DPP4 merupakan target yang potensial untuk dieksplorasi guna menurunkan laju kenaikan diabetes dan mengurangi angka kematian dini terkait diabetes serta memperbaiki akses terhadap obat diabetes. DPP4 memiliki kemiripan situs aktif dengan isozim DPP lainnya sehingga penilaian selektivitas penting untuk profil keselamatan yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan senyawa hit yang dapat menginhibisi aktivitas DPP4 secara selektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah skrining virtual dengan pendekatan farmakofor 3D terhadap basis data tanaman obat Indonesia untuk mendapatkan senyawa hit kandidat inhibitor DPP4 menggunakan LigandScout4.2, serta penambatan molekuler menggunakan Autodock4.0 dan simulasi dinamika molekuler menggunakan Amber12 untuk menilai gambaran pola interaksi dan dinamika ikatan senyawa hit dengan DPP4. Model terbaik memiliki lima fitur farmakofor yakni dua donor ikatan hidrogen, satu akseptor ikatan hidrogen, satu interaksi hidrofobik dan satu area terionisasi positif, dengan nilai AUC100% (area under curve) dan EF1% (enrichment factor) masing-masing sebesar 0,82 dan 33,8. Dua belas senyawa hit diperoleh dari hasil skrining virtual yakni l-noradrenalin, oktopamin, miraxanthin-ii, miraxanthin-i, miraxanthin-v, mimosin, Nb-demetilekitamin, l-histidin, alliin, isoalliin, subafillin dan l-teanin. Tiga senyawa terbaik diperoleh berdasarkan hasil penambatan molekuler dan simulasi dinamika molekuler yakni alliin, nb-demetilekitamin dan subafillin yang diprediksi memiliki afinitas ikatan dan kestabilan ikatan yang cukup baik serta lebih selektif terhadap DPP4 dimana ketiganya berinteraksi dengan situs S1’ (Tyr547).

---

DPP4 is a potential target to be explored to reduce the rate of increase in diabetes and reduce early mortality related to diabetes and improve access to diabetes drugs. DPP4 has the similarity of active sites with other DPP isozymes so that selectivity assessment is important for optimal safety profiles. This study aims to get hit compounds that can inhibit DPP4 activity selectively. The method used in this study is virtual screening with a 3D pharmacophore approach to the Indonesian medicinal plants database to obtain DPP4 inhibitor candidate hit compounds using LigandScout4.2, also molecular docking using Autodock4.0 and molecular dynamics simulations using Amber12 to assess interaction patterns and dynamics bond of hit compounds with DPP4. The best pharmacophore model has five pharmacophore features, namely two hydrogen bond donors, one hydrogen bond acceptors, one hydrophobic interaction and one positive ionisable area, with area under curve (AUC)100% and enrichment factor (EF)1% values of 0.82 and 33.8, respectively. The twelve of hit compounds obtained from the results of virtual screening are l-noradrenaline, octopamine, miraxanthin-ii, miraxanthin-i, miraxanthin-v, mimosine, Nb-demethylechitamine, l-histidine, alliin, isoalliin, subaphylline, and l-theanine. The three of best compounds were obtained based on the results of molecular docking and molecular dynamics simulations, namely alliin, nb-demethylechitamine and subaphylline which were predicted to have good binding affinity and stability and be more selective towards DPP4 where all three interacted with S1 sites (Tyr547).