Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Obesitas merupakan salah satu penyakit gangguan metabolisme yang disebabkan oleh akumulasi lemak berlebih di jaringan adiposa. Obesitas memiliki faktor risiko yang berhubungan dengan kelainan metabolik yang mengakibatkan resistensi insulin seperti penyakit Diabetes Mellitus Tipe 2 (DMT2). Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh mencit obes yang berisiko DMT2 setelah dipajan oleh Static Magnetic Field (SMF). Desain penelitian ini merupakan penelitian eksperimental laboratorium secara in vivo dengan menggunakan sampel penelitian berupa mencit jantan galur C57BL/6J berumur 12 hingga 18 minggu yang diberi pakan standar dan pakan tinggi lemak (HFD) lalu dipajan SMF 2 mT selama 2, 7, 14, dan 21 hari dengan durasi waktu 1 jam/hari. Penelitian ini menganalisis pengaruh pajanan SMF terhadap glukosa darah, kadar HbA1c, ekspresi protein DPP4, gen Caveolin-1, GLUT4 dan kalsium. Analisis statistik untuk uji glukosa darah dan kadar HbA1c menggunakan Paired sample t test atau Wilcoxon. Analisis statistik untuk selisih glukosa darah, kadar HbA1c, ekspresi protein DPP4, gen Caveolin-1, gen GLUT4, kadar kalsium menggunakan One way ANOVA atau Kruskal-Wallis. Apabila berbeda bermakna maka dilanjutkan dengan Uji Post Hoc atau Mann-Whitney. Uji korelasi antara ekspresi protein DPP4 dengan Ekspresi Gen Caveolin-1 dan GLUT4 dilakukan menggunakan uji korelasi Pearson (p>0,05). Hasil penelitian yang didapat menunjukkan bahwa pemberian pajanan SMF pada mencit obes berpengaruh terhadap glukosa darah, kadar HbA1c, ekspresi protein DPP4 dan kalsium (p<0,05). Tidak terdapat perbedaan bermakna pada ekspresi gen Caveolin-1 dan GLUT4 setelah diberikan pajanan SMF (p>0,05). Pajanan SMF yang terbaik ditunjukkan pada kelompok mencit obes yang dipajan SMF selama 7 hari dapat mempengaruhi glukosa darah, kadar HbA1c, ekspresi protein DPP4, gen Caveolin-1 dan GLUT4 menurun serta peningkatan dalam kadar kalsium.

---

Obesity is one of the metabolic disorders caused by the accumulation of excess fat in adipose tissue. Obesity has risk factors associated with metabolic disorders resulting in insulin resistance, such as Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM). This study aimed to examine the effect of static magnetic field (SMF) exposure on obesity-prone mice with T2DM susceptibility. The research design involved an in vitro laboratory experimental stuy using  C57BL/6J male mice aged 12 to 18 weeks, fed standard and high-fat diets (HFD), followed by exposure to a 2 mT SMF for duration of 2, 7, 14, and 21 days, with each exposure lasting 1 hour per day. This study  observed the effects of SMF exposure on blood glucose, HbA1c levels, DPP4 protein, Caveolin-1 and GLUT4 genes expression, and calcium level. Statistical analysis for blood glucose and HbA1c levels used paired sample t-test or Wilcoxon. Differences in blood sugar, HbA1c levels, DPP4 protein, Caveolin-1 and GLUT4 genes expression, and calcium levels were analyzed using One-way ANOVA or Kruskal-Wallis. If significant differences are found, Post Hoc or Mann-Whitney tests were conducted. The correlation test between DPP4 protein with Caveolin-1 and GLUT4 genes expression were conducted using Pearson correlation (p>0,05). The research indicated that SMF exposure in obese mice significantly influences blood glucose, HbA1c levels, DPP4 protein, and calcium (p<0.05). There were no significant differences observed in the expression of Caveolin-1 and GLUT4 genes after SMF exposure (p>0.05). The most effective SMF exposure duration was observed in the obese mice group exposed to SMF for 7 days, resulting in decreased blood glucose, HbA1c levels, DPP4 protein, Caveolin-1 and GLUT4 genes expression, as well as increased calcium."

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

---

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