Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Leptospirosis adalah penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Leptospira spp. yang terjadi di seluruh dunia, termasuk Indonesia. Gejala penyakit ini mirip dengan penyakit menular lainnya, membuat diagnosis klinis sulit. Hasil diagnosis klinis didukung oleh serodiagnostik IgM MAT dan LFA, tetapi terbatas hanya pada beberapa layanan kesehatan sekunder. Serodiagnostik ini memiliki kelemahan karena kurang sensitif dan spesifik serta membutuhkan waktu analisis yang lama sehingga metode tersebut kurang tepat untuk deteksi dini leptospirosis. Salah satu metode molekuler seperti PCR dapat menjadi alternatif deteksi dini leptospirosis karena lebih akurat, sensitif dan spesifik. LipL32 dapat digunakan sebagai biomarker karena mampu mendeteksi bakteri patogen penyebab kematian. Deteksi leptospirosis melalui PCR konvensional menggunakan gen LipL32 menggunakan sampel serum darah telah banyak dilakukan di beberapa negara Asia, namun belum ada penelitian serupa di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi leptospirosis melalui metode PCR konvensional menggunakan gen LipL32 menggunakan 30 sampel serum darah pasien RSCM yang secara klinis diduga leptospirosis. Metode yang digunakan terdiri dari isolasi DNA, kuantifikasi konsentrasi dan kemurnian DNA, PCR dan elektroforesis. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 25 sampel positif leptospirosis dan setelah dibandingkan dengan MAT dan LFA IgM menunjukkan bahwa PCR konvensional memiliki sensitivitas yang lebih tinggi (83%) dibandingkan dengan MAT dan LFA IgM.Leptospirosis is an infectious disease caused by the bacteria Leptospira spp. happening all over the world, including Indonesia. Symptoms of this disease are similar to those of other infectious diseases, making clinical diagnosis difficult. Clinical diagnosis results are supported by IgM MAT and LFA serodiagnostics, but are limited to a few secondary health services. This serodiagnostic has weaknesses because it is less sensitive and specific and requires a long analysis time so that the method is not appropriate for early detection of leptospirosis. One of the molecular methods such as PCR can be an alternative for early detection of leptospirosis because it is more accurate, sensitive and specific. LipL32 can be used as a biomarker because it is able to detect pathogenic bacteria that cause death. Detection of leptospirosis through conventional PCR using the LipL32 gene using blood serum samples has been widely carried out in several Asian countries, but there has been no similar study in Indonesia. This study aims to detect leptospirosis through conventional PCR methods using the LipL32 gene using 30 samples of blood serum from RSCM patients clinically suspected of leptospirosis. The method used consisted of DNA isolation, quantification of DNA concentration and purity, PCR and electrophoresis. The results showed that there were 25 positive samples of leptospirosis and after being compared with MAT and LFA IgM showed that conventional PCR had a higher sensitivity (83%) compared to MAT and LFA IgM."

"ABSTRACTPenyakit Tuberkulosis (TB) merupakan salah satu ancaman kesehatan yang mematikan, Pasien TB yang tidak mendapat pengobatan tepat dapat menjadi sumber infeksi di komunitas. Metode deteksi yang efektif sangat diperlukan dalam penanganan TB. Pemeriksaan biakan dahak merupakan metode baku emas (gold standard) namun memerlukan waktu relatif lama dan mahal. Pemeriksaan mikroskopik merupakan pemeriksaan yang banyak digunakan di negara endemik TB. Namun demikian metode tersebut memiliki sensitivitas yang rendah, tidak mampu dalam menentukan kepekaan obat dan memiliki kualitas yang berbeda karena dipengaruhi oleh tingkat keterampilan petugas laboratorium. Hal tersebut diharapkan dapat diatasi dengan penggunaan pemeriksaan Tes Cepat Molekular (TCM) yang lebih cepat dibandingkan uji kepekaan dan dapat mengidentifikasi keberadaan kuman TB yang resistens terhadap rifampisin. Metode pemeriksaan TCM yang saat ini digunakan di Indonesia dengan menggunakan Xpert MTB/Rif. Penggunaan Xpert MTB/Rif telah direkomendasikan oleh WHO sejak tahun 2010. Sampai akhir 2017, telah terpasang 51 mesin TCM di Provinsi DKI Jakarta. Sehingga dilakukan penelitian untuk megetahui pemanfaatannya dengan melihat utlisasi TCM dan faktor yang mempengaruhi utilisasinya. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data primer dan data sekunder. Data primer didapat dengan wawancara terhadap petugas laboratorium di 13 fasilitas kesehatan yang terdapat di Provinsi DKI Jakarta, sedangkan data sekunder didapat dari laporan utilisasi TCM tahun 2017. Data primer dianalisis untuk mendapatkan informasi hal-hal yang mungkin mempengaruhi utilisasi TCM di suatu fasilitas kesehatan. Sedangkan data sekunder dianalisis untuk mendapatkan infromasi utilisasi TCM, tipe terduga yang diperiksa dengan TCM dan hasil pemeriksaan TB dengan TCM. Dari hasil peneltian didapatkan bahwa utlisasi TCM tahun 2017 sebesar 23,28%. Faktor yang mempengaruhinya yaitu masih ada fasilitas kesehatan yang belum memiliki jejaring pemeriksaan untuk pemeriksaan TCM serta masih adanya permintaan pemeriksaan mikroskopik BTA untuk diagnosis walaupun telah tersedia alat TCM di fasilitas kesehatan tersebut. Terkait dengan hal itu, maka jejaring untuk pemeriksaan TCM harus tersedia untuk seluruh fasilitas kesehatan yang telah terpasang alat TCM serta sosialisasi kepada klinisi atau dokter peminta pemeriksaan TB mengenai teknologi pemeriksaan TCM, alur pemeriksaan dan perawatan terduga TB, permintaan dan interpretasi hasil pemeriksaan TCM penting untuk dilakukan.

---

ABSTRACTTuberculosis (TB) is one of the deadliest health threats, TB patients who do not receive proper treatment can be a source of infection in the community. Effective detection methods are needed in handling TB. Sputum culture is a gold standard method but takes along time and costs are quite expensive. Microscopic examination is an examination that is widely used in endemic TB countries. However, this method has a low sensitivity, is unable to determine drug sensitivity and has different qualities because it is influenced by the level of skill of laboratory technician. This is expected to be overcome by the use of Rapid Molecular Test which is faster than sensitivity testing and can identify the presence of M. tuberculosis that are resistant to rifampicin. Until the end of 2017, 51 machines have been installed in DKI Jakarta Province. So research is conducted to find out its utilization by looking at the utilization value of Rapid Molecular Test and the factors that influence its utilization. The study was conducted by collecting primary data and secondary data. Primary data was obtained by interviewing laboratory officers in 13 health facilities in the DKI Jakarta Province, while secondary data was obtained from the 2017 TCM utilization report. Primary data were analyzed to obtain information on matters that might affect TCM utilization in a health facility. While secondary data were analyzed to obtain information on TCM utilization, the type of TB suspect examined by TCM and the results of TB testing with TCM. From the results of the research, it was found that the utilization of Rapid Molecular Test in 2017 was 21.74%. The factors that influence it are that there are still laboratory that do not have a laboratory network for Rapid Molecular examination and there is still a demand for AFB examination for diagnosis even though rapid molecular equipment is available at the laboratory. Related to this, the laboratory network for rapid molecular examinations must be available for all laboratories that have installed Rapid Molecular machine. Socialization to clinicians who requesting TB examination regarding Rapid Molecular examination technology, TB diagnostic alghorithms, requests and interpretation of Rapid Molecular examination results must be done."

"Bahan utama dari cangkang kapsul obat dihasilkan dari gelatin. Kulit dan tulang sapi atau babi merupakan sumber utama yang paling banyak digunakan untuk pembuatan gelatin. Undang-Undang No. 33 Tahun 2014 tentang Jaminan Produk Halal mewajibkan semua produk yang beredar di Indonesia bersertifikat halal, hal ini termasuk tidak boleh mengandung fragmen babi. Keberadaan DNA di dalam gelatin cangkang kaspul hanya sekelumit sebagai akibat dari pembuatan gelatin yang menggunakan pH dan suhu yang ekstrem. Oleh karena itu diperlukan metode peroleh DNA yang optimum dan deteksi molekuler yang sensitif terhadap keberadaan DNA porsin di dalam cangkang kapsul.Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi perolehan DNA lewat ekstraksi, mengoptimasi dua metode PCR, yaitu duplex PCR dan nested PCR dan membandingkan sensitivitas kedua metode tersebut serta mendeteksi kandungan porsin pada empat sampel cangkang kapsul obat herbal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Polymerase Chain Reaction PCR yang merupakan metode deteksi molekular berbasis DNA. Optimasi ekstraksi dilakukan dengan mengubah jumlah replikat ekstraksi DNA yang terdiri dari jumlah sampel yang diekstraksi, modifikasi komposisi proses resuspensi dan pelisisan sel serta jumlah replikat saat tahap akhir pengisolasian DNA. Jumlah sampel yang diekstraksi memberikan hasil optimum pada 8 replikat.Optimasi metode PCR dilakukan dengan mengoptimasi suhu annealing dan komposisi komponen PCR. Metode nested PCR mempunyai sensitivitas lebih baik dibandingkan dengan duplex PCR. Metode nested PCR masih dapat mendeteksi hingga 1 fg/ L cetakan DNA sementara duplex PCR hanya sampai 1 ng/ L. Analisis dilakukan dengan bantuan software dan pengamatan visual. Namun, dalam hal efisiensi metode duplex PCR lebih baik dibandingkan nested PCR. Ditemukan kandungan DNA porsin pada keempat sampel cangkang kaspul obat herbal menggunakan metode duplex maupun nested PCR.

---

Capsule shell is mainly composed by gelatin. Most gelatin is made by skin and bone of porcine or bovine. All products in Indonesia are obliged halal certified by Law Number 33 Year 2014 on Halal Product Assurance, included free porcine fragment. DNA in capsule shell gelatin remain in a trace amount as a result of manufacturing of gelatin with extreme pH and temperature. Therefore, optimum DNA acquisition method and sensitive molecular detection method are required for tracing DNA in capsule shell gelatin.

This study was aimed to optimize DNA acquisition method through extraction, optimize duplex and nested PCR and compare sensitivity for two PCR methods also detect porcine in four herbals capsule shell samples. Method for this study is Polymerase Chain Reaction PCR, molecular detection based on DNA. Optimization of extraction method was carried out by changing the number of DNA extraction replicate, consist of number of extracted samples, modification composition of resuspension and lysis process, and number of replicate in final stage of isolation DNA process. The number of extracted samples gave optimum result in 8 replicates.

Optimization of PCR method was carried out by optimizing the annealing temperature and composition component of PCR. Nested PCR method has better sensitivity than duplex PCR method. Nested PCR method could detect as low as 1 fg L DNA template while duplex PCR until 1 ng L DNA template only analysed with software based quantification and visual quantification. On the other hand, duplex PCR method showed better efficiency process than nested PCR method. Through two optimization of those two PCR methods, nested and duplex PCR, trace of porcine DNA in four herbals capsule shell samples was detected."

"Diabetes mellitus tipe II adalah penyakit gangguan metabolik yang gejalanya adalah hiperglikemia atau tingkat glukosa darah yang meningkat, yang disebabkan oleh rusaknya fungsi insulin baik dalam sekresi, kerja, atau keduanya. Penyakit ini adalah penyakit menahun yang bisa menyebabkan berbagai komplikasi. Salah satu pendekatan untuk mengobati penyakit diabetes mellitus tipe II adalah dengan memperlambat penyerapan glukosa melalui penghambatan α-glukosidase. Enzim α-glukosidase akan mengkatalisasi hidrolisis gula kompleks, termasuk karbohidrat, menjadi glukosa yang bisa diserap dalam usus. Dengan demikian penghambatan α-glukosidase akan menghambat pembentukan glukosa yang bisa diserap usus, yang kemudian akan memperlambat kenaikan tingkat glukosa darah. Banyaknya penderita diabetes mellitus tipe II mendorong usaha untuk mencari senyawa aktif penghambat α-glukosidase baru dari bahan alam, yang diharapkan mempunyai efikasi yang lebih baik atau lebih mudah diekstrak atau disintesis daripada yang ada sekarang. Penelitian ini bertujuan untuk mencari senyawa aktif penghambat α-glukosidase dari bahan alam yang ada di Indonesia, khususnya dari tanaman Artabotrys sp. Ada 4 jenis tanaman Artabotrys sp. yang diteliti keaktifan ekstrak etanolnya terhadap penghambatan α-glukosidase: Artabotrys hexapetalus (daun dan kulit batang), Artabotrys suaveolens (daun dan kulit batang), Artabotrys blumei (batang dan ranting), dan Artabotrys sumatranus (daun dan ranting). Hasil pengetesan menggunakan bioassay menunjukkan bahwa ekstrak etanol yang memiliki aktivitas penghambatan α-glukosidase terkuat adalah dari daun A. sumatranus, disusul berturut-turut oleh ranting A. sumatranus, daun A. suaveolens, kulit batang A. hexapetalus, kulit batang A. suaveolens, batang A. blumei, ranting A. blumei, dan terakhir daun A. hexapetalus. Skrining juga dilakukan dengan pengetesan bioassay DPPH (2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl) dan FRAP (ferric ion reducing antioxidant power) untuk mengetahui aktivitas antioksidan ekstrak etanol Artabotrys sp. yang ada, dan didapatkan bahwa secara umum aktivitas penghambatan α-glukosidase mempunyai relasi positif dengan aktivitas antioksidan. Analisis tes total fenolik, total flavonoid, tes aktivitas antioksidan (DPPH dan FRAP), dan tes aktivitas penghambatan α-glukosidase; serta relasi antara tes-tes tersebut, menghasilkan prediksi golongan senyawa aktif penghambat α-glukosidase pada ekstrak Artabotrys sp. dan relasinya terhadap aktivitas antioksidan. Prediksi tahap skrining ini secara umum dikonfirmasi oleh hasil penambatan molekuler pada senyawa-senyawa yang terindentifikasi dari analisis LC-MS/MS (liquid chromatography – tandem mass spectrometry) pada ekstrak yang ada. Penelitian lalu difokuskan pada ekstrak daun A. sumatranus yang memiliki potensi yang paling tinggi dalam penghambatan α-glukosidase dan memiliki aktivitas antioksidan yang terkuat dibandingkan ekstrak Artabotrys sp. yang lain. Perbandingan antara hasil tes aktivitas antioksidan dan penghambatan α-glukosidase, serta tes total fenolik dan total flavonoid, memberikan indikasi bahwa kebanyakan senyawa penghambat α-glukosidase pada daun A. sumatranus memiliki aktivitas antioksidan, dan berasal dari golongan fenolik dan flavonoid. Teknik metabolomik tak bertarget berbasis LC-MSn dengan menggunakan analisis statistik multivariat dan machine learning lalu dipakai untuk memprediksi senyawa aktif penghambat α-glukosidase yang juga memiliki aktivitas antioksidan pada daun A. sumatranus. Data input adalah data dari 30 sampel ekstrak daun A. sumatranus dengan berbagai kombinasi pelarut etanol dan air, serta pengulangannya, dengan 80 variabel independen (fitur) berupa nilai m/z dari senyawa yang terdeteksi pada ekstrak tersebut. Variabel output (target) adalah aktivitas penghambatan α-glukosidase (target utama) dan aktivitas antioksidan (dalam bentuk penghambatan DPPH, target sampingan) yang dinyatakan dengan nilai IC50 dan 1/IC50. Pendekatan analisis statistik multivariat dilakukan dengan berbagai metode yaitu PCA (Principal Component Analysis), PLS (Partial Least Square), OPLS (Orthogonal Partial Least Square), PLS-DA (Partial Least Square – Discriminant Analysis), dan OPLS – DA (Orthogonal Partial Least Square – Discriminant Analysis). Pendekatan machine learning dilakukan secara bertingkat, dengan yang pertama membuat model prediksi keaktifan ekstrak terhadap penghambatan α-glukosidase (dilakukan dengan metode random forest yang memiliki performansi paling baik dibandingkan metode lain), yang lalu dilanjutkan dengan analisis fitur (senyawa) yang paling berpengaruh pada model prediksi keaktifan ekstrak tersebut dengan metode permutasi acak dan SHAP (Shapley additive explanations). Penggabungan hasil metode statistik multivariat dan machine learning menghasilkan prediksi sembilan senyawa aktif penghambat α-glukosidase dari daun A. sumatranus. Diantara kesembilan senyawa aktif tersebut hanya enam yang dapat teridentifikasi yaitu mangiferin, neomangiferin, norisocorydine, lirioferin, apigenin-7-O-galaktopyranosida, dan 15,16-dihydrotanshinone. Hasil penambatan molekuler menggunakan α-glukosidase dari Saccharomyces cerevisiae menunjukkan hanya mangiferin, apigenin-7-O-galaktopyranosida, dan lirioferin yang memiliki energi bebas pengikatan yang lebih negatif (lebih aktif) dibanding acarbose yang digunakan sebagai pembanding. Sedangkan penambatan molekuler menggunakan sebagian dari α-glukosidase pada usus manusia mendapatkan hanya norisocorydine saja yang lebih lemah keaktifannya dibandingkan acarbose. Analisis korelasi menunjukkan bahwa senyawa yang diprediksi aktif, termasuk yang belum teridentifikasi, mempunyai aktivitas antioksidan dan terindikasi berasal dari beberapa biosynthesis pathway. Selanjutnya isolasi senyawa aktif penghambat α-glukosidase dilakukan dengan metode fraksinasi yang dipandu dengan bioassay, diikuti dengan elusidasi strukturnya. Senyawa aktif yang didapat adalah mangiferin, yang merupakan salah satu senyawa yang diprediksi aktif dari analisis metabolomik, dengan IC50 83,72 µg/ml terhadap α-glukosidase dari Saccharomyces cerevisiae. Kontribusi dari penelitian ini adalah memperkaya wawasan kegunaan dan literatur akan A. sumatranus yang belum pernah ada publikasinya. Selain itu, penelitian ini berhasil menemukan beberapa senyawa potensial penghambat α-glukosidase yang belum pernah dipublikasikan sebelumnya, seperti apigenin-7-O-galactopyranoside, lirioferine, and norisocorydine; selain yang belum teridentifikasi. Hasil penelitian ini dapat dikembangkan selanjutnya menjadi sediaan herbal.

---

Diabetes mellitus type II is a metabolic disease whose symptom is hyperglycemia or elevated blood glucose level, caused by insulin malfunctions, either in its secretion, action, or both. This disease is a chronic disease that can cause many complications. One of the diabetes mellitus treatments is delaying glucose absorption using α-glucosidase inhibition. The α-glucosidase enzyme will catalyze the hydrolysis of complex sugar, including carbohydrate, into glucose that can be absorbed in the intestine. Therefore, inhibiting α-glucosidase will inhibit the production of glucose that can be absorbed in the intestine, which will then slow down the increase of blood glucose. The large number of diabetes mellitus type II patients drives the efforts to find new active α-glucosidase inhibitor compounds from natural products, which are hoped to have better efficacies or can be more easily extracted or synthesized compared to the existing ones. This research goal was to find active α-glucosidase inhibitor compounds from natural compounds which are available in Indonesia, especially from Artabotrys sp. plants. There are 4 kinds of Artabotrys sp. plants whose ethanol extract’s activity in α-glucosidase inhibition was investigated: Artabotrys hexapetalus (leaf and stem bark), Artabotrys suaveolens (leaf and stem bark), Artabotrys blumei (stem and twig), and Artabotrys sumatranus (leaf and twig). Bioassay test results showed that ethanol extract that had the strongest α-glucosidase inhibition activity was the leaf of A. sumatranus, followed in succession by twig of A. sumatranus, leaf of A. suaveolens, stem bark of A. hexapetalus, stem bark of A. suaveolens, stem of A. blumei, twig of A. blumei, and lastly leaf of A. hexapetalus. Screening was also done by doing bioassay tests of DPPH (2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl) and FRAP (ferric ion reducing antioxidant power) to know about the antioxidant activities of the ethanol extracts of the available Artabotrys sp., and it was found out that in general α-glucosidase inhibition activity had positive relation to antioxidant activity. Analyses of total phenolic test, total flavonoid test, antioxidant activity tests (DPPH and FRAP), and α-glucosidase inhibition activity test; as well as the relation between those tests, lead to predictions of the groups of the active α-glucosidase inhibitor compounds in the extract of Artabotrys sp. and their relations to antioxidant activity. These predictions in the screening stage were in general confirmed by the results of molecular docking of the identified compounds from LC-MS/MS (liquid chromatography – tandem mass spectrometry) analyses on the available extracts. The research was then focused on the leaf extract of A. sumatranus which had the highest potency in α-glucosidase inhibition and had the strongest antioxidant activity compared to other extracts of Artabotrys sp. Comparisons between test results of antioxidant and α-glucosidase activities, as well as total phenolic and total flavonoid, indicated that most of the α-glucosidase inhibitor compounds in the leaf of A. sumatranus had antioxidant activities, and belonged to phenolic and flavonoid groups. Untargeted metabolomic techniques based on LC-MSn by using multivariate statistical analysis and machine learning were then used to predict the active α-glucosidase inhibitor compounds which also had antioxidant activities. The input data was data from 30 samples of leaf extracts of A. sumatranus with various solvent combinations of ethanol and water, and their duplications, with 80 independent variables (features) consisting of m/z values of detected compounds in those extracts. The output variables (targets) were α-glucosidase inhibition activity (main target) and antioxidant activity (in the form DPPH inhibition, secondary target), which were represented by the value of nilai IC50 dan 1/IC50. The multivariate statiscal analysis approach was done with several methods, which were PCA (Principal Component Analysis), PLS (Partial Least Square), OPLS (Orthogonal Partial Least Square), PLS-DA (Partial Least Square – Discriminant Analysis), and OPLS – DA (Orthogonal Partial Least Square – Discriminant Analysis). The machine learning approach was done in stages, with the first one was making a prediction model of the α-glucosidase inhibition activity of the extracts (done with random forest method which had the best performance compared to other methods), and then followed by analysis of the most important features (compounds) in the extract’s activity prediction model using random permutation and SHAP (Shapley additive explanations) methods. Combining the results of multivariate statistical methods and machine learning produced a prediction of nine active α-glucosidase inhibitor compounds from the leaf of A. sumatranus. From these nine active compounds, only six could be identified which were mangiferin, neomangiferin, norisocorydine, lirioferin, apigenin-7-O-galaktopyranosida, and 15,16-dihydrotanshinone. Molecular docking using α-glucosidase from Saccharomyces cerevisiae showed only mangiferin, apigenin-7-O-galactopyranoside, and lirioferine had more negative free energy binding (more active) than acarbose, which was used as comparison. On the other hand, molecular docking using a part of α-glucosidase from humans showed only norisocorydine had weaker activity than acarbose. The correlation analyses showed that the predicted active compounds, including the unidentified ones, had antioxidant activities and were indicated to come from several biosynthesis pathways. Next, the isolation active compound as α-glucosidase inhibitor was done by using bioassay-guided fractionation, continued by structure elucidation. The isolated active compound turned out to be mangiferin, which was one the predicted compound from metabolomic analysis, with IC50 83,72 µg/ml with respect to α-glucosidase from Saccharomyces cerevisiae. The contribution of this research is to enrich and broaden the knowledge about the usefulness and literature on A. sumatranus, which had no publications before. Moreover, this research succeeded in discovering potential α-glucosidase inhibitors which were not yet published before, such as apigenin-7-O-galactopyranoside, lirioferine, and norisocorydine; besides the unidentified ones. The results of this research can be developed later on to become herbal medicine."

"Prevalensi kanker payudara pada tahun 2020 menduduki peringkat pertama di dunia maupun di Indonesia. Pencarian obat antikanker menggunakan metode komputasi dinilai lebih efektif dan selektif. Asam galat dan turunannya (ester dan amida) merupakan senyawa yang memiliki aktivitas biologis seperti antikanker. Tujuan dari studi ini adalah melakukan analisis secara in-siliko dan in-vitro terhadap senyawa turunan asam galat (N-Alkil galamida) sebagai agen apoptosis sel kanker payudara MCF7. Sebelas senyawa N-Alkil galamida yang telah disintesis dilakukan studi in-siliko meliputi, interaksi protein-protein, interaksi obat-protein, analisis ADMET dan pemodelan molekuler. Tiga senyawa terbaik berdasarkan studi in-siliko diuji aktivitas sitotoksisitasnya pada sel MCF7 menggunakan metode MTT dan analisis apoptosis menggunakan annexin V-FITC/PI dengan flow cytometry. Protein target terpilih, yaitu JUN, AKT1, CASP3 dan CASP7. Senyawa N-Oktil galamida, N-Ters-Butil galamida dan N-Isoamil galamida merupakan tiga senyawa terbaik. Senyawa asam galat dan turunannya, secara analisis prediksi ADMET termasuk dalam kategori aman sebagai kandidat obat. Aktivitas sitotoksik ketiga senyawa tersebut dinyatakan dengan nilai IC50 berturut-turut adalah 205.2 ± 0,44 μM, 372.6 ± 4,09 μM, dan 441.7 ± 1,41 μM. Aktivitas apoptosis mencapai 55 hingga 56% dibandingkan dengan kontrol sel. Senyawa N-Oktil galamida, N-Ters-Butil galamida dan N-Isoamil galamida berpotensi sebagai agen apoptosis pada sel kanker payudara MCF7.

---

The prevalence of breast cancer in 2020 is ranked first in the world and in Indonesia. Searching for anticancer drugs using computational methods is considered more effective and selective. Gallic acid and its derivatives (esters and amides) are compounds that have biological activities such as anticancer. In this study, N-Alkyl gallamides were analyzed in-vitro and in-silico for their potential to act as apoptotic agents for MCF7 breast cancer cells. In-silico investigations on eleven N-alkyl gallamide compounds, including protein-protein interactions, drug-protein interactions, ADMET analysis, and molecular modelling, have been conducted. The three best compounds based on in-silico studies were tested for cytotoxicity activity on MCF7 cells using the MTT assay and apoptosis analysis using annexin V-FITC/PI with flow cytometry. Selected target proteins, namely JUN, AKT1, CASP3 and CASP7. According to ADMET study, gallic acid and their derivatives are safe as therapeutic candidates. The cytotoxic activities of the three compounds were expressed by IC50 values of 205.2 ± 0.44 μM, 372.6 ± 4.09 μM, and 441.7 ± 1.41 μM, respectively. Apoptotic activity reached 55 to 56% compared to control cells. The N-Octyl gallamide, N-Ters-Butyl gallamide and N-Isoamil gallamide compounds have the potential as apoptotic agents in MCF7 cells."

"Telah dilakukan penelitian untuk deteksi gen PIK3CA ekson 9 dengan pendekatan dua metode PCR dan membandingkan dua metode tersebut, agar menghindari deteksi positif palsu akibat keberadaan pseudogene pada kanker payudara. Sepuluh DNA genomik digunakan pada penelitian ini. Dua pasang primer digunakan untuk metode PCR standar dan Nested PCR untuk deteksi gen PIK3CA ekson 9 dengan ukuran produk PCR adalah 200 bp dan 400 bp diikuti dengan metode DNA sequencing. Optimasi dilakukan untuk menentukan suhu annealing PCR standard dan Nested PCR, serta jumlah siklus yang digunakan pada 1st nested PCR 15 siklus dan 25 siklus. Hasil penelitian menunjukkan PCR standar set primer I dan II bekerja dengan suhu annealing optimum 60,7oC, diinterferensi oleh pseudogene dengan tingkat spesifisitas untuk masing-masingnya sebesar 20 dan 30. Nested PCR dengan kondisi optimum suhu annealing untuk pertama 55oC, suhu annealing kedua 60,7oC dengan 15x siklus PCR berhasil 100 dapat mendeteksi gen PIK3CA. Sampel mengandung satu mutasi substitutsi pada basa 545 ekson 9, mengindikasikan perubahan asam amino dari asam glutamat E ke lisin K. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pseudogene terdapat pada kanker payudara. Metode Nested PCR spesifik digunakan untuk studi genotyping gen PIK3CA ekson 9.

---

The aim of study is to detect of exon 9 PIK3CA gene with two PCR methods approach and comparing two methods, to avoid detection of false positives effect pseudogene exist in breast cancer. Ten genomics DNA were used in this experiment. Two pairs of primer Standard PCR and Nested PCR method used to detection of exon 9 PIK3CA genes with the size of PCR products is 200 bp and 400 bp followed with DNA sequencing method. Optimization was done to determine of annealing temperature of Standard PCR and Nested PCR, as well as the number of cycles used in the 1st nested PCR 15 cycles and 25 cycles.

The result of research was standard PCR using each primer pairs I and II with optimum annealing temperature 60,7oC, had interference by pseudogene with the degree of specificity for each them was 20 and 30. Nested PCR with optimum condition annealing temperature for the first round at 55oC, annealing temperature for the second round at 60,7oC with 15x PCR cycles 100 succeed to detect the true PIK3CA gene. Samples contain one substitution mutation at position 545 of exon 9, indicating amino acid changing from glutamate acid E to lysin K. The result was, pseudogene also exists in breast cancer. Nested PCR methods specifically used for genotyping studies exon 9 of PIK3CA gene. "