http://jurnal.farmasi.umi.ac.id/index.php/fitofarmakaindo/index

## Uji Aktivitas Penghambatan Dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) Senyawa dari Lima Tanaman Indonesia secara In-silico
Andri Prasetiyo 1* , Shirly Kumala 1 , Esti Mumpuni 1 , Raymond R. Tjandrawinata 2 , Lilik Sulastri 1,3 1 Fakultas Farmasi Universitas Pancasila, Jakarta, Indonesia.
2 Universitas Katolik Atma Jaya, Tangerang, Indonesia 3Sekolah Tinggi Teknologi Industri dan Farmasi Bogor, Bogor Indonesia
Article info Abstrak History
Submission : 20-09-2022 Review : 19-01-2023 Accepted : 14-02-2023
* Email: andriprasetiyo@univpancasila.ac.id
DOI: 10.33096/jffi.v10i1.884
Kata Kunci: docking; penghambat DPP-4; Tinospora crispa; Rheum palmatum
Teknik komputasi virtual screening dapat digunakan untuk memprediksi dan  menjelaskan  aktivitas  senyawa  apa  yang  berperan  dalam penghambatan  DPP-4.  Lima  tanaman  Indonesia  seperti Caesalpinia sappan,  Mutingia  calabura,  Rheum  palmatum,  Ficus  religiosa  dan Tinospora crispa telah terbukti memiliki aktivitas penghambat dipeptidyl- peptidase-4 (DPP-4)  secara in-vitro akan  tetapi  belum  ada  penjelasan senyawa  apa  yang  berperan  terhadap  aktivitas  tersebut.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memprediksi  dan  menjelaskan  senyawa-senyawa  dari lima  tanaman  yang  memiliki  aktivitas  penghambatan  DPP-4  secara In- silico .  Metode docking menggunakan  perangkat  lunak Molegro  Virtual Docker dengan  16  protokol  kombinasi  pencarian algortima dan  fungsi nilai. Sebelum Docking dilakukan validasi metode dengan cara redocking native  ligand protein  penghambat  DPP-4  dengan  kode  PDB  3G0B, kemudian dilanjutkan docking secara bersamaan 151 senyawa dari lima tanaman  Indonesia  dan  satu  ligan  standar  alogliptin  dengan  reseptor dipeptidy lpeptidase-4 (kode PDB: 3G0B) dengan metode docking yang valid.  Hasil  validasi  metode  menunjukkan  16  protokol  kombinasi memberikan nilai RMSD < 1 Å. Hasil docking berdasarkan rerank score paling rendah dan kemiripan interaksi residu asam amino dibandingkan ligan  standar  Alogliptin  menunjukkan  tiga  senyawa  6'-O-Lactoyl Borapetoside  B  ( rerank  score -99.78  kcal/mol)  dan  Borapetoside  A ( rerank  score -98.76  kcal/mol)  dari  tanaman Tinospora  crispa dan Rhaponticin  ( rerank  score -99.37)  dari  tanaman Rheum  Palmatum sedangkan ligan standar Alogliptin memiliki rerank score -93.14 kcal/mol dengan  interaksi  residu  asam  amino  Glu206,  Glu206,  Tyr547,  Tyr632. Metode docking dengan mvd terbukti valid dan Physcion 8-gentiobioside, Luteolin  4'-metil  eter  7-glukosida,  61-O-Lactoyl  borapetoside  B,
Rhaponticin  dan  Tinocrispol  A  diprediksi  memiliki  aktivitas penghambatan DPP-4.

## Abstract
Keywords: docking; DPP-4 inhibitors; Tinospora crispa; Rheum palmatum Computational  virtual  screening  techniques  can be  used  to  predict  and explain the activity of what compounds play a role in DPP-4 inhibition. Five Indonesian plants, such as Caesalpinia sappan, Mutingia calabura, Rheum palmatum, Ficus religiosa, and Tinospora crispa have been shown to have inhibitory activity of dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) in vitro, but there is no explanation as to what compounds play a role in this activity. This study aims to predict and explain compounds from five plants that have  DPP-4  inhibitory  activity  in-silico.  The  docking  method  uses  the Molegro  virtual  docker  software  with  16  protocols,  a  combination  of search algorithms, and score functions. Before docking, validation of the method was carried out by redocking the native ligand inhibiting protein DPP-4 with PDB code 3G0B, then continued docking simultaneously 151 compounds from five Indonesian plants and 1 standard Alogliptin ligand with  the  dipeptidyl  peptidase-4  receptor  (PDB  code:  3G0B)  with  a docking method that valid. The results of the method validation showed that 16 combination protocols gave RMSD values < 1 Å. Docking results
based on the lowest rerank score and the similarity of amino acid residue interactions  compared  to  the  standard  Alogliptin  ligand  showed  three compounds 6'-O-Lactoyl Borapetoside B (rerank score -99.78 kcal/mol) and Borapoteside A (rerank score -98.76 kcal/mol) from Tinospora crispa and Rhaponticin (rerank score -99.37) from Rheum Palmatum, while the standard ligand alogliptin had a rerank score of -93.14 kcal/mol with the interaction of amino acid residues Glu206, Glu206, Tyr547, Tyr632. The docking method with MVD proved to be valid and compounds Physcion 8-gentiobioside,  Luteolin  4'-metil  eter  7-glucoside,  61-O-Lactoyl borapetoside B, Rhaponticin dan Tinocrispol A  were predicted to have DPP-4 inhibitory activity.

## I. Pendahuluan
Diabetes  mellitus  adalah  kelompok penyakit  metabolik  yang  ditandai  hiperglikemia yang  disebabkan  oleh  gangguan  sekresi  insulin, kerja  insulin  atau  keduanya  (Perkumpulan Endokrinologi  Indonesia,  2021).  Saat  ini  diabetes menjadi masalah kesehatan utama di dunia dari sisi jumlah penderita dan tingkat kematian (International Diabetes Federation, 2019).
Obat  antidiabetes oral  penghambat DPP-4 memiliki profil  keamanan yang baik  seperti resiko terjadinya hipoglikemia yang rendah dan juga cukup efektif dalam menurunkan kadar HbA1c pada pasien gangguan ginjal yang kronis (Marín-Peñalver et al. , 2016), tetapi memiliki harga yang cukup mahal dan saat  ini  belum  ada  obat  penghambat  DPP-4  yang berasal dari alam.
Penelitian ekstrak tanaman yang berkhasiat sebagai  penghambat  DPP-4  telah  dilakukan  tetapi penelitiaan  tersebut  tidak  dapat  menjelaskan senyawa apa yang berperan dalam aktivitas tersebut. Penelitian  uji in-vitro yang  dilakukan    tahun  2020 (Setyaningsih, Saputri and Mun’im, 2019) terhadap ektsrak  tanaman  asli  Indonesia  menunjukkan  3 tanaman  yang  memiliki  aktivitas  penghambatan DPP-4 tertinggi yaitu Caesalpinia sappan, Mutingia calabura dan Rheum palmatum dengan konsentrasi akhir 100µg/mL memberikan presentase penghambatan  enzim  DPP-4  sebesar  84.25;  74.12 dan  72,67.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  tahun 2016  (Riyanti,  Suganda  and  Sukandar,  2016) terhadap  ektsrak  tanaman  obat  asli  Indonesia menunjukkan  2  tanaman  yang  memiliki  aktivitas penghambat  DPP-4 tertinggi yaitu Ficus religiosa dan Tinospora crispa dengan konsentrasi akhir 2.5 µg/mL  memberikan  persentase  penghambatan enzim DPP-4 sebesar 68.98 dan 65.86. Teknik  komputasi virtual  screening salah satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  senyawa  yang  berperan  dalam aktivitas penghambatan enzim DPP-4 secara efektif dan  efesien (Lavecchia  and  Giovanni,  2013). Molegro  virtual  docker (MVD)  adalah  program simulasi docking protein-ligan yang memungkinkan untuk  melakukan  simulasi docking dalam  paket komputasi  yang  terintegrasi  penuh  (Bitencourt- Ferreira  and  de  Azevedo,  2019).  Penelitian sebelumnya yang telah dilakukan  (Prasetiyo et  al. ,
2022)  menunjukkan  validasi  internal  ( redocking ) metode docking menggunakan molegro  virtual docker memberikan nilai RMSD 0,43Å.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan simulasi docking antara senyawa dari lima tanaman Indonesia  yaitu Caesalpinia  sappan , Mutingia calabura , Rheum  palmatum , Ficus  religiosa dan Tinospora crispa dengan protein penghambat enzim DPP-4  dengan  reseptor  kode  3G0B  menggunakan
Molegro
virtual docker
untuk memprediksi/menjelaskan  senyawa-senyawa  dari lima  tanaman  Indonesia  yang  diduga  memiliki aktivitas penghambat DPP-4 .
II. Metode Penelitian II.1 Bahan
Ligan uji yang digunakan adalah senyawa- senyawa dalam tanaman Tinospora crispa (Lam et al. ,  2012;  Ahmad,  Jantan  and  Bukhari,  2016), Caesalpinia sappan (Cuong et al. , 2012; Nirmal et al. , 2015) , Ficus religiosa (Panchawat, 2012; Singh et al. , 2016), Rheum palmatum (Zheng et al. , 2013) dan Mutingia  calabura (Mahmood et  al. ,  2014), ligan  pembanding  alogliptin,  reseptor dipeptidyl peptidase  -4 inhibitor (Kode  PDB:  3G0B)  seperti yang terlihat pada Tabel 1.
II.2 Alat Komputer, Intel®  Core™ i5-9400F CPU@2.90GHz 2.90GHz, RAM 16.0 Gb, NVIDIA Ge-Force GTX 1660. Microsoft Windows 10 Pro 64- bit , Molegro  Virtual  Docker (MVD)  6.0,
ChemBioDraw  Professional  16.0 , ChemBio3D Professional ( PerkinElmer  Inc.  Cambridge ,  MA, USA), Protein  Data  Bank (https://www.rcsb.org/),
PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/).
II.3 Metode Kerja II.3.1 Validasi internal (Redocking) Dilakukan validasi internal dengan melakukan redocking  ligan  native pada  struktur kristal  enzim DPP-4 (kode  PDB  3G0B) menggunakan  software  MVD. Molegro  Virtual Docking diatur default dimana atom hidrogen yang hilang  yang  sesuai  ditambahkan,  dan  ikatan  yang hilang ditetapkan, muatan parsial ditambahkan jika perlu  dan  torsi  fleksibel  pada  ligan  terdeteksi. Identifikasi  lima  rongga/ cavities sebagai  situs pengikatan  potensial.  Namun,  hanya  satu  rongga
yang  digunakan  untuk  studi ligan-docking . Pengulangan  lima  pose  dengan  tiga  kali  ulangan menggunakan  enam  belas  kombinasi  dari  empat algoritma pencarian dan empat fungsi penilaian.
II.3.2 Preparasi Struktur 3 Dimensi

## Senyawa/Ligan Uji
Preparasi  struktur  3D  dilakukan  pada  151 senyawa  uji  yang  sudah  dilaporkan  peneliti sebelumnya dari  tanaman batang Tinospora crispa (Ahmad,  Jantan  and  Bukhari,  2016) , kayu Caesalpinia sappan (Ks and Hl, 2021) , daun Ficus religiosa (Singh et  al. ,  2016) , daun Rheum palmatum (Zheng et  al. ,  2013) dan daun Mutingia calabura (Mahmood et  al. ,  2014)  serta  senyawa pembanding.  Senyawa  tersebut  diunduh  dari https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ , kemudian di copy program  Chem3D  16.0.  Struktur  yang diperoleh  belum  stabil,  sehingga  perlu  dilakukan meminimalkan  energi  dengan  cara  klik  MMF94 sehingga    didapatkan  bentuk  yang  paling  stabil. Kemudian file tersebut disimpan dalam MDLMolFile(*mol).

## II.3.3 Docking Molecular
Sebanyak  151  senyawa  uji  dan  alogliptin di docking secara  bersamaan  dalam  struktur  kristal enzim  DPP-IV  (Kode  PDB  3G0B).  Daerah  situs pengikatan ligan kristalografi terikat dengan ukuran sumbu  X:  42,21Å,  Y:  34,47Å,  dan  Z:  14,97Å (Prasetiyo et  al. ,  2022). Docking  molecular menggunakan  pengaturan  default  dari  MVD  yaitu pencarian algoritma MolDock SE dan fungsi scoring Moldock Score (Gride), untuk masing-masing dari 5 poses  independen,  jumlah  maksimum  1500  iterasi dijalankan  pada  satu  populasi  yang  terdiri  dari  50 individu.  Docking  lima  pose  dengan  tiga  ulangan menjalankan  kombinasi  terbaik  dari  algoritma pencarian MolDock  SE dan  fungsi  penilaian Moldock score gride .
Tabel 1. Daftar senyawa uji dan senyawa pembanding
No  Tanaman Senyawa uji 1 Tinospora crispa (-) – Litcubinine, 2-O-lactoylborapetoside B, 6'-O-Lactoyl borapetoside B, Adenin, Adenosine, Apigenin, Borapetol A, Borapetol B, Borapetoside A, Borapetoside B, Borapetoside C, Borapetoside D, Borapetoside E, Columbamine, Columbin, Cycloeucalenol, Cycloeucalenone, Dihydrodiscretamin, Diosmetin, Genkwanin, Higenamine, Jatrorrhizine, Luteolin 4'-metil eter 7-glukosida, Lysicamine,
Makisterone C, N-acetylanonaine, N-acetylnornuciferine, N-cis-feruloyltyramin, N- demethyl-N-formyldehydronornuciferine, N-formylanonaine, N-trans- caffeoyltyramine, N-trans-feruloyltyramine, Palmatine, Paprazine, Rumphioside A,
Rumphioside B, Rumphioside C, Rumphioside F, Rumphioside I, Salsolinol,
Secoisolariciresinol, Syringaresinol, Syringin, Tinocrispol A, Uridine 2 Caesalpinia sappan (+)-lyoniresinol, 2,4,5-Trihydroxybenzaldehyde, 3'-Deoxy-4-O-methylepisappanol, 3-Deoxysappanchalcone, 3'-Deoxysappanol, 3-Deoxysappanone B, 3'-O- Methylbrazilin, 10,11-Dihydroxydracaenone C, Brazilein, Brazilin, Caesalpin J, Caesalpiniaphenol A, Caesalpiniaphenol B, Caesalpiniaphenol C, Caesalpiniaphenol D, Episappanol, Euxanthone, Protosappanin A, Protosappanin B, Sappanchalcone, Sappanol, Sappanone A, Sappanone B 3 Ficus religiosa Alanine,  Arginine, Aspartic acid, Bergapten, Beta amyrin, Campestrol, Glycine, Isofucosterol, Isoleucine, Lanosterol, Leucine, Lupeol, Methionine, Myricetin, Proline, Serine, Serotinin 4 Rheum palmatum 1,6-Bis-O-galloyl-beta-D-glucose, 1-Hydroxy-2(1H)-quinolinone, 5- Hydroxytryptamine, 5-Methoxytryptamine, Alizarin, Aloe-emodin, Catechin, Chrysazin, Chrysophanein, Chrysophanol, Emodin, Gallic acid, Physcion 8- gentiobioside, Physcion 8-glucoside, Physcion, Piceid, Rhaponticin, Rhein, Rheumone A, Tryptamine 6 Mutingia calabura (2r,3r) - (-)-3,5-Dihydroxy-6,7-dimethoxyflavanone, (2R,3R)-7-Methoxy-3,5,8- trihydroxyflavanone, (2s) - (-)-5'-Hydroxy-7,3',4'-trimethoxyflavanone, (2S)-5'- Hydroxy-7,8,3',4'-tetramethoxyflavan, (2S)-7,8,3',4',5'-Pentamethoxyflavan,   (2S)- 7-Hydroxyflavanone, 2,3-Dihydroxy-4,3',4',5'-tetramethoxydihydrochalcone, 2',4'- dihydroxy-3'-methoxychalcone, 2',4'-Dihydroxychalcone, 2',4'- Dihydroxydihydrochalcone, 2alpha,3beta-dihydroxy-olean-12-en-28-oic acid, 3,4,5-Trihydroxybenzoic acid, 3,5-Dihydroxy-6,7-dimethoxyflavone, 3,5- Dihydroxy-7-methoxyflavone, 3,7-Dimethoxy-5-hydroxyflavone, 4,2',4'- Trihydroxy-3-methoxydihydrochalcone, 4'-hydroxy-7-methoxyflavanone, 5,4'-
dihydroxy-3,7-dimethoxyflavone, 5,7-dihydroxy-3,8-dimethoxyflavone, 5- Hydroxy-7-methoxyflavone, 7-Hydroxy-8-methoxyflavanone, 7- Hydroxyflavanone, 7-Hydroxyflavone, 7-Hydroxyisoflavone, 7-Methoxyflavone, Alpha-Tocopherolquinone, Alpha-Tocospiro A, Beta-Amyrenone, Cabreuvin, Chrysin,  Ermanin, Galangin, Gnaphaliin, Isoliquiritigenin, Isovanillic acid,
Lupenone, Methyl gallate, Pinobanksin, Pinocembrin, Pinostrobin, p-nitrophenol 7 Ligan pembanding Alogliptin

## III. Hasil dan Pembahasan
Validasi  internal  pada  penelitian  ini menggunakan  struktur  kristal  inhibitor DPP-4 dengan  kode  PDB  3G0B  yang  terikat  pada  native ligand  (Zhang et  al. ,  2011),  Protein  3G0B  dipilih karena  memiliki  nilai  resolusi  dibawah  2.25  Å, belum  terjadi  mutasi  dan  memiliki native  ligand yang  mengandung  obat  penghambat DPP-4 yang sudah  beredar  dipasaran  yaitu  alogliptin.   Validasi internal  metode docking dilakukan  dengan melakukan redocking native ligand dengan penhambat DPP-4 menggunakan  16  protokol kombinasi  dari  empat  algoritma  pencarian  dan empat fungsi scoring . Root Mean Square Deviation (RMSD)  adalah  ukuran  kuantitatif  yang  paling umum  digunakan  dari  kesamaan  antara  dua koordinat  atom  yang  ditambatkan  (Kufareva  and Abagyan,  2012).  Kriteria  penerimaan  untuk mengevaluasi  keberhasilan redocking adalah  nilai root  mean-square  deviasi (RMSD)  antara  posisi kristalografi  untuk  ligan  dan  pose  yang  dihasilkan oleh MVD kurang  dari  2,0  A˚  (Kufareva  and Abagyan, 2012).
Nilai  RMSD  dari redocking  native  ligan dengan protein kode PDB 3G0B menunjukkan nilai RMSD  <  2  Å  pada  semua  protokol  kombinasi docking seperti terlihat ditabel 2 bahwa enam belas protokol  kombinasi docking dapat  secara  akurat
memposisikan  inhibitor  DPP-4  pada  situs pengikatan.
Dari  hasil  validasi  internal  tersebut menunjukkan Software Molegro  Virtual  Docker dapat  memposisikan secara akurat  inhibitor  DPP-4 pada  situs  pengikatan  di  16  protokol  kombinasi docking .  Hasil  dari  redocking  dengan MVD menunjukkan  orientasi  optimal  inhibitor  yang ditempatkan kembali pada binding site pada cavitie 1(volume  6722.56),  pada  center  X  :  42.21Å,  Y  : 34.47Å  dan  14.97Å,  radius  10Å.  pada  penelitian selanjutnya  yaitu  proses docking  molecular menggunakan  pengaturan default dari MVD yaitu pencarian algoritma MolDock SE dan fungsi scoring Moldock  Score (Gride).  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian sebelumnya, pada penelitian sebelumnya, telah dilakukan akurasi docking dari MolDock pada penambatan  ligan  fleksibel  terhadap  77  target protein. MolDock mampu mengidentifikasi binding mode secara  akurat  dari  87%  kompleks.  Sebagai perbandingan,  akurasi  Glide  dan  Surflex  masing- masing  adalah  82%  dan  75%  (Thomsen  and Christensen, 2006).
Tabel 2. Nilai RMSD protein kode 3G0B pada 16 protokol kombinasi docking
3G0B Moldock Optime Moldock SE Itereted Simplex CUDA Moldock Score RMSD 0.426198 RMSD 0.427122 RMSD 0.419647 RMSD 0.481346 Moldock Score (Gride) RMSD 0.681261 RMSD 0.837322 RMSD 0.839168 RMSD 0.524575
Hasil  analisa  penambatan  molekular  dari 151 senyawa uji yang berasal dari 5 tanaman seperti terlihat  pada  Tabel  3,  menunjukkan  14  senyawa yaitu  Physcion  8-gentiobioside,  1,6-Bis-O-galloyl- beta-D-glucose,  Rumphioside  B,  Luteolin  4'-metil eter  7-glukosida,  6'-O-Lactoyl  borapetoside  B, Rhaponticin,  Rumphioside  A,  Borapetoside  D, Borapetoside A, Rumphioside C, Caesalpiniaphenol D,  Syringaresinol,  Tinocrispol  A  dan  2-O- lactoylborapetoside  B  memiliki  nilai Rerank  score yang  lebih  rendah  di  bandingkan  dengan  senyawa standar  Alogliptin.  Alogliptin  dipilih  sebagai  ligan standar  adalah  pada  protein  dengan  kode  3G0B terikat native ligan alogliptin (Nabeno et al. , 2013)
dan  juga  alogliptin  adalah  salah  satu  obat penghambat  enzim  DPP-4  yang  sudah  beredar  di Indonesia. Rerank  Score  (RS) menggambarkan ikatan  ligan  dengan  reseptornya.  Nilai  RS  adalah nilai  yang  mencerminkan  energi  ikatan  yang dibutuhkan  untuk  membentuk  ikatan  antara  ligan dan reseptornya, dengan demikian dapat  diprediksi aktivitasnya. Semakin rendah rerank score semakin stabil  ikatan  antara  ligan  dengan  reseptor,  maka aktivitas  senyawa  dengan  nilai  RS  yang  paling rendah diprediksi semakin tinggi aktivitasnya. Atas dasar  tersebut,  diprediksi  14  senyawa  tersebut memiliki aktivitas yang baik.
Tabel 3. Rerank Score penambatan ligan dengan reseptor penghambat DPP-4
No Tanaman Senyawa Nilai Rerank (Kcal/mol) 1 Rheum Palmatum Physcion 8-gentiobioside -121.14 2 Rheum Palmatum 1,6-Bis-O-galloyl-beta-D-glucose -104.08 3 Tinospora crispa Rumphioside B -102.79 4 Tinospora crispa Luteolin 4'-metil eter 7-glukosida -101.87 5 Tinospora crispa 6'-O-Lactoyl borapetoside B -99.78 6 Rheum Palmatum Rhaponticin -99.37 7 Tinospora crispa Rumphioside A -98.76 8 Tinospora crispa Borapetoside D -98.27 9 Tinospora crispa Borapetoside A -97.4 10 Tinospora crispa Rumphioside C -96.3 11 Caesalpinia sappan Caesalpiniaphenol D -95.17 12 Tinospora crispa Syringaresinol -94.46 13 Tinospora crispa Tinocrispol A -94.45 14 Tinospora crispa 2-O-lactoylborapetoside B -93.28 15 Ligan standar Alogiptin -93.14
Untuk  memprediksi  aktivitas  senyawa tersebut selain melihat nilai rerank score juga dilihat kemiripan  ikatan  hidrogen  residu  asam  amino dengan  komplek  protein  inhibitor.  Obat  standar alogliptin  berinteraksi  kuat  dengan  asam  amino
Glu206  dan  Glu205  di  subsitus  S2  dengan membentuk  jembatan  garam  dan  secara  efektif membentuk ikatan hidrogen (19) selain mempunyai ikatan hydrogen residu asam amino dengan Tyr547 dan  Tyr631  seperti  terlihat  pada  Gambar  1. Ikatan
Plant Score RMSD 0.485012 RMSD 1.47719 RMSD 0.440174 RMSD 0.587267 Plant Score (Gride) RMSD 0.385091 RMSD 1.49972 RMSD 0.382469 RMSD 0.512077
residu  asam  amino  Glu205  dan  Glu206  memiliki peran  yang  penting  dalam  penghambatan  DPP-4 (20). Asam amino Glu205 dan Glu206 pada protein DPP-4  merupakan  asam  amino  yang  mengenali  N Terminus  pada  posisi  P2  dari  substrat,  sehingga interaksi  penghambat  DPP-4  dengan  residu  asam amino  Glu205  dan  Glu206  akan  menghalangi pemecahan  substrat.  Didalam  tubuh,  substrat  dari enzim  DPP4  adalah  hormon  inkreatin  yang  terdiri dari Glucagon  like  peptide (GLP1)  dan  GIP ( glucose-dependent  insulinotropic  polypeptide ) yang  memiliki  peranan  penurunan  glukoda  darah melalui  mekanisme  peningkatan  insulin  (Holst, 2019),  bila  substrats  GLP  1  dan  GIP  dipecah  oleh enzim  DPP-4  maka  akan  terjadi  gangguan  dalam penurunan glukosa darah. Atas dasar tersebut maka ikatan hidrogen residu asam amino dengan Glu205 dan Glu206 menjadi sangat penting untuk mencegah terjadinya pemecahan substrat.
Pada penelitian ini ligan standar alogliptin selain  berinteraksi  membentuk  ikatan  hidrogen dengan  asam  amino  Glu206  dan  Glu205  juga berinteraksi  membentuk  ikatan  hidrogen    dengan asam  amino Tyr547 dan Tyr631. Dari 14 senyawa yang  memiliki  nilai rerank  score terendah dibandingkan  senyawa  standar  alogliptin  seperti terlihat pada Gambar 1 terlihat  ada 6 senyawa yang memiliki ikatan hidrogen residu asam amino Glu205 dan  Glu206  yaitu  Physcion  8-gentiobioside, Luteolin  4'-metil  eter  7-glukosida,  6 1 -O-Lactoyl borapetoside  B,  Rhaponticin,  Borapetoside  A  dan Tinocrispol  A,  dengan  ikatan  tersebut  senyawa- senyawa  tersebut  diprediksi  memiliki  aktivitas penghambatan DPP-4 yang lebih baik.
Physcion 8-gentiobioside 1,6-Bis-O-galloyl-beta-D-glucose Rumphioside B Luteolin 4'-methyl ether 7-glucoside
Borapetoside F 6'O-lactoylborapetoside B Rhaponticin Rumphioside A
Borapetoside D
Borapetoside A
Rumphioside C
Caesalpiniaphenol D Syringaresinol Tinocrispol A 2-O-lactoylborapetoside B Alogliptin
Gambar 1. Visualisasi Interaksi ikatan hidrogen residu asam amino senyawa
Hasil  uji in-silico ini  selaras  dengan penelitian  sebelumya  bahwa  ekstrak  etanol  96% batang Tinospora crispa, memiliki aktivitas sebagai penghambat  DPP-4  (Riyanti,  Suganda  and Sukandar, 2016) dan ekstrak etanol 80% akar Rheum palmatum dan  kayu Caesalpinia  sappan memiliki aktivitas sebagai penghambat DPP-4 secara in-vitro (Setyaningsih, Saputri and Mun’im, 2019) .
IV. Kesimpulan
Berdasarkan  nilai rerank  score ,  ada  14 senyawa  yang  diprediksi  memiliki  aktivatas penghambat dpp-4 yaitu 10 senyawa (Rumphioside B,  Luteolin  4'-metil  eter  7-glukosida,  6'-O-lactoyl Borapetoside  B,  rumphioside  A,  borapetoside  D, Borapetoside  A,  Rumphioside  C,  Syringaresinol, Tinocrispol A dan 2-O-lactoyl borapetoside B)  dari Tinospora  crispa ,  3  senyawa  (Physcion  8- gentiobioside, 1,6-Bis-O-galloyl-beta-D-glucose dan  Rhaponticin)  dari Rheum  palmatum dan  satu
senyawa  (Caesalpiniaphenol  D)  dari Caesalpinia sappan . Berdasarkan nilai rerank score dan tingkat kemiripan interaksi asam amino dengan Glu205 dan Glu206,  ada  6  senyawa  yang  diprediksi  memiliki aktivitas  sebagai  penghambatan  DPP-4 yaitu Physcion  8-gentiobioside,  Luteolin  4'-metil  eter  7- glukosida, 61-O-Lactoyl borapetoside B, Rhaponticin dan Tinocrispol A.

## V. Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada Departemen Farmasi Kimia, Universitas Airlangga, atas  pemberian  ijin  menggunakan  lisensi  dari Molegro Virtual Docking (MVD) dan bimbingannya selama ini.

## Daftar Pustaka
Ahmad, W., Jantan, I. and Bukhari, S.N.A. (2016) ‘Tinospora  crispa  (L.)  Hook.  f.  & Thomson:  A review  of  its  ethnobotanical, phytochemical, and pharmacological aspects’, Frontiers  in  Pharmacology , 7(MAR),  pp.  1–19.  Available  at: https://doi.org/10.3389/fphar.2016.00059.
Bitencourt-Ferreira,  G.  and  de  Azevedo,  W.F.
(2019) Molegro  Virtual  Docker  for Docking , Methods  Mol  Biol .  Edited  by W.F.  de  Azevedo  Jr.  Ria  Grande  do  Sul, Brazil:  Humana  Press.  Available  at: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-9752- 7_12.
Cuong,  T.D. et  al. (2012)  ‘Phenolic  compounds from  caesalpinia  sappan  heartwood  and their  anti-inflammatory  activity’, Journal of  Natural  Products ,  75(12),  pp.  2069– 2075. Available at: https://doi.org/10.1021/np3003673.
Holst, J.J. (2019) ‘From the incretin concept and the discovery  of  GLP-1  to  today’s  diabetes therapy’, Frontiers  in  Endocrinology , 10(APR),  pp.  1–10.  Available  at: https://doi.org/10.3389/fendo.2019.00260.
International  Diabetes  Federation  (2019) IDF Diabetes  Atlas  ninth  edition  2019 .  Edited by  S.  Karuranga  et  al.  International Diabetes Federation.
Ks,  V.  and  Hl,  R.  (2021) Medicinal  and Aromatic Plants : Traditional Uses , Phytochemistry and Pharmacological Potential . Kufareva,  I.  and  Abagyan,  R.  (2012)  ‘Methods  of protein  structure  comparison’, Methods  in Molecular  Biology ,  857,  pp.  231–257.
Available  at:  https://doi.org/10.1007/978- 1-61779-588-6_10.
Lam, S. et al. (2012) ‘Hypoglycemic Diterpenoids from Tinospora crispa’, Journal of Natural Products , 75(2), pp. 95–9. Lavecchia, A. and Giovanni, C. Di (2013) ‘Virtual Screening Strategies in Drug Discovery: A Critical  Review’, current  medicinal
chemistry , 20, pp. 2839–2860. Available at: https://doi.org/10.13135/2384-8677/2333. Mahmood, N.D. et al. (2014) ‘Muntingia calabura: A  review  of  its  traditional  uses,  chemical properties, and pharmacological observations’, Pharmaceutical  Biology , 52(12),  pp.  1598–1623.  Available  at: https://doi.org/10.3109/13880209.2014.90 8397. Marín-Peñalver,  J.J. et  al. (2016)  ‘Update  on  the treatment  of  type  2  diabetes  mellitus’, World  Journal  of  Diabetes , 7(17), p. 354.
Available
at: https://doi.org/10.4239/wjd.v7.i17.354. Nabeno,  M. et  al. (2013) ‘A  comparative  study  of the  binding  modes  of  recently  launched dipeptidyl  peptidase  IV  inhibitors  in  the active  site’, Biochemical  and  Biophysical Research  Communications ,  434(2),  pp.
191–196. Available at: https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2013.03.010.
Nirmal, N.P. et al. (2015) ‘Brazilin from Caesalpinia sappan heartwood and its pharmacological activities: A review’, Asian Pacific Journal of  Tropical  Medicine ,  8(6),  pp.  421–430. Available at: https://doi.org/10.1016/j.apjtm.2015.05.01 4.
Panchawat,  S.  (2012)  ‘Ficus  religiosa  Linn  . (Peepal): A Phyto-Pharmacological’,
International  journal  of  Pharmaceutical and Chemical Sciences , 1(1), pp. 435–446. Perkumpulan  Endokrinologi  Indonesia  (2021)
Pedoman  pengelolaan  dan  pencegahan diabetes melitus tipe 2 di Indonesia 2021 . Prasetiyo, A. et al. (2022) ‘Validation of structural- based  virtual  screening  protocols  with  the PDB  Code  3G0B  and  prediction  of  the activity of Tinospora crispa compounds as inhibitors  of  dipeptidyl-peptidase-IV’, 8(1), pp. 95–102. Available at: https://doi.org/10.3897/rrpharmacology.8. 76237.
Riyanti,  S.,  Suganda,  A.G.  and  Sukandar,  E.Y. (2016) ‘Dipeptidyl peptidase-IV inhibitory activity  of  some  Indonesian  medicinal plants’, Asian  Journal  of  Pharmaceutical and Clinical Research , 9(2), pp. 375–377. Setyaningsih,  E.P.,  Saputri,  F.C.  and  Mun’im,  A. (2019)  ‘The  Antidiabetic  Effectivity  of Indonesian  Plants  Extracts  via  DPP-IV Inhibitory  Mechanism’, Journal  of  Young Pharmacists , 11(2), pp. 161–164. Available at:
https://doi.org/10.5530/jyp.2019.11.34.
Singh,  S.S. et  al. (2016)  ‘A  Review  on  Ficus Religiosa - An Important Medicinal Plant’, Int.  Journal  of  Life  Sciences  and  Review , 2(1), pp. 1–11. Available at: https://doi.org/10.13040/IJPSR.0975-
8232.IJLSR.2(1).1-11.
Thomsen,  R.  and  Christensen,  M.H.  (2006)
‘MolDock:  A  New  Technique  for  High- Accuracy  Molecular  Docking’, J.  Med.
Chem ,  43,  pp.  3315–3321.  Available  at: https://doi.org/10.1016/j.physletb.2008.03. 048. Zhang,  Z. et  al. (2011)  ‘Design  and  synthesis  of pyrimidinone and pyrimidinedione
inhibitors  of  dipeptidyl  peptidase  IV’, Journal of Medicinal Chemistry , 54(2), pp. 510–524. Available at: https://doi.org/10.1021/jm101016w.
Zheng,  Q. et  al. (2013)  ‘Review  of  Rhubarbs:
Chemistry  and  Pharmacology’, Chinese
Herbal  Medicines ,  5(1),  pp.  9–32. Available at:
https://doi.org/10.7501/j.issn.1674- 6384.2013.01.003.