Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Inhibitor dipeptidil peptidase-4 (DPP-4) merupakan salah satu golongan obat yang digunakan untuk terapi diabetes mellitus tipe 2 (T2DM) yang bekerja dengan menghambat degradasi hormon GLP-1 dan GIP oleh DPP-4. Vildagliptin merupakan inhibitor DPP-4 berbasis 2-sianopirolidin yang poten, akan tetapi vildagliptin memiliki beberapa efek samping, seperti penyakit jantung koroner dan gagal ginjal. Vildagliptin juga memiliki selektivitas yang kurang baik terhadap keluarga DPP yang lain. Turunan kuinazolinon adalah salah satu jenis inhibitor DPP-4, inhibitor jenis ini adalah inhibitor yang poten dan selektif. Oleh karena itu, dirancang senyawa inhibitor DPP-4 yang baru, yaitu senyawa 1-(2-{[4-(4-klorofenil)-2-okso-1,2,3,4,5,6,7,8-oktahidrokuinazolin-5- il]amino}asetil)pirolidin-2-karbonitril untuk meningkatkan selektivitas terhadap DPP-4 menggunakan turunan quinazolinon agar dapat berinteraksi dengan situs S2 ekstensif. Senyawa tersebut akan disintesis menggunakan prinsip hibridisasi antara turunan kuinazolinon dengan gugus farmakoforik dari vildagliptin melalui 6 tahap sintesis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan sintesis dan karakterisasi senyawa tahap 1 ((2E)-2-[(4-klorofenil)metiliden]sikloheksan-1-on) dan senyawa tahap 2 (4-(4- klorofenil)-1,2,3,4,5,6,7,8-oktahidrokuinazolin-2-on). Senyawa tahap 1 disintesis dengan mereaksikan 4-klorobenzaldehid dengan sikloheksanon menggunakan pelarut etanol dan katalis NaOH. Senyawa tahap 2 disintesis dengan mereaksikan senyawa tahap 1 dengan urea menggunakan pelarut etanol dan katalis KOH. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sintesis senyawa tahap 1 dan tahap 2 diperoleh yield berturut-turut adalah 75,94% dan 17,22%. Karakterisasi senyawa tahap 1 dan tahap 2 menggunakan FT-IR menunjukkan bahwa terdapat gugus fungsi dan ikatan kimia yang menyusun struktur senyawa tersebut, sedangkan karakterisasi senyawa tahap 2 dengan 1H-NMR menunjukkan adanya proton- proton yang sesuai dan tidak sesuai dengan senyawa 4-(4-klorofenil)-1,2,3,4,5,6,7,8- oktahidrokuinazolin-2-on yang menunjukkan bahwa senyawa tersebut belum murni. ......DPP-4 inhibitors are a class of drugs used for type 2 diabetes mellitus therapy that inhibit the degradation of GLP-1 and GIP by DPP-4. Vildagliptin is a potent 2-cyanopyrrolidin- based DPP-4 inhibitor, but it has some adverse effects, such as coronary heart disease and kidney failure. Vildagliptin also has poor selectivity to other DPP families. The quinazolinone-derived is a type of DPP-4 inhibitors that is potent and selective. Therefore, a new DPP-4 inhibitor is designed, namely 1-(2-[(4-(4-chlorophenyl)-2-oxo- 1,2,3,4,5,6,7,8-octahydroquinazoline-5-yl)amino]acetyl)pyrrolidin-2-carbonitrile to increase the selectivity over DPP-4 using quinazolinone derivative to interact with the S2 extensive subsite of DPP-4. The compound will be synthesized using hybridization principle between quinazolinone derivate and the pharmacophoric group of vildagliptin that requires 6 steps of synthesis. This research aims to synthesize and characterize the step 1 compound ((2E)‐2‐[(4‐chlorophenyl)methylidene]cyclohexan‐1‐one) and step 2 compound (4‐(4‐chlorophenyl)‐1,2,3,4,5,6,7,8‐octahydroquinazolin‐2‐one). The step 1 compound was synthesized by reacting 4-chlorobenzaldehyde with cyclohexanone using ethanol as a solvent and NaOH as a catalyst. The step 2 compound was synthesized by reacting step 1 compound with urea using ethanol as a solvent and KOH catalyst. The results showed that the synthesis of step 1 and step 2 compounds obtained yields are 75.94% and 17.22%, respectively. The characterization using FT-IR showed that there were functional groups and chemical bonds that compose the structure of these compounds. While the characterization of step 2 compound using 1H-NMR showed that there were protons correspond and not correspond to the compound 4-(4-chlorophenyl)- 1,2,3,4,5,6,7,8-octahydroquinazoline-2-one, which indicates that the compound is not pure.

Abstrak :
Salah satu senyawa yang terkandung di dalam ekstrak kulit batang murbei putih (Morus alba) adalah apigenin. Senyawa ini diketahui mempunyai aktivitas penghambatan DPP-4 yang bermanfaat dalam pengobatan diabetes mellitus tipe 2. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki dan mengevaluasi aktivitas penghambatan DPP-4 ekstrak ionic liquid kulit batang murbei putih yang diekstraksi secara Microwave Assisted Extraction (MAE). Ionic liquid (IL) yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1-butyl-3-methylimidazolium methylsulfate (Bmim[MeSO4]) dan garam yang digunakan untuk pemisahannya adalah Na2CO3, kemudian kadar apigenin yang terdapat di dalamnya dianalisa menggunakan HPLC. Besar aktivitas penghambatan DPP-4 diukur dengan menggunakan alat Glomax-Multi Detection System (Promega, USA). Hasil penelitian menunjukan bahwa kondisi ekstraksi IL-MAE paling optimum untuk dapat menarik apigenin paling banyak adalah pada konsetrasi IL 1,25M, rasio IL (solid/liquid) 1:15, dan waktu ekstraksi selama 12,5 menit dengan kadar apigenin yang diperoleh adalah 1,98 g/g simplisia. Aktivitas penghambatan DPP-4 terbesar diperoleh pada ekstrak ionic liquid kulit batang murbei putih dengan kadar apigenin sebanyak 0,74 g/g simplisia yang memiliki aktivitas penghambatan DPP-4 sebesar 77,56%. Sementara ekstrak etanol dengan hidrolisa asam 100 ppm kulit batang murbei putih memiliki aktivitas penghambatan DPP-4 sebesar 19,9%. Apigenin standar 100 ppm memiliki aktivitas penghambatan DPP-4 sebesar 42,13%. Dari penelitian ini diketahui bahwa ekstraksi menggunakan IL-MAE dapat menarik senyawa apigenin dari kulit batang murbei putih. Aktivitas penghambatan DPP-4 ekstrak IL yang lebih tinggi dari apigenin standar diperkirakan karena adanya senyawa lain di dalam ekstrak yang juga memiliki aktivitas penghambatan DPP-4.

---

One of the compounds contained in the extract of white mulberry bark (Morus alba) is apigenin. This compound is known to have inhibitory activity for DPP-4 which is useful in the treatment of type 2 diabetes mellitus. The aim of this study was to investigate the DPP-4 inhibitory activity in the ionic liquid extract of white mulberry bark extracted by Microwave Assisted Extraction (MAE). The Ionic liquid used in this study was 1-butyl-3-ethylimidazolium methylsulfate (Bmim[MeSO4]) and the salt used for its separation is Na2CO3 then analyzed levels of apigenin contained using HPLC. The activity of DPP-4 inhibitory measured by using The Glomax-Multi Detection System (Promega, USA). The results showed that the most optimum IL-MAE extraction conditions to be able to attract the most apigenin were at the concentration of 1.25M IL, ratio of IL (solid / liquid) 1:15, and extraction time for 12.5 minutes with apigenin levels obtained was 1.98 g/g simplicia. The largest DPP-4 inhibitory activity was obtained on ionic liquid extract of white mulberry bark with apigenin levels of 0.74 g/g simplicia which had DPP-4 inhibition activity of 77.56%. While the ethanol extract with 100 ppm acid hydrolysis of white mulberry bark has DPP-4 inhibition activity of 19.9%. The 100 ppm standard Apigenin has DPP-4 inhibition activity of 42.13%. From this study it is known that extraction using IL-MAE can attract apigenin compounds from white mulberry bark. IL extract inhibitory activity of DPP-4 higher than standard apigenin is estimated because of the presence of other compounds in the extract which also have DPP-4 inhibitory activity.

Abstrak :
ABSTRAK Diabetes mellitus tipe 2 dapat diatasi dengan manajemen gaya hidup dan obat lini pertama seperti metformin, akan tetapi efektivitasnya menurun apabila sering digunakan. Obat golongan inhibitor DPP-4 menjadi perhatian karena mampu mengontrol gula darah lebih baik serta mampu mengatasi kekurangan obat lini pertama, meskipun dapat menyebabkan efek samping lain akibat ketidakselektivitasnya. Dalam rangka memperoleh senyawa inhibitor DPP-4 baru, dirancang untuk disintesis senyawa 2-([4-okso-(2-{N-metilpiperazin-1-il}metil)kuinazolin-3-il]amino)benzonitril. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh senyawa antara tahap 1 dan tahap 2 dari rancangan tersebut. Pertama, asam antranilat direaksikan dengan penambahan bromoasetilbromida secara perlahan pada suhu 0⁰C, diaduk dan dibiarkan selama 12 jam pada suhu ruang. Kedua, senyawa hasil sintesis tahap 1 direaksikan dengan N-metilpiperazin menggunakan refluks selama 4-5 jam pada suhu 57ºC. Senyawa hasil sintesis dilakukan pemurnian dan diuji kemurniannya menggunakan KLT dan titik lebur serta dielusidasi menggunakan FT-IR Hasil elusidasi menunjukkan bahwa gugus amida dan ikatan C-Br telah terbentuk dan hasil elusidasi pada sintesis tahap 2 menunjukkan bahwa ikatan C-Br tidak teramati dan muncul ikatan C-N, C-H alifatik dan gugus karboksilat terionisasi. Berdasarkan hasil tersebut, senyawa tahap 1 dan tahap 2 telah berhasil disintesis, akan tetapi perlu dianalisis dengan teknik spektroskopi lainnya.

---

ABSTRACT Diabetes mellitus type 2 can be overcome by having life management and taking first-line drugs, such as metformin, but the effectivity decreases when it is used frequently. Some DPP-4 inhibitors become a concern because they can control glucose levels better, and overcome the side effects of first-line drugs, however, it can cause other side effects. In order to obtain new DPP-4 inhibitor compounds, the compound are designed to be a synthesized 2-([2-({N-methlpiperazine-1-yl}methyl)-4-oxoquinazolin-3-yl]amino)benzonitrile compound. The purpose is to obtain intermediate compounds of stages 1 and 2. First, anthranilic acid is reacted by slowly adding bromoacetylbromide at 0⁰C, stirred, and left for 12 hours at room temperature. Second, the stage 1 compound is being reacted with N-methylpiperazine by reflux for 4-5 hours at 57⁰C. The synthesized compounds are purified and evaluated using TLC, and melting point, and elucidated using the FT-IR. Elucidation results shows that the amide group and the C-Br bond has been formed and results for stage 2 synthesis shows that the C-Br bond was not observed and the C-N bond, aliphatic C-H bond, and ionized carboxylic groups were emerged. Based on the results, the compounds have been successfully synthesized, but need to be examined by other spectroscopic techniques.

Abstrak :
ABSTRAK
Inhibitor Dipeptidyl Peptidase-4 (DPP-4) menjadi obat yang semakin penting dalam pengobatan diabetes melitus tipe-2, namun beberapa golongan obat ini memiliki efek samping seperti nyeri sendi yang bisa menjadi parah hingga pankreatitis, diperkirakan efek samping ini muncul terkait dengan penghambatannya terhadap enzim DPP-8 dan DPP-9. Untuk mengembangankan inhibitor DPP-4 baru yang memiliki aktivitas penghambatan yang tinggi terhadap DPP-4 dan penghambatan yang rendah terhadap DPP-8 dan DPP-9 maka dilakukan virtual screening pada lebih dari 10 juta molekul, dengan membangun workflow virtual screening menggunakan metode Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) berbasis artificial intelligence (AI). Lima algoritma machine learning regresi dan empat algoritma machine learning klasifikasi digunakan untuk membangun workflow virtual screening. Algoritma yang memenuhi syarat untuk model QSAR regresi adalah Support Vector regression dengan R2pred 0,78 sedangkan model QSAR klasifikasi adalah Random Forest dengan akurasi 92,21%. Dari hasil virtual screening didapatkan senyawa hit dengan pIC50 diatas 7,5 sebanyak 2.716 senyawa. Hasil penambatan molekul beberapa senyawa hit ke enzim DPP-4, DPP-8 dan DPP-9, didapatkan senyawa hit potensial adalah senyawa CH0002. Senyawa hit ini dapat dikembangkan lebih lanjut sebagai inhibitor DPP-4 dan workflow virtual screening pada penelitian ini dapat diterapkan pada target lainnya.

---

ABSTRACT
Dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors are becoming an important drugs in the treatment of type 2 diabetes mellitus, but some classes of these drugs have side effects such as joint pain that can become severe to pancreatitis, these side effects appear to related with their inhibition against other DPP enzymes. This study aims to find DPP-4 inhibitor hit compounds that are selective against DPP-8 and DPP-9 enzymes. virtual screening is carried out on more than 10 million molecules, by building a virtual screening workflow using Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) method based on Artificial Intelligence (AI). Five regression algortihms and four classification algorithms machine learning were used to build virtual screening workflows. The algorithm that qualifies for the QSAR regression model was Support Vector regression with R2pred 0,78 while the classification QSAR model was Random Forest with an accuracy of 92,21%. Results of virtual screening obtained hit compounds with pIC50 above 7,5 were 2.716 compounds. Results of molecular docking from several hit compounds to the enzymes DPP-4, DPP-8 and DPP-9, potential hit compound was CH0002. This hit compound can be further developed as a DPP-4 inhibitor and virtual screening workflow in this study can be applied to other targets.

Abstrak :
Pengembangan inhibitor Dipeptidyl Peptidae-4 (DPP-4) sangat diperlukan dalam pengobatan Diabetes Mellitus tipe 2 dengan efek samping yang rendah. Pemodelan hubungan kuantitatif struktur aktivitas (QSAR) merupakan pendekatan analisis hubungan struktur kimia dengan aktivitasnya yang banyak digunakan dalam desain obat penyakit Diabetes. Pada tesis ini, model QSAR klasifikasi dibangun untuk memprediksi struktur aktivitas senyawa pada inhibitor DPP-4 yang dapat memblokir kerja enzim DPP-4. Dalam representasi molekul digunakan circular fingerprint ECFP dan FCFP yang menyajikan notasi SMILES dalam format vektor biner. Fingerprint ECFP dan FCFP yang berdiameter 4 dan 6 sebagai input data dalam membangun model QSAR klasifikasi. Pada QSAR klasifikasi dengan pendekatan deep learning memberikan waktu yang cepat dalam proses virtual screening senyawa aktif atau tidak aktif dalam inhibitor DPP-4. Penelitian ini menggunakan model Hybrid Deep Learning 1D CNN-LSTM untuk memprediksi aktivitas senyawa inhibitor dalam kelas aktif atau tidak aktif berdasarkan nilai aktivitas biologis dengan proporsi data latih dan data uji yang berbeda. Dalam arsitektur 1D CNN-LSTM terdiri dari model 1D CNN sebagai tahap ektraksi fitur dan output dari lapisan konvolusi 1D CNN digunakan dalam lapisan LSTM. Selain itu, pemilihan fitur dengan metode Random Forest-Recursive Feature Elimination (RF-RFE) digunakan untuk memperoleh fitur yang optimal dari dataset ECFP dan FCFP. Selanjutnya, penelitian ini membandingkan performa model dengan menerapkan pemilihan fitur RF-RFE dan tanpa pemilihan fitur RF-RFE. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model QSAR klasifikasi menggunakan Hybrid Deep Learning yaitu 1D CNN-LSTM dengan pemilihan fitur RF-RFE memperoleh performa model yang lebih baik dibandingkan model tanpa pemilihan fitur optimal. Performa model 1D CNN-LSTM dengan pemilihan fitur RF-RFE menggunakan data ECFP_4 dengan proporsi data latih 80% memiliki akurasi sebesar 0.9075, sensitivitas 0.9008, spesifisitas 0.9142, dan nilai MCC 0.8151. ......The development of Dipeptidyl Peptidase-4 (DPP-4) inhibitors is urgently needed in the treatment of Type 2 Diabetes Mellitus with low side effects. Activity structure quantitative relationship modeling (QSAR) is an analytical approach to the relationship between chemical structure and activity which is widely used in diabetes drug design. In this thesis, a classification QSAR model was built to predict the structure of the activity of the DPP-4 inhibitor compound that can block the action of the DPP-4 enzyme. In molecular representation, ECFP and FCFP circular fingerprints are used which present SMILES notation in binary vector format. ECFP and FCFP fingerprints with diameters of 4 and 6 as input data in building a classification QSAR model. The QSAR classification with a deep learning approach provides fast time in the virtual screening process for active or inactive compounds in DPP-4 inhibitors. This study uses the Hybrid Deep Learning 1D CNN-LSTM model to predict the activity of inhibitor compounds inactive or inactive classes based on the value of biological activity with different proportions of training data and test data. The 1D CNN-LSTM architecture consists of a 1D CNN model as the feature extraction stage and output of 1D CNN convolution layer is used in the LSTM layer. In addition, feature selection using the Random Forest-Recursive Feature Elimination (RF-RFE) method was used to obtain optimal features from the ECFP and FCFP datasets. Furthermore, this study compares the performance of the model by applying the RF-RFE feature selection and without the RF-RFE feature selection. The results of this study indicate that the classification QSAR model using Hybrid Deep Learning, namely 1D CNN-LSTM with RF-RFE feature selection, obtains better model performance than the model without optimal feature selection. The performance of the CNN-LSTM 1D model with RF-RFE feature selection using ECFP_4 data with a proportion of 80% training data has an accuracy of 0.9075, sensitivity of 0.9008, specificity of 0.9142, and an MCC value of 0.8151.

Abstrak :
Inhibitor Dipeptidil peptidase 4 (DPP-4) merupakan salah satu golongan obat anti diabetes oral yang bekerja menghambat DPP-4 dalam menginaktivasi GLP-1 yang umumnya terjadi secara cepat. Namun, karena masih sedikit variasi obat antidiabetes golongan inhibitor DPP-4, membuka peluang untuk ditemukannya senyawa lain yang berfungsi sebagai inhibitor DPP-4. Studi ini bertujuan untuk mempelajari analisis penambatan molekul senyawa turunan arilmetilamin dengan DPP-4 dan menemukan parameter farmakofor yang optimum untuk proses selanjutnya yaitu, menemukan senyawa kandidat dari turunan arilmetilamin sebagai inhibitor DPP-4. Proses penambatan molekul dilakukan menggunakan software Autodock terhadap senyawa turunan arilmetilamin pada salah satu makromolekul kokristal DPP-4. Parameter farmakofor yang optimum didapatkan dari software LigandScout. Fitur farmakofor yang dihasilkan dari 33 senyawa turunan arilmetilamin divalidasi menggunakan test set yang terdiri dari senyawa actives dan decoy yang didapatkan dari DUD-E. Sebanyak 33 senyawa turunan arilmetilamin yang diuji dengan metode penambatan molekul menunjukan interaksi dengan triad katalitik (Glu 205, Glu 206, Ser 630) dari DPP-4 dan memiliki energi ikatan yang baik (G) yaitu dibawah-8,00 kkal/mol. Model farmakofor terbaik dengan nilai model farmakofor 0,9666 yang divalidasi dengan 1.079 active dan 41.373 decoy menghasilkan nilai parameter EF1% = 3,1, EF5% = 3,1, dan AUC100% = 0,50. Nilai tersebut di bawah parameter yang terdapat DUD-E. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa senyawa turunan arilmetilamin memiliki potensi sebagai inhibitor DPP-4 terbukti dari analisis interaksi yang terjadi dalam penambatan molekul, namun belum didapatkan fitur farmakofor yang optimum untuk proses penemuan senyawa kandidat senyawa turunan arilmetilamin sebagai DPP-4 inhibitor.

---

Dipeptydil Peptidase 4 (DPP-4) inhibitor is a class of oral antidiabetic drugs that works to inhibit activity of DPP-4 in process of inactivating GLP-1 which occurs quickly. However, there are few variations of antidiabetic drugs in that class, it opens up opportunities for other compounds to be developed as DPP-4 inhibitors. This study aims to learn about molecular docking analysis of arylmethylamine derivatives with DPP-4 and to find the optimum pharmacophore parameter for the next process. Therefore, this study can found lead compound from arylmethylamine derivatives as DPP-4 inhibitors. The molecular docking process was carried out using Autodock software. Meanwhile, the optimum pharmacophore parameters were obtained from LigandScout software. The pharmacophore features produced from arylmethylamine derivative compounds were validated using test set, consisting of actives and decoy compounds obtained from DUD-E. Molecular docking of 33 arylmethylamine derivative compounds show interactions with the catalytic triad (Glu 205, Glu 206, Ser 630) from DPP-4 and have good value of energy bond(G) which is below -8.00 kcal/mol. The best pharmacophore model with a value of scoring model pharmacophore 0.9666 was validated with 1,079 active and 41,373 decoys. This validation produced parameter values EF1% = 3.1, EF5% = 3.1, and AUC100% = 0.50 which are still below with parameters shown at DUD-E site. These results conclude that arylmethylamine derivatives have potential as DPP-4 inhibitors as showed by the interaction analysis that occurs in molecular docking, but the optimum pharmacophore feature has not been obtained for the process of finding arylmethylamine derivative lead compounds as DPP-4 inhibitors.

Abstrak :
Inhibitor Dipeptidil Peptidase-4 (DPP-4) merupakan terapi oral baru untuk pasien diabetes tipe 2 (T2DM). Inhibitor DPP-4 sebagai terapi pilihan karena dapat menurunkan kadar HbA1c secara signifikan, meregenerasi dan diferensiasi sel-β pankreas, serta menurunkan risiko hipoglikemia. Vildagliptin merupakan inhibitor DPP-4 peptidomimetik dengan gugus farmakoforik, 2-sianopirolidin, yang berikatan kovalen dengan residu Ser630 pada situs S1 DPP-4. Namun vildagliptin tidak selektif, karena dapat menginhibisi DPP-8 dan DPP-9 yang dapat menimbulkan efek toksik. Senyawa dengan struktur inti kuinazolinon telah terbukti berpotensi sangat baik terhadap DPP-4 (IC50=7 nM) dan selektif (DPP-8, IC50>10 μM; DPP-9, IC50>10 μM). Sintesis hibrid antara derivat kuinazolinon dengan fragmen farmakoforik inhibitor DPP-4 vildagliptin diharapkan dapat menghasilkan inhibitor DPP-4 yang poten dan selektif. Berdasarkan pemaparan tersebut, dilakukan sintesis senyawa baru “4-(3-nitrofenil)-1,2,3,4,5,6,7,8-oktahidrokuinazolin-2-on” sebagai derivat kuinazolinon. Sintesis senyawa tersebut memerlukan dua tahapan. Tahap 1 melalui reaksi kondensasi aldol silang antara 3-nitrobenzaldehida dengan sikloheksanon. Tahap 2 melalui reaksi adisi Michael antara produk tahap 1 dengan urea, dilanjutkan siklokondensasi, dan eliminasi. Kedua senyawa hasil sintesis diuji kemurniannya menggunakan KLT dan penetapan jarak lebur. Nilai rendemen senyawa hasil sintesis tahap 1 dan tahap 2 secara berturut-turut adalah 77,78% dan 51,63%. FTIR produk tahap 1 memperlihatkan adanya ikatan =CH alkena ulur dan tekuk luar bidang, =CH alkana ulur, CH2 tekuk, C=O keton, dan C=C alkena yang menunjukkan produk tahap 1 telah terbentuk. FTIR produk tahap 2 memperlihatkan adanya ikatan C=O amida serta N-H ulur dan tekuk. Namun pada 1H-NMR selain memperlihatkan proton-proton yang sesuai dengan senyawa target sintesis masih teramati adanya proton-proton dari pengotor, sehingga disimpulkan bahwa senyawa 4-(3-nitrofenil)-1,2,3,4,5,6,7,8-oktahidrokuinazolin-2-on telah terbentuk, namun belum murni. ......Dipeptidyl Peptidase-4 (DPP-4) inhibitor is a new oral therapy for type 2 diabetes (T2DM). DPP-4 inhibitors are the best treatment because as it can significantly reduce HbA1c level, regenerated and differentiated cell-β pancreas, and reduced the risk of hypoglycemia. Vildagliptin is a peptidomimetic DPP-4 inhibitor with a pharmacophoric group, 2-cyanopyrolidine, which binds covalently to Ser630 residue at the S1 site of DPP-4. However, vildagliptin is not selective because it can also inhibit DPP-8 and DPP-9, causing toxic effect. Hybrid synthesis between quinazolinone derivatives and the pharmacophoric fragment of DPP-4 inhibitor vildagliptin is expected to produce a potent and selective DPP-4 inhibitor. Compound with a quinazolinone core structure have been shown to be highly potent against DPP-4 (IC50=7nM) and selective (DPP-8, IC50>10 μM; DPP-9, IC50>10 μM). Based on this explanation, a new compound was synthesized “4-(3-nitrophenyl)-1,2,3,4,5,6,7,8-octahydroquininazoline-2-one” as quinazolinone derivative. There are two steps required for synthesis of this compound. The first step is a crossed aldol condensation reaction between 3-nitrobenzaldehyde and cyclohexanone. The second step is Michael addition reaction between product of step 1 with urea, followed by cyclocondensation, and elimination. The two synthesized compounds were tested for purity using TLC and melting point determination. The yield of compound synthesized in step 1 and 2 were 77,78% and 51,63%, respectively. FTIR of synthesized product of step 1 showed the presence of =CH stretching and out-of-plane bending alkenes, =CH stretching alkanes, CH2 bending, C=O ketones, and C=C alkenes bonds which indicate the product of step 1 has been formed. FTIR of synthesized product of step 2 showed the presence of C=O amides, N-H stretching and bending bonds. However, 1H-NMR spectrum, besides from showing protons appropriate to the target compound, protons from impurities were still observed, so it was concluded that 4-(3-nitrophenyl)-1,2,3,4,5,6,7 ,8-octahydroquinazoline-2-one has been formed, but not pure.

Abstrak :

Pada overtraining, adaptasi fisiologis menjadi tertunda atau bahkan menghasilkan suatu adaptasi yang patologis, salah satunya efek pada sistem kardiovaskuler. Penelitian ini bertujuan menilai pengaruh overtraining dan efek pemberian H. Sabdariffa L (HSL) pada kondisi overtraining terhadap indeks hipertrofi, kadar BNP dan PGC-1α jantung tikus. Penelitian ini menggunakan 25 ekor tikus jantan dewasa strain Wistar (Rattus-norvegicus), yang dibagi secara acak menjadi lima kelompok, yaitu kelompok kontrol yang diberi perlakuan placebo (K), kelompok kontrol yang diberi HSL 500mg/kgBB/hari (K-Hib), kelompok tikus dengan latihan aerobik (A), kelompok tikus dengan latihan fisik dengan kondisi overtraining (OT), serta kelompok tikus dengan latihan fisik dengan kondisi overtraining dan HSL 500mg/kgBB/hari (OT-Hib). Perlakuan dilakukan lima kali seminggu, selama 11 minggu. Indeks hipertrofi ditentukan dengan menghitung rasio berat jantung/berat badan, berat ventrikel/berat badan, dan berat ventrikel kiri/berat badan. Kadar BNP dan PGC-1α diukur menggunakan metode ELISA. Hasil penelitian didapatkan kelompok overtraining memiliki indeks hipertrofi dan kadar BNP jantung yang lebih tinggi, serta kadar PGC-1α jantung yang lebih rendah dibandingkan kelompok kontrol dan aerobik. Pemberian HSL pada kondisi overtraining cenderung mencegah penurunan indeks hipertrofi dan kadar BNP jantung tikus, meskipun tidak meningkatkan kadar PGC-1α jantung. Kondisi overtraining mengarahkan adaptasi jantung ke arah patologis dan tidak tertutup kemungkinan bahwa HSL memiliki potensi untuk mencegah terjadinya hipertrofi patologis.

 

Kata kunci: overtraining, H. Sabdariffa L, indeks hipertrofi, BNP, PGC-1α

---

Overtraining causes physiological adaptation becomes delayed or even produces a pathological adaptation, one of which is the effect on the cardiovascular system. The aims of this study are to elucidate the effect of overtraining and administration of H. Sabdariffa L (HSL) in overtraining condition on the hypertrophy index, levels of BNP and PGC-1α in the rats' hearts. This study used 25 Wistar (Rattus norvegicus) adult male rats, which were divided randomly into five groups, namely the control group given placebo treatment (K), the control group given HSL 500mg/kgBW/day (K -Hib), groups of rats with aerobic exercise (A), groups of rats with overtraining physical exercise (OT), and groups of rats with physical exercise overtraining and HSL 500mg/kgBB/day (OT-Hib). Treatment is done five times a week, for 11 weeks. Hypertrophy index is determined by calculated the ratio of heart weight/body-weight, ventricular weigh/body-weight, left ventricular weight/body-weight). BNP and PGC-1α levels were measured using the ELISA method. The results of this study showed that overtraining increased the hypertrophy index and heart BNP levels while reducing the levels of PGC-1α of rats compared to the control and aerobic groups. HSL administration tended to decrease the hypertrophy index and BNP levels although not increase the levels of PGC-1α in overtraining condition. Overtraining condition tend to the heart adaptation to the pathological direction and it is possible that HSL has potency to prevent pathological hypertrophy.

 

Keywords: overtraining, H. Sabdariffa L, hypertrophy index, BNP, PGC-1α

;

Diabetes mellitus merupakan penyakit yang belum dapat disembuhkan secara total, sehingga pengidap penyakit diabetes diharuskan menjalani pengobatan seumur hidup. Hal tersebut tentu akan menimbulkan efek samping bagi pasien yang menjalani pengobatan diabetes. Salah satu golongan obat antidiabetes adalah inhibitor dipeptidil peptidase-4 (DPP-4) yang bekerja dengan cara menghambat inaktivasi glucose like peptide (GLP-1). Golongan obat penghambat DPP-4 memiliki kemajuan yang pesat dalam perannya sebagai obat anti diabetes, namun variasi dari obat penghambat DPP-4 masih sedikit. Hal tersebut merupakan peluang untuk menemukan senyawa yang dapat berfungsi sebagai obat antidiabetes dengan golongan penghambat DPP-4. Pada penelitian ini dilakukan analisis interaksi senyawa turunan tetralin sulfonamida dengan makromolekul DPP-4 menggunakan program AutoDock. Selanjutnya dilakukan pencarian fitur farmakofor menggunakan program LigandScout untuk dijadikan training set yang digunakan untuk penapisan virtual berbasis farmakofor. Penapisan virtual ini divalidasi menggunakan test set yang disediakan oleh situs basis data DUD-E dengan 1.075 senyawa aktif 41.317 senyawa pengecoh. Hasil yang didapatkan adalah empat (4) dari delapan belas (18) senyawa turunan tetralin sulfonamida yang diuji, memiliki interaksi dengan triad katalitik dari makromolekul DPP-4 yaitu Ser630, Glu205, dan Glu206. Selain interaksi senyawa turunan tetralin sulfonamida dengan DPP-4, diperoleh sepuluh (10) model farmakofor dengan nilai tertinggi adalah 0,9692. Validasi tersebut menghasilkan nilai EF1% = 0,4 ; EF5% = 0,5 ; dan AUC100% = 0,45. Dapat disimpulkan bahwa beberapa senyawa turunan tetralin sulfonamida memiliki potensi sebagai inhibitor DPP-4 dilihat dari interaksi yang dihasilkan, akan tetapi belum didapatkan fitur farmakofor untuk penapisan virtual berbasis farmakofor.

---

Diabetes mellitus is a disease that cannot be completely cured, people with diabetes are required to have lifelong treatment. This will cause some side effects for patients undergoing diabetes treatment. One class of anti-diabetes drugs is a dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitor that works by inhibiting inactivation of glucose like peptide (GLP-1). DPP-4 inhibitor group has a rapid progress in its role as an anti-diabetic drug, but there is only a few variation of DPP-4 inhibitor drugs. This is an opportunity to find compounds that can function as antidiabetic drugs with DPP-4 inhibitors.This study aims to determine the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds with the DPP-4 macromolecule and find candidate compounds that are expected to have potential as anti-diabetic drugs with DPP-4 inhibitors. The process of analyzing the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds begins with docking of these compounds into the DPP-4 macromolecule using AutoDock. Furthermore, the discovery of pharmacophore feature was carried out using the LigandScout. This feature then was used for training set in ligand based virtual screening. This virtual screening was validated using a test set provided by the DUD-E database with 1,075 active compounds 41,317 decoys compounds. The results obtained four (4) of eighteen (18) tetraline sulfonamide derivative compounds, having interactions with catalytic triads of DPP-4 macromolecules namely Ser630, Glu205, and Glu206. In addition to the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds with DPP-4, ten (10) pharmacophore models were obtained with the best value being 0.9692. The validation produces an EF1% value = 0.4; EF5% = 0.5; and AUC100% = 0.45. It can be concluded that some tetralin sulfonamide derivative compounds have potential as DPP-4 inhibitors seen from the interactions produced, but the pharmacophore feature for ligand based virtual screening have not been obtained.

;

Diabetes mellitus merupakan penyakit yang belum dapat disembuhkan secara total, sehingga pengidap penyakit diabetes diharuskan menjalani pengobatan seumur hidup. Hal tersebut tentu akan menimbulkan efek samping bagi pasien yang menjalani pengobatan diabetes. Salah satu golongan obat antidiabetes adalah inhibitor dipeptidil peptidase-4 (DPP-4) yang bekerja dengan cara menghambat inaktivasi glucose like peptide (GLP-1). Golongan obat penghambat DPP-4 memiliki kemajuan yang pesat dalam perannya sebagai obat anti diabetes, namun variasi dari obat penghambat DPP-4 masih sedikit. Hal tersebut merupakan peluang untuk menemukan senyawa yang dapat berfungsi sebagai obat antidiabetes dengan golongan penghambat DPP-4. Pada penelitian ini dilakukan analisis interaksi senyawa turunan tetralin sulfonamida dengan makromolekul DPP-4 menggunakan program AutoDock. Selanjutnya dilakukan pencarian fitur farmakofor menggunakan program LigandScout untuk dijadikan training set yang digunakan untuk penapisan virtual berbasis farmakofor. Penapisan virtual ini divalidasi menggunakan test set yang disediakan oleh situs basis data DUD-E dengan 1.075 senyawa aktif 41.317 senyawa pengecoh. Hasil yang didapatkan adalah empat (4) dari delapan belas (18) senyawa turunan tetralin sulfonamida yang diuji, memiliki interaksi dengan triad katalitik dari makromolekul DPP-4 yaitu Ser630, Glu205, dan Glu206. Selain interaksi senyawa turunan tetralin sulfonamida dengan DPP-4, diperoleh sepuluh (10) model farmakofor dengan nilai tertinggi adalah 0,9692. Validasi tersebut menghasilkan nilai EF1% = 0,4 ; EF5% = 0,5 ; dan AUC100% = 0,45. Dapat disimpulkan bahwa beberapa senyawa turunan tetralin sulfonamida memiliki potensi sebagai inhibitor DPP-4 dilihat dari interaksi yang dihasilkan, akan tetapi belum didapatkan fitur farmakofor untuk penapisan virtual berbasis farmakofor.

---

Diabetes mellitus is a disease that cannot be completely cured, people with diabetes are required to have lifelong treatment. This will cause some side effects for patients undergoing diabetes treatment. One class of anti-diabetes drugs is a dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitor that works by inhibiting inactivation of glucose like peptide (GLP-1). DPP-4 inhibitor group has a rapid progress in its role as an anti-diabetic drug, but there is only a few variation of DPP-4 inhibitor drugs. This is an opportunity to find compounds that can function as antidiabetic drugs with DPP-4 inhibitors.This study aims to determine the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds with the DPP-4 macromolecule and find candidate compounds that are expected to have potential as anti-diabetic drugs with DPP-4 inhibitors. The process of analyzing the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds begins with docking of these compounds into the DPP-4 macromolecule using AutoDock. Furthermore, the discovery of pharmacophore feature was carried out using the LigandScout. This feature then was used for training set in ligand based virtual screening. This virtual screening was validated using a test set provided by the DUD-E database with 1,075 active compounds 41,317 decoys compounds. The results obtained four (4) of eighteen (18) tetraline sulfonamide derivative compounds, having interactions with catalytic triads of DPP-4 macromolecules namely Ser630, Glu205, and Glu206. In addition to the interaction of tetralin sulfonamide derivative compounds with DPP-4, ten (10) pharmacophore models were obtained with the best value being 0.9692. The validation produces an EF1% value = 0.4; EF5% = 0.5; and AUC100% = 0.45. It can be concluded that some tetralin sulfonamide derivative compounds have potential as DPP-4 inhibitors seen from the interactions produced, but the pharmacophore feature for ligand based virtual screening have not been obtained.

Abstrak :
ABSTRAK
Kayu secang dan kayu manis yang dilaporkan memiliki efek menguntungkan terhadap diabetes melitus dapat ditemukan dalam bentuk kombinasi pada sejumlah minuman tradisional khas Indonesia seperti wedang uwuh dan bir plethok. Natural deep eutectic solvents (NADES) berbasis kolin klorida-gliserol merupakan pelarut hijau dengan memiliki daya solvatasi tinggi dan sangat prospektif digunakan sebagai pelarut ramah lingkungan pada ekstraksi bahan alam. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh parameter-parameter ekstraksi untuk mengekstraksi senyawa marker yang terkandung dalam kombinasi kayu secang dan kayu manis dengan pelarut NADES berbasis kolin klorida-gliserol secara optimal. Box-Behnken design digunakan untuk optimasi dengan menggunakan response surface methodology. Ekstrak yang diperoleh dilakukan uji aktivitas penghambatan DPP-4 pada λem/eks= 360/450 nm dan molecular docking dilakukan menggunakan aplikasi LigPlot+. Penetapan kadar dilakukan dengan Kromatografi Cair Kinerja Tinggi (KCKT) pada panjang gelombang 280 nm. NADES berbasis kolin klorida-gliserol berhasil mengekstraksi senyawa marker yang terkandung dalam kombinasi kayu secang dan kayu manis secara simultan, secara signifikan (p > 0,001) lebih efektif dibandingkan dengan pelarut konvensional. Ekstrak yang dihasilkan memiliki aktivitas penghambatan DPP-4 dengan nilai IC50 sebesar 36,49 dan 360,79 µg/ml, secara berurutan untuk ekstrak yang diperoleh dengan metode ekstraksi kayu secang dan kayu manis. Molecular docking yang dilakukan menunjukkan bahwa mekanisme aktivitas penghambatan diperantarai oleh senyawa brazilin yang berikatan pada subsite S1, S1', S2, dan S2' dari DPP-4. NADES berbasis kolin klorida-gliserol cocok digunakan untuk mengekstrak senyawa marker yang terkandung dalam kombinasi kayu secang dan kayu manis, senyawa brazilin yang merupakan senyawa marker kayu secang terbukti memiliki aktivitas penghambatan DPP-4 secara in vitro dan in silico.

---

ABSTRACT
Sappan wood and Indonesian cassia was reported have beneficial effects to diabetes mellitus, this ingredient commonly found as combination in various number of traditional Indonesian herb drinks such as wedang uwuh and bir plethok. Choline chloride-glycerol based Natural deep eutectics solvents (NADES) is a green solvent with high solvation power that very prospective as solvent for ecofriendly natural products extraction process. The aim of this study was to optimize extraction parameters process that involved to marker compounds level extracted using choline chloride-glycerol based NADES, all parameters were designed using the Box-Behnken design of response surface methodology. The extract obtained then was determined dipeptitidil peptidase-4 (DDP-4) inhibitory assay fluorometricaly at λem/ex= 360/450 nm and molecular docking was performed using LigPlot+. Determination of marker compounds content performed using High Performance Liquid Chromatography (HPLC) at 280 nm. The results revealed that Choline chloride-glycerol based NADES applicable to extract marker compounds contained in the combination of sappan wood and Indonesian cassia simultaneously. This solvent significantly (p > 0,001) more effective than conventional solvent, resulting extract with DPP-4 IC50 values 36,49 and 360,79 µg/ml, respectively for sappan wood and Indonesian cassia extraction method. Molecular docking revealed that inhibitory activity due to brazilin interaction on subsites S1, S1', S2, and S2 ext from DPP-4. Choline chloride-glycerol based NADES was suitable for extracting marker compounds from Indonesian cassia and sappan wood, moreover Brazilin as sappan wood marker compound was proven in vitro and in silico have inhibitory activity against DPP-4.