## VIRTUAL SCREENING OF TAMARIND ACTIVE COMPOUNDS
( Tamarindus indica L.) ON SELECTIVE INHIBITOR SIKLOOKSIGENASE-2

## Meilia Suherman, Riska Prasetiawati, Dani Ramdani
Program Studi Farmasi, Fakultas MIPA Universitas Garut, Jl. Jati no 42B, Tarogong Kaler, Garut
Corresponding Author: Meilia Suherman (meilia.suherman@uniga.ac.id)

## ARTICLE HISTORY
Received: 28 May 2020                            Revised: 20 July 2020                    Accepted: 27 July 2020

## Abstract
Inflammation  is  a  condition  that  tends  to  be  detrimental  as  the  body's  protective response to reduce and eliminate the triggers for injury and infection. 1 One mediator that plays a role in inflammation is the cyclooxygenase (COX) enzyme. In vitro result from  tamarind  leaves  show  an  anti-inflammatory  activity. 4,5 This  study  used  the  in silico test method by conducting virtual screening of active compounds in Tamarind . Virtual  screening  was  performed  to  predict  active  compounds  in  tamarind  which have  anti-inflammatory  activity  against  selective  COX-2  inhibitors.  Tests  performed include  pharmacopore  screening,  molecular  docking,  lipinsky’s  rules  of  five  testing and  Pre-ADMET  testing.  From  the  pharmacophore  identification  and  molecular docking  obtained  an  active  compound  of  tamarind  as  a  guiding  compound  against COX-2,  Linalool  which  had  a  pharmacophore  fit  score  of  52.11%  and  has  a  free energy  bond  value  (∆G)  of  -9.21  kcal/mol  which  was  more  low  compared  to Celecoxib as a native ligand (-7.98 kcal / mol). With the same amino acid residue the natural  ligand  bound  to  Linalool  is  TYR371.  From  the  results  of  the  predicted absorption  and  distribution  parameters  showed  that  the  Linalool  compound  has  a Caco-2  cell  value  of  37.4763  nmsec -1 ,  HIA  (%)  of  96.0055  and  Plasma  Protein Binding (%) 95.0547.
Key words: antiinflamatory, molecular docking, pharmacophore screening, selective COX-2 inhibitor, tamarind

## SKRINING VIRTUAL SENYAWA AKTIF ASAM JAWA
( Tamarindus indica L.) TERHADAP SELEKTIF INHIBITOR

## SIKLOOKSIGENASE-2

## Abstrak
Inflamasi  merupakan  keadaan  yang  cenderung  merugikan  sebagai  respon perlindungan tubuh untuk mengurangi dan menghilangkan pemicu terjadinya cedera dan  infeksi. 1 Salah  satu mediator  yang berperan  dalam peradangan  adalah Enzim siklooksigenase  (COX). 3 Penelitian  in  vitro  menunjukan  bahwa  d aun  asam jawa ( Tamarindus indica L.) memiliki aktivitas sebagai antiinflamasi. 4,5 Penelitian ini menggunakan  metode  uji in  silico dengan  melakukan  skrinning  virtual  terhadap senyawa-senyawa  aktif  di  dalam  asam  jawa.  Skrining  virtual  dilakukan  untuk memprediksi  senyawa  aktif  dalam  asam  jawa  yang  memiliki  aktivitas  sebagai
antiinflamasi  terhadap  selektif  inhibitor  COX-2.  Pengujian  yang  dilakukan  meliputi skrining  pharmacopore,  molecular  docking,  pengujian  lipinsky’s  rules  of  five  dan pengujian  Pre-ADMET.  Dari  hasil  identifikasi  farmakofor  dan  penambatan  molekul diperoleh satu senyawa aktif daun asam jawa sebagai senyawa pemandu terhadap COX-2  yaitu  Linalool  yang  memiliki  nilai pharmacophore  fit  score sebesar  52.11% dan  memiliki  nilai  ikatan  energi  bebas  (∆G)  sebesar  -9.21  kkal/mol,  lebih  rendah dibandingkan  dengan  ligan  alaminya  yaitu  Celecoxib  (-7.98  kkal/mol).  Dengan residu  asam  amino  ligan  alami  yang  sama  terikat  pada Linalool  yaituTYR371.  Dari hasil  prediksi  parameter  absorbsi  dan  distribusi  menunjukkan  bahwa  senyawa Linalool  memiliki  nilai  Caco-2  cell  sebesar  37.4763  nmsec -1 ,  HIA  (%)  sebesar 96.0055 dan Protein Plasma Binding (%) 95.0547.
Kata  kunci: antiinflamasi,  asam  jawa,  inhibitor  selektif  COX-2,  penambatan molekul, skrining farmakofor.

## Pendahuluan
Inflamasi  merupakan  keadaan  yang  cenderung  merugikan  sebagai  respon perlindungan tubuh untuk mengurangi dan menghilangkan pemicu terjadinya cedera dan  infeksi. 1 Peradang  sangat  dipengaruhi  oleh  senyawa  dan  mediator  yang dihasilkan oleh asam arakidonat. Enzim siklooksigenase (COX) yang terlibat dalam reaksi  memiliki  2  isoform,  yaitu  COX-1  dan  COX-2. 3 Meskipun  kedua  enzim  pada dasarnya berkerja dengan cara yang sama, penghambatan selektif dapat membuat perbedaan dalam hal efek samping iritasi lambung dan resiko ulserasi lambung. 3 Tumbuhan    asam    Jawa    ( Tamarindus    indica L.)    merupakan    salah    satu tumbuhan    yang    banyak    dibudidayakan    di    Negara    tropis    sehingga    dapat dengan mudah  ditemukan  termasuk  di  Indonesia. Berdasarkan pengujian secara in  vitro  terhadap  ekstrak  daun  asam  jawa  menunjukan  adanya  aktivitas  sebagagai anti  inflamasi. 4,5 Namun  hasil  pengujian  in  vitro  ini  belum  dapat  menunjukan senyawa  aktif  daun  asam  jawa  yang  beraktivitas  sebagai  antiinflamasi.  Sehingga dilakukan pengujian secara in silico untuk mengetahui senyawa aktif tanaman asam jawa yang beraktivitas sebagai antiinflamasi.
Pemodelan in  silico merupakan metode pengembangan  obat  dengan komputer yang dikembangkan untuk memodelkan proses farmakologis atau fisiologis.  Metode komputasi  ini  telah    dikembangkan  dan  banyak  digunakan  untuk  pengembangan hipotesis  farmakologi  dan  pengujian  rancangan  struktur  molekul  dan  aktivitas biologisnya, atas dasar penalaran yang sistematik dan rasional. 6 Pengujian in silico dilakukan dengan pengujian farmakofor berbasis struktur, penambatan molekul dan prediksi  PRE-ADMET.  Farmakofor  berbasis  struktur  (SBPs)  merupakan  metode alternatif  untuk  pendekatan  berbasis  ligan  dan  memiliki  keuntungan  untuk menggambarkan  keseluruhan  kemampuan  interaksi  dari  kantong  pengikan, sedangkan  penambatan  molekuler  dilakukan  untuk  memahami  dan  memprediksi interaksi ligan-protein, baik mencari mode ikatan yang baik secara struktur maupun memprediksi afinitas ikatan berdasarkan energi. 7
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  kandidat  senyawa  baru  yang diprediksi  memiliki  aktivitas  sebagai  antiinflamasi  selektif  inhibitor  COX-2  berasal dari senyawa aktif daun asam jawa sehingga dapat menjadi alternatif sumber bahan baku obat

## Metode

## Bahan
1. Struktur 3D Reseptor
Struktur  tiga  dimensi  protein  dari  Reseptor  COX-2  yang  didapat  dari  metode kristalografi  X-ray dengan resolusi 2,4 Å  yang diunduh dari Bank Data Protein dengan  situs  http://www.rsbc.org/pdb/.  Identitas  makromolekul  tersebut  3LN1 yang berformat .pdb.
2. Struktur 3D Ligan
Struktur  tiga  dimensi  ligan  yang  digunakan  adalah  Celecoxib  dan  senyawa- senyawa dari Tamarindus indica (L). yang diunduh dari situs http://PubChem.nbi.nlh.nih.gov dengan format .sdf..
Alat 1. Perangkat Keras
Laptop  Asus  dengan  spesifikasi  Windows  10  Home,  Intel®  CoreTM  i3-6006U processor 1.9 GHz, RAM 4GB DDR3, kartu grafis NVIDIA GeForce MX110 with 2GB VRAM, dan HDD 1TB.
2. Perangkat Lunak
Sistem  Operasi  Windows  10  Home,  LigandScout ® 4.3  (Free  Trial  30  Days), MarvinSketch ® ,  ChemDraw ® Ultra  12.0,  Chem3D ® Pro  12.0,  Autodock  Tools ® , Discovery  Studio  3.5  Visualizer ® (Accelrys  Enterprise  Platform),  Protein  Data Bank, PubChem, DUD-E, dan Pre-ADMET.
Prosedur

## 1. Skrining Farmakofor Persiapan Reseptor
Makromolekul  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  reseptor  COX-2 yang  didapat  dari  metode  kristalografi  X-ray  dengan  resolusi  2,4  Å.  Identitas makromolekul tersebut 3LN1 yang berformat .pdb.
Penyiapan Ligan (Senyawa Uji)
Struktur  senyawa  pembanding  yang  digunakan  adalah  Celecoxib  dan senyawa  uji Tamarindus  indica (L.)  yang  didapatkan  melalui  situs http://PubChem.gov  dengan  format  .sdf  kemudian  dikonversi  dengan  program MarvinSketch ® menjadi senyawa dengan format .mol.

## Farmakofor Model dari Kompleks Protein-Ligan
Dengan  menggunakan  program  LigandScout®  4.3  dan  membuat pharmacophores  3D  berdasarkan  ligan  dengan  basis  data  (aktif  dan  umpan) yang diunduh melalui situs http://dude.docking.org dalam  format .sdf kemudian dikonversi dan disimpan dalam format .ldb .

## Validasi Skrining Farmakofor
Skrining virtual  bertujuan  untuk pengayaan maksimum  senyawa  aktif  pada daftar hit. Oleh karena itu, metode tersebut biasanya divalidasi dengan menilai akurasi diskriminasi antara senyawa active dan decoy . Model farmakofor yang baik  akan  mampu  mengidentifikasi  sebagian  besar  senyawa active yang dikenal,  dan  sesedikit  mungkin decoy .  Analisis  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  hasil  validasi  yaitu  nilai  AUC100,  parameter  ini  digunakan  valid apabila nilai AUC100 ≥ 70%.
Analisis Hasil dan Skrining Farmakofor pada Senyawa Uji
Dalam  penelitian  kimia  medsinal, drug  database  screening adalah  teknik Bioinformatika yang sangat penting untuk proses penemuan obat. Penelitian ini menggunakan  LigandScout  untuk  mencocokkan  fitur pharmacophore dengan
basis  data  obat  yang  tersedia.  Analisis  hasil  dapat  dilakukan  dengan  cara melihat nilai ‘ Pharmacophore Fit Score ’ yang ditampilkan di tabel bagian bawah serta dengan menampilkan grafik ROC.

## 2. Penambatan Molekul Persiapan Reseptor
Komplek  protein  3LN1  dipisahkan  antara  makromolekul  dan  ligan  dengan menggunakan  program  Discovery  Studio  Visualizer ® ,  kemudian  dilakukan optimasi  dengan  penambahan  atom  hidrogen  dan  minimisasi  energi.  Hasil pemisahan tersebut disimpan dalam format .pdb.

## Penyiapan Senyawa Uji
Ligan  terlebih  dahulu  digambar  ulang  dengan  menggunakan  program ChemDraw ® Ultra  12.0  dan  diminimasi  energi  menggunakan  program Chem3D® Pro 12.0 kemudian disimpan dengan format .pdb. Setelah dilakukan penyiapan,  dilakukan  penentuan  sifat  fisikokimia  senyawa  berdasarkan

## Lipinski’s Rule of Five

## Validasi Metode
Validasi  metode  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  program  yang digunakan  untuk  penambatan  molekul  sesuai  persyaratan  atau  tidak  untuk digunakan.  Validasi  metode molecular  docking dilakukan  dengan  cara redocking antara ligan bawaan dari reseptor target yang diunduh dari situs bank data  protein  menggunakan  perangkat  lunak  Autodock  Tools®.  Analisis  yang digunakan untuk mengevaluasi hasil validasi yaitu nilai RMSD, situs pengikatan yang ditemukan dan parameter yang digunakan dianggap valid jika nilai RMSD ≤ 2Å.
Mengatur Grid Box
Pengaturan  Grid  Box  dilakukan  dengan  membuka  menu  Grid  pada Autodock Tools ® .

## Running Docking
Setelah  semua  pengaturan  docking  selesai  kemudian  running  bisa dilakukan  dengan  menggunakan  Autogrid4  dan  Autodock4.  Proses  dapat dilakukan  secara  langsung  melalui  program  Autodock  Tools ® .  Setelah  running selesai  akan  dihasilkan  output  dengan  format  .dlg  yang  dapat  dibuka  dengan bantuan  program  Notepad++ ®, kemudian  dilihat  parameter  yang  dihasilkan berupa (∆G dan Cluster) dan membandingkan hasil yang didapat satu dengan yang lainnya.

## 3.    Pengujian Pre-ADMET
Pengujian  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  menganalisa  parameter  awal farmakokinetika  yang  meliputi  absorpsi  dan  distribusi  serta  uji  toksisitas  yang meliputi  sifat  mutagenik  dan  karsinogenik  senyawa.  Pengujian  dilakukan  secara online pada situs http://preadme.bmdrc.kr/. Hasil yang didapat berupa data disimpan dalam format .pdb.

## Hasil dan Pembahasan

## Skrining Farmakofor
Virtual  screening farmakofor  bertujuan  pada  pengayaan  maksimum  senyawa aktif  pada  daftar  hit 8 .  Oleh  karena  itu,  metode  tersebut  biasanya  divalidasi  dengan menilai  akurasi  diskriminasi  antara  senyawa active dan decoy .  Model  farmakofor yang baik akan mampu mengidentifikasi sebagian besar senyawa active dan sedikit decoy yang dikenal. Hasilnya diketahui bahwa dari total senyawa active dan decoy
yaitu 500 didapatkan 476 senyawa hit dan nilai AUC 100 sebesar 0.78/78% (Gambar 1).  Ini  artinya,  metode  dapat  digunakan  karena  memenuhi  persyaratan  yaitu  nilai AUC 100 ≥ 70%.
Gambar 1. Kurva validasi (kurva ROC)
Setelah  dilakukan  pengujian  farmakofor  pada  18  senyawa  aktif  daun  asam jawa, hasilnya didapatkan 1 senyawa hit yang diprediksi dapat berikatan terhadap reseptor  COX-2  yaitu  Linalool  dengan  nilai  pharmacophore  fit  score  sebesar 52.11  (Tabel  1).  Senyawa  uji  yang  hit  terhadap  reseptor  COX-2  yaitu  Linalool menunjukkan  fitur-fitur  farmakofor  yang  berinteraksi  dengan  asam-asam  amino yang  bertanggung  jawab  dalam  aktivitas  farmakologinya  terhadap  sisi  kantung aktif reseptor yang diprediksi sebagai inhibitor COX-2 (Gambar 2).
Tabel 2. Hasil Skrining Farmakofor Senyawa Daun Asam Jawa ( Tamarindus indica L.) No Nama Senyawa Pharmacophore Depiction Pharmacophore Fit Score 1 Linalool 52.11 Keterangan : warna kuning =  interaksi hidrofobik warna merah =  akseptor ikatan hidrogen warna hijau =  donor ikatan hidrogen
Gambar 2. Farmakofor model-1 hit dengan Linalool

## Penambatan Molekul
Analisis  sifat  fisiko  kimia  ligan  dilakukan  berdasarkan Lipinski’s  rule  of  five . Aturan Lipinski dapat menunjukan tingkat hidrofob/hidrofilitas molekul obat sebelum dilakukan  simulasi docking. Berat  molekul  yang  lebih  dari  500  Da  tidak  dapat berdifusi menembus membran sel dengan cara difusi pasif. Nilai log P menyatakan koefisien kelarutan dalam lemak/air yang memiliki rentang  -0,4 – 5. Semakin besar nilai  log  P,  maka semakin  hidrofobik  molekul  tersebut.  Jumlah  donor  dan  akseptor ikatan  hidrogen  mendeskripsikan  semakin  tinggi  kapasitas  ikatan  hidrogen,  maka semakin tinggi energi yang dibutuhkan agar proses absorpsi dapat terjadi. 9,10
Tabel 5 .Data sifat fisikokimia senyawa uji berdasarkan Lipinski’s rule of five No Senyawa/Ligan Uji Donor Hidrogen Akseptor Hidrogen Bobot molekul Log P Memenuhi/Tidak Memenuhi Syarat 1 6,10,14- trimethylpentadeca- 5,9,13-trien-2-one 0 1 262.437 5.775 Tidak memenuhi 2 𝛽 -Sitosterol 1 1 414.718 8.025 Tidak memenuhi 3 Phytol 1 1 296.539 6.364 Tidak memenuhi 4 Diphenyl-ether 0 0 170.211 3.479 Memenuhi 5 Methyl Hexadecanoate 0 1 270.457 5.641 Tidak memenuhi 6 1-Methyl-4- propylbenzene (p- cymene) 0 0 134.222 2.948 Memenuhi 7 Limonene 0 0 136.238 3.309 Memenuhi 8 Linalool anthranilate 1 1 273.376 3.885 Memenuhi 9 2,6-ditert-butyl-4- methylphenol 1 1 220.356 4.296 Memenuhi 10 Methyl 3,5-ditert- butyl-4- hydroxybenzoate 1 2 264.365 3.542 Memenuhi 11 Longifolene 0 0 204.357 4.415 Memenuhi 12 Cryptopinone 1 1 286.459 5.546 Tidak memenuhi 13 3-eicosyne 0 0 278.524 7.351 Tidak memenuhi 14 10-Octadecenoic acid 0 2 282.468 6.109 Tidak memenuhi 15 Methyl 7,10- Octadecadienoate 0 1 294.479 5.973 Tidak memenuhi 16 Ethyl 9,12,15- Octadecatrienoate 0 1 292.463 5.749 Tidak memenuhi 17 Methyl 15- tricosenoate 0 2 368.646 8.673 Tidak memenuhi 18 Caryophyllene 0 0 204.357 4.725 Memenuhi
Syarat:  1. BM < 500 mg/mol
2. Log P < 5 3. Donor Hidrogen < 5
4. Akseptor Hidrogen < 10
Proses  penambatan  molekul  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi AutoDock Tools. Parameter hasil penambatan molekul dapat dilihat dari nilai energi bebas  Gibbs atau energi ikatan (ΔG) dan konstanta inhibisi (KI). Semakin rendah nilai  energi  ikatannya,    maka  ikatan  kompleks  senyawa  dengan  reseptor  akan semakin  kuat  karena  terjadi  kestabilan  dan  kekuatan  interaksi  non-kovalen  pada senyawa  dengan  reseptor.  Tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah  redocking dengan  ligan  standar  (Gambar  4)  dan  penentuan  grid  box.  Dari  hasil redocking didapatkan nilai RMSD sebesar 0,863 Å yang artinya reseptor tersebut memenuhi syarat karena nilai hasil RMSD < 2Å  (Tabel 3).
Gambar  4. Visualisasi  tumpang  tindih  ligan  alami  Celecoxib  (warna  abu gelap)dengan ligan hasil redocking (warna kuning)
Tabel 3. Hasil validasi metode dengan redocking dengan celexocib
Kode PDB Grid Box Tingkat Validasi Validasi Ikatan Energi (kkal/mol) RMSD Cluster (Å) RMSD Reference (Å) 3LN1 X: 77.870 Y: -15.391 Z: -7.855 2.500.000 0.00 0.863 -7.98
Dari  ke-18  senyawa  daun  asam  jawa  yang  berhasil  ditambatkan,  terdapat  2 senyawa  yang  energi  ikatannya  lebih  rendah  dibanding  ligan  alaminya  (Tabel  4), yaitu  linalool (-9.21 kkal/mol) dan cryptopinone (-8.21 kkal/mol). Dipilih 1 senyawa uji  yang  memiliki  ikatan  energi  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  ligan  alaminya berdasarkan parameter ΔG dan KI yaitu Linalool.
Selain  parameter  nilai  ΔG  dan  KI,  diamati  juga  interaksi  residu  (asam  amino) reseptor  dengan  ligan  dari  ikatan  hidrogen.  Berdasarkan  data  yang  dihasilkan, terdapat interaksi antara ligan alami Celecoxib dengan reseptor yang menghasilkan 8  residu  asam  amino  yaitu  ILE503,  PHE504,  ARG499,  GLN178,  HIS75,  SER339, TYR  371  dan  ARG106.  Senyawa  uji  dengan  energi  yang  lebih  rendah  dari  obat pembanding  yaitu  Linalool  menunjukkan  1  ikatan  hidrogen  dengan  residu  asam amino TYR371 .
Tabel  4. Hasil  penambatan  molekul berdasarkan  nilai  energi  ikatan  (ΔG)  beserta nilai konstanta inhibisi (KI) dan residu asam aminonya
No Senyawa/Lig an Uji Struktur ΔG (kkal/ mol) Jumlah Ikatan Hidrogen Residu Asam Amino KI Ligan Alami Ligan Alami Celecoxib -7.98 8 ILE503, GLN178, PHE504, HIS75, TYR371, SER339, ARG449.106 62.85 nM Senyawa Aktif Asam Jawa ( Tamarindus indica L.) 1 6,10,14- trimethylpent adeca-5,9,13- trien-2-one -.6.01 1 ARG346 55.48 nM 2 Phytol -7.11 2 GLU305, ARG346 64.15. nM 3 𝛽 -Sitosterol -6.92 1 GLU305 69.67 nM 4 Diphenyl- ether -5.40 - - 52.25 nM 5 Methyl Hexadecanoa te -6.26 1 ARG346 58.76 nM 6 1-Methyl-4- propylbenzen e (p-cymene) -6.48 - - 96.22 nM 7 Limonene -5.91 - - 96.3 nM 8 Linalool anthranilate -9,21 1 TYR371 62.41 nM
No Senyawa/Lig an Uji Struktur ΔG (kkal/ mol) Jumlah Ikatan Hidrogen Residu Asam Amino KI 9 2,6-ditert- butyl-4- methylphenol -5.75 1 LEU298 52.07 nM 10 Methyl 3,5- ditert-butyl-4- hydroxybenz oate -6.11 1 LEU298 11.14 nM 11 Longifolene -6.99 - - 21.4 nM 12 Cryptopinone -8.21 1 SER339 89.13 nM 13 3-eicosyne -6.78 - - 51.99 nM 14 10- Octadecenoic acid -6.12 2 GLU305, ARG346 63.09 nM 15 Methyl 7,10- Octadecadien oate -6.96 1 HIS475 41.26nM 16 Ethyl 9,12,15- Octadecatrie noate -6.58 1 ARG346 72.28nM 17 Methyl 15- tricosenoate -5.44 - - 63.55nM
No Senyawa/Lig an Uji Struktur ΔG (kkal/ mol) Jumlah Ikatan Hidrogen Residu Asam Amino KI 18 Caryophyllen e -6.15 - - 41.07nM

## Pengujian Pre-ADMET
Pengujian  Pre-ADMET  dilakukan  terhadap  18  senyawa  menggunakan  server admetSAR.  Protein  Plasma  Binding,  Caco-2  probabilitas,  serta  probabilitas  HIA. Protein  Plasma  Binding  merupakan  prediksi  distribusi  berdasarkan  keterikatan dengan  protein  plasma.,  Skor  HIA  (penyerapan  usus  manusia)  yang  tinggi menunjukkan absorbansi yang lebih baik di saluran usus setelah pemberian oral. Hit bersifat  mutagenik  atau  tidak,  dikonfirmasi  oleh  tes  AMES.  Pengujian  toksisitas dilakukan oleh tes Toksisitas Ames di situs PreADMET(Tabel 6 & Tabel 7).
Tabel 6 . Data hasil pengujian PreADME pada ke 18 senyawa aktif daun asam jawa ( Tamarindus indica L.) No Nama Senyawa Caco-2 cell (nm sec-1 ) HIA (%) Protein Plasma Binding 1 6,10,14-trimethylpentadeca-5,9,13- trien-2-one 56.6804 b 100.00 a 100.00 a 2 𝛽 -Sitosterol 52.3734 b 100.00 a 100.00 a 3 Phytol 38.7817 b 100.00 a 100.00 a 4 Diphenyl-ether 22.5539 b 100.00 a 100.00 a 5 Methyl Hexadecanoate 45.8362 b 100.00 a 100.0 a 6 1-Methyl-4-propylbenzene (p- cymene) 23.4336 b 100.00 a 100.0 a 7 Limonene 23.6317 b 100.00 a 100.00 a 8 Linalool anthranilate 37.4763 b 96.005494 a 95.05476 a 9 2,6-ditert-butyl-4-methylphenol 45.9116 b 100.00 a 100.00 a 10 Methyl 3,5-ditert-butyl-4- hydroxybenzoate 22.8946 b 95.001042 a 100.00 a 11 Longifolene 23.4939 b 100.00 a 92.352757 a 12 Cryptopinone 44.363 b 100.00 a 100.00 a 13 3-eicosyne 22.518 b 100.00 a 100.00 a 14 10-Octadecenoic acid 28.1906 b 98.436935 a 100.00 a 15 Methyl 7,10-Octadecadienoate 47.1151 b 100.00 a 100.00 a 16 Ethyl 9,12,15-Octadecatrienoate 47.0406b 100.00a 100.00a 17 Methyl 15-tricosenoate 35.2315b 98.083030 a 100.00a 18 Caryophyllene 23.6315b 100.00a 100.00a Klasifikasi:
In Vitro Caco-2 cell permeability (nm sec -1 ) :> 70 higher permeability (a), 4-70 medium permeability (b), <4 low permeability (c)
% human intestinal absorption (% HIA): 70-100% well absorbed (a), 20-70% moderately absorbed (b),
0-20% poorly absorbed (c);
% plasma protein binding:> 90% strongly bound (a), <90% weakly bound (b).
Tabel 7 . Hasil Prediksi Toksisitas dari 18 senyawa aktif daun asam jawa ( Tamarindus indica L.) No Nama Senyawa Toksisitas Karsinogenisitas 1 6,10,14-trimethylpentadeca-5,9,13-trien-2- one Non-mutagen Positif 2 𝛽 -Sitosterol Non-mutagen Negatif 3 Phytol Non-mutagen Negatif 4 Diphenyl-ether Mutagen Positif 5 Methyl Hexadecanoate Non-mutagen Positif 6 1-Methyl-4-propylbenzene (p-cymene) Mutagen Negatif 7 Limonene Mutagen Positif 8 Linalool anthranilate Non-mutagen Positif 9 2,6-ditert-butyl-4-methylphenol Non-mutagen Negatif 10 Methyl 3,5-ditert-butyl-4-hydroxybenzoate Non-mutagen Negatif 11 Longifolene Mutagen Positif 12 Cryptopinone Non-mutagen Positif 13 3-eicosyne Non-mutagen Positif 14 10-Octadecenoic acid Mutagen Positif 15 Methyl 7,10-Octadecadienoate Non-mutagen Positif 16 Ethyl 9,12,15-Octadecatrienoate Non-mutagen Positif 17 Methyl 15-tricosenoate Non-mutagen Positif 18 Caryophyllene Mutagen Positif

## Kesimpulan
Dari hasil penelitian Linalool menunjukan hasil pengujian farmakofor yang baik (nilai  pharmacophore  fit  score  : 52.11),  penambatan molekul  yang memiliki  energi bebas yang lebih rendah dari ligan alami (nilai ikatan energi bebas -9.21 kkal/mol), hasil prediksi parameter absorbsi dan distribusi menunjukkan bahwa senyawa hasil Pre-Admet  menunjukan  bahwa  linalool  memiliki  profil  farmakokinetika  yang  baik (Caco-2  cell    (37.4763  nmsec -1 ),  HIA  (96.0055%)  dan  Protein  Plasma  Binding (95.05476%)) dan untuk pengujian toksisitasnya, linalool menunjukan bersifat non- mutagenik,  namun  bersifat  karsinogenik  sehingga  diperlukan  modifikasi  lanjutan
untuk  menghilangkan  sifat  karsinogeniknya.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  Linalool memiliki  potensi  sebagai  antiinflamasi  selektif  COX-2  dibandingkan  dengan senyawa aktif asam jawa lainnya.

## Daftar Pustaka
1.  Hardman  JGL  dan  LE.  Goodman  &  Gilman  Dasar  Farmakologi Terapi.  Edisi Kesepuluh. Farmasi ITB. Jakarta. EGC. 2012. 396-403p
2.  Hamzah NTM. 2015. Studi Farmakofor Reseptor COX-2 Sebagai Anti Inflamasi. 2(3). 99 –107p
3.  Tanto  C.  Kapita  Selekta  Kedokteran.  Edisi  Keempat.  Jakarta.  Media Aesculapius. 2014. 230-232p
4.  Richard  K.  Kim  YG,  Gilbert  MM  and  Youngmin  K.  Anti-inflammatory  and analgesic  potential  of  Tamarindus  indica  Linn.  (Fabaceae):  a  narrative  review. Integr Med Res. 2019 Sep; 8(3): 181 –186. doi: 10.1016/j.imr.2019.07.002
5.  Hani  F.  2013.  Efektivitas  Ekstrak  Daun  Asam  Jawa  (Tamarindus  indica  L.)
Terhadap Daya Hambat Staphylococcus Epidermis. 77-79p
6.  Richard  BC.,  Douglas  A  C.,  Robert  HT.  In  Silico  Modelling  of  Physiologic Systems.  Best  Pract  Res  Clin  Anaesthesiol.  2011  Dec;25(4):499-510.  DOI: 10.1016/j.bpa.2011.08.006
7.  Muchtaridi,  Muhammad  Yusuf.  Teori  dan  Praktek  Penambatan  Molekul ( Molecular Docking ). Bandung. UNPAD Press. 2018. 15-64p
8.  Wolber  Dornhofer  A  dan  Langer  T.  2012.  Efficient  overlay  of  small  organic molecules using 3D pharmacophores. 20(12). 773-788p
9.  Leslie  ZB,  Chelsea  MH,  Oleg  U,  and  Tudor  IO.  BDDCS,  the  Rule  of  5  and Drugability,  Adv  Drug  Deliv  Rev.  2016  Jun  1;  101:  89 –98.  doi: 10.1016/j.addr.2016.05.007
10.  Lipinski  CA.  Drug-like  properties  and  the  causes  of  poor  solubility  and  poor permeability. J Pharmacol Toxicol Methods. 2000;44(1):235 –49 .