Majalah Farmaseutik Vol. 16 No. 1: 9-15
ISSN-p : 1410-590x ISSN-e : 2614-0063

## Desain  Senyawa  Turunan  Meisoindigo  Baru  Sebagai  Anti  Kanker Payudara

## Design New Derivative of Meisoindigo as Antibreast Cancer
Agus Dwi Ananto 1* , Handa Muliasari 1 , Saprizal Hadisaputra 2
1 Program Studi Farmasi FK UNRAM
2 Program Studi Pendidikan Kimia FKIP UNRAM
Corresponding author: Agus Dwi Ananto: Email: agus_da@unram.ac.id
Submitted: 07-02-2019 Revised: 12-06-2019 Accepted: 12-06-2019

## ABSTRAK
Senyawa  turunan  meisoindigo  merupakan  senyawa  yang  diharapkan  mampu  berikatan dengan enzim Cyclin Dependent Kinase 4 (CDK4) yang berperan dalam siklus sel sehingga mencegah pembelahan  sel.  Desain  model  senyawa  turunan  meisoindigo  menggunakan  metoda  semiempiris secara  insilico  telah  berhasil  dibuat.  Desain  model  senyawa  terbaik  turunan  meisoindigo  sebagai antikanker  payudara  tersebut  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  model  terbaik berdasarkan hubungan kuantitatif antara struktur dan aktivitas seyawa turunan meisoindigo. Hasil permodelan tersebut akan digunakan untuk desain senyawa baru turunan meisoindigo. Metode yang digunakan  untuk  penentuan  model  terbaik  senyawa  turunan  meisoindigo  menggunakan  metoda semiempirik AM1. Pemilihan model matematika terbaik dilakukan dengan analisis statistik regresi multilinear terhadap data-data perhitungan yang diperoleh.
Kata kunci : metoda semiempirik; meisoindigo; Cyclin Dependent Kinase 4

## ABSTRACT
Meisoindigo derivatives are compounds that are expected to be able to bind enzyme Cyclin Dependent Kinase 4 (CDK4) which plays a role in the cycle. Design of the model for meisoindigo derivatives using the semi-empirical method in insilico was successfully made. Design of the best compound model of meisoindigo as breast anticancer was carried out in order to find out the best model  based  on  the  quantitative  relationship  between  the  structure  and  activity  of  meisoindigo derivative  compounds.  The  modeling  results  will  be  used  to  design  new  meisoindigo  derivative compounds. The method used to determine the best model of meisoindigo derivative compounds uses the semiempirical AM1 methods. The research procedure used in either AM1 method uses the same steps. The selection of the best mathematical model is done by multilinear regression statistical analysis of the calculation data obtained.
Keyword : semi empiric method; meisoindigo; Cyclin Dependent Kinase 4

## PENDAHULUAN
Penelitian  dibidang  kimia  dengan menggunakan  media  komputer  atau  lebih dikenal  dengan  istilah  kimia  komputasi  akhir- akhir  ini  berkembang  sangat  pesat.  Salah  satu disiplin  ilmu  dibidang  farmasi  yang  sangat terbantu dengan perkembangan tersebut adalah Kimia  Medisinal,  terutama  untuk  studi
Hubungan Kuantitatif Struktur-Aktivitas (HKSA)  atau Quantitative  Structure-Activity Relationship (QSAR).  Hal  ini  sinergis  dengan perkembangan  penemuan  obat  baru            yang semakin     lama     diharapkan semakin efektif dan efisien (Ananto, 2017). Penemuan senyawa baru  yang  berkhasiat  tinggi  memerlukan tahapan yang    eksperimen    yang    meliputi
desain,  sintesis,  identifikasi,  purifikasi  dan  uji aktivitas.
Kelemahan dari strategi eksperimental  ini  adalah  meskipun  semua tahapan  tersebut  telah  dikerjakan,  namun seringkali  produk  yang  diperoleh  ternyata mempunyai aktivitas yang tidak lebih baik dari senyawa-senyawa  yang  telah  ada,  sehingga waktu, biaya dan tenaga yang telah dikeluarkan dalam  serangkaian  kerja  laboratorium  akan menjadi  sia-sia.  Salah  satu  solusi  yang  dapat ditawarkan  untuk  mengatasi  masalah  di atas  adalah  diperkenalkannya  pemodelan menggunakan komputer. Dengan menggunakan pemodelan,  sebelum  sintesis  suatu  senyawa dikerjakan terlebih       dahulu dapat dicari model hubungan  antara  struktur,  baik  elektronik
maupun geometri dari satu ataupun sekelompok  molekul  yang  telah  dicurigai mempunyai  aktivitas  tertentu  (Mudasir,  dkk.,
2003). Dalam
eksperimen
komputer, perhitungan dilakukan dengan resep algoritma yang  ditulis  dalam  bahasa  pemrograman, dengan  menggunakan  model  dari  para  pakar teoritis.
Metoda ini memungkinkan penghitungan  sifat  molekul  yang  kompleks dengan hasil yang berkorelasi secara signifikan dengan eksperimen (Jensen, 1999).
Penelitian  ini  mencoba  untuk  mecari model  struktur  senyawa  turunan  meisoindigo terbaik melalui pendekatan HKSA. Berdasarkan data  GLOBOCAN,  International  Agency  for Research  on  Cancer  (IARC),  dilaporkan  bahwa pada tahun 2012 terdapat sekitar 14 juta kasus baru  kanker  dan  8,2  juta  kematian  akibat kanker.  Kasus  kanker  yang  paling  banyak menyebabkan kematian berturut-turut adalah : kanker  paru  (19,7  %),  kanker  payudara  (12,9 %), kanker hati (9,5 %), dan kanker perut (8,9 %). Angka penderita kanker diperkirakan akan meningkat  setiap  tahunnya  dan  diperkirakan mencapai 23,6 juta kasus baru per tahun pada 2030 (Kemenkes RI, 2016).
Jenis  kanker  yang  paling  banyak menyebabkan kematian pada wanita khususnya usia 40 tahun ke atas adalah kanker payudara. Kanker  tersebut  lebih  banyak  menyerang payudara  sebelah  kiri  pada  bagian  atas  yang mendekati lengan. Berdasarkan data dari Pusat Data  dan  Informasi  Kementerian  Kesehatan (2015) prevalensi kanker payudara di Provinsi Nusa Tenggara Barat sebesar 0,2% (Kemenkes RI, 2015)
Salah  satu  senyawa  yang  berpotensi sebagai  antikanker  adalah  senyawa  turunan meisoindigo.  Beberapa  senyawa    turunan meisoindigo  memiliki  aktivitas  baik  terhadap sel kanker payudara yang telah ujikan secara in vitro.  Senyawa  turunan  meisoindigo  akan berikatan  dengan  enzim  Cyclin  Dependent Kinase 4 (CDK4) yang berperan dalam siklus sel sehingga mencegah pembelahan sel (Chiou dkk, 2015).

## METODOLOGI
Bahan dan alat
Bahan yang digunakan pada penelitian ini berupa  data  berjumlah  20  senyawa  turunan meisoindigo yang diperoleh dari hasil penelitian Chiou  dkk  (2015)  yang  memiliki  aktivitas penghambatan  pada  CDK4.  Struktur  senyawa induk  turunan  meisoindigo  (Gambar  1),  dan data senyawa dengan aktivitas biologi (Tabel I).
Penelitian ini dikerjakan dengan menggunakan     seperangkat    alat      komputer
Gambar 1. Senyawa induk turunan meisoindigo
Tabel I.  Data aktivitas biologis senyawa turunan meisoindigo berdasarkan literature (Chiou dkk.
2015) Senyawa IC50 (µM) Senyawa IC50 (µM) Seny. 1 14.0 Seny. 11 6.2 Seny. 2 3.5 Seny. 12 4.1 Seny. 3 4.0 Seny. 13 3.9 Seny. 4 3.6 Seny. 14 13.4 Seny. 5 3.2 Seny. 15 27.9 Seny. 6 2.3 Seny. 16 3.1 Seny. 7 4.7 Seny. 17 3.5 Seny. 8 1.5 Seny. 18 84.9 Seny. 9 2.5 Seny. 19 44.7 Seny. 10 2.4 Seny. 20 64.3
dengan  spesifikasi  prosesor  Pentium  core  i5 6600,  RAM  2  GB,  Harddisk  1  TB.  Sedangkan perangkat  lunak  ( software )  yang  digunakan yaitu Hyperchem 8.0 for  Windows untuk melakukan  pemodelan  molekul  senyawa,  dan perangkat  lunak  SPSS  16.0 for  Windows untuk analisis persamaan HKSA.
Prosedur penelitian Senyawa  turunan  meisoindigo  dibuat model  struktur  dua  dimensinya  menggunakan paket  program  Hyperchem.  Kemudian  model tersebut dibentuk menjadi struktur tiga dimensi (3D) supaya sesuai dengan senyawa sebenarnya. Proses selanjutnya adalah melakukan  optimasi  geometri  struktur  berupa minimasi  energi  molekul  guna  memperoleh konformasi struktur yang paling stabil.. Setelah diperoleh  struktur  terstabil,  data  mulai disimpan  dengan  melakukan Start  log , kemudian  dilakukan  perhitungan single  point , dan dilakukan Stop log untuk mengakhiri proses perekaman  hasil  perhitungan. Output data selanjutnya  dapat  dilihat  pada  file  rekaman ( file.log ).
Evaluasi  persamaan  QSAR  dilakukan berdasarakan  analisis  regresi  multilinear  dan dilakukan  menggunakan  program SPSS  for Windows. Berdasarkan persamaan terbaik yang telah  diperoleh  dari  literatur,    langkah berikutnya  yaitu  mendesain  senyawa  baru dengan  tujuan  untuk  mencari  senyawa  baru yang merupakan senyawa turunan meisoindigo dengan aktivitas yang lebih tinggi dari senyawa
sebelumnya. Desain senyawa baru ini dilakukan dengan  memodifikasi  jenis  dan  posisi sunstituen.  Posisi  substituent  difokuskan  pada daerah pusat aktif.
Tahap  berikutnya  yaitu  melakukan
Perhitungan dilakukan dengan metode semiempirik  AM1  dengan  batas  konvergensi 0,001  kkal/Å.mol,  metode  optimasi  dilakukan berdasarkan  algoritma  Polak-Ribiere  terhadap semua  senyawa  baru  yang  akan  disusun. Berdasarkan  perhitungan  tersebut  maka  akan diperoleh  senyawa  turunan  meisoindigo  baru yang memiliki aktivitas yang tinggi dan senyawa tersebut  dapat  diusulkan  untuk  dilakukan sintesis pada tahapan berikutnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  awal  yang  diperoleh dari  literature  (Chiou  dkk,  2015),  peneliti membagi data tersebut menjadi 2 bagian, yaitu training  set dan test  set .  Pembagian  senyawa kedalam training  set dan test  set (Tabel  II dan III).
Pada  penelitian  ini,  senyawa  induk meisoindigo digambar dalam bentuk 2 dimensi untuk  selanjutnya  di  lengkapi  dengan  atom hidrogen  sehingga  terlihat  senyawa        dalam bentuk    3    dimensinya.
Pembuatan  senyawa  dalam  bentuk  2 dimensi  dan  3  dimensi   ini   menggunakan program Hyperchem 8.0.
Perancangan  model  dalam  bentuk  tiga dimensi ini dilakukan dengan tujuan untuk
Tabel II. Data training set Senyawa IC50 (µM) Senyawa IC50 (µM) Seny. 2 3.5 Seny. 12 4.1 Seny. 3 4.0 Seny. 13 3.9 Seny. 4 3.6 Seny. 14 13.4 Seny. 6 2.3 Seny. 15 27.9 Seny. 7 4.7 Seny. 16 3.1 Seny. 8 1.5 Seny. 17 3.5 Seny. 9 2.5 Seny. 18 84.9 Seny. 10 2.4 Seny. 20 64.3 Tabel III. Data test set Senyawa IC50 (µM) Seny. 1 14.0 Seny. 5 3.2 Seny. 11 6.2 Seny. 19 44.7
memperoleh  konformasi  struktur  meisoindigo yang  stabil  secara  stereokimia.  Metode  yang umumnya digunakan untuk memodelkan suatu senyawa  organik  biasanya  menggunakan metode  semiempirik,  khususnya  metode  AM1 mengingat senyawa meisoindigo juga merupakan  senyawa  organik,  maka  pada penelitian  ini  juga  menggunakan  metode  yang sama yaitu metode semiempirik. Salah satu dari beberapa  metode  semiempirik  tersebut pastinya mempunyai hasil yang lebih mendekati molekul yang sebenarnya dibandingkan dengan metode yang lain. Oleh karena itu perlu adanya perbandingan hasil pemodelan molekul diantara kedua metode semiempirik tersebut. Pada penelitian ini digunakan senyawa induk  dari  meisoindigo  yang  kemudian dilakukan optimasi menggunakan metode yang telah  divalidasi  sebelumnya,  yaitu  metode semiempirik AM1. Hasil optimasi geometri dari senyawa induk meisoindigo (Gambar 2) dengan menggunakan  model balls  and  cylinders yang tersedia pada paket program Hyperchem . Atom C  digambarkan  dengan  bola  pejal  warna  biru muda,  atom  O  dengan  warna  merah,  atom  N dengan  warna  biru  tua  dan  atom  H  dengan warna  putih.  Kemudian  senyawa  tersebut digambarkan  dengan  model sticks (Gambar  3 dan 4) serta
gambar berikutnya
menggambarkan  senyawa  induk  meisoindigo dengan  model  sticks  yang  dilengkapi  dengan muatan bersih atom untuk masing-masing atom (Gambar 5).
Parameter  parameter  yang  digunakan sebagai  variabel  bebas  dalam  analisis  HKSA pada penelitian ini adalah parameter elektronik,
sterik  dan  hidrofobik.  Variabel  terikat  yang digunakan pada penelitian ini adalah log1/IC50. Persamaan  terpilih  yang  berhasil  ditentukan kemudian  digunakan  sebagai  alat  untuk menghitung  aktivitas  antikanker  senyawa turunan  meisoindigo  baru,  yaitu  hasil modifikasi  teoritik  terhadap  struktur  senyawa meisoindigo.
Aktivitas  biologis  yang  terdapat  pada literature  adalah  nilai  hambat  minimum  atau IC50.  Akan  tetapi,  pada  penelitian  ini  peneliti merubah  data  IC50  kedalam  bentuk  nilai logaritmik dengan asumsi untuk mempermudah analisis data, sehingga sebarannya tidak terlalu jauh. Bentuk logaritmis yang digunakan adalah log  1/IC50,  artinya  bahwa  semakin  besar  nilai
Gambar    3.  Hasil  optimasi  senyawa meisoindigo dengan model sticks dan symbol nama menggunakan metode AM1
Gambar 4. Hasil
optimasi senyawa meisoindigo dengan model sticks dan symbol urutan  penomoran  atom  menggunakan metode AM1
Gambar 2. Hasil optimasi senyawa meisoindigo dengan model balls and cylinders menggunakan metode AM1
log  1/IC50  maka  senyawa  tersebut  memiliki aktivitas yang lebih  baik dibandingkan dengan senyawa yang nilai log 1/IC50 nya lebih rendah. Berdasarkan (Gambar 3 dan Gambar 5), terlihat  bahwa  pemilihan  deskriptor  muatan bersih
atom (q) dilakukan dengan pertimbangan  bahwa  muatan  atom  sangat penting dalam penentuan reaksi kimia dan sifat- sifat  fisikokimia  suatu  senyawa  dan  berguna untuk  mengukur  interaksi  intermolekuler. Muatan  bersih  atom  dapat  bernilai  positif maupun negatif, hal ini tergantung pada gugus- gugus yang terikat pada atom tersebut. Muatan atom  yang  bernilai  positif  disebabkan  karena adanya gugus-gugus penarik elektron sehingga kerapatan  elektron  menjadi  lebih  kecil. Sedangkan untuk muatan yang bernilai negative disebabkan  karena  adanya  gugus-gugus  metil, alkil  maupun  gugus  halida  yang  mana  gugus- gugus tersebut merupakan gugus penyumbang elektron,  sehingga  kerapatan  elektron  menjadi lebih besar.
Deskriptor  -  deskriptor  yang  diperoleh dari  pemodelan  untuk  setiap  senyawa kemudian  dilakukan  analisis  dengan  regresi multilinier. Penggunaan analisis regresi multilinear  dilakukan  karena  variabel  yang digunakan  memiliki  jumlah  lebih  dari  satu.
Analisis  regresi  multilinear  dilakukan  dengan program SPSS 16 for Windows.
Dari model-model persamaan HKSA pada lampiran  1  dapat  dipilih  kandidat  model persamaan  HKSA  terbaik.  Pemilihan  model persamaan  HKSA  terbaik  tersebut  dilakukan dengan memperhitungkan parameter- parameter  statistik  seperti  harga  r 2 (koefisien korelasi),  adjusted  r 2 ,  SD  (Standar  Deviasi), Fhit/Ftab dan PRESS (Predicted Residual Sum of Square). Berdasarkan  lampiran  1,  pemilihan model  terbaik  dengan  menggunakan  metoda semiempiris AM1 da PM3, jika dilihat dari harga r dan r 2 , baik dengan menggunakan metoda AM1 maupun  PM3,  maka  semua  model  mempunyai nilai diatas 0,8, sehingga semua model tersebut memenuhi syarat sebagai model yang baik. Nilai r  dan  r 2 mempunyai  makna  kekuatan  korelasi antara variabel bebas dan variabel terikat serta seberapa  baik  tingkat  linearitas  model persamaan tersebut untuk memprediksi model persamaan yang lain.
Apabila dilihat dari nilai adjusted r 2 atau nilai  r 2 yang  telah  dikoreksi  terhadap  jumlah variable  untuk  metoda  AM1,  dapat  dilihat bahwa  model  1,  4,  6  dan  9  memiliki  nilai adjusted  r 2 yang  besar.  Hal  ini  berarti  bahwa model tersebut mempunyai ketelitian yang baik dalam  menggambarkan  hubungan  variabel bebas  dengan  variabel  terikat  dengan  tingkat kesalahan yang relatif kecil. Model 1, 4, 6 dan 9 juga  memiliki  kesalahan  yang  relatif  kecil  jika dibandingkan dengan model yang lain.
Kriteria  penilaian  statistik  berikutnya yaitu dilihat berdasarkan nilai PRESS. Semakin kecil nilai PRESS maka semakin bagus data yang diperoleh.  Berdasarkan  nilai  PRESS  yang  kecil, model  1,  4,  6  dan  model  9  mempunyai  nilai PRESS  yang  kecil  jika  dibandingkan  dengan model yang lain.
Selain  dilihat  dari  parameter  statistik seperti  yang  dijelaskan  diatas,  pembuktian model  terbaik bisa  dilakukan  dengan menggunakan uji validasi menggunakan empat senyawa  uji  ( test  set )  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Uji  validasi  dilakukan  dengan memprediksi  aktivitas  antikanker  payudara dengan  menggunakan  model  terpilih  yaitu model 1, 4, 6, dan model 9, kemudian membuat kurva hubungan antara log 1/IC50 eksperimen dengan log 1/IC50 prediksi, seperti yang terlihat pada tabel IV.
Gambar 5. Hasil optimasi senyawa meisoindigo  dengan  model sticks yang dilengkapi  dengan  muatan  bersih  atom menggunakan metode AM1
Berdasarkanhubungan perbandingan antara  log  1/IC50  eksperimen  dengan  log 1/IC50 prediksi, akan menghasilkan nilai slope dan r 2 yang dapat  dijadikan bahan pertimbangan dalam penentuan model terbaik. Berdasarkan  hasil  perbandingan,  dihasilkan nilai slope dan  r 2 yang  paling  bagus  adalah model 6 (Gambar 6).
Berdasarkan  pada  (Gambar  6),  terlihat bahwa  nilai  r 2 sebesar  0.9288.  Hal  ini  bisa membuktikan  bahwa  model  9  dapat  dipilih sebagai  model  persamaan  yang  paling  baik. Model 6 tersebut dapat dilihat sebagai berikut:
Log 1/IC50 =1.242+(-0.03*Log P)+(- 0.00003079* Eis.at)+(-0.244* µ ) +(4.756*qC9)+(11.797*qO10)+(-
16.755*qN11)+(7.083*qC13) r = 0.938; r 2 = 0.88; Adjusted r 2 = = 0.774; SE = = 0.249; F hit /F tab = 2.38; PRESS = 0.00066.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan  diperoleh  model  persamaan  terbaik untuk dijadikan acuan desain senyawa turunan meisoindigo sebagai antikanker payudara baru. Model  tersebut  adalah  model  9  dengan persamaan sebagai berikut:
Log 1/IC50 =1.242+(-0.03*Log P)+(- 0.00003079* Eis.at)+(-0.244* µ ) +(4.756*qC9)+(11.797*qO10)+(- 16.755*qN11)+(7.083*qC13) r = 0.938; r 2 = 0.88; Adjusted r 2 = = 0.774; SE = = 0.249; F hit /F tab = 2.38; PRESS = 0.00066.

## DAFTAR PUSTAKA
Ananto,  A.D.,  2017,  Desain  Senyawa  Turunan Fluorokuinolon  Baru  Sebagai  Zat  Anti Bakteri  S.  typhimurium  Via  Komputasi Kimia.  Penelitian  PS.  Farmasi  Unram,
Mataram.
Chiou, C.T., Wei C.L., Jiahn H.L., Jing J.C., Lie C.L., Chih Y.C., Jen S.S., Ming H.W., Kak S.S., and Wen T.L. 2015. Synthesis and Evaluation Of  3-Ylideneoxindole  Acetamides  as Potent  Anticancer  Agents. European Journal  Of  Medicinal  Chemistry . , Vol.  98, pp. 1-12. Jensen, F., 1999, Introduction for computational Chemistry, 2 nd ed ., John Willey  and Sons, Inc., New York Kemenkes  RI.,  2015,  Infodatin  Kanker,  Pusat
Data dan Informasi Kementerian Kesehatan  RI  Situasi  Penyakit  Kanker,
Jakarta : Kementerian Kesehatan RI
Kemenkes  RI.,  2016,  Infodatin  Pusat  Data  dan Informasi  Kementerian  Kesehatan  RI Kanker Payudara,  Jakarta : Kementerian Kesehatan RI.
Gambar 6. Kurva hubungan log 1/IC50 eksperimen dengan log 1/IC50 prediksi Tabel IV. Data perbandingan nilai log 1/IC50 eksperimen dengan log 1/IC50 prediksi
Seny Uji Log 1/IC50 eksperimen Log 1/IC50 prediksi model 1 model 4 model 6 model 9 1 4.85 -6.24 5.20 5.09 5.41 5 5.49 -5.95 5.57 5.60 5.27 11 5.21 -7.16 5.35 5.13 5.44 19 4.35
-4.73
4.08 4.41
4.52 y = 0,9592x + 0,2855 R² = 0,9288 0 2 4 6 0 1 2 3 4 5 6 ek spe rime n prediksi model 6
Mudasir,  Iqmal  T.,  Ida  P.  A.  M.  P.,  2003, Quantitative  Structure  and  Activity Relationship Analysis of 1,2,4- Thiadiazoline  Fungicides  Based  on Molecular  Structure  Calculated  by  Am1 Method , Indonesian Journal of Chemistry,
Gadjah Mada University, Yogyakarta.