Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Ekosistem laut menawarkan sumber daya ekologis yang berlimpah dan memberikan peluang besar dalam penemuan metabolit sekunder baru yang memiliki manfaat ilmiah dan kesehatan. Namun, pengembangan obat dari organisme laut sering menghadapi kendala sulitnya mendapatkan bahan komplementer yang cukup, waktu yang lama, biaya yang mahal, dan eksploitasi berlebihan terhadap sumber daya laut. Pendekatan komputasi (in silico) digunakan untuk mengatasi masalah tersebut dan telah menjadi alternatif yang lebih mudah diakses, lebih murah, dan lebih cepat daripada pendekatan konvensional. Pada pendekatan komputasi dibutuhkan pangkalan data dengan struktur tiga dimensi yang sesuai. Struktur tiga dimensi perlu dioptimasi dan divalidasi untuk meningkatkan validitas pangkalan data. Dalam penelitian-penelitian sebelumnya, terdapat sebanyak 770 senyawa kimia bahan alam laut yang belum dihimpun menjadi satu pangkalan data. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi struktur tiga dimensi bahan alam laut dengan force field MMFF94, memvalidasi struktur tiga dimensi tersebut dengan visualisasi struktur, serta membangun pangkalan data senyawa kimia dari bahan alam laut.  Pada penelitian ini, diperoleh masing-masing 760 struktur tiga dimensi dengan format file MDL Sdfile (sdf), Tripos Mol2 (mol2), Protein Data Bank (pdb), dan Protein Data Bank, Partial Charge, & Atom Type (pdbqt). Berdasarkan hasil visualisasi, struktur tiga dimensi dengan format MDL Sdfile (sdf) dan Tripos Mol2 (mol2) memberikan hasil struktur tiga dimensi dengan kerusakan paling sedikit dan sesuai dengan struktur tiga dimensi referensi.

---

Marine ecosystems offer abundant ecological resources and provide great opportunities for the discovery of new secondary metabolites that have scientific and health benefits. However, the development of marine natural compounds often faces difficulties, such as obtaining sufficient complementary materials, long time needed, high costs, and over-exploitation of marine resources. The application of the computational method (in silico) resolves those problems and has become a more accessible, cheaper, and faster alternative than the conventional method. The computational method requires a database with a valid three-dimensional structure. The three-dimensional structure needs to be optimized and validated to increase the validity of the database. In previous studies, 770 marine natural chemical compounds were identified and haven’t been collected into one database. Therefore, this study aimed to optimize the three-dimensional structure of marine natural materials with the MMFF94 force field, validate the three-dimensional structure with structural visualization, and establish a database of marine natural compounds. In this study, 760 three-dimensional structures were obtained in the MDL Sdfile (sdf), Tripos Mol2 (mol2), Protein Data Bank (pdb), and Protein Data Bank, Partial Charge, & Atom Type (pdbqt) file format. Based on the visualization results, the three-dimensional structure with the MDL Sdfile (sdf) and Tripos Mol2 (mol2) formats gives the best results of a three-dimensional structure with the least damage and matched with the reference."

"Lautan merupakan sumber produk alami yang unik secara struktural yang sebagian besar terakumulasi dalam organisme hidup dimana mereka menunjukkan aktivitas farmakologis yang beragam dan sangat membantu untuk penemuan senyawa bioaktif. Namun studi mengungkapkan bahwa sumber daya alam laut ini belum sepenuhnya dieksplorasi. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun data senyawa kimia sebagai dasar pembuatan pangkalan data bahan alam laut. Informasi tentang sifat fisikokimia, farmakokinetika, dan aktivitas biologis dari senyawa-senyawa tersebut akan dikumpulkan dan disusun secara sistematis dalam pangkalan data yang dapat diakses oleh peneliti, ilmuwan, dan pihak terkait lainnya. Parameter sifat  fisikokimia diprediksi menggunakan aplikasi KNIME, parameter ADMET (absorpsi, distribusi, metabolisme, ekskresi, toksisitas) diprediksi menggunakan ADMETlab 2.0, dan informasi aktivitas biologis diperoleh dengan menggunakan metode pengumpulan data dari sumber-sumber yang terpercaya, seperti jurnal ilmiah. Tinjauan ini merangkum keragaman senyawa-senyawa bioaktif yang diisolasi alga, echinodermata, fungi laut, spons, karang lunak, dan tunikata dengan keragaman struktural yang didominasi oleh senyawa alkaloid, terpenoid, dan fenolik serta merangkum fungsi biologis dari senyawa bioaktif diantaranya sebagai antikanker, antidiabetes, antibakteri, antijamur, antivirus. Harapannya dapat menjadi  sebagai sumber informasi berharga bagi penelitian lanjutan, memberikan pemahaman yang lebih baik tentang potensi dan aplikasi bahan alam laut serta peluang dalam pengembangan obat.

---

The ocean is a source of structurally unique natural products most of which accumulate in living organisms where they exhibit diverse pharmacological activities and are helpful for the discovery of bioactive compounds. However, studies revealed that these marine natural resources have not been fully explored. This study aimed to compile data on chemical compounds as a basis for creating a database of marine natural materials. Information on the physicochemical properties, pharmacokinetics and biological activities of these compounds will be collected and arranged systematically in a database that can be accessed by researchers, scientists and other related parties. Physicochemical property parameters were predicted using the KNIME application, ADMET parameters (absorption, distribution, metabolism, excretion, toxicity) were predicted using ADMETlab 2.0, and biological activity information was obtained using data collection methods from reliable sources, such as scientific journals. This review summarized the diversity of bioactive compounds isolated from algae, echinoderms, marine fungi, sponges, soft corals, and tunicates with structural diversity dominated by alkaloids, terpenoids, and phenolic compounds and summarized the biological activities of bioactive compounds including as anticancer, antidiabetic, antibacterial, antifungal, antiviral. This research is expected to be a valuable source for further research, providing a better understanding of the potential and application of marine natural ingredients as well as opportunities in drug development."

"Perancangan obat baru merupakan permasalahan penting dalam industri farmasi. Metode in silico dianggap lebih produktif dalam proses perancangan obat karena keefektifitasannya yang tinggi. Dalam proses perancangan obat secara in silico, dibutuhkan struktur tiga dimensi dari senyawa kimia. Struktur tiga dimensi dapat diperoleh secara eksperimental dan komputasional. Struktur tiga dimensi yang diperoleh secara komputasional seringkali mengalami ketidaksesuaian stuktur sehingga memengaruhi validitas perancangan obat secara in silico. Pada penelitian sebelumnya, dibuat basis data herbal dengan 1405 senyawa. Dalam basis data tersebut, ditemukan ketidaksesuaian struktur tiga dimensi dari senyawa. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan memperbaiki ketidaksesuaian struktur tersebut. Penelitian ini juga bertujuan untuk menemukan metode terbaik dalam pembuatan struktur tiga dimensi. Identifikasi ketidaksesuaian dilakukan pada 1405 struktur tiga dimensi senyawa dari Laboratorium Komputasi Biomedik dan Rancangan Obat Fakultas Farmasi Universitas Indonesia dengan visualisasi menggunakan perangkat lunak PyMOL. Identifikasi menghasilkan 170 senyawa yang diperbaiki dengan beberapa parameter menggunakan perangkat lunak MarvinSketch dan Vega ZZ. Hasil visualisasi perbaikan menunjukan bahwa struktur tiga dimensi senyawa dengan format .mol dan .sdf yang dibuat menggunakan perangkat lunak MarvinSketch dengan force field dreiding memberikan hasil struktur tiga dimensi paling sesuai.

---

Development of novel drugs is an important issue in the pharmaceutical industry. The in silico method is considered to refine the process of drug design because it lowers the cost. In in silico drug discovery process, a three dimensional structure of the chemical compound is required. Computational three dimensional structures often experience structural mismatch affecting the validity of the in silico drug design process. In the previous study, a herbal database with 1405 compounds were made. In this database, structural mismatches were found in some of the three dimensional structures. This study is aimed to identify and fix the structural mismatch. This study also aims to find the best method in creating three dimensional structure of compounds. Identification of the structural mismatches were done on the herbal database by molecular visualization. The identification process yields 170 compounds with structural mismatch that were fixed with a few different parameters using MarvinSketch and VegaZZ software. The result of the final structure visualization shows that the three dimensional structure of the compound with the .mol and .sdf file format created using Dreiding force fields of MarvinSketch as the best result of three dimensional structures."

"Lebih dari 20 tahun, Indonesia telah menjadi target penelitian dari senyawa bioaktif laut. Hingga saat ini, lebih dari 100 senyawa telah diisolasi dari organisme laut Indonesia seperti spons, soft coral, ascidians, alga, dan dilaporkan pada lebih dari 70 publikasi. Alkaloid, terpenoid, steroid, dan jenis senyawa bioaktif baru lainnya yang dilaporkan paling banyak berasal dari spons dan soft coral Indonesia. Di antara invertebrata laut lainnya, spons merupakan sumber terkaya bahan aktif produk farmasetika. Hal ini dikarenakan spons merupakan pembawa berbagai mikroorganisme melalui pori-pori tubuhnya sehingga ketika terjadi interaksi antara inang dan mikroorganisme simbiotiknya akan menghasilkan berbagai senyawa kimia di dalam spons. Namun, saat ini belum terdapat basis data struktur tiga dimensi senyawa kimia sebagai sumber lead compound dari organisme laut di Indonesia terutama spons yang dibutuhkan dalam pengembangan obat baru secara in silico, padahal spons mempunyai potensi yang besar dalam pengembangan obat baru di Indonesia yang terlihat dari peningkatan jumlah publikasi tentang penemuan-penemuan senyawa bioaktif spons dari tahun ke tahun.. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk memperoleh suatu basis data struktur tiga dimensi senyawa kimia dari spons di Indonesia dan memberikan rekomendasi perangkat lunak yang lebih unggul untuk pembuatan basis data tersebut. Pada penelitian ini, basis data dibuat menggunakan tiga perangkat lunak yaitu MarvinSketch, OpenBabel, dan VegaZZ, serta PyMOL untuk visualisasi struktur. Basis data terdiri dari 212 senyawa kimia dari 53 spesies spons Indonesia serta 1043 SDF, 1258 MOL, dan 2930 PDB format file struktur tiga dimensi. Struktur tiga dimensi senyawa kimia yang valid dan sesuai dengan referensi sebanyak 914 file format SDF, 916 format MOL, dan 72 format PDB. Berdasarkan visualisasi dari struktur tiga dimensi senyawa tersebut, peranti lunak yang relatif unggul untuk digunakan dalam pembuatan basis data adalah MarvinSketch dengan format file SDF atau MOL karena struktur tiga dimensi senyawa yang dihasilkan sesuai dengan literatur dan lebih sedikit terjadi kerusakan.

---

More than 20 years, Indonesia had become a target for the research of marine bioactive compounds. In recent years, more than 100 marine bioactive compounds had been isolated from Indonesia marine organisms and reported in more than 70 publications. Alkaloids, terpenoids, steroids, and other types of new bioactive compounds were reported to be mostly derived from Indonesian sponges and soft corals. Among other marine invertebrates, sponges were the richest source of the bioactive compound of pharmaceutical products. Sponges were the feeder filter organisms that carrier of various microorganisms through the pores of their body caused the interaction between the host and the symbiotic microorganisms produced various chemical compounds. However, currently there was not the three dimensional chemical structure database as a the lead compound resources from marine organisms in Indonesia, especially sponges, needed in the drug discovery by in silico methods, whereas sponges had great potential in the development of new drugs in Indonesia as seen from the increase in the number of publication of the new bioactive compounds isolated from sponges. Therefore, the purpose of this study was to obtain a three dimensional structure database and give the recommendation of preferred software for generating the three dimensional structure of chemical compounds of Indonesian sponges database. In this study, the database was established by using three software which are MarvinSketch, Open Babel, and Vega ZZ, also PyMOL for structure visualization. The database gave us a result of 212 chemical compounds from 53 Indonesian sponges species and 1043 SDF, 1258 MOL, and 2930 PDB format files of the three dimensional structure. The valid and correct three dimensional structure of chemical compound were 914 SDF format files, 916 format MOL files, and 72 PDB format files. From the three dimensional structures visualization, the database prefers established by using MarvinSketch with SDF or MOL format files since the results appropriated to literature and less of error."

"Sekitar 70% dari permukaan bumi ditutupi oleh lautan yang menyimpan sumber daya hayati yang berpotensi menjadi obat. Oleh karena itu, pengembangan obat dari bahan laut menjadi fokus penelitian di saat ini. Akan tetapi, pengembangan obat dari bahan alam laut harus menghadapi tantangan mulai dari biaya tinggi, kompleksitas molekul, keterbatasan sumber daya, dan permasalahan lingkungan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian in silico digunakan sebagai pendekatan komputasi untuk mengidentifikasi potensi senyawa obat dari bahan alam laut. Dalam penelitian in silico, diperlukan basis data senyawa kimia dengan struktur tiga dimensi yang valid untuk meningkatkan akurasi penelitian in silico. Pada penelitian sebelumnya, telah dilakukan pengumpulan data bahan alam laut dengan 770 senyawa tetapi data tersebut belum dihimpun menjadi suatu basis data. Data tersebut juga tidak memuat struktur tiga dimensi bahan alam laut tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat, mengoptimasi, dan melakukan validasi struktur tiga dimensi bahan alam laut dengan metode AM1-BCC serta membuat suatu basis data senyawa kimia dari bahan alam laut. Validasi dilakukan terhadap 769 struktur tiga dimensi senyawa dari bahan alam laut menggunakan perangkat lunak PyMOL. Berdasarkan hasil validasi, struktur tiga dimensi senyawa dengan format mol2 memberikan hasil struktur tiga dimensi dengan visualisasi terbaik dan paling sesuai. Pada penelitian ini, telah diperoleh basis data senyawa kimia dari bahan alam laut dengan komponen 770 SMILES, 770 struktur dua dimensi dalam format file png dan sdf, 769 struktur tiga dimensi dalam format mol2, pdb, dan pdbqt.

---

Approximately 70% of the Earth's surface is covered by oceans, which harbor valuable biological resources that have the potential to become medicines. Therefore, the development of drugs from marine sources has become a focus of research at present. However, the development of drugs from marine natural compounds faces challenges such as high costs, molecular complexity, limited resources, and environmental issues. To address these problems, in silico research has been used as a computational approach to identify potential drug compounds from marine natural sources. In in silico research, a database of chemical compounds with valid three-dimensional structures is required to improve the accuracy of the research. In previous studies, data collection of marine natural compounds with 770 compounds has been conducted, but this data has not been compiled into a database. Moreover, the data does not include the three-dimensional structures of the marine natural compounds. Therefore, this study aims to create, optimize, and validate the three-dimensional structures of marine natural compounds using the AM1-BCC method, as well as to establish a database of chemical compounds from marine natural sources. Validation was performed on 769 three-dimensional structures of compounds from marine natural sources using the PyMOL software. Based on the validation results, the three-dimensional structures in mol2 format provided the best and most suitable visualization. In this study, a database of chemical compounds from marine natural sources was obtained, consisting of 770 SMILES components, 770 two-dimensional structures in png and sdf file formats, and 769 three-dimensional structures in mol2, pdb, and pdbqt formats."

"Metabolit sekunder invertebrata laut Indonesia diketahui memiliki aktivitas antivirus yang baik. SARS-CoV-2 merupakan virus yang menyebar luas menyebabkan pandemi sehingga menyebabkan kebutuhan mendesak untuk pencarian obat efektivitas tinggi dengan efek samping yang lebih sedikit daripada antivirus yang tersedia saat ini. Penelitian dilakukan untuk mencari kandidat senyawa melawan SARS-CoV-2 dengan menggunakan pendekatan komputasi. Sebanyak 137 senyawa disaring menggunakan AutodockVina. Sifat fisikokimia dan profil farmakokinetik yaitu Absorpsi, Distribusi, Metabolisme, Ekskresi, dan Toksisitas (ADMET) diprediksi menggunakan ADMETLab. Penambatan molekul dilakukan pada dua protease SARS-CoV-2 yaitu 3CLpro dan PLpro menggunakan AutoDockTools. Hasil penambatan molekul, kandidat senyawa Pre-neo-kaluamine dari spesies Acanthostrongylophora ingens memiliki potensi menghambat 3CLpro, dengan nilai energi ikatan sebesar -10,35 kkal/mol. Cortistatin F dari spesies Corticium complex memiliki nilai energi ikatan sebesar -10,62 kkal/mol terhadap PLpro. Acanthomanzamine C dari spesies Acanthostrongylophora ingens dapat melakukan penargetan ganda pada kedua protease 3CLpro dan PLpro, dengan nilai energi ikatan berkisar dari -10 kkal/mol hingga -14 kkal/mol. Semua senyawa kandidat menunjukkan afinitas yang lebih baik dibandingkan dengan ligan referensi dari masing masing protease yaitu nirmatrelvir dan 3k. Simulasi dinamika molekul dilakukan dengan AMBER 22 dan memberikan hasil yang sejalan dengan penambatan molekul yaitu menunjukkan stabilitas ikatan yang baik antara ligan uji dan protease.

---

The secondary metabolites of Indonesian marine invertebrates are known to have good antiviral activity. SARS-CoV-2, a widespread virus causing a pandemic, necessitates an urgent search for high-effectiveness drugs with fewer side effects than currently available antivirals. This research utilized a computational approach to identify candidate compounds against SARS-CoV-2. AutodockVina filtered 137 compounds, while ADMETLab predicted their physicochemical properties and pharmacokinetic profiles (ADMET). Subsequently, AutoDockTools performed molecular docking on the SARS-CoV-2 proteases, 3CLpro and PLpro. The results showed that Pre-neo-kaluamine from Acanthostrongylophora ingens has the potential to inhibit 3CLpro with a bond energy of -10.35 kcal/mol, and Cortistatin F from Corticium complex has a binding energy of -10.62 kcal/mol to PLpro. Acanthomanzamine C from Acanthostrongylophora ingens can double target both proteases with binding energy ranging from -10 kcal/mol to -14 kcal/mol. All candidate compounds exhibited higher affinity than the reference ligands (nirmatrelvir and 3k). Molecular dynamics simulations using AMBER 22 supported the docking results and confirmed good bond stability between the test ligands and the proteases."