Analisis  Network  Pharmacology  Senyawa  Metabolit  Sekunder  Tanaman Ciplukan ( Physalis angulata L.) Pada Penyakit Kanker Paru-Paru
Network  Pharmacology  Analysis  of  Secondary  Metabolites  of  Ciplukan (Physalis angulata L.) Against Lung Cancer
Azka Khoirunnisa, Ahmad Shobrun Jamil * , M Artabah Muchlisin Program Studi Farmasi, Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Muhammadiyah Malang 4 RS Corresponding author: Ahmad Shobrun Jamil: Email: shobrun@umm.ac.id Submitted: 19-05-2024 Revised: 03-06-2024 Accepted: 06-06-2024

## ABSTRAK
Kanker  paru-paru  adalah  jenis  kanker  yang  paling  umum  dan  berisiko  tinggi.  Tanaman ciplukan  ( Physalis  angulata L.)  memiliki  aktivitas  antikanker  serta  kemampuan  sitotoksik  dan menghambat  pertumbuhan  sel  kanker.  Penelitian  yang  membahas  prediksi  potensi  seluler  dan molekuler  senyawa  metabolit  sekunder P.  angulata sebagai  anti  kanker  paru-paru  dengan menggunakan network  pharmacology dengan  menggunakan  beberapa  perangkat  antara  lain: database senyawa dicari pada Knapsack dan PubChem , skrining ADME dengan SwissADME , protein target  diidentifikasi  dengan GeneCards , SwissTargetPrediction ,  dan Venny  Diagram ,  konstruksi network pharmacology dilakukan dengan String-DB , analisis pengayaan jejaring menggunakan Gene Ontology (GO), dan analisis protein paling penting dengan CytoHubba . Dari pencarian didapatkan 49 senyawa,  dan  33  senyawa  dinyatakan  lolos  skrining  ADME  dengan  metode Lipinsky  Rule  of  five . Sebanyak  526  protein  terkait  kanker  diprediksi  dapat  berinteraksi  dengan  senyawa  metabolit sekunder. Berdasarkan hasil analisa GO, ditemukan mekanisme yang berhubungan dengan  kanker dan kanker paru-paru. Analisis lebih lanjut dengan Maximal Clique Centrality (MCC) pada CytoHubba menunjukkan  bahwa  jejaring Protein-protein  Interaction (PPI)  memiliki  10  target  utama,  yaitu ERBB2, KRAS, TP53, PTEN, CDKN2A, NRAS, PIK3CA, BRAF, NF1, dan EGFR yang saling berinteraksi untuk mengatur pertumbuhan, diferensiasi, dan kelangsungan hidup sel. Hasil penelitian ini dapat disimpulkan  bahwa  senyawa  metabolit  sekunder P.  angulata memiliki  potensi  pengendalian  dan alternatif untuk terapi kanker paru-paru. Kata kunci: Kanker paru-paru; senyawa metabolit sekunder; ciplukan; Physalis angulata ; network pharmacolog
ABSTRACT Lung cancer is the most common and high-risk type of cancer. Ciplukan ( Physalis angulata L.) has  anticancer  activity  as  well  as  cytotoxic  ability  and  inhibits  cancer  cell  growth.  This  research discusses  the  prediction  of  cellular  and  molecular  potential  of P.  angulata secondary  metabolite compounds  as  anti-lung  cancer  using  network  pharmacology  using  several  tools  including: compound database was searched with Knapsack and PubChem , ADME screening with SwissADME , target protein was identified with GeneCards, SwissTargetPrediction, and Venny Diagram , network pharmacology  construction  was  done  with String-DB ,  network  enrichment  analysis  using Gene Ontology (GO), and analysis of the most important proteins with CytoHubba . From the search, 49 compounds were obtained, and 33 compounds passed ADME screening using the Lipinsky Rule of five method. A total of 526 cancer-related proteins are predicted to interact with secondary metabolite compounds. Based on the results of GO analysis, mechanisms related to cancer and lung cancer were found. Further analysis with Maximal Clique Centrality (MCC) on CytoHubba shows that the Protein- protein Interaction (PPI) network has 10 main targets, namely ERBB2, KRAS, TP53, PTEN, CDKN2A, NRAS,  PIK3CA,  BRAF,  NF1,  and  EGFR  which  interact  with  each  other  to  regulate  cell  growth, differentiation, and survival. The results of this study can be concluded that the secondary metabolite compounds of P. angulata have the potential to control and alternative for lung cancer therapy.
Keyword: Lung  cancer;  secondary  metabolite  compounds;  ciplukan; Physalis  angulata ;  network pharmacology

## Analisis Network Pharmacology Senyawa Metabolit Sekunder Tanaman Ciplukan

## PENDAHULUAN
Kanker  paru-paru  merupakan  jenis  kanker  yang  dimulai  ketika  sel-sel  abnormal  tumbuh secara tidak terkendali di paru-paru. Hal ini termasuk dalam masalah kesehatan serius dan dapat menyebabkan kerusakan yang parah hingga kematian. Berbagai faktor dapat menyebabkan kanker paru-paru,  diantaranya  adalah  paparan  asap  rokok,  polusi  udara,  alergi  debu,  faktor  genetik, gaya  hidup,  bahaya  pekerjaan  (seperti  asbes,  radon,  dan  bahan  kimia  tertentu),  polusi  udara, sindrom kanker keturunan, dan penyakit paru-paru kronis yang pernah diderita sebelumnya, dan lain sebagainya. Tetapi merokok tembakau (termasuk rokok, cerutu, dan pipa) merupakan faktor risiko  utama  kanker  paru-paru,  namun  juga  dapat  menyerang  orang  yang  bukan  perokok  (WHO, 2023).
Rentang  usia  32-42  tahun  termasuk  dalam  usia  yang  berisiko  tertinggi  karena  adanya penurunan sistem kekebalan tubuh dan paparan jangka panjang zat-zat karsinogenik yang umumnya terjadi di tempat kerja. Faktor lain seperti genetik level  7 juga memiliki jumlah penderita  kanker paru-paru  yang  bisa  datang  dari  riwayat  keluarga,  mutasi  genetik  atau  polimorfisme  genetik. Penderita obesitas pun terancam risiko terkena kanker paru-paru karena kondisi sistem kekebalan tubuh dan inflamasi kronisnya, terutama yang mengalami lonjakan Indeks Massa Tubuh (IMT) akan semakin tinggi juga risikonya (Ua et al., 2023).
Prevalensi  penyakit  tidak  menular  di  Indonesia  semakin  meningkat,  termasuk  penyakit kanker.  Data  dari Global  Cancer  Obervatory (GCO)  2024  menunjukkan  jumlah  penderita  kanker semakin  meningkat  dibanding  tahun  sebelumnya,  yaitu  kanker  paru-paru  merupakan  urutan pertama  di  dunia,  kasus  baru  yang  ditemukan  23,6%  atau  sekitar  2,4  juta  kasus  dengan  jumlah kematian 16,8% atau sekitar 1,8 juta angka kematian dari seluruh kasus kanker  di dunia. Insiden kanker paru-paru di Indonesia menempati urutan kedua dengan data 408.661 kasus baru, 242.988 kasus kematian, dan 1 juta angka prevalensi dalam lima tahun (Ferlay et al., 2024).
Indonesia sebagai negara tropis telah dianugerahi beragam komoditas tanaman yang memiliki ragam akan potensi di dalamnya. Namun keterbatasan dalam hal pengetahuan masyarakat dalam mengetahui potensi-potensi pada komoditas tanaman yang ada di lingkungan sekitarnya. Salah satu komoditas tersebut yang memiliki potensi sebagai obat tradisional, yaitu tanaman ciplukan ( Physalis angulata L.) yang merupakan tanaman liar, namun dapat digunakan sebagai tanaman herbal yang memiliki efek antibakteri, antiinflamasi, dan antikanker (Hadiyanti, et al., 2018). Spesies dalam genus ini  termasuk  tanaman  hortikultura  yang  memiliki  nilai  ekonomi  serta  nutrisi  yang  tinggi  kaya kandungan vitamin, mineral dan antioksidan (Sunaryo, et al., 2020). Berdasarkan berbagai penelitian ilmiah,  ekstrak  tanaman  ciplukan  mempunyai  aktivitas  sebagai  antihiperglikemi,  antimikrobia, antivirus,  imunostimulan  dan  imunosupresan  (imunomodulator),  antiinflamasi,  antioksidan,  dan sitotoksik sitotoksik (Januário et al., 2002).
Beberapa  penelitian  lainnya  pun  menunjukkan  bahwa P.  angulata memiliki  kemampuan sitotoksik  dan  mampu  menghambat  pertumbuhan  sel  kanker.  Penelitian  menunjukkan  bahwa ekstrak P. angulata adalah agen anti-metastasis dan antiangiogenik yang potensial untuk pengobatan peradangan atau kanker (Hseu et al., 2011).
Dalam  penelitian  ini,  mekanisme  aksi  dari  metabolit P.  angulata diprediksi  berdasarkan pendekatan multi-component . Model ini menjadi konsep kunci untuk mode baru penemuan obat yang lebih  unggul  dalam segi keamanan, seperti toksisitas rendah  serta efek terapetik yang signifikan. Metode network pharmacology merupakan model analisa bagaimana senyawa metabolit sekunder dapat  berinteraksi  secara  molekuler  dengan  target  biologi  dengan  penyakit  terkait  (Lena  et  al., 2023). Informasi terkait mekanisme seluler molekuler terkait potensi P. angulata sebagai kandidat antikanker paru-paru belum banyak diungkap.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang  interaksi senyawa-senyawa bioaktif dengan protein target yang berhubungan dengan kanker pada paru-paru serta interaksi antar protein yang menyertainya. Peneliti selanjutnya dapat mengembangkan dengan penelitian dalam level in vitro dan in vivo dengan golongan senyawa, fraksi bahkan isolat senyawa P. Angulata yang spesifik sehingga dapat mempersingkat waktu dan menurunkan biaya riset karena dapat mengurangi metode trial and error dalam penemuan kandidat obat baru.

## METODE
Alat KNApSAcK (http://www.knapsackfamily.com/knapsack_c ore/top.php), PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/), SwissADME (http://www.swissadme.ch/index.php), SwissTargetPrediction (http://www.swisstargetprediction.ch/), GeneCards
(https://www.genecards.org/),  Venny  (https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/ve  nny/),  String-DB (https://string-db.org/),  Cytoscape software  version 3.10.2,  CytoHubba version 0.1,  dan  Chiplot (https://www.chiplot.online/).
Pengambilan data senyawa metabolit sekunder Data  senyawa  metabolit  sekunder  ciplukan  didapatkan  melalui  website  KNApSAcK (http://www.knapsackfamily.com/knapsack_c  ore/top.php),  kemudian  dicari Canonical  SMILES lebih lanjut melalui PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/).
Skrining Senyawa Kimia Skrining digunakan untuk menemukan senyawa yang tidak menyebabkan toksisitas dengan memprediksi  karakteristik  ADME,  farmakokinetik,  hingga  kualitas  kemiripan  obat  menggunakan SwissADME (http://www.swissadme.ch/index.php).
Prediksi Target Protein
Target  protein  diprediksi  dengan  basis  ligan  untuk  setiap  molekul  kecil  bioaktif  dengan SwissTargetPrediction  (http://www.swisstargetprediction.ch/),  kemudian  dilakukan  analisis protein target kanker paru-paru menggunakan GeneCard (https://www.genecards.org/), maka hasil keduanya digabungkan dan dianalisis dalam diagram ven untuk melihat keterkaitan protein antara senyawa metabolit sekunder dengan protein yang terlibat dalam kanker paru-paru menggunakan Venny (https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/), protein yang terkait kemudian dimasukkan ke dalam  String-DB  (https://string-db.org/)  untuk  mendapatkan  data  aktivitas  biologis,  penyakit terkait protein hasil prediksi hingga gambaran jejaring protein.
Analisis Data Data Gene  Ontology (GO)  didapatkan  melalui  String-DB  kemudian  data  divisualisasikan melalui enrichment bubble plot meliputi Biological Process (BP) , Molecular Function (MF) , dan Cellular Component (CC) Target potensial protein yang telah didapatkan kemudian diinput ke dalam “CytoHubba” dari Cytoscape untuk menyaring 10 target teratas berbasis Maximal Clique Centrality (MCC). Kemudian data analisis divisualisasikan dengan Chiplot (https://www.chiplot.online/).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Fakta  tubuh  manusia  adalah  menghasilkan  pembentukan  satu  atau  lebih  metabolit  dengan aktivitas  biologisnya.  Maka,  pendekatan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan pendekatan uji in silico untuk memperkirakan interaksi antara senyawa metabolit sekunder dengan target terapinya.
Pengumpulan data pertama kali dilakukan dengan KNApSAcK Family dengan hasil pencarian senyawa yang terkandung dalam tanaman ciplukan ( P. angulata ) sejumlah 49 metabolite sekunder dengan  lima  diantaranya  tidak  bisa  diprediksi  bioaktivitas  dan  protein  targetnya  karena  tidak memiliki struktur senyawa kimia Canonical SMILES melalui PubChem.
Suatu  molekul  harus  mencapai  target  dalam  tubuh  dengan  jumlah  yang  cukup  dan  berada tetap di dalam tubuh dalam bentuk bioaktif yang cukup lama. Analisa ini dilakukan menggunakan SwissADME yang  dapat  mengevaluasi  aspek  farmakokinetik  dan  farmakodinamik.    Kemudian dilakukan analisa prediksi sifat fisikokimia menurut Lipinski Rule of Five sebagai penunjuk solubilitas senyawa dalam menembus sel dengan difusi pasif. Apabila senyawa tidak memenuhi indikasi maka akan menyebabkan proses penyerapan obat secara oral terganggu (Pires et al., 2015). Dihasilkan sebanyak 33 metabolit sekunder yang masuk dalam indikasi Yes (Tabel I) . Indikasi tersebut meliputi

## Analisis Network Pharmacology Senyawa Metabolit Sekunder Tanaman Ciplukan
Tabel I. Sebanyak senyawa metabolit sekunder Physalis angulata L. yang telah memenuhi syarat Lipinski Rule of Five sejumlah 33 senyawa
Metabolit Sekunder Molecule Weight Lipophicity (MLogP) H-Bond Acceptors H-Bond Donors Rotatable Bonds Lipinski <500 <5 <10 <5 <10 Yes 14- Hydroxyixocarpanolide 488.61 2.04 7 3 2 Yes Dihydrowithanolide E 488.61 2.04 7 3 2 Yes Myricetin 3- neohesperidoside 626.5 2.04 7 3 0 No Phygrine 280.41 1.15 4 0 6 Yes Physagulin A 510.62 2.99 7 1 4 Yes Physagulin B 547.08 3.18 7 2 4 Yes Physagulin C 542.62 1.5 9 2 4 Yes Physagulin D 620.77 1.25 10 6 6 No Physagulin E 706.77 -0.85 14 7 8 No Physagulin F 544.63 1.5 9 3 4 Yes Physagulin G 722.77 -1.5 15 7 8 No Physagulin H 526.62 2.28 8 1 4 Yes Physagulin I 563.08 2.47 8 2 4 Yes Physagulin J 530.65 2.28 8 3 4 Yes Physagulin K 546.65 1.5 9 4 4 Yes Physagulin L 562.65 0.73 10 5 5 Yes Physagulin M 544.63 1.42 9 4 5 Yes Physagulin N 570.67 2.61 9 1 6 Yes Physalin B 510.53 1.44 9 1 0 Yes Physalin D 544.55 -0.01 11 3 0 No Physalin E 544.55 -0.01 11 3 0 No Physalin F 526.53 0.75 10 1 0 Yes Physalin G 526.53 0.67 10 2 0 Yes Physalin H 562.99 0.95 10 2 0 Yes Physalin I 558.57 0.18 11 2 1 No Physalin J 526.53 0.75 10 1 0 Yes Physalin K 558.53 0.05 12 2 0 No Physalin U 558.57 0.27 11 1 1 No Physalin V 554.58 1.87 10 1 2 Yes Physalin W 544.59 1.03 10 1 1 Yes Physangulide 522.63 0.57 9 5 2 Yes Physanolide A 500.67 4.04 6 2 2 Yes Vamonolide 472.61 2.84 6 2 2 Yes Withangulatin A 526.62 2.2 8 2 4 Yes Withangulatin B 518.6 0.39 9 5 2 Yes Withangulatin C 534.64 0.67 9 4 3 Yes Withangulatin D 552.65 -0.1 10 6 3 No Withangulatin E 518.64 1.45 8 3 3 Yes Withangulatin F 470.6 2.75 6 2 2 Yes Withangulatin G 536.61 -0.38 10 7 2 No Withangulatin H 534.64 0.67 9 4 3 Yes Withangulatin I 524.6 2.12 8 1 4 Yes Withanolide 470.6 2.75 6 2 2 Yes Withaphysalin A 466.57 3.4 6 1 1 Yes
syarat Molecule  Weight <500, Lipophicity (MLogP)  <5, H-Bond  Acceptors <10, H-Bond  Donors <5, Rotatable Bonds <10, dan Lipinski terindikator Yes dengan maksimum satu violation (Daina, 2017). Molekul senyawa pun melewati tahap analisa probabilitas > 0 melalui SwissTargetPrediction untuk mendapatkan target kemiripan yang lebih mutlak.
Hasil  prediksi SwissTargetPrediction sebanyak  558  protein  target  dikombinasikan  dengan 25.000  protein  oleh GeneCards dengan  kata  kunci  kanker  paru-paru  yang  memberikan  data komprehensif terkait semua gen yang dianotasi dan diprediksi terkait penyakit manusia. Sebanyak 526 protein target yang saling berhubungan antara senyawa metabolit sekunder P. angulata L. dan kanker paru-paru divisualisasikan menggunakan Diagram Venn (Gambar 1). Target tersebut dimasukkan ke dalam platform String- DB dengan spesies “Homo sapiens” dan ditujukan  pada  kategori DISEASE “ Lung  cancer “  sesuai  dengan  target  terrapi.  Dalam  analisa  ini memiliki hasil akhir 64 protein target yang kemudian dilakukan pengayaan Gene Ontology (GO) . Plot pengayaan  divisualisasikan  dengan enrichment  bubble  plot (Gambar  2). Gene  Ontology (GO) merupakan  sebuah  metode  komputasi  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kelas  gen  atau protein yang terwakili secara berlebihan (Liu et al., 2018).
Hasil analisis ini didasarkan pada nilai False Discovery Rate (FDR), yaitu jumlah kemungkinan data yang memberikan nilai positif palsu, sehingga semakin kecil nilai FDR, maka semakin akurat hasil analisanya (S. Zhong et al., 2004). Dalam penelitian ini, FDR dinyatakan dalam bentuk -Log (p- values), semakin besar nilai -Log (p-values), maka semakin kecil kemungkinan terjadinya kesalahan Pada grafik Biological Process (BP) menunjukkan bahwa P. angulata memiliki potensi besar dalam mengatur fosforilasi hingga jalur transduksi sinyal. Senyawa P. angulata saat ini telah terbukti menghambat fungsi lifosit, menginduksi apoptosis pada sel kanker, dan mengatur aktivitas berbagai jalur pensinyalan yang pada akhirnya mengarah pada regulasi fosforilasi dan perkembangan siklus sel (Franco et al., 2007; Hsieh et al., 2006; Soares et al., 2006; Wu et al., 2004).
P. angulata memiliki sifat antikanker dengan memodulasi aktivitas protein tirosin kinase dan pengikatan p53. Alkaloid beta-karbolin yang ada di dalam tanaman menghambat aktivitas protein tirosin kinase dan berikatan dengan p53, meningkatkan aktivitasnya dan berkontribusi pada regulasi pertumbuhan sel dan apoptosis (Tshikudo et al., 2024; Ooi et al., 2010). Hal ini sesuai dengan data grafik Molecular  Function (MF)  yang  menunjukkan False  Discovery  Rate (FDR)  terbesar  dalam aktivitas protein tirosin kinase.
Cellular  Component (CC)  menunjukkan  bahwa  senyawa  berhubungan  terhadap  reseptor. Physalin D  yang  terdapat  pada P.  angulata memiliki  fungsi  menghambat  reseptor  P2X7  yang utamanya  ditemukan  di  daerah  perinuclear  sitoplasma,  yaitu  dekat  membrane  sel.  Interaksi  ini mengarah pada penghambatan fungsi reseptor sehingga mengurangi pelepasan sitokin pro-inflamasi dan peradangan berikutnya (Novitasari et al., 2024; Arruda et al., 2021).
Reseptor P2X7 merupakan kunci utama dalam pengaturan fungsi sel kanker paru-paru, dan ekspresi  abnormal  dikaitkan  dengan  perkembangan  dan  perkembangan  kanker  paru-paru. Menargetkan  P2X7R  dengan  inhibitor  menunjukkan  harapan  dalam  menekan  pertumbuhan  dan metastasis kanker paru, menjadikannya target terapi potensial untuk penyakit ini (Li et al., 2021; Grassi & De Ponte Conti, 2021; Mai et al., 2021).
Analisis akhir yang dilakukan menggunakan CytoHubba dalam dalam aplikasi Cytoscape versi 3.10.2 dengan basis  analisis Maximal Clique Centrality (MCC) untuk mendapatkan komponen dan target yang lebih berpotensi penting dari 64 protein yang telah didapatkan sebelumnya (Gambar 3). Metode MCC digunakan untuk mengeksplorasi node dalam meningkatkan keampuhannya (Mathavan et al., 2021).
Jejaring Priotein-protein Interaction (PPI) dari target  potensial menunjukkan 10 target inti, yaitu ERBB2, KRAS, TP53, PTEN, CDKN2A, NRAS, PIK3CA, BRAF, NF1, dan EGFR  yang memilki log score tertinggi 13,3971 oleh ERBB2. Protein-protein tersebut berhubungan dengan kanker sebagai agen proliferasi, apoptosis, dan metastasis.
Berdasarkan data analisa binary plot (Gambar 4) didapatkan hasil Physagulin N dan Physalin V merupakan senyawa metabolit sekunder P. angulata yang paling banyak berinteraksi dengan 10 protein  utama,  yaitu  dengan  PIK3CA,  BRAF,  dan  EGFR.  Kemudian  protein  yang  paling  banyak berinteraksi adalah EGFR dan ERBB2 yang keduanya berinteraksi dengan 9 senyawa.

## Analisis Network Pharmacology Senyawa Metabolit Sekunder Tanaman Ciplukan
ERBB2 atau HER2 adalah sebuah reseptor tirosin kinase yang terlibat dalam proses transduksi sinyal seluler. Mutasi gen ERBB2 dapat menyebabkan overexpression dari protein ini yang kemudian dapat  berkontribusi  pada  perkembangan  kanker  seperti  kanker  payudara  dan  kanker  paru-paru (NCBI, 2024; Saridaki et al., 2011).
Mutasi KRAS umumnya ditemukan pada berbagai jenis kanker, termasuk kanker kolorektal. Dalam konteks kanker paru, mutasi KRAS biasanya dikaitkan dengan kanker NSCLC. Mutasi ini dapat menyebabkan  perkembangan  resistensi  terhadap  terapi  yang  ditargetkan  dan  kemoterapi. ( Afrăsânie  et  al.,  2023;  Sclafani  et  al.,  2019;  Al -Shamsi  et  al.,  2016).  Mutasi  TP53  juga  sering ditemukan  pada  kanker  paru,  terutama  pada  NSCLC.  Mutasi  ini  dapat  berkontribusi  pada perkembangan dan progresivitas kanker paru dengan mengganggu regulasi pertumbuhan sel normal dan mekanisme perbaikan DNA (Sclafani et al., 2019).
Sedangkan, mutasi EGFR merupakan ciri umum kanker NSCLC. Mutasi ini dapat menyebabkan perkembangan kanker paru dan sering dikaitkan dengan penggunaan terapi yang ditargetkan seperti tyrosine kinase inhibitors (TKIs) atau penghambat tirosin kinase (Al-Shamsi et al., 2016).
Gambar 1. Berdasarkan analisis overlay menggunakan venny diagram diketahui terdapat 558  protein  target  dari SwissTargetPrediction senyawa P.  angulata dan  terdapat  25.000 protein yang terlibat dalam kanker paru. Dari keduanya diketahui ada 526 protein target P. angulata yang merupakan protein target kanker paru-paru.
Gambar 2. Enrichment bubble plot analisa Gene Ontology Biological Process (BP) , Molecular Function (MF) , dan Cellular  Component (CC). Sumbu x menunjukkan nilai False  Discovery Rate (FDR),  semakin  tinggi  maka  prediksi  kesalahannya  semakin  rendah.  Sumbu  y menunjukkan  tipe  dari Gene  ontology. Warna  pada  lingkaran  menunjukkan  rasio gen/protein  yang  berhubungan  dengan  tipe  GO.  Ukuran  lingkaran  menunjukkan  jumlah gen yang behubungan dengan GO.
Protein-protein  lainnya  saling  berinteraksi  satu  sama  lain  dengan  berbagai  cara  untuk mengatur  proses  seluler  seperti  pertumbuhan,  diferensiasi,  dan  kelangsungan  hidup  sel.  Sebagai contoh,  PTEN  dan  CDKN2A  keduanya  merupakan  penekan  tumor  yang  dapat  menghambat  jalur PI3K/AKT, yang juga diatur oleh PIK3CA. BRAF dan NRAS keduanya merupakan proto-onkogen yang dapat  berkontribusi  pada  pertumbuhan  sel  yang  tidak  terkendali  ketika  bermutasi.  NF1  adalah penekan  tumor  yang  dapat  mengatur  pertumbuhan  dan  diferensiasi  sel,  dan  mutasinya  terkait dengan neurofibromatosis tipe 1 (Swaney et al., 2021; Palmer et al., 2019).
Maka dapat disimpulkan bahwa seluruh target inti pada PPI terlibat dalam berbagai proses seluler  dan  berinteraksi  satu  sama  lain  untuk  mengatur  pertumbuhan,  diferensiasi,  dan kelangsungan  hidup  sel.  Memahami  hubungan  PPI  tersebut  sangat  penting  untuk  memahami mekanisme perkembangan kanker dan mengidentifikasi target terapi yang potensial.

## KESIMPULAN
Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa P . angulata memiliki potensi untuk terapi kanker paru-paru.
Gambar 3. Hasil network pharmacology oleh String-DB sejumlah 64 protein dianalisa lebih lanjut  untuk  mendapatkan  10  protein  utama  berbasis Maximal  Clique  Centrality (MCC) melalui fitur CytoHubba pada aplikasi Cytoscape.
Gambar  4.  Binary  plot  interaksi  antara  10  protein  utama  dengan  senyawa  metabolit sekunder Physalis angulata L.

## Analisis Network Pharmacology Senyawa Metabolit Sekunder Tanaman Ciplukan

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah sangat membantu dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Afrăsânie, V., Marinca, M., Gafton, B., Alexa -Stratulat, T., Rusu, A., Froicu, E., Sur, D., Lungulescu, C. V., Popovici, L., Lefter, A., Afrăsânie, I., Ivanov, A., Miron, L., & Rusu, C. (2023). Clinical, Pathological and  Molecular  Insights  on  KRAS,  NRAS,  BRAF,  PIK3CA  and  TP53  Mutations  in  Metastatic Colorectal  Cancer  Patients  from  Northeastern  Romania.  International  Journal  of  Molecular Sciences, 24(16), 12679.
Al-Shamsi, H. O., Jones, J., Fahmawi, Y., Dahbour, I., Tabash, A., Abdel-Wahab, R., Abousamra, A. O. S., Shaw, K. R., Xiao, L., Hassan, M. M., Kipp, B. R., Kopetz, S., Soliman, A. S., McWilliams, R. R., &
Wolff, R. A. (2016). Molecular spectrum of KRAS, NRAS, BRAF, PIK3CA, TP53, and APC somatic gene  mutations  in  Arab  patients  with  colorectal  cancer:  determination  of  frequency  and distribution pattern. Journal of Gastrointestinal Oncology, 7(6), 882 – 902.
Arruda,  J.,  Rocha,  N.,  Santos,  E.,  Ferreira,  L.,  Bello,  M.,  Penido,  C.,  Costa,  T.,  Santos,  J.,  Ribeiro,  I.,
Tomassini, T., & Faria, R. (2021). Physalin pool from Physalis angulata L. leaves and physalin D  inhibit  P2X7  receptor  function  in  vitro  and  acute  lung  injury  in  vivo.  Biomedicine  & Pharmacotherapy, 142, 112006.
Daina, A., Michielin, O., & Zoete, V. (2017). SwissADME: a free web tool to evaluate pharmacokinetics, drug-likeness and medicinal chemistry friendliness of small molecules. Scientific Reports, 7(1). Ferlay J, Ervik M, Lam F, Laversanne M, Colombet M, Mery L, Piñeros M, Znaor A, Soerjomataram I, Bray F (2024).
Global Cancer Observatory: Cancer Today. Lyon, France: International Agency for Research on Cancer. Available from: https://gco.iarc.who.int/today, accessed [14 February 2024].
Franco LA, Matiz GE, Calle J, Pinzón R, Ospina LF.  2007. [Antiinflammatory activity of extracts and fractions obtained from Physalis peruviana L. calyces] Biomedica 27(1):110 – 115. Grassi, F., & De Ponte Conti, B. (2021). The P2X7 receptor in tumor immunity. Frontiers in Cell and Developmental Biology, 9.
Hadiyanti, N., Supriyadi, S., & Pardono, P. (2018). Keragaman beberapa tumbuhan ciplukan (Physalis spp.) di lereng gunung kelud, jawa timur. Berita Biologi, 17(2), 135-146.
Hseu, Y. C., Wu, C. R., Chang, H. W., Kumar, K. S., Lin, M. K., Chen, C. S., ... & Yang, H. L. (2011). Inhibitory effects  of  Physalis  angulata  on  tumor  metastasis  and  angiogenesis.  Journal  of Ethnopharmacology, 135(3), 762-771.
Hsieh W. T., K. Y. Huang, H. Y. Lin and J. G. Chung. 2006. Physalis angulata induced G2/M phase arrest in human breast cancer cells. Food Chem. Toxicol. 44(7): 974 – 983.
Januário,  A.  H.,  Filho,  E.  R.,  Pietro,  R.  C.  L.  R.,  Kashima,  S.,  Sato,  D.  N.,  &  França,  S.  C.  (2002). Antimycobacterial physalins from Physalis angulata L.(Solanaceae). Phytotherapy Research: An International Journal Devoted to Pharmacological and Toxicological Evaluation of Natural Product Derivatives, 16(5), 445-448.
Lena,  N.,  Jamil,  A.  S.,  Muchlisin,  M.  A.,  &  Almutahrihan,  I.  F.  (2023).  Analisis  Jejaring  Farmakologi Tanaman Jati Belanda (Guazuma ulmifolia Lamk.) Sebagai Imunomodulator. Journal of Islamic Pharmacy, 8(1), 1-6.
Li,  Q.,  Zhu,  X.,  Song,  W.,  Peng,  X.,  &  Zhao,  R.  (2020).  The  P2X7  purinergic  receptor:  a  potential therapeutic target for lung cancer. Journal of Cancer Research and Clinical Oncology, 146(11), 2731 – 2741.
Liu,  W.,  Liu,  J.,  &  Rajapakse,  J.  C.  (2018).  Gene  ontology  enrichment  improves  performances  of functional similarity of genes. Scientific reports, 8(1), 12100.
Mai, Y., Guo, Z.,  Yin, W., Zhong, N.,  Dicpinigaitis,  P. V., & Chen, R. (2021). P2X  receptors: Potential therapeutic targets for symptoms associated with lung cancer — a mini review. Frontiers in Oncology, 11.
Mathavan, S., Kue, C. S., & Kumar, S. (2021). Identification of potential candidate genes for lip and oral cavity cancer using network analysis. Genomics & Informatics/Genomics & Informatics, 19(1), e4.
NCBI - ERBB2 erb-b2 receptor tyrosine kinase 2 [Homo sapiens (human)]. (2024, May 12). National Library of Medicine. National Center of Biotechnology Information. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/2064
Novitasari, A., Rohmawaty, E., & Rosdianto, A. (2024). Physalis angulata Linn. as a medicinal plant (Review). Biomedical Reports, 20(3).
Ooi, K. L., Muhammad, T. S. T., Lim, C. H., & Sulaiman, S. F. (2010). Apoptotic Effects of Physalis minima L. Chloroform Extract in Human Breast Carcinoma T-47D Cells Mediated by c-myc-, p53-, and Caspase-3-Dependent Pathways. Integrative Cancer Therapies, 9(1), 73 – 83. Palmer,  N.,  Talib,  S.  Z.  A.,  Ratnacaram,  C.  K.,  Low,  D.,  Bisteau,  X.,  Lee,  J.  H.  S.,  Pfeiffenberger,  E., Wollmann, H., Tan, J. H. L., Wee, S., Sobota, R., Gunaratne, J., Messerschmidt, D. M., Guccione, E.,
&  Kaldis,  P.  (2019).  CDK2  regulates  the  NRF1/Ehmt1  axis  during  meiotic  prophase  I. ˜ the œ Journal of Cell Biology/ ˜ the œ Journal of Cell Biology, 218(9), 2896 – 2918. Pires, D. E., Blundell, T. L., & Ascher, D. B. (2015). pkCSM: predicting small-molecule pharmacokinetic and toxicity properties using graph-based signatures. Journal of medicinal chemistry, 58(9), 4066-4072.
Saridaki, Z., Tzardi, M., Papadaki, C., Sfakianaki, M., Pega, F., Kalikaki, A., Tsakalaki, E., Trypaki, M., Messaritakis, I., Stathopoulos, E., Mavroudis, D., Georgoulias, V., & Souglakos, J. (2011). Impact of KRAS, BRAF, PIK3CA mutations, PTEN, AREG, EREG expressio n and skin rash in ≥2nd line Cetuximab-Based therapy of colorectal cancer patients. PloS One, 6(1), e15980.
Sclafani, F., Wilson, S. H., Cunningham, D., De Castro, D. G., Kalaitzaki, E., Begum, R., Wotherspoon, A., Capdevila, J., Glimelius, B., Roselló, S., Thomas, J., Tait, D., Brown, G., Oates, J., & Chau, I. (2019).
Analysis of KRAS, NRAS, BRAF, PIK3CA and TP53 mutations in a large prospective series of locally advanced rectal cancer patients. International Journal of Cancer, 146(1), 94 – 102. Soares M. B., D. Brustolim, L. A. Santos, M. C. Bellintani, F. P. Paiva, Y. M. Ribeiro, T. C. Tomassini and R. Ribeiro Dos Santos.  2006. Physalins B, F and G, seco-steroids purified from Physalis angulata L.,  inhibit  lymphocyte  function  and  allogeneic  transplant  rejection.  Int  Immunopharmacol. 6(3): 408 – 414.
Sunaryo,  H.,  Hikmawanti,  N.  P.  E.,  &  Listyaningrum,  H.  A.  (2018,  August).  Study  in  Activity Combination of Physalis Angulata and Hibiscus sabdariffa in 70% Ethanol Extract to Decrease Blood  Sugar  Levels  and  Histopathology  of  Pancreas  Langerhans  Island  in  Alloxan  Induced Diabetic Rats. In Proceedings of the 1st Muhammadiyah International Conference on Health and Pharmaceutical Development (MICH-PhD 2018), East Jakarta, Indonesia (pp. 10-11).
Swaney, D. L., Ramms, D. J., Wang, Z., Park, J., Goto, Y., Soucheray, M., Bhola, N., Kim, K., Zheng, F., Zeng, Y., McGregor, M., Herrington, K. A., O ’ Keefe, R., Jin, N., VanLandingham, N. K., Foussard, H., Von Dollen, J., Bouhaddou, M., Jimenez-Morales, D., . . . Krogan, N. J. (2021). A protein network map of head and neck cancer reveals PIK3CA mutant drug sensitivity. Science, 374(6563).
Tshikhudo, P. P., Mabhaudhi, T., Koorbanally, N. A., Mudau, F. N., Caceres, E. O. A., Popa, D., Calina, D., & Sharifi‐Rad, J. (2024). Anticancer potential of Β‐Carboline alkaloids: an updated mechanistic overview. Chemistry & Biodiversity, 21(2).
Ua, A. M. S., Marpaung, E. S. K., Ong, J., Savinka, M., Nurhaliza, P., & Ningsih, R. Y. (2023). Penggunaan Bahasa  Pemrograman  Python  Dalam  Analisis  Faktor  Penyebab  Kanker  Paru-Paru.  Jurnal Publikasi Teknik Informatika, 2(2), 88-99.
World Health Organization: WHO & World Health Organization: WHO. (2023, June 26). Lung cancer. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/lung- cancer?gad_source=1&gclid=CjwKCAiArLyuBhA7EiwA- qo80COeQm9yQj9OkpiYzaRzttuYQaAedlpCnIudvUPZ6yk2fm7YLcErKxoCYB0QAvD_BwE
Wu S. J., L. T. Ng, D. L. Lin, S. N. Huang, S. S. Wang and C. C. Lin. 2004. Physalis peruviana extract induces apoptosis in human Hep G2 cells through CD95/CD95L system and the mitochondrial signaling transduction pathway. Cancer Lett. 215(2):199 – 208.

## Analisis Network Pharmacology Senyawa Metabolit Sekunder Tanaman Ciplukan
Zhong, S., Tian, L., Li, C., Storch, K. F., & Wong, W. H. (2004). Comparative analysis of gene sets in the gene ontology space under  the multiple hypothesis  testing framework. Proceedings  -  2004 IEEE Computational Systems Bioinformatics Conference, 2004. CSB 2004., 425 – 435.