Studi in silico aktivitas antiosteoporosis ekstrak etil asetat chrysophyllum cainito l. terhadap protein 1a52 dan 3ols

ABSTRAK:

Osteoporosis merupakan penyakit yang terjadi pada tulang karena kondisi defisiensi estrogen yang dialami oleh wanita pascamenopouuse. Fitoestrogen dapat digunakan sebagai terapi alternatif untuk kondisi defisiensi estrogen. Daun kenitu (Chyrsophyllum cainito L.) diduga mengandung senyawa fitoestrogen. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi senyawa fitoestrogen yang memiliki aktivitas antiosteoporosis dari hasil metabolite profiling ekstrak etil asetat daun kenitu terhadap ER-α (1A52) dan ER-β (3OLS). Studi in silico dilakukan menggunakan metode Autodock Vina dengan menambatkan senyawa hasil metabolite profiling dengan protein 1A52 dan 3OLS. Senyawa hasil metabolite profiling ekstrak etil asetat daun kenitu dipreparasi menggunakan software Avogadro 1.90.0, kemudian dilakukan penambatan molekuler dan dianalisis menggunakan software Biovia Discovery Studio Visualizer 2016 untuk mengetahui senyawa agonis. Senyawa yang agonis selanjutnya dilakukan analisis fisikokimia menggunakan webtool SwissADME. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 10 senyawa yang diprediksi agonis terhadap protein 1A52 dan 8 senyawa yang diprediksi agonis terhadap protein 3OLS. Seluruh senyawa yang diprediksi agonis memenuhi syarat fisikokimia nilai TPSA dan hukum 5 lipinski, sehingga dapat diterima oleh tubuh melalui rute oral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekstrak etil asetat daun kenitu diprediksi memiliki aktivitas antiosteoporosis.

ABSTRACT:

Osteoporosis is a disease that occurs in the bones due to estrogen deficiency conditions experienced by postmenopausal women. Phytoestrogens can be used as an alternative to treat estrogen deficiency. Kenitu leaves (Chyrsophyllum cainito L.) are thought to contain phytoestrogen compounds. This study aims to predict phytoestrogen compounds. The in silico study was done using the Autodock Vina method by docking the metabolite profiling compounds against 1A52 and 3OLS proteins. .The compounds from metabolite profiling then prepared with Avogadro 1.90.0 software, then molecular docking was carried out and analyzed using Biovia Discovery Studio Visualizer 2016 software to determine agonist compounds. The agonist compounds were then carried out to physicochemical analysis by using the SwissADME webtool. The results showed that there were 10 compounds that were predicted to be agonists to the 1A52 protein and 8 compounds that were predicted to be agonists to the 3OLS protein. All compounds that were predicted to be agonists met the physicochemical requirements of TPSA values and Lipinski's law, so they could be accepted by the body through the oral route. The results showed that the ethyl acetate extract of kenitu leaves was predicted to have antiosteoporosis activity.