Amin et al.;Studi In Silico Senyawa Aktif Daun Kelor …..Pharmacoscript Volume 7 No. 2, Agustus 2024
STUDI IN SILICO SENYAWA AKTIF DAUN KELOR ( Moringae oleifera F) SEBAGAI ANTI SARS-CoV-2
Saeful Amin 1* , Rahmat Julian 1 , Andri Prasetiyo 2
1 Program Studi Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Bakti Tunas Husada
2 Program Studi Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Pancasila *Email: saefulamin@universitas-bth.ac.id
Received: 25/05/2024 , Revised: 21/06/2024 , Accepted: 21/06/2024, Published: 08/08/2024

## ABSTRAK
SARS-CoV-2  adalah  virus  RNA  untai  positif  yang  dapat  menginfeksi  semua  orang.  Senyawa metabolit sekunder yang terkandung pada daun kelor berpotensi sebagai antivirus yang bekerja spesifik. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui aktivitas antivirus senyawa metabolit daun kelor  pada  reseptor  SARS-CoV-2  main  protease.  Metode  yang  digunakan  adalah  studi komputasi  dengan  molekular  docking,  dan  simulasi  molecular  dynamic  serta  prediksi  sintesis dari senyawa uji. Dari hasil studi komputasi molecular docking senyawa uji daun kelor terhadap 4  reseptor  SARS-CoV-2  dengan  kode  PDB  5R7Y,  7JKV,  7TLL,  7VH8  yang  sudah  divalidasi didapatkan  2  senyawa  terbaik  dari  29  senyawa  dan  obat  pembanding  pada  masing-masing reseptor,  untuk  senyawa  uji  terbaik  dari  reseptor  7TLL  yaitu  senyawa  4-(4-asetilrhamnosida) dan pada reseptor 5R7Y, 7JKV, dan 7VH8, yaitu senyawa 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosylglucosinalbin dengan binding affinity terendah dari senyawa terbaik ada pada reseptor 7JKV yakni dengan skor docking -108,15. Hasil uji molecular dynamic masing masing senyawa  uji  terbaik  didapatkan  hasil  yang  stabil  terhadap  ligan  reseptor  rata-rata  nilai  RMSD dan RMSF masing-masing tidak melebihi parameter yang ditentukan. Hasil prediksi sintesis dari masing-masing  senyawa  uji,  senyawa  bisa  disintesis  dengan  menggunakan  prosedur  yang dihasilkan  oleh  chemical.ai.  Hasil  in  silico  kedua  senyawa  dapat  dikatakan  berpotensi  sebagai pengobatan Anti SARS-CoV-2.
Kata kunci : SARS-CoV-2, Moringae oleifera, In Silico, Antivirus.

## ABSTRACT
SARS-CoV-2 was a positive-strand RNA virus that could infect all people. Secondary metabolite compounds contained in moringa leaves had the potential to act as specific antivirals. The aim of  the  research  was  to  determine  the  activity  of  antiviral  compounds  and  to  identify  which moringa leaf metabolite compound on the SARS-CoV-2 main protease receptor  as an antiviral agent.  The  methods  used  were  computational  studies  with  molecular  docking,  molecular dynamic simulations, and prediction of synthesis of the test compounds. From the computational molecular  docking  study  of  the  moringa  leaf  test  compounds  against  4  SARS-CoV-2  receptors with PDB codes 5R7Y, 7JKV, 7TLL, and 7VH8 that had been validated, 2 best compounds out of 29 compounds and reference drugs were obtained for each receptor. The best test compound for the 7TLL receptor was 4-(4-acetylrhamnoside), and for the 5R7Y, 7JKV, and 7VH8 receptors, it was  4-O-alpha-L-rhamnopyranosylglucosinalbin  with  the  lowest  binding  affinity  of  the  best compounds being on the 7JKV receptor with a docking score of -108.15. The molecular dynamic
Amin et al./Pharmacoscript, Volume 7, No, 2, Agustus 2024, 181 - 195
test results of each best test compound  were stable against the receptor ligand with the average RMSD and RMSF values not exceeding the specified parameters. The predicted synthesis route of each test compound was that the compounds could be synthesized using procedures generated by  chemical.ai.  Base  on  in  silico  results,  both  compounds  could  be  considered  as  potential treatments for anti-SARS-CoV-2.
Keywords : SARS-CoV-2, Moringae oleifera, In Silico, Antivirus.

## PENDAHULUAN
Pada tahun 2019 Desember di Wuhan, Cina telah menyebabkan wabah global yang besar  yaitu adanya wabah infeksi  penularan yang disebut dengan coronavirus (Lai et al., 2020).  Sejak  munculnya  wabah  ini,  WHO menetapkannya sebagai “Darurat Kesehatan masyarakat yang menjadi perhatian Internasional” penularan SAR S-CoV-2 dapat  ditularkankan  dan  menyebar  ke seluruh dunia termasuk Indonesia (Sivani et al., 2021).
In  silico digunakan  sebagai  pencari kandidat obat baru dengan metode komputasi,  metode in  silico ini  sangat banyak  mebantu  para  ahli  peneliti  untuk memberikan hasil penemuan sebelum dilakukannya  metode in  vitro atau  pun in vivo karena menemukan obat baru sangatlah tidak  mudah  dan  harus  dilakukan  banyak pengujian. Studi in-silico dapat mempredikisi  molekul  baru  dan  juga fungsinya (Amanda, 2021). Pada tahun 2021 telah  dilakukan  penelitian  oleh  Fajri, berdasarkan  hasil  penelitiannya,    senyawa utama  bioaktif  daun  kelor  yang  berpotensi besar sebagai antivirus diantaranya Kaemferol,  Quersetin,  Niazimin , Apigenin
(Fajri,  2021).  Isolasi  dan  identifikasi senyawa  tanaman  daun  kelor  ( Moringa oleifera L)  memiliki  aktivitas  sebagai antivirus  dan  antiinflamasi,  glucomoringin memiliki  efek  penghambatan  yang  kuat terhadap virus H1N1  yang merupakan virus flu babi (Xiong et al., 2020).
Reseptor  yaitu  suatu  protein  yang spesifik terdapat pada tubuh yang berinteraksi  dengan  suatu  obat.  Reseptor adalah  molekul  kecil  obat  yang  dapat berinteraksi  menjadikan  suatu  kompleks secara reversibel yang akhirnya menyebabkan respon. COVID-19 ini diawali  dengan  adanya  ikatan  antara reseptor  ACE2  pada  sel  tubuh  manusia dengan  protein spike pada  SARS-CoV-2 setelah terjadi infeksi. Salah satu target obat dengan  karakterisasi  terbaik  di  antara  virus corona  adalah  Protease  utama  (Mpro,  atau disebut  3CLpro)  karena  peran  esensialnya dalam  penghambatan  replikasi  SARS-CoV- 2 memproses poliprotein yang mengkatalisis dari  RNA  virus.  Kesamaan  mode  3D  dan pengikatan  dengan  ligan  yang  diketahui Mpro  beroperasi  pada  tidak  kurang  dari  11 situs pembelahan pada poliprotein besar 1ab (Ullrich & Nitsche, 2020).

## METODE PENELITIAN

## Jalannya Penelitian
1. Docking Preparasi  struktur  ligan  diunduh  di laman
PubChem
( https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ ).
Konformasi  sebanyak  10  struktur  disimpan dalam format .mol2 ( calculation – conformation - conformer ).
Reseptor  dan  ligan  di docking kan dengan  menggunakan software PLANTS ( protein-ligan-ANT  System) dan  CMD (Command  Prompt) .  Validasi  hasil docking dengan  cara  menghitung  nilai  root mean square deviation (RMSD). Analisis docking dikatakan  memenuhi  syarat,  jika  nilai RMSD yang diperoleh kurang ataupun sama dengan 2,0Å  (Rollando, 2018).
Untuk men- dockingkan senyawa ligan utama pada tanaman daun kelor, pengerjaan docking selanjutnya  sama  dengan  cara docking sebelumnya.
Analisis  hasil docking ligan  uji terhadap  reseptor  target  dilakukan  dengan cara mengambil data dari hasil nilai validasi docking dan  hasil  visualisasi docking , analisis  hasil  nilai docking dapat  dilihat skoring docking terbaik  yang  merupakan nilai  terendah  dari  ligan  uji  terhadap reseptor  yang  telah  di  validasi  (Purnomo, 2011).  Setelah  itu  analisis  visualisasi docking dapat  dilihat  dengan  mengambil data  dari  hasil  interaksi  dan  ikatan  yang
terjadi  antara  ligan  dengan  reseptor  target, dengan  menggunakan  bantuan  program LIGPLOT dan Discovery Studio (Ruswanto, Nofianti, dkk., 2018) .
2. Molecular Dynamic
Simulasi  dinamik  antara  reseptor SARS-CoV-2, obat pembanding dan senyawa  kandidat  dari  daun  kelor  terbaik disiapkan  untuk  dilakukan  proses  simulasi molecular  dynamic menggunakan  software AmberTools22  yang  dijalankan  pada  web site  https://googlecollabs.com.  Web  ini merupakan platfrom penyedia  simulasi molekuar  dynamics  dengan  pengoprasian python3  (Salomon-Ferrer  et  al.,  2013), Penggunaan  google  colabs  yang  pertama yaitu dengan cara menyiapkan penyimpanan file  yang  digunakan  untuk  menyimpan  data dari  output  simulasi  yaitu  berupa  google drive  yang  tersedia  di  google  agar  bisa terhubung langsung pada google colabs saat penyimpanan.  Setelah  itu  persiapan  file untuk  simulasi  berupa  file  protein  dengan format  file  (protein.pdb)  dan  file  ligan  uji dengan format (ligand .pdb).
Setelah  itu  dilakukan  tahap  kedua dengan menginstal software dan GPU untuk simulasi  molekular  dinamik  pada google colabs .  Selanjutnya  tahapan  parameter untuk  topologi  ligan  yang  digunakan  pada simulasi  yaitu  sesuai  dengan default nya dengan force  field ligan  (FF19SB)  dengan tipe air (TIP3P) dan mengatur size box yang
digunakan.  Setelah  itu  mengatur  ion  dan konsentrasi  yang  digunakan.  setelah  itu tahap selanjutnya menentukan dan mengatur parameter  equilibrasi  molekular  dinamik berupa force  field ligan  yang  digunakan GAFF2, minimisasi langkah yang digunakan  1000 steps , waktu  simulasi  10ns (nanosecond),  mengatur  temperature  dan tekanan  yang  akan  dipakai  saat  simulasi molekular  dinamik.  Parameter  yang  akan dianalisis  yaitu  fluktuasi  energi  potenisal Root  Mean  Square  Deviation (RMSD)  dan
Root  Mean  Square  Fluctuation (RMSF)
(Karyawati et al., 2019).

## 3. Prediksi Sintesis
Sintesis senyawa daun kelor dilakukan dengan  cara  memprediksi  senyawa  yang berpotensi  untuk  dapat  di  sintesis  lebih lanjut  dengan  melihat  persamaan  reaksi kimia  yang  terjadi.  Senyawa  dimasukkan pada laman https://chemical.ai/ lalu senyawa akan  diolah  berdasarkan  struktur  dari senyawa  itu  tersebut  dan  menghasilkan produk reaksi atau cara untuk mensintesisnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Reseptor yang digunakan yaitu reseptor  main  protease  dengan  kode  PDB 5R7Y,  7JKV,  7TLL,  7VH8  dapat  dilihat pada Gambar  1 suatu  struktur  reseptor dikatakan  stabil  apabila  residu  asam  amino non-glisin pada disallowed regions (Rendah
yang  tidak  diinginkan)  ≤  15%.  Semakin rendah  persentase disallowed  regions maka tingkat kesetabilannya semakin tinggi. \
(a) (b) (c) (d)
Gambar  1. Analisis  plot  ramacandran Reseptor  Main  protease  (a) 5R7Y,  (b)7JKV,  (c)7TLL,
(d)7VH8.
Berdasarkan analisis plot ramacandran pada Gambar  1 struktur  protein  5R7Y memiliki  jumlah  asam  amino  disallowed regions  0,8%,  protein  7JKV  memiliki disallowed  regions  0,2%,  protein  7TLL memiliki  disallowed  regions  0,6%,  protein 7VH8  memiliki  disallowed  regions  0,8%. Yang  diperoleh  dari  sinar  difraksi  sinar-X dengan  resolusi  masing-masing  1,65Å, 1,25Å, 1,63Å, dan 1,59Å.

## 1. Docking
Sebelum  dilakukan  docking  terhadap senyawa  maka  validasi  metode  docking dilakukan  dengan  me-redocking  ligand  asli dengan proteinya.
Tabel  1. Hasil  validasi  reseptor  SARS- CoV-2
Kode PDB Grid Box RMSD (Å) X Y Z 5R7Y 10,39 -2,22 24,30 1,52 7JKV -19,74 62,73 0,40 1,11 7TLL -2,28 -0,90 13,69 1,22 7VH8 -18,76 17,14 -25,14 1,27
Berdasarkan Tabel 1 keempat reseptor yang  digunakan  memiliki  nilai  RMSD ≤ 2,0Å  yang  menunjukkan  bahwa  metode docking telah valid dan pengaturan parameter  grid  box  yang  digunakan  telah memenuhi kriteria validitas metode docking.
Simulasi Docking ligan dengan reseptor  dilakukan  dengan  cara  men- docking kan 29 senyawa daun kelor dan obat pembanding yaitu Remdesivir. Obat pembanding,  senyawa  yang  telah  diunduh dari  pubchem  di docking kan  menggunakan
PLANTS  dengan  cara  yang  sama  saat validasi reseptor. Senyawa uji di docking kan dengan  masing-  masing  reseptor  yang  telah di  validasi  yaitu  reseptor  main  protease SARS-CoV-2  dengan  kode  PDB  (5R7Y,  & JKV, 7TLL, 7VH8).
Berdasarkan Tabel  2 Hasil  analisis molecular docking pada  reseptor  5R7Y dengan ligan uji meskipun obat pembanding remdesivir lebih baik dari semua pembanding hampir semua senyawa metabolit sekunder dari daun kelor memiliki nilai  rata-rata  binding  affinity  yang  kecil dari  penambatan  native  ligan  dan  obat pembanding Favipiravir.
Bisa  ditambahkan  obat  pembanding yang digunakan apa saja.
Dari  semua  senyawa  tanaman  daun kelor  ada  3  senyawa  terbaik  yang  nilai dockingnya nya  lebih  kecil  atau  lebih  baik dari  Native  ligand,  obat  Favipiravir, Molnupiravir dan Nirmtrelvir yaitu senyawa 4-(4-asetilrhamnosida) dengan nilai binding affinity  -96,65 4 – O – alpha – L  - hamnopyranosylglucosinalbin dengan  nilai binding  affinity  -97,68  dan  senyawa Rutin dengan nilai binding affinity -89,29.
Satuan hasil dockingnya dapat ditambahkan  pada  table  maupun  pada tulisan di paragrafnya.
Tabel  2. Analisis  Hasil  Doking  Senyawa Dengan Obat Reseptor 5R7Y No Nama Senyawa Binding Affinity 1. Native ligan -63,91 2. Favipiravir -53,35 3. Molnupiravir -78,41 4. Nirmatrelvir -88,88 5. Remdesivir -105,54 6. 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosylglucos inalbin -97,68* 7. 4-(4-asetilrhamnosida) -96,65* 8. Rutin -89,29*
Keterangan  :  *: Skor  docking  ligan  senyawa  uji lebih  kecil  dari  skor  docking  ligan alami
Tabel  3. Analisis  Hasil  Doking  Senyawa Dengan Obat Reseptor 7JKV No Nama Senyawa Binding Affinity 1. Native ligan -121,82 2. Favipiravir -60,21 3. Molnupiravir -86,79 4. Nirmatrelvir -95,01 5. Remdesivir -119,66 6. 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosylgluco sinalbin -108,15* 7. 4-(4-asetilrhamnosida) -100,06*
8. rutin
-99,44* Keterangan  :  *: Skor  docking  ligan  senyawa  uji lebih  kecil  dari  skor  docking  ligan alami
Berdasarkan Tabel  3 hasil  analisis molecular docking pada  reseptor  7JKV dengan ligan uji meskipun Native ligan dan obat pembanding Remdesivir lebih baik dari semua  senyawa,  hampir  semua  senyawa memiliki nilai rata-rata binding affinity yang kecil  dari  penambatan  obat  pembanding Favipiravir.  Namun  pada  senyawa  tanaman
daun  kelor  ada  3  senyawa  yang  nilai  nya lebih baik dari pembanding obat Favipiravir, Molnupiravir dan Nirmtrelvir yaitu senyawa
4 – O – alpha - L -
Rhamnopyranosylglucosinalbin dengan nilai binding  affinity  -108,15 Rutin dengan  nilai binding affinity -100,06 dan 4-(4- asetilrhamnosida) dengan  nilai  binding affinity -99,44.
Tabel  4. Analisis  Hasil  Doking  Senyawa Dengan Obat Reseptor 7TLL
No Nama Senyawa Binding Affinity 1. Native ligan -104,54 2. Favipiravir -59,07 3. Molnupiravir -84,57 4. Nirmatrelvir -101,07 5. Remdesivir -116,49 6. 4-(4-asetilrhamnosida) -102,75* 7. Niazirin -100,36* 8. 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosylgluco sinalbin -97,66*
Keterangan  :  *: Skor  docking  ligan  senyawa  uji lebih  kecil  dari  skor  docking  ligan alami
Berdasarkan hasil analisis pada Tabel 4 hasil  molecular  docking  pada  reseptor 7TLL  dengan  ligan  uji  didapatkan  binding affinity  pada  semua  senyawa  yang  rata- ratanya  lebih  baik  dari  pembanding  obat Favipiravir  dengan  skor  docking  -59,07. Meskipun Native ligan dan obat pembanding  Remdesivir  lebih  baik  dari semua  senyawa,  hampir  semua  senyawa memiliki nilai rata-rata binding affinity yang
Amin et al.;Studi In Silico Senyawa Aktif Daun Kelor …..Pharmacoscript Volume 7 No. 2, Agustus 2024
kecil  dari  penambatan  obat  pembanding Favipiravir.
Namun  pada  senyawa  tanaman  daun kelor  ada  1  senyawa  yang  mengalahkan pembanding  dengan  nilai  yang  lebih  baik dari pembanding obat Favipiravir,
Molnupiravir dan Nirmtrelvir yaitu senyawa 4-(4-asetilrhamnosida) dengan nilai binding affinity  -108,15  dan  2  senyawa  yang  lebih baik  dari  pembanding  obat  Favipiravir  dan Molnupiravir yaitu senyawa Niazirin dengan  nilai  binding  affinity  -100,36  dan 4 – O – alpha - L
Rhamnopyranosylglucosinalbin dengan nilai binding affinity -97,66.
Tabel  5. Analisis  Hasil  Doking  Senyawa Dengan Obat Reseptor 7VH8
No Nama Senyawa Binding Affinity 1. Native ligan -103,98 2. Favipiravir -56,81 3. Molnupiravir -83,96 4. Nirmatrelvir -102,42 5. Remdesivir -124,41 6. 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosylgl ucosinalbin -105,62* 7. 4-(4- asetilrhamnosida) -102,43* 8. Rutin -102,20*
Keterangan  :  *: Skor  docking  ligan  senyawa  uji  lebih kecil dari skor docking ligan alami
Berdasarkan  analisis  pada Tabel  5 Hasil  molecular  docking  pada  reseptor 7VH8  dengan  ligan  uji.  Meskipun  binding affinity  Native  ligan  dan  obat  pembanding obat  Remdesivir  lebih  baik  dari  semua
senyawa,  hampir  semua  senyawa  memiliki nilai  rata-rata  binding  affinity  yang  kecil dari penambatan obat pembanding Favipiravir.  Namun  pada  senyawa  tanaman daun kelor ada 3 senyawa terbaik yang nilai nya  lebih  kecil  atau  lebih  baik  dari pembanding  yaitu  senyawa 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosylglucosin a lbin dengan nilai binding affinity -108,15 yang lebih baik dari pembanding. Senyawa 4-(4- asetilrhamnosida) dengan  nilai  binding affinity  -102,430  lebih  baik  dari  tiga pembanding  Favipiravir,  Molnupiravir,  dan Nirmatrelvir  dan  senyawa Rutin dengan nilai  binding  affinity  -102,203  yang  lebih baik  dari  pembanding  Favipiravir  dan Molnupiravir.
Dari rata-rata seluruh senyawa metabolit  sekunder  daun  kelor,  senyawa yang  memiliki  nilai  penambatan  yang  baik terhadap reseptor target yaitu senyawa 4-(4- asetilrhamnosida),
4-O-alpha-L-
Rhamnopyranosylglucosinalbin.
Hal
tersebut karena tidak masing-masing senyawa  akan  cocok  dengan  reseptor  yang ditargetkan  dan  energi  ikatan  yang  terjadi pada  setiap  senyawa  ditentukan  oleh kesamaan  stuktur  antara  ligan  dengan  sisi aktif  protein.  Semakin  banyak  kesamaan residu  asam  amino  yang  terikat  melalui ikatan hydrogen dibandingkan pembandingnya, maka semakin kuat afinitas ligan  terhadap  protein  target,  sehingga
senyawa  tersebut  memiliki  potensi  yang lebih baik dan stabil.
Pada  table  dapat  ditambahkan  asam amino  yang  terlibat  dalam  ikatan  ligan- reseptornya.
2. Molecular Dynamic
Simulasi molecular dynamic dilakukan pada semua reseptor SARS-CoV- 2  dengan  native  ligand  masing-masing reseptor,  obat  pembanding  Favipiravir  dan senyawa  uji  terbaik  yaitu  senyawa 4-(4- asetilrhamnosida), 4-O-alpha-L-
Rhamnopyranosyl glucosinalbin.
Berdasarkan Gambar  2 Grafik  Hasil Analisis  simulasi molecular dynamic pada reseptor  5R7Y  terhadap  protein  -  ligan, dapat  dilihat  bahwa  native  ligand,  obat favipiravir  dan  senyawa  uji 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosyl glucosinalbin hasil RMSD  yang  diperoleh  ketiga  senyawa tersebut 4-O-alpha-L-Rhamnopyranosyl glucosinalbin berada pada RMSD ±2Å yang paling  tinggi  berbeda  dengan  dengan pembanding lainya meskipun ada penurunan pada  waktu  2ns  dengan  RMSD  di  1,5  Å. RMSD  masih  dapat  dikatakan  stabil  karena fluktuasi  dari  ligand-reseptor  tidak  melibihi RMSD 2,0Å. Selanjutnya untuk hasil RMSF dapat  dilihat  pada Gambar  2 pada  grafik analisis  RMSF  hasil  dari  ketiga  senyawa tersebut  ligan  uji  yang  terendah  yaitu  ada pada senyawa uji 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosyl glucosinalbin dengan
nilai RMSF ±1 Ǻ. Nilai RMSF dari senyawa uji  tersebut  dikatakan  lebih  stabil  dari pembanding karena tidak ada  fluktuasi  naik secara  signifikan.  Berdasarkan Gambar  2 Grafik  Hasil  Analisis  simulasi molecular dynamic pada  reseptor  7JKV  terhadap protein – ligan.  Perbandingan  Pada  native ligand,  obat  Favipiravir  dan  senyawa  uji 4- O-alpha-L-Rhamnopyranosyl  glucosinalbin hasil RMSD yang terendah dan paling stabil diperoleh  oleh  senyawa  uji 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosyl RMSD yang cukup Stabil yaitu  ±1Ǻ  meski  ada  kenaikan  bertahap Simulasi  ligan-reseptor  yang  didapatkan dikatakan  stabil    karena  masih  pada  rentan 2,0Å dan senyawa uji   dikatakan lebih baik daripada pembanding lainya.
Hasil  RMSF  dapat  dilihat  pada Gambar 2 pada grafik analisis RMSF hasil dari  ketiga  senyawa  tersebut  ligan  uji  yang terendah  dan  paling  stabil  yaitu  ada  pada senyawa  uji 4-O-alpha-L-Rhamnopyranosyl glucosinalbin dengan nilai RMSF ±1 Ǻ dan residu  rentan  di  100-300  hanya  berbeda pada  saat  awal  simulasi  ada  pada  6Å  dan saat  akhir  simulasi  senyawa 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosyl glucosinalbin pada residu 300 dan nilai RMSF ada di ±2 Ǻ.
Berdasarkan Gambar  2 grafik  yang terlihat  dari  ketiga  senyawa  nilai  RMSD terendah  yaitu  ada  pada  Native  ligand  dan berjalan  stabil.  Untuk  senyawa 4-(4- asetilrhamnosida) Hasil dari grafik
Amin et al.;Studi In Silico Senyawa Aktif Daun Kelor …..Pharmacoscript Volume 7 No. 2, Agustus 2024
menunjukkan  bahwa  senyawa  stabil  di RMSD  1,5Å  saat  berjalan  di  0-4ns  setelah itu  system  naik  bertahap  sampai  mencapai RMSD  2Å  yang  dimana  molekul  molekul tejadi  kenaikan  kesetabilan  sampai  2,5Å perbandingan  yang  dihasilkan  tidak  jauh berbede  dengan  obat  dan  native  ligand,  dan RMSD  tertinnggi  ada  pada  senyawa  uji 4- (4-asetilrhamnosida) tertinggi  ada  pada angka 2,5 Ǻ tetapi pada saat waktu ke 4-6ns senyawa  tersebut  mengalami  kesetabilan sistem meskipun  tidak jauh berbeda dengan obat  Favipiravir.  Simulasi  ligan-reseptor yang  didapatkan  dikatakan  stabil  karena masih pada rentan 2,5Å. Untuk hasil RMSF dapat  dilihat  pada Gambar  2 pada  grafik analisis  RMSF  hasil  dari  ketiga  senyawa tersebut  ligan-reseptor  uji  yang  terendah
yaitu ada pada senyawa uji 4-(4- asetilrhamnosida) dengan nilai RMSF ±1 Ǻ.
Nilai  RMSF  dari  senyawa  uji  tersebut dikatakan  lebih  stabil  dari  pembanding native  ligand  dan  obat  Favipiravir  karena tidak  ada  fluktuasi  naik  secara  signifikan pada  residu  asam  amino.  Berdasarkan Gambar  2 grafik  yang  terlihat  dari  ketiga senyawa hampir semua senyawa uji stabil di RMSD  ±1,5Å  terjadi  naik  turun  namun stabil meskipun ada kenaikan bertahap pada waktu  0-2ns  Native  ligand  perbandingan yang  dihasilkan  tidak  jauh  berbeda  dengan obat dan senyawa uji, dan RMSD tertinnggi ada pada senyawa uji 4-(4- asetilrhamnosida) yakni  2 Ǻ.  Simulasi ligan-reseptor  yang  didapatkan  dikatakan stabil karena masih pada rentang 2,5Å.
(a) (a) 0 1 2 3 4 0 2 4 6 8 10 RM S D Å Ns (Nanosecond) Senyawa uji terbaik 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosylglucosinalbin Native ligand reseptor 5R7Y 0 2 4 6 0 100 200 300 R MSF Å Residu Asam Amino
Senyawa uji terbaik4-O-alpha-L-
Rhamnopyranosylglucosinalbin
Native Ligan reseptor 5R7Y
(b) (b) (c) (c) (d) (d)
Gambar 2. Grafik RMSD (Kiri) dan RMSF (Kanan) Ligan-5R7Y (a); Ligan-7JKV (b); Ligan- 7TLL (c) Ligan-7VH8 (d
0 1 2 3 4 0 2 4 6 8 10 RM S D Å Ns (Nanosecond)
Senyawa uji terbaik 4-O-alpha-L-
Rhamnopyranosylglucosinalbin
Native ligan Reseptor 7JKV Senyawa pembanding Obat Favipiravir 0 2 4 6 8 0 100 200 300 RM S F Å Residu Asam Amino Senyawa uji terbaik 4-O- alpha-L- Rhamnopyranosylglucosinalbi n 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 0 5 10 RM S D Å Ns (Nanosecond) Senyawa Uji terbaik 4-(4-asetilrhamnosida) Native ligand Reseptor 7TLL Senyawa Pembanding Obat Favpiravir 0 1 2 3 4 5 6 7 0 100 200 300 RM S F Å Residu Asam Amino Senyawa Uji terbaik 4-(4-asetilrhamnosida) Native ligand Reseptor 7TLL Senyawa pembanding obat Favipiravir 0 0.5 1 1.5 2 2.5 0 2 4 6 8 10 RM S D Å Ns (nanosecond)
Senyawa uji terbaik 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosylglucosinalbin
Native ligand reseptor 7VH8
Senyawa Pembanding obat Favipiravir
0 1 2 3 4 5 0 100 200 300 RM S F Å Residu Asam Amino
Senyawa Uji terbaik 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosylglucosinalbin Native ligand Reseptor 7VH8
Senyawa pembanding obat Favipiravir

## 3. Prediksi Sintesis
Sintesis  senyawa  kimia  merupakan suatu  rangkaian  melakukan  satu  atau beberapa  reaksi  kimia  untuk  memperoleh suatu produk kimia. Penelitian ini melakukan  prediksi  kemungkinan  sintesis senyawa  kimia  terhadap  senyawa  ligand  uji terbaik menggunakan program pada webserver Chemical.ai . Program ini merupakan  suatu  platform  pengembangan obat baru yang dapat memprediksi kemungkinan suatu senyawa untuk dijadikan  produk  senyawa  baru  yang  dapat dibuat  dengan  tingkat  kesamaan  yang  lebih dekat  dari  struktur  kimia  yang  dimasukkan dengan  memuat  data  bank.  Platform  ini dapat membaca  struktur  kimia yang diinputkan  pada  dasbor  untuk  menggambar struktur  kimia.  Setelah  struktur  kimia dimasukan, maka program ini akan membaca  dan  mencari  struktur  yang  mirip dengan  struktur  yang  akan  disintesis(Putra et al., 2020).
Tahapan yang dilakukan untuk mensintesis  senyawa  baru  dengan  program ini  tahapan  pertama  yaitu  persiapan  bahan yang  akan  disintesis  berupa  tiga  senyawa terbaik hasil simulasi dengan binding energy terendah  dari  daun  kelor  diantaranya senyawa 4-O-alpha-L- Rhamnopyranosylglucosinalbin, 4-(4- asetilrhamnosida) senyawa tersebut
dimasukkan  pada  program Chemical.ai .
Dengan  memasukkan  struktur  kimia  dari masing-masing senyawa, setelah itu program  ini  akan  mencari  dan  meriset struktur yang dimasukkan (1-100) pencarian untuk mendapatkan struktur baru sesuai data bank,  untuk  rute  prediksi  sintesis  dibuat sebagai produk baru dengan tingkat kesamaan yang lebih dekat sesuai prediksi.
Hasil  akhir  dari  program  ini  tersedia pada  nilai  kemiripan  atau similarty suatu senyawa  yang  dilihat  pada  kemiripan strukturnya  berupa  produk  hasil  dari pencarian  yaitu  rute  dan  skema  alur pembuatan senyawa target dari bahan kimia sederhana.
Keterangan:  (1a)  =  kode  tahapan  struktur  senyawa dari senyawa sederhana
Gambar  3. Hasil  Sintesis  senyawa  4-O- alpha-L-Rhamnopyranosyl glucosinalbin dengan Chemical.ai  dengan %yield terbaik.
Berdasarkan Gambar  3 Hasil  dari sintesis menunjukkan bahwa untuk mendapatkan  senyawa  target  yaitu 4-O- alpha-L-Rhamnopyranosyl glucosinalbin pada Chemical.ai dari hasil yang didapatkan pada  senyawa  dengan  kemiripan  yang  baik yaitu  ada  pada  kode  senyawa  1a  dengan
nilai  keberhasilan (%yield) 100%  dan tingkat  kemiripan (simmilarty) 95%  maka senyawa  dapat  dikatakan  bisa  untuk disintesis  lebih  lanjut.  Untuk  contoh prosedur  reaksi  ada  pada  kode  reaksi  3b dapat  dilihat  pada Gambar  4 yaitu  dengan dibuat  sampel  0,2000g  (0,87mmol)  dari  1- pyrenecarboxaldehyde  dimasukan  dalam 10mL  etanol,  dan  ditambahkan  0,17g  (2,61 mmol)  hidrazin  hidrate,  dan  campuran diaduk  selama  4  jam  pada  suhu  kamar. Selama  reaksi,  endapan  padat  kuning muncul.  Setelah  reaksi,  endapan  kemudian disaring  dan  dicuci  dengan  etanol  dingin 15mL,  memberikan  produk  sebagai  bubuk kuning  (0,0919  g).  hingga  didapatkan  % yield yaitu 43%.
Keterangan:  (3b)  =  Kode  tahapan  reaksi  untuk pembuatan senyawa uji.
Gambar  4. Contoh  reaksi  yang  ada  pada kode 3b.
Keterangan:  (1a)  =  Kode  tahapan  reaksi  untuk pembuatan senyawa uji.
Gambar  5. Hasil  Sintesis  senyawa  4-O- alpha-L-Rhamnopyranosyl glucosinalbin dengan Chemical.ai.
Berdasarkan Gambar  5, Hasil  dari Sintesis menunjukkan bahwa untuk mendapatkan  senyawa  target  yaitu 4-(4- asetilrhamnosida) pada Chemical.ai dari hasil yang didapatkan pada senyawa dengan kemiripan  pada  kode  senyawa  1a  dengan nilai keberhasilan (%yield) 82% dan tingkat kemiripan (simmilarty) 87%  maka  senyawa dapat  dikatakan  bisa  untuk  disintesis  lebih lanjut.
Untuk  contoh  prosedur  reaksi  ada pada kode reaksi 9a yaitu dengan dibuat 1,7 ml  BF 3 .Et2psi  ditambahkan  ke  dalam larutan  2,07  g  diena  Danishefsky  (((E)  -3- methoxy-l-methyleneallyloxy) trimetilsilane)  dan  581  mg  asetaldehida dalam 25 ml dietil eter, didinginkan hingga - 70 o C. Campuran diaduk pada -700C selama 1 jam. 10 ml larutan jenuh natrium hidrogen karbonat  ditambahkan  dan  media  reaksinya adalah  diekstraksi  dengan  dietil  eter.  Fase organik  digabungkan,  dikeringkan  di  atas magnesium  sulfat,  disaring  dan  diuapkan
Amin et al.;Studi In Silico Senyawa Aktif Daun Kelor …..Pharmacoscript Volume 7 No. 2, Agustus 2024
dingin  1,35  g  2-metil-2,  3-dihidropiran-4- satu  adalah  diperoleh  dalam  bentuk  minyak jeruk  dengan  hasil  yang  didapatkan  ( % yield ) adalah 100%.

## KESIMPULAN
Dari hasil molecular docking senyawa uji  daun  kelor  terhadap  4  reseptor  SARS- CoV-2  dengan  kode  PDB  (5R7Y,  7JKV, 7TLL,  7VH8)  yang  sudah  di  validasi.  Dari ke  empat  reseptor  tersebut  didapatkan  2 senyawa terbaik pada masing-masing reseptor,  untuk  senyawa  uji  terbaik  dari reseptor 7TLL yaitu senyawa 4-(4- asetilrhamnosida) dan  pada  reseptor  5R7Y, 7JKV, dan 7VH8, yaitu senyawa 4-O-alpha- L-Rhamnopyranosylglucosinalbin dengan binding  affinity  terendah  dari  senyawa terbaik  ada  pada  reseptor  7JKV  yakni  - 108,15.  Dari  hasil  uji molecular  dynamic dari  masing  masing  senyawa  uji  terbaik didapatkan  hasil  yang  stabil  terhadap  ligan reseptor  rata-rata  nilai  RMSD  dan  RMSF masing-masing  tidak  melebihi  parameter yang ditentukan, untuk prediksi sintesis dari masing-masing  senyawa  uji,  senyawa  bisa disintesis  dengan  menggunakan  prosedur yang dihasilkan oleh Chemical.ai . Dari hasil in  silico diatas  pada  kedua  senyawa  dapat dikatakan  berpotensi  sebagai  pengobatan Anti SARS-CoV-2.

## DAFTAR PUSTAKA
Amanda,  S.  S.  (2021). Analisis  Molecular Docking Potensi Senyawa Pada Daun Miyana  (Coleus  Blumei)  Sebagai Antibiotik  Terhadap  Bakteri  Mrsa (Metichillin  Resistent  Staphylococcus aureus) .
Ambarsari,  L.,  &  Sumaryada,  T.  I.  (n.d.).
Simulasi Docking Senyawa Kurkumin dan  Analognya  Sebagai  Inhibitor Reseptor Androgen  pada  Kanker Prostat. In CURRENT BIOCHEMISTRY e-ISSN .
Drie, J. H. v. (2005). Pharmacophore-Based
Virtual Screening: A Practical Perspective (B.  S.  Juan  Alvarez,  Ed.;
1st ed.). CRC Press.
Fajri,  M.  (2021).  The  potential  of  Moringa oleifera  as  immune  booster against COVID  19. IOP  Conference  Series: Earth  and  Environmental  Science ,
807 (2).  https://doi.org/10.1088/1755- 1315/807/2/022008
Hari  Purnomo.  (2011). Kimia  komputasi: molecular  docking  PLANTS .  pustaka pelajar.
Karyawati,  T.,  Studi  Farmasi,  P.,  Ilmu
Kesehatan, F., Perjuangan
Tasikmalaya, U., Farmasi, P., & Bakti Tunas  Husada  Tasikmalaya,  Stik.
(2019). Simulas I Dinamika Molekular Senyawa-2,6-Dimethyl-4-(2-Methyl- 2,3-Dihydr Obenzo[B ][1,4]thiazepin-
4-yl)phenol pada protein 4n00 sebagai  kandidat  Sistem  Saraf  Pusat
Menggunakan Aplikasi Gromacs . www.rcsb.org/pdb,
Kurniawan, C. D., Letak, T., Christopher, & Kurniawan,  D.  (n.d.). PENGANTAR KIMIA MEDISINAL Diterbitkan oleh:
CV. Seribu Bintang . www.fb.com/cv.seribu.bintang
Lai, C. C., Shih, T. P., Ko, W. C., Tang, H.
J.,  &  Hsueh,  P.  R.  (2020).  Severe acute respiratory syndrome coronavirus  2  (SARS-CoV-2)  and coronavirus  disease-2019  (COVID- 19): The epidemic and the challenges. International Journal of Antimicrobial Agents ,
55 (3), 105924.
https://doi.org/10.1016/J.IJANTIMIC AG.2020.105924
Muttaqin,  F.  Z.,  Ferdian  Pratama,  M.,
Kurniawan, F., Tinggi, S., & Bandunng,  F.  (2019).  Molecular
Docking  and  Molecular  Dynamic
Studies of Stilbene Derivative
Compounds as Sirtuin-3 (Sirt3)
Histone  Deacetylase  Inhibitor  On
Melanoma  Skin  Cancer  And  Their Toxicities  Prediction.  In Molecular Docking … Journal of
Pharmacopolium (Vol. 2, Issue 2).
Narko,  T.,  Permana,  B.,  Prasetiawati,  R., Soni,  D.,  Khairiyah,  F.,  Au,  L.,  & Sastranegara,  L.  H.  (n.d.). Jurnal
Ilmiah  Farmako  Bahari  Molecular Dockingstudyof  Bulb  Of  Bawang Dayak  (Eleutherine  Palmifolia  (L)
Merr)  Compound  as  Anti  Servical Cancer Article History . http://PubChem.ncbi.nlm.nih.gov
Noviardi,  H.,  Studi  Farmasi,  P.,  &  Tinggi
Teknologi Industri dan Farmasi Bogor,  S.  (2015). Potensi  Senyawa Bullatalisin  Sebagai  Inhibitor  Protein Leukotrien A4 Hidrolase Pada Kanker Kolon  Secara  in  Silico (Vol.  5,  Issue
2). http://www.rscb.org/pdb/
Pires,  D.  E.  V.,  Blundell,  T.  L.,  &  Ascher,
D.  B.  (2015).  pkCSM:  Predicting small-molecule  pharmacokinetic  and toxicity  properties  using  graph-based signatures. Journal  of  Medicinal Chemistry , 58 (9), 4066 – 4072. https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem. 5b00104
Putra,  P.  P.,  Fauzana,  A.,  &  Lucida,  H.
(2020). In Silico Analysis of Physical- Chemical  Properties, Target  Potential, and  Toxicology  of  Pure  Compounds from  Natural  Products  Analisis  Sifat Fisika-Kimia,  Potensi  Target  dan Toksikologi  Senyawa  Isolat  Murni dari  Bahan  Alam  dengan  Metode  In Silico.  In Indonesian  Journal  of Pharmaceutical Science and Technology  Journal  Homepage (Issue
3).
http://jurnal.unpad.ac.id/ijpst/UNPAD
Rollando,  R.  (2018). Program  Studi
Farmasi, Fakultas Sains dan Teknologi . http://pji.ub.ac.id
Ruswanto, R., Nofianti, T., Mardianingrum,
R.,  &  Lestari,  T.  (2018).  Desain  dan Studi  in  Silico  Senyawa  Turunan Kuwanon-H  sebagai  Kandidat  Obat Anti-HIV. Jurnal  Kimia  VALENSI ,
4 (1),
57 – 66.
https://doi.org/10.15408/jkv.v4i1.6867
Salomon-Ferrer, R., Case, D. A., & Walker,
R.  C.  (2013).  An  overview  of  the
Amber biomolecular simulation package.
Wiley Interdisciplinary
Reviews:  Computational  Molecular
Science , 3 (2), 198 – 210.
https://doi.org/10.1002/wcms.1121 Sivani, B. M.,  Venkatesh, P., Murthy, T. P. K.,  &  Kumar,  S.  B.  (2021).  In  silico screening of antiviral compounds from Moringa  oleifera  for  inhibition  of SARS-CoV-2  main  protease. Current Research  in  Green  and  Sustainable
Chemistry , 4 ,
100202.
https://doi.org/10.1016/J.CRGSC.202
1.100202
Vallejo,  W.,  Díaz-Uribe,  C.,  &  Fajardo,  C.
(2022).  Google  Colab  and  Virtual Simulations: Practical e-Learning Tools  to  Support  the  Teaching  of
Thermodynamics  and  to  Introduce Coding to Students. ACS Omega , 7 (8), 7421 – 7429.
https://doi.org/10.1021/acsomega.2c0 0362
Xiong,  Y.,  Riaz  Rajoka,  M.  S.,  Zhang,  M. X.,  &  He,  Z.  (2020).  Isolation  and identification  of  two  new  compounds from  the  seeds  of  Moringa  oleifera and their antiviral and anti- inflammatory activities. Natural Product Research . https://doi.org/10.1080/14786419.202 0.1851218