Judul: In Silico and In Vitro Studies of Secondary Metabolites from Temu Mangga (Curcuma mangga) as Anti-Estrogen Candidates for Breast Cancer
Abstrak: Kanker payudara adalah tipe kanker yang paling banyak diderita oleh wanita di seluruh dunia. Sebanyak 70% dari kasus kanker payudara disebabkan oleh ekspresi berlebih dari reseptor estrogen α (ERα). Interaksi estradiol dengan ERα dapat menyebabkan proliferasi sel kanker payudara. Modulator reseptor estrogen selektif (SERM) dalam terapi dapat mengobati kanker payudara, namun penggunaan SERM secara terus-menerus bisa menimbulkan berbagai efek samping. Temu mangga (C. mangga) adalah salah satu herba yang berpotensi sebagai antikanker. Ekstrak aseton C. mangga yang tumbuh di Kebun Trop Biofarmaka IPB, Bogor dilaporkan aktif sebagai antikanker pada sel MCF-7 (IC50 = 1,45 ppm). Fraksi n-heksana-nya teridentifikasi senyawa zedoarondiol, 13-hidroksigermakron, kurkumenon, dan kurkumenol, sedangkan fraksi etil asetatnya belum dilanjutkan ke tahap fraksionasi dan permunian, sehingga fraksi tersebut menjadi sampel yang dikerjakan pada penelitian ini. In silico adalah suatu teknologi komputasi yang dapat memodifikasi obat dan protein. Metode ini dapat memprediksi struktur obat melalui persamaan matematika, visualisasi bentuk tiga dimensi, dan mengevaluasi interaksi senyawa dengan target sebelum menyintesisnya menjadi obat. Pendekatan cara in silico penting dilakukan sebagai tahap awal riset, selain eksperimen di laboratorium. Penelitian ini bertujuan memprediksi dan mengidentifikasi kandidat senyawa dalam C. mangga yang dapat menghambat proliferasi sel kanker payudara MCF-7 dan berperan sebagai anti-estrogen untuk menghambat kerja ERα melalui metode in silico dan uji in vitro. Tahap in silico dilakukan dengan penambatan molekular 238 ligan uji dari C. mangga terhadap ERα. Tahapan ini meliputi preparasi ligan dan ERα, validasi penambatan molekular, penapisan dan penambatan molekular ligan. Tahap in vitro diawali dengan fraksionasi dan pemurnian spot terpilih dari fraksi etil asetat ekstrak aseton C. mangga menggunakan kromatografi cair vakum (KCV), kromatografi radial (KR), dan kromatografi lapis tipis preparatif (KLTP). Identifikasi spot terpilih menggunakan kromatografi cair-spektroskopi massa tandem spektroskopi massa (LC-MS/MS), sedangkan uji aktivitas antikankernya menggunakan metode Microtetrazolium (MTT) pada sel kanker payudara MCF-7. Hasil analisis in silico menunjukkan bahwa senyawaan terpenoid kaur-15-en, germakron, dan klovana berpotensi sebagai anti-estrogen. Senyawa penciri C. mangga amadannulen dan kurkumanggosida berpotensi untuk dikembangkan sebagai kandidat anti-estrogen dan dapat memicu apoptosis sel kanker payudara. Hasil analisis LC-MS/MS menunjukkan keberadaan senyawa flavonoid calkon atau flavanon dan terpenoid seperti zedoarofuran, kurzerenon, dan zederon pada ketiga spot yang diisolasi dari fraksi etil asetat. Kombinasi analisis in silico dan uji in vitro mengkonfirmasi bahwa zedoarofuran yang diduga terdapat pada spot 2 (β) dan 3 (γ) dapat dikembangkan sebagai kandidat senyawa anti-estrogen pada sel kanker payudara.
Keyword: C. mangga, MCF-7 cells, molecular docking, MTT assay, terpenoid

Judul: Penambatan Molekuler Senyawa Aktif Temulawak (Curcuma Xanthoriza) Dengan Enzim Cox-2 SebagaiKandidat Obat Anti Kanker Payudara.
Abstrak: Kasus kanker payudara adalah satu dari lima jenis penyakit kanker terbesar di dunia. Kasus kanker payudara di Indonesia mencapai 347.792 jiwa pada tahun 2013 (Kemenkes RI 2015). Kanker payudara diketahui memiliki kaitan erat dengan inflamasi kronis yang dikontrol oleh Siklooksigenase 2 (COX- 2). Penghambatan pada enzim ini memiliki potensi untuk pengembangan obat antikanker payudara. Beberapa obat sintetis telah digunakan secara komersial untuk menghambat pertumbuhan sel kanker. Namun demikian obat ini memiliki beberapa efek samping yang berbahaya bagi tubuh seperti kerontokan rambut, diare, muntah, dan gangguan tidur. Untuk menghadapi tantangan ini, saat ini banyak dikembangkan obat yang berasal dari tanaman herbal. Temulawak (Curcuma xanthoriza) adalah tanaman rimpang biasa digunakan sebagai tanaman obat terhadap beberapa penyakit antara lain sebagai senyawa obat anti kanker, anti inflamasi dan menurunkan kadar kolesterol pada manusia. Komponen temulawak terdiri dari kurkuminoid dan santorizol. Kurkumin banyak diteliti karena memiliki berbagai khasiat obat yaitu dalam penurunan plak β-amiloid, menunda degradasi saraf, pengkelat logam, anti inflamasi, antioksidan, penurunan pembentukan mikroglia pada penyakit alzaimer, hepatoprotektif ,dan menghambat angiogenesis. Santorizol merupakan senyawa yang berperan sebagai zat antiproliferasi dengan cara menginduksi proses apoptosis pada sel MDA-MB-231. Potensi senyawa aktif dari temulawak sebagai inhibitor dari enzim COX- 2telah diuji dengan metode penambatan molekuler menggunakan perangkat lunak Autodock Vina. Hasil uji senyawa ligan dengan aturan Lipinski didapatkan hasil bahwa senyawa kurkuminoid dan santorizol memenuhikriteria sebagai senyawa obat. Seluruh senyawa aktif berhasil tertambat pada sisi aktif enzim COX-2. Kurkumin memiliki energi ikatan terbesar yaitu (ΔG) = -9,3 kkal/mol mendekati afinitas ikatan obat komersial selekoksib. Terdapat 3 ikatan hidrogen pada asam amino Arg106, Tyr341, dan His75,ketiga asam amino ini merupakan bagian sisi aktif dari COX-2. Terdapat 16 asam amino yang memiliki ikatan yang sama dengan obat komersial selekoksib. Senyawa kurkuminoid dan santorizol diprediksi memiliki potensi sebagai agen anti kanker payudara.
Keyword: kanker payudara, COX-2, Kurkuminoid, Santorizol

Judul: The Construction of Greedy SVP LLL Algorithm
Abstrak: A lattice is a set of all integer linear combination of a set of linearly independent vectors in ℝ𝑛���. The independent vectors are called bases of lattice. Any lattice can be generated from many bases, and these bases have the same cardinality. In the lattice, the most fundamental and renowned problem is the Shortest Vector Problem (SVP). SVP is a tracking problem of the shortest nonzero vector in a lattice with equivalent bases. In two dimensions, SVP problem has resolved exactly by Gauss’ algorithm. When the lattice dimension is higher than two, A.K. Lenstra, H.W. Lenstra and L. Lovasz gave a LLL algorithm to compute approximation of nonzero shortest vector in the lattice. Reduced bases solution obtained from LLL algorithm still be an approximation and has polynomial running time of arbitrary dimension which large enough. In 1994, Schnoor and Euchner modified this LLL algorithm as a new variant which later was named deep insertion LLL algorithm. This algorithm is a modified version of the LLL algorithm to the terms of the exchange step to improve the accuracy of output of LLL reduced bases and applying it to the subset sum problem. The purpose of this research are: (1) Reconstruct the LLL algorithm and deep insertion LLL algorithm using a geometric approach. (2) Construct a greedy SVP LLL algorithm. (3) Implement the three algorithms in a symbolic programming language, and evaluate them experimentally. A bases ℬ=[𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑛���] in ℝ𝑚��� is called reduced LLL with parameter 𝛿��� if satisfies: (a) |𝜇���𝑗���𝑖���|≤12, for every integer 𝑖���,𝑗��� with 1≤𝑖���<𝑗���<𝑛���. (b)𝛿���‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���)‖2≤‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���+1)‖2, for 𝑗���=1,2,…,𝑛���−1,where 𝛿��� is a reduced parameter of real numbers with 14<𝛿���<1. The first requirement is the reduced basis 𝛿��� must “nearly orthogonal” and in its computation case, this requirement can be reached out by using the Gram-Schmidt’s orthogonalization. While the second requirement is called exchange step, or used to called as Lovasz condition. By using both of these requirements, then they establish the LLL algorithm. Then, Schnoor and Euchner modify the LLL algorithm based on the requirements of the exchange step called the deep insertion LLL algorithm, where the exchange step is based on the comparison of the projected vector in orthogonal complement [𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑘���−1]⊥ after j-th reduction. To construct greedy SVP LLL algorithm, the requirements of the exchange step is based on purely by comparing norm of lattice 𝐛���𝑗��� with norm lattice 𝐛���𝑖��� for 𝑖���=1,2,3…,𝑗���−1. The process of insertion reduced vector after the exchange step also has done greedily. Then, we calculate the number of arithmetic operation in greedy SVP LLL algorithm for further analysis. The result of our exprimentation for three algorithms on the certain matrix size shows that the running time of the three algorithms increases propotional to the size of the matrix. The result also shows that by using 𝛿���=34 for the LLL algorithm and the deep insertion LLL algorithm, and the greedy SVP LLL algorithm which is a new variant made by using no parameter of 𝛿���, outperform of the other of two previous algorithm in terms of speed with the same output.
Keyword: LLL algorithm, LLL deep insertion algorithm, greedy SVP LLL algorithm