Judul: Metabolomic Approach to Identify Anticancer Bioactive Compounds in Indonesian Medicinal Plants
Abstrak: Senyawa antikanker dari produk herbal terus diteliti untuk meningkatkan potensi kekayaan alam Indonesia. Namun, sejauh ini pencarian senyawa aktif dengan metode bioassay-directed fractionation and isolation (BDFI) terkendala oleh proses yang panjang dan terkadang senyawa isolatnya memiliki aktivitas yang lebih rendah daripada ekstraknya. Pendekatan metabolomik menjadi metode alternatif karena waktu analisis yang relatif lebih singkat. Selama ini, penelitian hanya terbatas menduga keberadaan senyawa aktif pada suatu ekstrak tertentu (berdasarkan pustaka memiliki aktivitas antikanker) tanpa pembuktian aktivitas. Fokus penelitian ini adalah mengkaji penggunaan pendekatan metabolomik untuk menemukan senyawa aktif antikanker dari tumbuhan obat Indonesia dan mengevaluasi hasil prediksi senyawa tersebut. Penelitian ini dibagi dalam tiga tahap kegiatan, yaitu (1) pemilihan tumbuhan obat berpotensi antikanker, (2) pemprofilan metabolit dan identifikasi senyawa aktif antikanker dengan pendekatan metabolomik, dan (3) evaluasi senyawa target antikanker. Dalam tahap pemilihan senyawa target, aktivitas antikanker ekstrak daun sirsak (Annona muricata), sambung nyawa (Gynura procumbens), keladi tikus (Typhonium flagelliforme), dan tapak dara (Catharanthus roseus) diuji pada sel MCF7. Ekstrak daun sirsak menunjukkan potensi tertinggi dengan nilai IC50 24,45 µg/mL dan 32,44 µg/mL pada ekstrak etanol p.a. dan 80%, dilanjutkan dengan tapak dara (78,41 µg/mL), sambung nyawa (86 µg/mL), dan keladi tikus (616,79 µg/mL). Sementara untuk aktivitas antioksidan dengan metode DPPH, urutannya ialah daun sambung nyawa (144,68 µg/mL) yang lebih berpotensi, diikuti tapak dara (327,46 µg/mL), sirsak (474,63 µg/mL), dan keladi tikus (693,48 µg/mL). Berdasarkan hasil ini, analisis pada sampel daun sirsak dilanjutkan dengan pendekatan metabolomik karena berpotensi sebagai antikanker tertinggi dibandingkan tiga tumbuhan lainnya. Pada tahap berikutnya, komponen metabolit yang terdapat dalam ekstrak daun sirsak dengan berbagai pelarut dianalisis menggunakan kromatografi cair- spektrometri massa (LC-HRMS) dengan pendekatan metabolomik taktertarget. Tiga puluh lima metabolit telah berhasil diidentifikasi secara putatif dalam ekstrak, yang diketahui berasal dari golongan senyawa alkaloid, flavonoid, dan asetogenin. Aktivitas antikanker terhadap sel kanker payudara MCF7 dari ekstrak etanol p.a. menunjukkan aktivitas tertinggi dengan nilai IC50 22,86 µg/mL, diikuti oleh ekstrak etanol 50% (97,52 µg/mL), etanol 80% (154,92 µg/mL), air (363,41 µg/mL), dan etanol 30% (1713,47 µg/mL). Berdasarkan informasi aktivitas terhadap sel kanker tersebut dan metabolit dalam ekstrak, disiapkan model untuk mendapat informasi senyawa target antikanker. Senyawa aktif dicari dengan pendekatan metabolomik menggunakan informasi kandungan senyawa sebagai prediktor dan aktivitas antikanker sebagai respons. Teknik multivariat orthogonal partial least square discriminant analysis (OPLS-DA) memperlihatkan bahwa tiga metabolit, yaitu annoretikuin, skuadiolin C, dan xilopina, serta enam metabolit (golongan asetogenin) yang belum berhasil teridentifikasi, diduga sebagai senyawa bioaktif antikanker dari daun sirsak. Hasil ini membuktikan bahwa metabolomik yang taktertarget dapat mengidentifikasi senyawa antikanker pada daun sirsak. Penelitian tahap tiga difokuskan pada evaluasi senyawa target secara in silico dan in vitro. Evaluasi secara in silico membuktikan bahwa ada interaksi yang kuat antara struktur senyawa target dan makromolekul protein 3ERT dari sel kanker. Nilai afinitas pengikatan senyawa annoretikuin, skuadiolin C, dan xilopina mendekati doksorubisin, yakni obat antikanker komersial. Evaluasi lebih lanjut dilakukan dengan fraksionasi dari ekstrak daun sirsak dan analisis target senyawa aktif. Evaluasi secara in vitro terhadap enam fraksi menunjukkan peningkatan persentase penghambatan sel kanker (80─96%) lebih tinggi daripada hasil ekstrak etanol (73%). Hasil ini mempertegas bahwa senyawa dugaan dari pendekatan metabolomik dapat digunakan untuk
Keyword: Annona muricata, antikanker, LC-HRMS, metabolomik, tumbuhan obat Indonesia, Annona muricata, anticancer, Indonesian medicinal plants, LC-HRMS, metabolomics

Judul: Aktivitas Antikanker Ekstrak Etil Asetat Kapang Endofit Daun Sirsak (Annona Muricata L.)
Abstrak: Kanker merupakan salah satu penyakit mematikan di dunia. Salah satu jenis kanker yang sering diderita oleh penduduk dunia adalah kanker payudara. Pengobatan biasanya dilakukan dengan menggabungkan beberapa perlakuan seperti kemoterapi, operasi, radioterapi, imunoterapi dan terapi fotodinamik. Namun, risiko munculnya efek samping yang berbahaya terjadi apabila perlakuan-perlakuan di dalam terapi kanker mempengaruhi metabolisme sel normal. Oleh karena itu, pemanfaatan tanaman herbal telah dijadikan sebagai salah satu pengobatan alternatif yang tidak menimbulkan efek samping dan menghambat jalur anti apoptosis dengan dosis yang relatif rendah. Salah satu bahan alami yang berpotensi sebagai antikanker adalah sirsak, terutama bagian daunnya. Tanaman tingkat tinggi seperti sirsak diduga memiliki mikroba endofit yang berpotensi sebagai obat. Mikroba endofit bersimbiosis secara mutualisme dengan jaringan-jaringan tanaman. Tujuan penelitian ini adalah menguji secara in-vitro aktivitas antikanker ekstrak etil asetat dari kapang endofit daun sirsak (Annona muricata L.) sebagai bahan antikanker payudara. Penelitian ini terdiri atas empat langkah: (1) ekstraksi metabolit kapang endofit, (2) uji aktivitas sitotoksik ekstrak etil asetat kapang endofit daun sirsak terhadap sel kanker payudara Michigan Cancer Foundation-7 (MCF-7) dengan metode Methyl Thiazol Tetrazolium (MTT), (3) identifikasi kualitatif senyawa kimia ekstrak daun sirsak menggunakan instrument Gas Chromatography–Mass Spectrometry (GC-MS) pirolisis, dan (4) identifikasi kapang endofit berbasis amplifikasi sekuen nukleotida gen Internal Transcribed Spacer (ITS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dua belas ekstrak etil asetat kapang endofit daun sirsak memiliki aktivitas sitotoksik yang berbeda-beda. Hasil pengujian sitotoksik beberapa ekstrak etil asetat kapang endofit daun sirsak terhadap sel kanker MCF-7 menunjukkan bahwa ekstrak etil asetat kapang endofit daun sirsak nomor 5 asal Garut merupakan ekstrak teraktif dengan nilai IC50 sebesar 19.20 μg/mL, sedangkan pada sel normal (sel Chang) tidak menunjukkan efek sitotoksik ekstrak etil asetat kapang endofit daun sirsak nomor 5 asal Garut dengan nilai IC50 sebesar 1258.92 μg/mL. Analisis GC-MS menunjukkan adanya senyawa-senyawa alkaloid (piperidinone, piperidine, hexadecanenitrile) yang dilaporkan berperan sebagai antikanker. Kesimpulan penelitian ini adalah ekstrak etil asetat kapang endofit daun sirsak memiliki efek sitotoksik terhadap sel kanker payudara dengan menghambat proliferasi sel kanker payudara secara in-vitro. Sedangkan identifikasi molekuler berbasis daerah gen ITS menunjukkan bahwa kapang endofit daun sirsak memiliki kemiripan dengan genus Phomopsis sp. dengan nilai homolog mencapai 99,998%.
Keyword: Annona muricata L, Antikanker MCF-7, daun sirsak, kapang endofit

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