Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tuberkulosis adalah penyebab utama kematian global tepat di bawah COVID-19 dan peringkat di atas HIV. Penyakit ini disebabkan oleh patogen yang disebut Mycobacterium tuberculosis yang menyebar dengan mudah melalui udara dan diketahui tetap laten di tubuh kebanyakan orang, yaitu sekitar seperempat dari populasi dunia. Masalah TB saat ini juga mencakup dua perhatian utama, vaksin resmi tidak benar-benar efektif, dan bakteri terus menjadi resisten terhadap obat. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan strategi untuk membuat obat baru yang didesain untuk melewati resistensi tersebut dengan mensimulasikannya melalui metode in silico yang dijalankan melalui penambatan molekul, simulasi dinamis, dan prediksi farmakologi. Kami mengusulkan lima obat (peptida) yang kemudian dikonjugasikan dengan peptida penembus sel (CPP) yang dikenal akan kekuatan transferensinya, dengan protein QcrB sebagai reseptor. Kandidat tersebut ialah Noopept, Glycyl-L-Proline, Leuteonosticon, Alaptide, dan NNZ-2591. Semua kandidat dipilih mengikuti Ro5 Lipinski serta merunjuk pada ADME dan Toksisitas. ......Tuberculosis is a global leading cause of death, just below COVID-19 and ranked above HIV. This disease is caused by a pathogen called Mycobacterium tuberculosis which spreads easily through the air and is known to remain latent in most people's bodies, about a quarter of the world's population. The current problems with TB also include two main concerns: the official vaccine is ineffective, and the bacteria keeps gaining resistance to drugs. In this research, we proposed a strategy to create a new drug to pass this resistance by simulating it through in silico methods by running molecular docking, dynamic simulation, and pharmacological prediction. We proposed five drugs (peptides) that were then conjugated with a cell-penetrating peptide (CPP) known for its transference prowess, with QcrB protein as the receptor. Those candidates are Noopept, Glycyl-L-Proline, Leuteonosticon, Alaptide, and NNZ-2591. All candidates were picked following Lipinski's Ro5 along with ADME and Toxicity.

Abstrak :
Tuberkulosis merupakan salah satu penyebab utama di antara kematian orang dengan HIV/AIDS (ODHA). Orang dengan daya tahan tubuh yang rendah cenderung lebih mudah untuk terinfeksi tuberkulosis daripada orang yang memiliki daya tahan tubuh yang sehat, hal ini membuat ODHA begitu rentan terhadap tuberkulosis. Pada penelitian kali ini telah didesain vaksin berbasis epitop yang dikhususkan untuk penderita HIV, dikarenakan vaksin yang ada saat ini memiliki efek samping yang signifikan bila digunakan pada pasien dengan daya tahan tubuh yang lemah. Epitop akan dipilih dari protein polisakarida bakteri Mycobacterium tuberculosis dan amplop protein Human immunodeficiency virus. Prediksi epitop sel B telah dilakukan menggunakan ABCpred, sementara sel T menggunakan IEDB. Penambatan molekul dilakukan dengan AutoDock Vina dengan data struktur 3D yang didapatkan dari Protein Data Bank (PDB). Hasil yang terbaik akan dipilih berdasarkan nilai ΔGbinding dan interaksi antara ikatan epitop dengan molekul HLA. Penelitian ini menghasilkan 4 kandidat epitop terbaik (AVAGAAYGY, TLFCASDAK, LSVVVFAVAGAAYGY dan ANTTLFCASDAKSYE) dangan cakupan populasi 87,45% dari populasi global.
Tuberculosis is one of the leading causes of death among people living with HIV. It is easier for people with low immune system to be infected by tuberculosis disease than those with healthy immune system, this made people living with HIV vulnerable to tuberculosis. In this research an epitope-based vaccine have been designed specially for people living with HIV, as the current tuberculosis vaccine have a significant side effect to people with poor immune system. The epitopes has been selected from polysaccharide protein of Mycobacterium tuberculosis and protein envelope of Human immunodeficiency virus. B cell epitope have been predicted using ABCpred, while T cell epitope have been predicted IEDB. Molecular docking have been conducted using AutoDock Vina with 3D structure retrieved from Protein Data Bank (PDB). Best result have been selected based on ΔGbinding value and the binding interaction between epitopes and HLA molecules. This research have produced 4 best epitope candidates (AVAGAAYGY, TLFCASDAK, LSVVVFAVAGAAYGY and ANTTLFCASDAKSYE) with population coverage of 87.45% of human population worldwide.