In Silico Study of Bioactive Compounds in Herba Sambiloto ( Andrographis paniculata Burm. F. Nees) as HIV-1 Reverse Transcriptase Inhibitor
Studi In Silico Senyawa Bioaktif pada Herba Sambiloto ( Andrographis paniculata Burm. F. Nees) sebagai HIV-1 Reverse Transcriptase Inhibitor
Andri Prasetiyo 1 *, Titiek Martati 1 , Putri Windari Saputra 1
1 Faculty of Pharmacy, Universitas Pancasila, Jl. Lenteng Agung Raya No.56, RT.1/RW.3, Srengseng Sawah, Jagakarsa, South Jakarta, Jakarta, Indonesia.
*Corresponding author: andriprasetiyo@univpancasila.ac.id; 081286546148
Received April 17, 2023; Accepted March 13, 2024; Available online May 03, 2024

## ABSTRACT
A  medicinal  plant  known  as  sambiloto  ( Andrographis  paniculata Burm.  F.  Nees)  contains  certain  active  compounds  that potentially are anti-HIV. However, it is not yet known which compounds are involved in inhibiting HIV activity. This study aimed to identify potentially active compounds from the sambiloto plant that could inhibit the HIV-1 reverse transcriptase enzyme using the in-silico method. In silico methods that will be carried out are internal validation, molecular docking, ADMET  prediction,  and  molecular  dynamics.  The  molecular  docking  results  showed  that  the  five  best  compounds  have potential as anti-HIV drugs compared to efavirenz with the rerank score -152.119 until -125.177 kcal/mol. In contrast, the rerank score of the comparison ligand is -94.7639 kcal/mol. The ADMET prediction showed that the selected compounds have a  good  pharmacokinetics  profile  and  are  nontoxic.  The  molecular  dynamic  results  showed  that  deoxy-11,12- didehydro andrographiside and andropraphiside are stable and have potential as anti-HIV drugs with average RMSD values of 1.88 and 2.02 Å while the comparison ligand is 1.67 Å.
Keywords : Anti-HIV, HIV-1 RT inhibitors, Andrographis paniculata , In silico

## ABSTRAK
Herba sambiloto merupakan tanaman obat yang berpotensi menghambat aktivitas HIV, namun belum diketahui senyawa spesifik mana yang terlibat dalam penghambatan aktivitas HIV. Penelitian ini dilakukan untuk mencari senyawa-senyawa aktif potensial yang terdapat pada herba sambiloto sebagai penghambat enzim HIV-1 RT secara in silico . Metode in silico yang akan  dilakukan,  yaitu  molecular docking ,  prediksi  ADMET  dan molecular  dynamic .  Hasil molecular  docking diperoleh menunjukkan  lima  senyawa  memiliki  nilai rerank  score yaitu -152.119  sampai  -125.177  kcal/mol  dan  senyawa efavirenz sebagai  pembanding  memiliki  nilai rerank  score -94.7639  kcal/mol.  Hasil  prediksi  ADMET  menyatakan  bahwa  senyawa terpilih  memiliki  profil  farmakokinetik  baik  dan  tidak  toksik.  Terdapat  dua  senyawa  yaitu deoxy-11,12- didehydroandrographiside and andropraphiside memiliki ikatan yang stabil dengan nilai RMSD rata-rata sebesar 1.88 and 2.02 Å. Senyawa deoxy-11,12-didehydroandrographiside and andropraphiside memiliki potensi sebagai penghambat enzim HIV-1 RT.
Kata Kunci : Anti-HIV, Penghambat enzim HIV-1 RT, Andrographis paniculata , In silico

## PENDAHULUAN
HIV ( Human Immunodeficiency Virus ) merupakan virus  yang  menginfeksi  atau  menyerang  sel  darah putih  lebih  spesifiknya  adalah  sel cluster  of differentiation (CD4)  dan  mengakibatkan  turunnya imunitas tubuh individu yang terinfeksi serta dapat menimbulkan infeksi oportunistik. Acquired Immuno - Deficiency Syndrome (AIDS) merupakan sekumpulan gejala  yang  menyebabkan  menurunnya  imunitas tubuh yang diakibatkan oleh virus HIV(Abdullah et al.,  2021).  Berdasarkan  data  dari  Kementrian Kesehatan  Republik  Indonesia,  jumlah  kasus  HIV yang tercatat hingga Maret 2021 sebanyak 427.201 orang  (Kementrian  Kesehatan  Repulbik  Indonesia, 2019).  Jumlah  pengidap  HIV/AIDS  bagaikan fenomena gunung es, di mana jumlah pengidap yang dilaporkan  lebih  sedikit  daripada  jumlah  pengidap yang sebenarnya (Merati et al., 2021).
Tatalaksana  utama  pengidap  HIV/AIDS  adalah pemberian antiretroviral yang memiliki tujuan untuk menghentikan  replikasi  virus  (Putra,  2021).  Lini pertama  obat  antiretroviral  adalah  kombinasi  dua nucleotide  reverse  transcriptase  inhibitors (NRTI) ditambah  satu non-nucleoside  reverse  transcriptase inhibitors (NNRTI)  atau protease  inhibitor (PI) (Kementrian  Kesehatan  Repulbik  Indonesia,  2019). Permasalahan  yang  timbul  dari  pemberian  obat antiretroviral  ialah  efek  samping  obat.  Timbulnya efek  samping  kerap  menjadi  alasan  pasien  untuk mengganti  pengobatan  antiretroviral  dan  bahkan berhenti  dari  pengobatan  tersebut.  Efek  samping minor  dari  penggunaan  obat  antiretroviral  dapat mengakibatkan penderita enggan untuk minum obat. Efek  samping  dari  obat  antiretroviral  dapat mengurangi  kualitas  hidup  pasien.  Oleh  sebab  itu, upaya  pencarian  obat  baru  perlu  dilakukan  untuk mengatasi masalah tersebut (Maeda et al., 2019).
Secara  farmakologi,  herba  sambiloto  terbukti memiliki  aktivitas  hepatoprotektif,  neuroprotektif, antiinflamasi, imunomodulator, antibakteri, antidiabetes dan anti-HIV (Jiang et al., 2021; Mehta et al., 2021). Pada penelitian terdahulu dinyatakan bahwa andrographolide yang  merupakan  salah  satu senyawa dalam herba sambiloto dapat meningkatkan nilai limfosit CD4 yang mungkin merupakan akibat dari penghambatan disregulasi siklus sel (Intharuksa et  al.,  2022).  Menurut  penelitian in-silico ,  hasil molecular  docking menunjukkan  bahwa  senyawa dalam sambiloto, yaitu bisandrorapholide dan phytol memiliki  potensi  sebagai  anti-HIV  dibandingkan
dengan amprenavir sebagai  ligan  pembanding (Manalu et al., 2022). Metode in  silico merupakan  metode  yang menggunakan ilmu dalam bidang informatika dalam mengidentifikasi  potensi  senyawa  baru  sebagai kandidat obat secara komputerisasi (Agamah et al., 2020). Molecular docking bertujuan untuk melakukan penapisan  senyawa  yang  akan  diuji  secara  in  vitro sehingga proses elusidasi, isolasi dan ekstraksi serta uji aktivitas senyawa menjadi lebih efisien dan efektif (Prasetiyo et al., 2019). Molecular docking dilakukan menggunakan  program Molegro  Virtual  Docker (MVD). MVD terbukti mampu mengidentifikasi mode pengikatan yang akurat pada 87% kompleks. Sebagai perbandingan,  akurasi  Glide  dan  Surflex  masing- masing  adalah  82%  dan  75%  (Thomsen  & Christensen, 2006). MVD memiliki empat algoritma pencarian: MolDock  Optimizer , Iterated  Simplex , MolDock Simplex Evolution dan Iterated Simplex with Ant Colony Optimization . MVD memiliki 16 kombinasi untuk 4 algoritma dan 4 scoring functions (Bitencourt- Ferreira & de Azevedo, 2019).
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pencarian senyawa-senyawa  aktif  yang  berkhasiat  dari  herba sambiloto  sebagai  penghambat  enzim  HIV-1  RT secara in-silico .  Kesalahan  utama  dalam  molecular docking  adalah  salah  tempat  pengikatan  protein target  (Chen,  2015),  sehingga  perlu  dilakukan validasi  dengan  cara redocking dilakukan  sebelum molecular docking . Hasil molecular docking akan diuji ADMET  dan  di  validasi  dengan molecular  dynamic . Simulasi molecular  dynamic di  lakukan  untuk mengkonfirmasi  stabilitas  terkait  pembentukan kompleks ligan dengan protein (Rani et al., 2020).

## METODE

## 1. Bahan
Reseptor target diunduh dari Protein Data Bank (PDB),  yaitu  HIV-1  reverse  transcripatse  enzyme (PDB  ID:  1FK9).  Bahan  dari  ligan  uji  dan  ligan pembanding  didapatkan  dari  mengunduh  senyawa dalam  bentuk  mol2  di  website  PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/).  Diperoleh  39 senyawa  uji  yang  didapat  dari  hasil  penelusuran pustaka  dan  1  senyawa  pembanding,  yaitu andrographolide , 14-deoxy-
11,12,dehydroandrographolide,  neoandrographolide, andrographographoside,
14-deoxy-11- hydroxyandrographolide, 14-deoxyandrographolide, dehydroandrographolide, 14-deoxy-
11,12,dydehydroandrographiside,  isoandrographolide, andrographiside, bisandrographolide A, bisandrographolide  B,  bisandrographolide  C,  3,14- dideoxyandrographolide, andrographin, panicolin, 7-O- methylhydrowogonin, apigenin-7,4’-dimethyilether, 7-O- methylwogonin, 5-hydroxy-7,
8, 2′, 3′-
tetramethoxyflavone,  5,  4′  -dihydroxy-7,  8,  2′,  3′  - tetramethoxyflavone, dihydroskullcapflavone, andrographidine C, apigenin, luteolin, isoscutellarein, 8- acetylharpagide,  procumbide,  andrographidoid  A, andrographidoid B, andrographidoid C, andrographidoid D,  andrographidoid  E,  caffeic  acid,  ferulic  acid, protocathechuic  acid,  cinnamic  acid,  oleanolic  acid, serpyllin dan efavirenz .

## 2. Alat (Hardware, software dan webserver)
Peralatan computer yang digunakan pada studi ini  antara  lain  Microsoft  Windows  10  Pro  64-bit operation  system  dengan  prosesor  Intel®  Core™️  i5 9400  CPU  @  2.90GHz  2.90  GHz,  memori  16  GB DDR3, grafis NVIDIA GTX 1660 dan HP ENVY x360 Convertible 15-ee1xxx Microsoft Windows 11 Home (64-bit) 1.80 GHz,  AMD Ryzen 7 5700U 11.33 GB DDR4 SDRAM 1596 MHz. Software Molegro Virtual Docker  6.0,  ChemDraw,  YASARA  Dynamics  dan website Protein Data Bank (https://www.rcsb.org/), pkCSM  (https://bioswissig.lab.uq.edu.au/pkcsm/), SwissADME (http://www.swissadme.ch/), PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/).

## 3. Pemilihan Protein Target
Kristal  struktur  dari  enzim  HIV-1  reverse transcriptase dengan kode (PDB ID: 1FK9) diunduh dari web Protein Data Bank (https://www.rcsb.org/). Protein  dipilih  berdasarkan  studi docking dengan beberapa kriteria berikut: kristal protein didapatkan menggunakan  metode x-ray diffraction dari  HV-1 virus  dan  memiliki  resolusi  di  bawah  2.5  Å  dan memiliki native ligand yang sudah disetujui oleh FDA (Prasetiyo et al., 2022)
4. Preparasi  Senyawa  Uji  dan  Senyawa Pembanding
Canonical  SMILES  dari  senyawa  uji  dan pembanding  disalin  dari website  PubChem ,  lalu ditempelkan  ke  dalam  ChemDraw.  Dilakukan minimisasi dengan menjalankan command “ Minimize energy ” hal ini dilakukan untuk mendapatkan isomer geometri  senyawa  dengan  energi  paling  minimum, kemudian file setiap senyawa disimpan dalam format SYBYL2 (.mol2).

## 5. Validasi Internal
Validasi  metode  docking  dilakukan  dengan melakukan docking kembali  struktur  kristal  dari enzim  HIV-1 reverse  transcriptase (PDB  ID:  1FK9). Validasi  internal  dilakukan  menggunakan  software Molegro Virtual Docker . Pose maksimal dalam proses validasi  internal  adalah  5  dengan  10  kali  replikasi dan dijalankan dengan 12 kombinasi dari 4 scoring function dan 3 algoritma. Tujuan dilakukan validasi internal adalah untuk mencari protokol docking yang sesuai. Validasi internal dikatakan berhasil jika nilai RMSD dibawah 2 Å (Siswanto et al., 2019)
6. Molecular Docking
Molecular  docking dilakukan  menggunakan program Molegro  Virtual  Docker .  Sebanyak  39 senyawa  uji  dalam  herba  sambiloto  dan efavirenz (ligan standar) didockingkan dengan kristal struktur HIV-1 reverse  transcriptase  enzyme (PDB  ID:  1FK9). Binding  site aktif  didapatkan  dari  hasil  validasi internal dengan nilai axis X: 1.73 Å, Y: -36.48 Å, Z: 20.86  Å.  Algoritma  yang  digunakan  untuk melakukan molecular  docking ,  yaitu Moldock Optimizer dan Moldock  Score digunakan  sebagai scoring function . Rerank score merupakan parameter yang diukur untuk melihat nilai energi. Energi ikatan antara ligan dengan reseptor akan semakin stabil dan dinyatakan memiliki aktivitas jika nilai rerank score semakin  rendah  atau  semakin  negatif.  Nilai rerank score senyawa uji dibandingkan dengan rerank score senyawa pembanding. Jika nilai rerank score senyawa uji  sama  atau  lebih  rendah  (lebih  negatif)  dari senyawa pembanding, maka senyawa uji diprediksi memiliki  aktivitas  lebih  tinggi  atau  sesuai  dari senyawa pembanding (Prasetiyo et al., 2023).

## 7. Prediksi ADMET
Dilakukan  prediksi  profil  farmakokinetik  dan toksisitas  dari  senyawa  terbaik. Canonical  SMILES dari setiap senyawa disalin dari web (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/), lalu dianalisis dalam web pkCSM (https://bioswissig.lab.uq.edu.au/pkcsm/) dan
SwissADME (http://www.swissadme.ch/).

## 8. Simulasi Molecular Dynamic
Simulasi  dinamika  molekular  dilakukan menggunakan  perangkat  lunak YASARA  Dynamics . Langkah  yang  dilewati  antara  lain  persiapan  dan produksi.  Pemilihan  perangkat  lunak  Yasara dynamics dengan alasan perangkat tersebut mudah
digunakan karena dapat berbasis window (Ozvoldik et al., 2023). Script default dimodifikasi dengan menyesuaikan  beberapa  variabel,  yaitu  suhu sebesar 310 K, pH fisiologis sebesar 7.4. Diatur juga konsentrasi ion sebagai fraksi masa, yaitu NaCl 0.9%. Kemudian diatur durasi simulasi molecular dynamic , yaitu 5000 ps (5 ns). Simulasi molecular dynamic ini menggunakan forcefield AMBER14 dan penyimpanan snapshot setiap  100  ps. Running  protein yang  akan diMD  dengan  menjalankan  perintah  “Play  macro”. Analisis RMSD dapat dilakukan dengan menjalankan perintah  md_analyze.mcr.  Analisis  RMSF  dapat dilakukan dengan menjalankan perintah md_analyzeres.mcr.

## HASIL & PEMBAHASAN

## 1. Validasi Internal
Validasi  internal  dilakukan  dengan  melakukan re-docking  native  ligand terhadap  protein  target
terpilih, yaitu HIV-1 reverse transcripatse enzyme (PDB ID: 1FK9) menggunakan 12 kombinasi dari algoritma dan scoring  function .  RMSD  ( Root  Mean  Square Deviation )  menjadi  parameter  paling  umum  untuk mengukur kemiripan sumperimpose koordinat secara atomic (Kufareva & Abagyan, 2012).
Keberhasilan redocking dilihat dari nilai RMSD. Nilai  RMSD  yang  baik  adalah  dibawah  2  Å dibandingkan  dengan  struktur  kristalografi.  Nilai RMSD  dari native  ligand (PDB  ID:  1FK9) menunjukkan  dibawah  1  Å  untuk  12  kombinasi scoring functions dan algoritma. Hal itu menunjukkan bahwa  12  protokol docking tersebut  bisa memposisikan  HIV-1  RT inhibitor pada  HIV-1  RT binding site . Kombinasi algoritma MolDock Optimizer dan scoring  function MolDock  Score menghasilkan nilai  RMSD  yang  paling  negatif,  maka  dengan  itu kombinasi  algoritma  dan scoring  function dipilih sebagai protokol docking ( Tabel 1 ).
Tabel 1 . Root-Mean-Square Deviation dari Protein Data Bank Code 1FK9 Algorithm
Scoring Function MolDock Optimizer (Å) MolDock SE (Å) Iterated Simplex (Å) MolDock Score 0.219052 0.219549 0.220836 MolDock ( Grid ) Score 0.247339 0.225856 0.2506 PLANTS Score 0.2581 0.265188 0.257455 PLANTS ( Grid ) Score 0.308072 0.274803 0.289441

## 2. Molecular Docking
Simulasi molecular docking 39 senyawa uji herba sambiloto  dan efavirenz ( standard  compound ) dilakukan  menggunakan  kombinasi  algoritma MolDock  Optimizer dan scoring  function  MolDock Score . Efavirenz merupakan  anti-HIV  golongan NNRTI  yang  telah  diapproved  oleh Food  Drug Association (FDA). Rerank score merupakan nilai yang dilihat untuk mengestimasi pengikatan ligan, dimana jika  semakin  negatif  nilainya  maka  afinitasnya semakin tinggi (Prasetiyo et al., 2022).
Berdasarkan hasil molecular docking , didapatkan 5  senyawa  dengan  nilai rerank  score paling  negatif dibandingkan  dengan efavirenz sebagai  senyawa pembanding ( Tabel 2 ). Semakin negatif nilai rerank score maka  semakin  stabil  dan  aktif  ikatan  antara senyawa dengan reseptor. Berdasarkan rerank score , diprediksi  bahwa  5  senyawa  tersebut  lebih  aktif dibandingkan dengan efavirenz .
Interaksi ikatan hidrogen kompleks protein-ligan setalah  proses molecular  docking ditunjukkan  pada gambar  ( Gambar  1 ).  Interaksi  yang  terjadi  pada setiap ligan melibatkan residu asam amino pada area binding  site yang  kemudian  akan  memengaruhi konformasi  protein.  Ligan  pembanding  ( efavirenz ) memiliki tempat pengikatan (ikatan hidrogen) pada dua residu asam amino, yaitu LYS 101 (1.85 Å) dan GLY 190 (2.78 Å). Pada efavirenz , residu asam amino LYS 101 berikatan dengan atom H pada gugus amin. Pada senyawa andrographiside, andrographoside dan 4- deoxy-11,12-didehydroandrographiside residu  asam amino LYS 101 berikatan dengan atom H pada gugus hidroksil.  Jarak  interaksi  ikatan  hidrogen  yang dihasilkan, yaitu 1.85-2.63 Å. Semakin dekat jarak ikatan  antara  ligan  uji  dengan  asam  amino  pada reseptor, maka semakin terikat kuat senyawa dengan protein target (Sulistyowaty et al., 2023).
Tabel 2 . Hasil molecular docking HIV-1 reverse transcriptase enzyme dengan ligand No. Senyawa Rerank score Residu asam amino 1. Efavirenz -94.7639 LYS 101 (1.85 Å), GLY 190 (2.78 Å) 2. Andrographiside -152.119 LYS 101 (2.10 Å), LYS 101 (2.63 Å), PRO 236 (2.25 Å), VAL 179 (2.47 Å) 3. Andrographoside -152.045 LYS 101 (2.09 Å), LYS 101 (2.63 Å), PRO 236 (2.24 Å), VAL 179 (2.47 Å) 4. 14-deoxy-11,12-didehydroandrographiside -147.173 LYS 101 (2.40 Å), VAL 179 (2.32 Å), TYR 181 (3.07 Å), TRP 239 (2.61 Å) 5. Andrographidoid A -125.322 TYR 181 (2.85 Å), VAL 179 (2.07 Å), PRO 236 (3.37 Å) 6. Andrographolide -125.177 LYS 102 (2.22 Å), GLY 190 (2.76 Å), TRP 239 (2.60 Å), TYR 188 (2.07 Å)
Gambar  1 .  Interaksi  Ikatan  Hidrogen  antara  Ligan  dan  Reseptor  Asam  Amino.  (A) efavirenz ;  (B) andrographiside ; (C) andrographoside ; (D) 14-deoxy-11,12 didehydro andrographiside ; (E) andrographidoid A ; (F) andrographolide.

## 3. ADMET Prediction
Profil farmakokinetik seperti absorpsi, distribusi, metabolisme,  ekskresi  dan  toksisitas  dari  senyawa terbaik  dapat  diprediksi  menggunakan webserver pkCSM (Toksisitas)  dan SwissADME (absorpsi, distribusi, metabolisme, ekskresi) dengan memasukkan canonical  SMILES dari  senyawa  uji. Mengetahui  profil  farmakokinetika  serta  toksisitas
senyawa  uji  berguna  untuk  memprediksi  sifat farmakologis  dan  toksikologi  kandidat  obat, terutama pada tahap praklinis.
Profil  absorpsi  senyawa  diprediksi  dari  nilai kelarutan senyawa dalam air, lipofilisitas (kelarutan senyawa  dalam  lemak)  dan  persentase human intestinal  absorption (HIA)  ( Tabel  3 ).  Kelarutan senyawa  dalam  air  diprediksi  menggunakan web SwissADME. Jika nilai kelarutan senyawa obat dalam
(A)
(B)
(C) (D) (E) (F)
air rendah, maka kelarutan di dalam cairan luar sel juga akan berkurang, sedangkan kelarutan senyawa dalam  cairan  luar  sel  berhubungan  dengan  proses transpor obat ke reseptor. Hal ini akan menyebabkan aktivitas biologis menurun (Echeverría et al., 2017). Dalam  skala  SwissADME,  senyawa  dengan  nilai kurang dari (lebih negatif dari) -6 maka kelarutannya
buruk. Nilai kelarutan dalam air untuk senyawa uji diperkirakan, yaitu -6.82 hingga 3.39. Adapun tiga senyawa, yaitu andrographoside , andrographiside dan 14-deoxy-11,12-didehydroandrographiside yang  akan dilakukan molecular  dynamic memiliki  kelarutan dalam air yang sangat baik.
Tabel 3 . Profil Absorpsi Senyawa Uji No. Senyawa uji Absorpsi Kelarutan dalam air (log mol/L) Lipofilisitas Human Intestinal Absorption (%) 1. Andrographiside -0.93 0.62 36.489 2. Andrographoside -0.93 0.62 36.489 3. 14-deoxy-11,12-didehydroandrographiside -1.16 1.25 49.531 4. Andrographidoid A -2.75 1.8 96.223 5. Andrographolide -2.69 2.3 95.357
Lipofilisitas  atau  kelarutan  senyawa  dalam lemak  diprediksi  menggunakan web swissADME. Terdapat  salah  satu  sifat  fisik  yang  mempengaruhi absorpsi ke membran biologis, yaitu kelarutan obat dalam  lemak.  Jika  nilai  kelarutan  dalam  lemak semakin  besar,  maka  semakin  besar  pula  derajat absorpsi  obat  ke  dalam  membran  biologis.  Jika absorpsi  makin  tinggi  maka  akan  menyebabkan aktivitas biologis yang lebih tinggi pula (Paruch et al., 2021). Panduan umum untuk bioavailabilitas oral yang  baik  (permeabilitas  dan  kelarutan  yang  baik) adalah memiliki log P sedang (0 < log P < 3). Untuk senyawa  uji  berkisar  antara  -5.62  hingga  5.27. Adapun  tiga  senyawa,  yaitu andrographoside, andrographiside dan
14-deoxy-11,12-
didehydroandrographiside yang  akan  dilakukan
molecular dynamic memiliki kelarutan dalam lemak yang baik.
Persentase  senyawa  uji  yang  akan  diserap melalui  usus  manusia  (%  HIA)  diprediksi menggunakan  pkCSM-farmakokinetik.  Semakin besar  nilai  %HIA  maka  aktivitas  biologis  yang ditimbulkan oleh senyawa akan semakin tinggi. Jika %HIA  <30%  maka  absorpsi  senyawa  dalam  usus manusia  dianggap  kurang  baik  (Hardjono,  2015). Senyawa  uji  memiliki  nilai  %HIA  berkisar  antara 20.029% hingga 100%. Adapun tiga senyawa, yaitu andrographoside, 14-deoxy-11,12- didehydroandrographiside dan andrographiside yang akan  dilakukan molecular  dynamic memiliki  nilai %HIA yang baik dengan nilai tertinggi senyawa 14- deoxy-11,12-didehydroandrographiside
sebesar 49.531%. Tabel 4 . Profil Distribusi Senyawa Uji No. Senyawa uji Distribusi VDss (log L/kg) Fraction unbound BBB permeability 1. Andrographiside -0.402 0.421 -1.096 2. Andrographoside -0.402 0.421 -1.096 3. 14-deoxy-11,12-didehydroandrographiside -0.398 0.38 -1.107 4. Andrographidoid A -0.113 0.297 -0.143 5. Andrographolide -0.286 0.281 -0.598
Profil distribusi dilihat dari nilai VDss ( Volume Distribution  at  steady  state ),  BBB permeability dan fraksi  tak  terikat  ( Tabel  4 ).  Profil  distribusi diprediksi  menggunakan web  pkCSM .  Volume distribusi  merupakan  volume  teoritis  yang menunjukkan  dosis  total  obat  yang  didistribusikan untuk memberikan konsentrasi yang sama seperti di
dalam  plasma  darah.  Obat  akan  semakin didistribusikan  ke  jaringan  daripada  plasma  ketika nilai  VDss  tinggi.  Senyawa  uji  dikatakan  memiliki VDss  yang  rendah  bila  nilai  Log  VD  <  -0.15,  dan memiliki VDss yang tinggi bila nilai Log VD > 0.45 (Hardjono et al. 2017). Nilai VDss senyawa uji yang diprediksi, yaitu -0.402 hingga -0.113. Adapun tiga
senyawa, yaitu andrographoside, andrographiside dan 14-deoxy-11,12-didehydroandrographiside yang  akan dilakukan molecular  dynamic memiliki  nilai  VDss yang moderate .
Blood brain barrier adalah parameter yang dilihat untuk mengurangi efek samping dan toksisiyas serta meningkatkan  khasiar  obat  yang  aktivitas farmakologinya ada di dalam otak. Jika nilai Log BB >  0.3,  maka  senyawa  tersebut  dikatakan  dapat menembus blood  brain  barrier dengan  sangat  baik. Jika nilai Log BB < -1.0, maka senyawa tidak dapat menembus blood brain barrier dengan baik (Hardjono, 2015).  Dalam  hal  ini,  senyawa  tidak  boleh menembus  BBB,  karena  senyawa  yang  diuji  bukan diperuntukkan  untuk  sistem  syaraf  pusat.  Nilai permeabilitas BBB senyawa uji diperkirakan sekitar -1.107  hingga  -0.598.  Adapun  tiga  senyawa,  yaitu
andrographoside, andrographiside dan 14-deoxy-11,12- didehydroandrographiside yang  akan  dilakukan molecular dynamic memiliki profil yang baik karena tidak mampu menembus blood brain barier . Obat dalam plasma sebagian besar berada dalam keseimbangan  antara  keadaan  terikat  dan  tidak terikat pada protein plasma. Efikasi pemberian obat dapat dipengaruhi oleh hal ini. Semakin banyak obat yang  terikat  pada  protein  dalam  darah,  maka semakin tidak efisien obat dalam melewati membran sel.  Nilai  fraksi  tak  terikat  yang  diprediksi  untuk senyawa uji, yaitu 0.281 hingga 0.421. Adapun tiga senyawa, yaitu andrographoside , andrographiside dan 14-deoxy-11,12-didehydroandrographiside yang  akan dilakukan molecular  dynamic memiliki  nilai  yang moderate jika dibandingkan dengan senyawa uji yang lainnya.
Tabel 5 . Profil Metabolisme dan Ekskresi Senyawa Uji No. Senyawa uji Metabolisme Ekskresi Substrat CYP2D6 Inhibitor CYP2D6 Substrat CYP3A4 Inhibitor CYP3A4 Klirens total (log/ml/min/kg) 1. Andrographiside No No No No 1.018 2. Andrographoside No No No No 1.018 3. 14-deoxy-11,12- didehydroandrographiside No No No No 0.99 4. Andrographidoid A No No No No 1.314 5. Andrographolide No No Yes No 1.183
Sitokrom P450 merupakan enzim umumnya ada pada hati dan sangat penting bagi tubuh. Sitokrom P450  berfungsi  untuk  merubah  senyawa  obat  aktif menjadi  nonaktif  dengan  cara  mengoksidasi (Abdullah et al., 2021). Adapun tiga senyawa, yaitu andrographoside , 14-deoxy-11,12- didehydroandrographiside dan andrographiside yang akan dilakukan molecular dynamic tidak menghambat sitokrom  CYP2D6,  sehingga  senyawa  turunan tersebut dimetabolisme oleh enzim P450 ( Tabel 5 ). Profil ekskresi senyawa dapat diketahu dengan mengukur  total klirens .  Total klirens merupakan kombinasi  dari klirens ginjal  dan klirens hati.  Nilai
total klirens berkaitan  dengan  bioavailabilitas  obat serta berguna untuk menentukan tingkat dosis dalam mencapai  konsentrasi (Abdullah  et  al.,  2021). Ekskresi nilai senyawa uji diprediksi, menggunakan deskriptor  izin  total  (CLtot)  dari  pkCSM- farmakokinetik,  berkisar  antara  0.99  hingga  1.314 log  ml/min/kg.  Adapun  dari  tiga  senyawa,  yaitu andrographoside, andrographiside dan 14-deoxy-11,12- didehydroandrographiside yang  akan  dilakukan molecular  dynamic ,  nilai total  clearance tertinggi dimiliki  oleh  senyawa andrographoside dan andrographiside sehingga  senyawa  tersebut  paling cepat diekskresikan dari tubuh.
Tabel 6 . Profil Toksisitas Senyawa Uji
No. Senyawa uji Toksisitas LD50 (mol/kg) Hepatotoksik 1. Andrographiside 2.453 No 2. Andrographoside 2.453 No 3. 14-deoxy-11,12-didehydroandrographiside 2.519 No 4. Andrographidoid A 2.651 No 5. Andrographolide 2.162 No
Tingkat  toksisitas  senyawa  diprediksi  dengan menggunakan pkCSM-farmakokinetik untuk memprediksi  hepatotoksisitas  dan  toksisitas  akut tikus  oral  nilai  LD50  ( Tabel  6 ).  NilaiLD50 menggambarkan banyaknya senyawa yang diberikan dan  dapat  mengakibatkan  kematian  sebesar  50% kelompok hewan coba (Hardjono, 2015). Perkiraan nilai LD50 senyawa uji berkisar antara 2.162 hingga 2.651  mol/kg.  Adapun  dari  tiga  senyawa,  yaitu andrographoside, andrographiside dan 14-deoxy-11,12- didehydroandrographiside yang  akan  dilakukan molecular dynamic bersifat tidak toksik. Hepatotoksik  adalah  suatu  keadaan  dimana senyawa  dapat  menginduksi  kerusakan  fungsi  hati. Adapun  dari  tiga  senyawa, yaitu  andrographoside, andrographiside dan 14-deoxy-11,12- didehydroandrographiside yang  akan  dilakukan molecular  dynamic tidak  bersifat  hepatotoksik. Beberapa  senyawa  bersifat  hepatotoksik,  hal  ini
dapat diatasi dengan memodifikasi struktur senyawa tersebut.  Modifikasi  struktur  senyawa  dapat dilakukan  dengan  mengganti  gugus-gugus  tertentu yang bersifat toksik terhadap tubuh.

## 4. Molecular Dynamic
Simulasi molecular dynamics dilakukan menggunakan program YASARA dynamics . Molecular dynamics merupakan  salah  satu  simulasi  metode komputer
yang
mengamati pergerakan makromolekul  yang  saling  berinteraksi  dengan menyimulasikan  molekul  yang  bergerak  secara dinamis. Simulasi molecular dynamic bertujuan untuk mengetahui  stabilitas  interaksi  ligan  uji  dengan protein target dengan rentang waktu yang ditentukan dan  kondisi  yang  mirip  dengan  fisiologis  tubuh manusia.
Gambar 2 . Pergerakan nilai RMSD komplek 1FK9-Ligan
Nilai RMSD ligan pembanding ( efavirenz ) pada kompleks protein 1FK9 merupakan yang paling stabil dengan rerata nilai RMSD ligan 1.67676 Å dan tidak pernah  melewati  nilai treshold ( Gambar  2 ). Kompleks ligan andrographiside dan kompleks ligan 14-deoxy-11,12-didehydroandrographiside dikatakan stabil  meski  di  beberapa  waktu  melewati  nilai
threshold , tetapi kembali lagi nilainya di bawah nilai threshold.  Kompleks  ligan andrographoside dinilai tidak  stabil  karena  nilai  RMSD  ligan move nya melebih  nilai threshold dan  cenderung  meningkat. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ligan  tersebut mengalami pelepasan ikatan dengan protein (dalam penelitian  ini  berarti  ikatan  dengan  enzim  HIV-1
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4 2,6 2,8 3 3,2 3,4 3,6 3,8 4 4,2 4,4 4,6 4,8 5 RM SD (Å) Waktu (ns) Efavirenz Andrographiside
Andrographoside 14-deoxy-11,12-didehydroandrographiside Native ligand
reverse  transcriptase )  selama  simulasi  berlangsung. Kompleks ligan andrographiside menjadi yang paling stabil dengan rerata nilai RMSD 1.89 Å, lalu diikuti oleh kompleks
ligan
14-deoxy-11,12-
didehydroandrographiside .  Nilai  RMSD  yang  kecil menandakan tidak terjadinya perubahan konformasi yang cukup besar selama simulasi berlangsung.
Gambar 3 . Pergerakan nilai RMSF komplek 1FK9-ligand
Nilai  RMSF  dianalisis  untuk  melihat  fluktuasi interaksi  antara  ligan  dengan  asam  amino  protein target pada enzim selama simulasi molecular dynamic . Nilai  RMSF  memperlihatkan  fleksibilitas  interaksi antara ligan dengan residu asam amino protein. Nilai maksimum  residu  asam  amino  adalah  2.5  Å.  Nilai RMSF  <  2.5  Å  menunjukkan  fleksibilitas  yang rendah  (Biswas  et  al.,  2021).  Pada Gambar  3 memperlihatkan  bahwa  adanya  fluktuasi  interaksi antara ligan dengan residu asam amino dalam enzim. Residu asam amino penting dalam proses perlekatan dengan  ligan  uji  yang  berinteraksi  pada  saat molecular dynamic adalah LYS 101 dan GLY 190. LYS 101 memiliki nilai RMSF diatas 10 Å yang mana nilai tersebut tidak jauh berbeda  antara  protein kosong, protein dengan native ligand maupun senyawa uji hal ini  menandakan  bahwa  memang  protein  tersebut menunjukkan  nilai  RMSF  yang  besar  dengan  atau tanpa  ligan.  Nilai  RMSF  tinggi  menunjukkan fleksibilitas  yang  tinggi  dan  cenderung  tidak  stabil atau  bisa  dikatakan  posisi  residu  asam  amino tersebut  banyak  mengalami  perubahan  selama
simulasi molecular  dynamic berlangsung.  Jika dibandingkan  dengan  nilai efavirenz ,  maka  yang paling  stabil,  yaitu  senyawa  14-deoxy-11.12- didehydro andrographoside ,  diikuti andrographiside lalu andrographoside .  Hasil  penelitian  lain menunjukkan14-deoxy-11.12- didehydro andrographoside memberikan efek antivirusnya  dengan  menghambat  induksi  H5N1 apoptosis  pada  jalur  intrinsik/mitokondria  yang bergantung pada caspase-9 (Cai et al., 2020).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  komputasi,  senyawa 14- deoxy-11,12-didehydroandrographiside dan andrographiside berpotensi  sebagai  HIV-1 reverse transcriptase  enzyme  inhibitor .  Senyawa 14-deoxy- 11,12-didehydroandrographiside dan andrographiside memiliki  kelarutan  dalam  air  yang  baik,  volume distribusi  yang  moderate,  dimetabolisme  di  enzim P450 dan cepat di ekresikan ke luar tubuh serta tidak menyebabkan hepatotoksik. Penggunaan komputasi
0 2 4 6 8 10 12 14 16 PR O 4 LYS 13 LYS 22 IL E 31 GL U 40 LYS 49
THR 5 8 AR G 72 ASN 8 1 VAL 9 0 GL Y 99 VAL 1 08 SER 11 7 LYS 12 6 IL E 13 5 TYR 1 44 TR P 15 3 SER 1 62 PH E 17 1 IL E 18 0 VAL 1 89 H IS 1 98 GL N 20 7 THR 2 16 PR O 22 5 LEU 2 34 PR O 24 3 TR P 25 2 VAL 2 61 IL E 27 0 LEU 2 79 RM SF ( Å) Residu asam amino Single protein 1FK9
Efavirenz Andrographiside
Andrographoside
14-deoxy-11,12-didehydroandrographiside
Native ligand
LYS 101 GLY 190
adalah teknik yang luar biasa dalam proses pencarian senyawa  terapi  yang  efektif,  namun  ada  beberapa keterbatasan  pada  saat  yang  sama  dan  terdapat tantangan  untuk  mengimplementasikan  studi-studi ini sedemikian rupa untuk mensimulasikan perilaku organisme  hidup.  Oleh  karena  itu,  kami mengusulkan  kedua  senyawa  tersebut  untuk dieksplorasi  lebih  jauh  sebagai  HIV-1 reverse transcriptase enzyme inhibitor dengan menggabungkan hasil  komputasi  dengan  eksperimen  dan penyelidikan  klinis  untuk  memperkaya  tingkat keberhasilan penemuan obat.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, S. S., Putra, P. P., Antasionasti, I., Rundengan, G., Suoth,  E.  J.,  Abdullah,  R.  P.  I.,  &  Abdullah,  F.  (2021). Analisis sifat fisikakimia, farmakokinetik dan toksikologi pada pericarpium pala (Myristica fragrans) secara artificial intelligence.
Chem. Prog , 14 (2), 81–92.
https://doi.org/10.35799/cp.14.2.2021.37112
Agamah,  F.  E.,  Mazandu,  G.  K.,  Hassan,  R.,  Bope,  C.  D., Thomford, N. E., Ghansah, A., & Chimusa, E. R. (2020). Computational/in silico methods in drug target and lead prediction. Briefings  in  Bioinformatics , 21 (5),  1663–1675. https://doi.org/10.1093/bib/bbz103
Biswas, P., Dey, D., Rahman, A.,  Islam, M. A., Susmi, T. F., Kaium, M. A., Hasan, M. N., Rahman, M. H., Mahmud, S., Saleh, M. A., Paul, P., Rahman, M. R., Al Saber, M., Song, H., Rahman, M. A., & Kim, B. (2021). Analysis of SYK gene as  a  prognostic  biomarker  and  suggested  potential bioactive  phytochemicals  as  an  alternative  therapeutic option  for  colorectal  cancer:  An  in-silico  pharmaco- informatics investigation. Journal of Personalized Medicine , 11 (9). https://doi.org/10.3390/jpm11090888
Bitencourt-Ferreira, G., & de Azevedo, W. F. (2019). Molegro Virtual Docker for Docking. In W. F. de Azevedo Jr (Ed.), Methods  Mol  Biol (Vol.  2053).  Humana  Press. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-9752-7_12
Cai, W., Wen, H., Zhou, Q., Wu, L., Chen, Y., Zhou, H., & Jin, M.  (2020).  14-Deoxy-11,12-didehydroandrographolide inhibits  apoptosis  in  influenza  A(H5N1)  virus-infected human  lung  epithelial  cells  via  the  caspase-9-dependent intrinsic  apoptotic  pathway  which  contributes  to  its antiviral  activity. Antiviral  Research , 181 (July),  104885. https://doi.org/10.1016/j.antiviral.2020.104885
Chen,  Y.  C.  (2015).  Beware  of  docking! Trends  in Pharmacological Sciences , 36 (2), 78–95.
https://doi.org/10.1016/j.tips.2014.12.001
Echeverría, J., Opazo, J., Mendoza, L., Urzúa, A., & Wilkens, M.  (2017).  Structure-activity  and  lipophilicity relationships of selected antibacterial natural flavones and flavanones  of  Chilean  flora. Molecules , 22 (4). https://doi.org/10.3390/molecules22040608 Hardjono, S. (2015). Prediksi Sifat Farmakokinetik, Toksisitas dan  Aktivitas  Sitotoksik  Turunan  N-Benzoil-N’-(4- fluorofenil)tiourea sebagai Calon Obat Antikanker melalui Pemodelan  Molekul  (Prediction  of  Pharmacokinetic
Properties, Toxicity and Derivatives as Anticancer Drugs. Jurnal Ilmu Kefarmasian Indonesia , 14 (2), 246–255. Intharuksa, A., Arunotayanun, W., Yooin, W., & Sirisa-ard, P.
(2022).  A  Comprehensive  Review  of  Andrographis paniculata (Burm. f.) Nees and Its Constituents as Potential Lead Compounds for COVID-19 Drug Discovery. Molecules , 27 (14). https://doi.org/10.3390/molecules27144479 Jiang, M., Sheng, F., Zhang, Z., Ma, X., Gao, T., Fu, C., & Li, P.
(2021).  Andrographis  paniculata  (Burm.f.)  Nees  and  its major  constituent  andrographolide  as  potential  antiviral agents. Journal  of  Ethnopharmacology , 272 (February), 113954. https://doi.org/10.1016/j.jep.2021.113954 Kementrian Kesehatan Repulbik Indonesia. (2019). Pedoman nasional pelayanan kedokteran tata laksana HIV (pp. 1–154). Kufareva,  I.,  &  Abagyan,  R.  (2012).  Methods  of  protein structure  comparison. Methods  in  Molecular  Biology , 857 , 231–257. https://doi.org/10.1007/978-1-61779-588-6_10 Maeda,  K.,  Das,  D.,  Kobayakawa,  T.,  Tamamura,  H.,  & Takeuchi, H. (2019). Discovery and Development of Anti- HIV Therapeutic Agents: Progress Towards Improved HIV Medication. Current Topics in Medicinal Chemistry , 19 (18), 1621–1649. https://doi.org/10.2174/1568026619666190712204603 Manalu, R. T., Rachmatiah, T., & Tri Maratuzzakiyah. (2022).
In Silico Study of The Active Compound of The Sambiloto Plant (Andrographis paniculata Ness.) on HIV-1 Protease Receptors. East Asian Journal of Multidisciplinary Research ,
1 (6), 1147–1156.
https://doi.org/10.55927/eajmr.v1i6.601
Mehta,  S.,  Sharma,  A.  K.,  &  Singh,  R.  K.  (2021). Pharmacological activities and molecular mechanisms of pure  and  crude  extract  of  Andrographis  paniculata:  An update.
Phytomedicine Plus , 1 (4), 100085.
https://doi.org/10.1016/j.phyplu.2021.100085
Merati, T. P., Karyana, M., Tjitra, E., Kosasih, H., Aman, A. T., Alisjahbana,  B.,  Lokida,  D.,  Arlinda,  D.,  Maldarelli,  F., Neal, A., Arif, M., Gasem, M. H., Lukman, N., Sudarmono, P., Lau, C. Y., Hadi, U., Lisdawati, V., Wulan, W. N., Lane, H. C., & Siddiqui, S. (2021). Prevalence of HIV infection and resistance mutations in patients hospitalized for febrile illness in Indonesia. American Journal of Tropical Medicine and Hygiene , 105 (4), 960–965. https://doi.org/10.4269/ajtmh.20-1595
Ozvoldik,  K.,  Stockner,  T.,  &  Krieger,  E.  (2023).  YASARA Model-Interactive  Molecular  Modeling  from  Two Dimensions  to  Virtual  Realities. Journal  of  Chemical Information  and  Modeling , 63 (20),  6177–6182. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01136
Paruch,  K.,  Biernasiuk,  A.,  Berecka‐rycerz,  A., Hordyjewska, A., & Popiołek, Ł. (2021). Biological activity, lipophilicity and cytotoxicity of novel 3‐acetyl‐2,5‐disubstituted‐1,3,4‐ oxadiazolines. International  Journal  of  Molecular  Sciences ,
22 (24), 1–16. https://doi.org/10.3390/ijms222413669 Prasetiyo, A., Kumala, S., Mumpuni, E., & Tjandrawinata, R. R.  (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), 95–102. https://doi.org/10.3897/rrpharmacology.8.76237
Prasetiyo, A., Kumala, S., Mumpuni, E., Tjandrawinata, R. R., &  Sulastri,  L.  (2023).  Uji  Aktivitas  Penghambatan Dipeptidyl  peptidase-4  (DPP-4)  Senyawa  dari  Lima Tanaman  Indonesia  secara  In-silico. Jurnal  Fitofarmaka
Indonesia , 10 (1), 1–10.
https://doi.org/10.33096/jffi.v10i1.884
Prasetiyo,  A.,  Mumpuni,  E.,  & Tjandrawinata,  R.  R.  (2019). Docking  molekular  dari  trigonella  foenum-graceum sebagai  antidiabetes  menggunakan  molegro  virtual docking. Jurnal Jamu Indonesia. , 4 (2), 74–80.
Putra, O. N. (2021). Survei cross sectional efek samping obat antiretroviral (ARV) pada pasien HIV rawat jalan dengan algoritma Naranjo. Jurnal Ilmiah Farmasi (Scientific Journal of Pharmacy) , 17 (1), 34–45.
https://doi.org/https://doi.org/10.20885/jif.vol17.iss1.ar t4
Rani, P., Chakraborty, M. K., Sah, R. P. R. P. R. P., Subhashi, A., Disna, R., UIP, P., Chaudhary, D. P., Kumar, A. A. A. A. A., Kumar, R. R., Singode, A., Mukri, G., Sah, R. P. R. P. R. P., Tiwana, U. S., Kumar, B., Madhav, P., Manigopa, C., Z, A. H., Anita, P., Rameshwar, P. S., … Kumar, A. A. A. A. A. (2020).  Molecular  docking  and  molecular  dynamic
simulation  approaches  for  drug  development  and repurposing  of  drugs  for  severe  acute  respiratory syndrome-Coronavirus-2.  In
Range  Management  and Agroforestry (Vol. 4, Issue 1). https://doi.org/10.1016/j.fcr.2017.06.020
Siswanto, I., Pranowo, H. D., & Mudasir. (2019). Docking of new designed compounds derived from 1,6-dihydro-1,3,5- triazine-2,4-diamine toward quadruple mutant plasmodium dihydrofolate reductase. Indonesian Journal of Chemistry , 19 (3), 777–785. https://doi.org/10.22146/ijc.39943
Sulistyowaty, M. I., Putra, G. S., Budiati, T., Indrianingsih, A.
W., Anwari, F., Kesuma, D., Matsunami, K., & Yamauchi, T.  (2023).  Synthesis,  In  Silico  Study,  Antibacterial  and Antifungal Activities of N-phenylbenzamides. International Journal of Molecular Sciences , 24 (3). https://doi.org/10.3390/ijms24032745
Thomsen, R., & Christensen, M. H. (2006). MolDock: A New Technique for High-Accuracy Molecular Docking. J. Med. Chem , 43 , 3315–3321. https://doi.org/10.1016/j.physletb.2008.03.048
Citation  Format: Prasetiyo,  A.,  Martati,  T.,  &  Saputra,  P.  W.  (2024).  In  Silico  Study  of  Bioactive Compounds in Herba Sambiloto ( Andrographis paniculata Burm. F. Nees) as HIV-1 Reverse Transcriptase Inhibitor. Jurnal Jamu Indonesia, 9 (2), 95–105. https://doi.org/10.29244/jji.v9i2.300