,”   2022, https://covid19.who.int.
[9] Senanayake SL. Drug repurposing strategies for COVID- 19. Future Drug Discovery. 2020; 2(2).
[10] Anwaar  MU,  Adnan  F,  Abro  A,  Khan  RA,  Rehman  A. U,  Osama  M,  ...,  Assir  MZ.  Combined  deep  learning and  molecular  docking  simulations  approach  identifies potentially effective FDA approved drugs for repurposing against  SARS-CoV-2.  Computers  in  Biology  and Medicine. 2022; 141: 105049.
[11] Huang  Y,  Yang  C,  Xu  XF,  Xu  W,  Liu  SW.  Structural and  functional  properties  of  SARS-CoV-2  spike  protein: potential antivirus drug development for COVID-19. Acta Pharmacologica Sinica. 2020; 41(9): 1141-1149.
[12] Marahatha R, Shrestha A, Sharma K, Regmi BP, Sharma KR, Poudel P, ..., Parajuli N. In silico study of  alkaloids: Neferine  and  berbamine  potentially  inhibit  the  SARS- CoV-2  RNA-dependent  RNA  polymerase.  Journal  of Chemistry. 2022.
[13] Khare  P,  Sahu  U,  Pandey  SC,  Samant  M.  Current approaches  for  target-specific  drug  discovery  using natural compounds against SARS-CoV-2 infection. Virus research. 2020; 290: 198169.
[14] van  de  Leemput  J,  &  Han  Z.  Understanding  individual SARS-CoV-2  proteins  for  targeted  drug  development against COVID-19. Molecular and cellular biology. 2021; 41(9): e00185-21.
[15] Koulgi S, Jani V, Uppuladinne VNM, Sonavane U, Joshi R.  Natural  plant  products  as  potential  inhibitors  of  RNA dependent RNA polymerase of Severe Acute Respiratory Syndrome  Coronavirus-2.  PLoS  One.  2021;  16(5): e0251801.
[16] Aftab  SO,  Ghouri  MZ,  Masood  MU,  Haider  Z,  Khan  Z, Ahmad A, Munawar N. Analysis of SARS-CoV-2 RNA- dependent RNA  polymerase as a potential therapeutic
drug  target  using  a  computational  approach.  Journal  of translational medicine. 2020; 18(1): 1-15.
[17] Ganjhu RK, Mudgal PP, Maity H, Dowarha D, Devadiga S, Nag S, Arunkumar G. Herbal plants and plant preparations as  remedial  approach  for  viral  diseases.  Virusdisease. 2015; 26: 225-236.
[18] Ninfali P, Antonelli A, Magnani M, Scarpa ES. Antiviral properties of flavonoids and delivery strategies. Nutrients. 2020; 12(9): 2534.
[19] Purwitasari  N,  Maulana  S,  Qurnianingsih  E,  Agil  M, Siswandono  S,  Junlatat  J.  Inhibition  of  Spike  Protein  of SARS-CoV2  from  (Merremia  mammosa  (Lour)  Hall.  F.) Bioactive  Compounds:  Molecular  Docking  and  ADMET Study.  Journal  of  Population  Therapeutics  and  Clinical Pharmacology. 2023; 30(8): 78-86.
[20] Ma'arif  B,  Suryanto  S,  Muslikh  FA,  Suryadinata  A,  & Fauziyah  B.  Systematic  Review:  Anti-Osteoporosis Potential  Activities  of  Phytoestrogen  Compounds  In Chrysophyllum cainito L., Elaeis guineensis Jacq., Lannea acida Rich., Marsilea crenata Presl., and Medicago sativa L.  Journal  of  Pharmaceutical  Sciences  and  Community. 2022; 19(1): 41-52.
[21] Muslikh FA, Samudra RR, Ma’arif B, Ulhaq ZS, Hardjono S,  &  Agil  M.  In  Silico  Molecular  Docking  and  ADMET Analysis  for  Drug  Development  of  Phytoestrogens Compound  with  Its  Evaluation  of  Neurodegenerative Diseases.  Borneo  Journal  of  Pharmacy.  2022;  5(4):  357- 366.
[22] Muslikh FA, Pratama RR, Gondokesumo ME. Senyawa  Fitoestrogen  Untuk  Potensi  Terapi  Penyakit Neurodegeneratif  Terhadap  Reseptor  TLR2:  Pendekatan In Silico. Jurnal Kesehatan Islam. 2023; 12(1): 17-24.
[23] Jiang Y, Yin W, Xu HE. RNA-dependent RNA polymerase: Structure, mechanism, and drug discovery for COVID-19. Biochemical  and  biophysical  research  communications. 2021; 538: 47-53.
[24] Kokic G, Hillen HS, Tegunov D, Dienemann C, Seitz F, Schmitzova J, ..., Cramer P. Mechanism of SARS-CoV-2 polymerase stalling by remdesivir. Nature communications. 2021; 12(1): 279.
[25] Ahsana D, Pratama RR, Meily A, Andika A. Discovery of SARS-CoV-2  RNA-dependent-RNA-polymerase  (RdRp) Inhibitor from Sambiloto (Andrographis paniculata) Based on Molecular Docking and ADMET Prediction Approach. Pharmaceutical Sciences and Research. 2022; 9(2): 3.
[26] Ma'arif  B,  Fihuda  DAP,  Muslikh  FA,  Syarifuddin  S, Fauziyah B, Sari DP, Agil M. Studi in silico penghambatan aktivasi  TLR2  ekstrak  etanol  daun  semanggi  (Marsilea crenata  Presl.).  Jurnal  Tumbuhan  Obat  Indonesia.  2022; 15(1): 31-40.
[27] Ma'arif B, Muslikh FA, Anggraini W, Taek MM, Laswati H,  &  Agil  M.  In  vitro  anti-neuroinflammatory  effect  of genistein  (4',  5,  7-trihydroxyisoflavone)  on  microglia HMC3 cell line, and in silico evaluation of its interaction with estrogen receptor-β. International Journal of Applied Pharmaceutics. 2021; 13(4): 183-187.
[28] Sliwoski  G,  Kothiwale  S,  Meiler  J,  &  Lowe  EW. Computational methods in drug discovery. Pharmacological reviews. 2014; 66(1): 334-395.
[29] Muslikh FA, Samudra RR, & Ma'arif B. Prediksi Senyawa Fraksi Etil Asetat Daun Semanggi (Marsilea crenata Presl.)
Sebagai  Agen  Antineuroinflamasi (agonis ERα).  JIKSN: Jurnal Ilmu Kesehatan dan Sains Nusantara. 2023; 1(01): 10-21.
[30] Ma'arif  B,  Aminullah  M,  Saidah  NL,  Muslikh  FA, Rahmawati  A,  Indrawijaya  YYA,  ...  &  Taek  MM. Prediction  of  antiosteoporosis  activity  of  thirty-nine phytoestrogen compounds in estrogen receptor-dependent manner  through  in  silico  approach.  Tropical  Journal  of Natural Product Research. 2021; 5(10): 1727-1734.
[31] Ma'arif  B,  Muslikh  FA,  Fihuda  DAP,  Syarifuddin  S,
&  Fauziyah  B.  Prediction  of  compounds  from  96% Ethanol  Extract  of  Marsilea  crenata  Presl.  Leaves  in increasing  estrogen receptor-α activation.  In  Proceedings of  International  Pharmacy  Ulul  Albab  Conference  and Seminar (PLANAR). (2021, December; 1: 67-76.
[32] Ma’arif  B,  Samudra  RR,  Muslikh  FA,  Dewi  TJD,  & Muchlasi  LA.  Antineuroinflammatory  Properties  of Compounds  from  Ethyl  Acetate  Fraction  of  Marsilea crenata C.  Presl.  Against Toll-Like  Receptor  2  (3A7B) In  Silico.  In  Proceedings  of  International  Pharmacy Ulul  Albab  Conference  and  Seminar  (PLANAR).  2022, December; 2: 8-20).
[33] Odoemelam  CS,  Hunter  E,  Simms  J,  Ahmad  Z,  Chang MW, Percival B, ... & Wilson PB. In silico ligand docking approaches to characterise the binding of known allosteric modulators  to  the  glucagon-like  peptide  1  receptor  and prediction of ADME/Tox properties. Applied Biosciences. 2022; 1(2): 143-162.
[34] Lukitaningsih  E,  Wisnusaputra  A,  &  Sudarmanto  BA. Scrining in silico active compound of Pachyrrhizus erosus as  antitirosinase  on  Aspergillus  oryzae  (computattional study  with  homology  modeling  and  molecular  docking). Majalah Obat Tradisional. 2009; 20(1): 7-15.
[35] Az-Zahra  F,  Afidika  J,  Diamantha  SD,  Rahmani  AE, Fatimah  S,  Aulifa  DL,  &  Sitinjak  BD.  Studi  In  Silico Senyawa  dalam  Daun  Sirih  (Piper  betle  L.)  sebagai Inhibitor Enzim Asetilkolinesterase (AChE) pada Penyakit Alzheimer.  Indonesian  Journal  of  Biological  Pharmacy. 2022; 2(2): 44-58.
[36] Rahmadi  R,  Andika,  Nashihah  S.  Studi  Penambatan Molekuler Senyawa Flavonoid Daun Jambu Biji (Psidium guajava  L.)  Terhadap  Sars-Cov-2  3cl  Protease.  Medical Sains: Jurnal Ilmiah Kefarmasian. 2021; 6(1): 9-24.
[37] Ma'arif B, Muslikh FA, Amalia D, Mahardiani A, Muchlasi LA,  Riwanti  P,  ...,  Agil  M.  Metabolite  Profiling  of  the Environmental-Controlled  Growth  of  Marsilea  crenata Presl. and  Its  In  Vitro and  In  Silico Antineuroinflammatory Properties. Borneo Journal of Pharmacy. 2022; 5(3): 209- 228.
[38] Lipinski  C  A,  Lombardo  F,  Dominy  BW,  &  Feeney  PJ. Experimental  and  computational  approaches  to  estimate solubility  and  permeability  in  drug  discovery  and development  settings.  Advanced  drug  delivery  reviews. 1997; 23(1-3): 3-25.
[39] Supandi,  Yeni,  Merdekawati  F.  In  silico  study  of pyrazolylaminoquinazoline  toxicity  by  lazar,  protox, and  admet  predictor.  Journal  of  Applied  Pharmaceutical Science. 2018; 8(9): 119-129.
[40] Campagnola  G,  Gong  P,  Peersen  OB.  High-throughput screening  identification  of  poliovirus  RNA-dependent RNA polymerase  inhibitors. Antiviral  research.  2011;
91(3): 241-251.
[41] Wu C, Liu Y, Yang Y, Zhang P, Zhong W, Wang Y, ..., Li H.  Analysis  of  therapeutic  targets  for  SARS-CoV-2  and discovery  of  potential  drugs  by  computational  methods.
Acta Pharmaceutica Sinica B. 2020; 10(5): 766-788.
[42] Elfiky AA. SARS-CoV-2 RNA dependent RNA polymerase
(RdRp)  targeting:  An  in  silico  perspective.  Journal  of Biomolecular Structure and Dynamics. 2021; 39(9): 3204-
3212