ANALISIS HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR DAN AKTIVITAS ANTINOSISEPTIF SENYAWA FLAVONOID PADA DAUN

(1)

222

ANALISIS HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR DAN AKTIVITAS

ANTINOSISEPTIF SENYAWA FLAVONOID PADA DAUN

Muntingia Calabura

L. MENGGUNAKAN METODE PERHITUNGAN

HARTREE FOCK

Azrina Nindia*, Rahmat Gunawan

Jurusan Kimia FMIPA Universitas Mulawarman, Kampus Gunung Kelua, Samarinda Kalimantan Timur 75123, Indonesia

*Corresponding Author : [email protected]

ABSTRACT

Quantitative relationship analysis of the antinosiseptive structure of flavonoid compound on Muntingia Calabura L. leaf has been done. This research used Hartree Fock and Correlation Analysis method using QSAR. The inhibition activity of flavonoid compound and dipole moment are independent variable, while the dependent variable is the active center of the flavonoid compound. The results obtained from structural relations and antinociceptive activity are very strong with a correlation value of 1,00. Then, the result can be significantly influenced on C3 atom and dipole moment of drug with QSAR formula that is A = 2,15 + 0,03 C3 – 0,17 D.

Keywords : Flavonoid, Antinociceptive, Hartree Fock, QSAR PENDAHULUAN

Muntingia calabura banyak dibudidayakan dan menjadi salah satu pohon di Indonesia. Hal ini dikenal secara lokal di Indonesia sebagai 'Kersen. Tanaman Ini adalah asli benua Amerika dan secara luas dibudidayakan di daerah Asia yang hangat (Chin, 1989). Daun Muntingia calabura, khususnya, digunakan untuk mengobati nyeri akibat sakit kepala, demam dan tukak lambung atau menipiskan pembengkakan kelenjar prostat (Morton, 1987., Verheij dan Corone, 1992). Bagian lain dari Muntingia calabura, yaitu akar dan bunga, juga dianggap memiliki nilai obat di Vietnam dan Filipina dan digunakan sebagai aborsi, antinosiseptif, antispasmodik, obat yang mengeluarkan keringat dan untuk mengobati sakit kepala, dispepsia dan kejang (Kaneda dkk, 1991).

Dalam perkembangannya, kimia komputasi menawarkan sebuah solusi dalam desain senyawa obat baru. Salah satu metode kimia komputasi yang populer dalam desain obat adalah QSAR. Setiap suatu senyawa aktif yang diketahui perubahan strukturnya dengan perubahan aktivitas biologinya dinamakan mempelajari hubungan Structure-Activity (SAR). Metode-metode yang digunakan dalam kimia komputasi antara lain dengan metode mekanika molekuler, semi empiris, ab-initio, DFT dan Hartree Fock (Mardhiyah, 2009., Wolff, 1994).

Dengan demikian, penggunaan metode Hartree Fock yang berdasarkan persamaan kuantum farmakologi yaitu ln A = P(i) q(i) + D merupakan langkah awal penentuan uji

pendahuluan dapat dilakukan secara komputasi yang mana dapat mengetahui terlebih dahulu atom-atom dan momen dipol yang sangat mempengaruhi pusat aktif (site active) suatu senyawa dan hasil rekapitulasi analisa dapat diketahui melalui metode statistika yaitu analisis korelasi. Metode yang dilakukan termasuk bagian dari metode kimia kuantum yang sangat penting untuk mengetahui lebih awal sifat-sifat suatu senyawa.

Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk melihat dan mengetahui QSAR senyawa flavonoid tersebut dengan menggunakan pemodelan kimia komputasi berdasarkan perhitungan Hartree Fock.

METODOLOGI PENELITIAN

Sebelum menentukan Kerapatan elektron dan momen dipol dari senyawa flavonoid dan turunannya dengan metode perhitungan Hartree Fock dengan bantuan komputer agar didapat studi kuantum farmakologi.

Analisis Struktur Elektronik

Sebelum melakukan tahap komputasi struktur elektron dan perhitungan momen dipol terlebih dahulu dilakukan pembuatan perkiraan struktur 3D untuk semua kesetimbangan dan transisi struktur oksida logam dengan menggunakan Avogadro. Selanjutnya, struktur 3D tersebut dioptimasi dilakukan berupa minimisasi energi untuk memperoleh konformasi struktur molekul terstabil dengan menggunakan

(2)

223 Avogadro-NWCHEM. Pemodelan struktur

bertujuan untuk mendapatkan struktur dengan energi minimum sehingga diperoleh keadaan yang relatif paling stabil.

Avogadro digunakan untuk membantu pembuatan berkas *.inp untuk input NWCHEM. Menu untuk NWCHEM Input Generator dalam Avogadro terdapat pada Extensions > NWCHEM > Input Generator. . . dimana dilakukan input perhitungan Hartree Fock berdasarkan optimasi geometri dengan himpunan basis B3LYP/3-21G. Kemudian berkas input hasil dari generator yang terintegrasi dalam Avogadro ini dapat langsung digunakan untuk melanjutkan ke tahap komputasi struktur elektron.

Format umum perintah pada terminal untuk memulai analisa struktur elektronik dengan NwChem adalah :

$ ~/nwchem flavonoid.nw >& flavonoid1.out Setelah proses perhitungan energi struktur molekul pada NWCHEM selesai dilakukan, maka dilakukan proses pemeriksaan data komputasi .out yaitu file output dari perhitungan NWCHEM. Analisis Struktur dengan Metode Korelasi

Menentukan korelasi pada penelitian ini menggunakan program GNU PSPP melalui Sistem Operasi LINUX, data yang disajikan merupakan data senyawa flavonoid variabel tak bebas serta muatan atom dan perubahan entalpi dengan Metode Hartree Fock. Perhitungan model hubungan variabel bebas dengan aktivitas ini menggunakan beberapa parameter statistik seperti koefisien korelasi R dengan menggunakan metode enter, berdasarkan pada persamaan kuantum farmakologi yang telah dibuat.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada penelitian ini digunakan kajian QSAR untuk senyawa flavonoid yang mempunyai pengaruh kuat terhadap aktivitas antinosiseptif. Analisis QSAR pada senyawa ini dilakukan dengan parameter muatan bersih atom-atom (C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 O1 O2) yang di peroleh dari perhitungan Geometry Optimization dilakukan dengan menggunakan metode RHF (Restricted Hartree Fock). Metode ini dipilih karena merupakan metode paling baik dalam predikat sifat senyawa dibandingkan dengan metode semiempiris maupun mekanika molekul.

Untuk memperoleh sifat struktur setiap molekul maka perlu diketahui muatan bersih dan momen dwikutub atom-atom sebagai parameter dari 4 molekul senyawa flavonoid.

Konformasi Struktur Terbaik dengan Menggunakan Avogadro

Terlebih dahulu di buat struktur senyawa 3D pada 4 substituen senyawa yang kemudian dilakukan optimisasi untuk memperoleh konformasi struktur terbaik dengan menggunakan Avogadro, setelah itu dilakukan input optimasi dengan menggunakan himpunan basis 3-21G. Berikut adalah gambar struktur senyawa 3D pada 4 substituen senyawa hasil konformasi struktur terbaik dengan menggunakan Avogadro yang sudah diberi penomoran sesuai dengan rantai yang dekat dengan gugus fungsinya.

Gambar 1. Senyawa 1. Struktur senyawa 3D senyawa flavonoid hasil konformasi struktur terbaik dengan menggunakan Avogadro

(3)

224

Perhitungan Data di NWChem

Setelah perhitungan terinput di NWChem, selanjutnya dilakukan perhitungan di NWChem dengan memasukkan berkas input ke dalam aplikasi NWChem. Selanjutnya dari hasil perhitungan di NWChem didapatkan hasil perhitungannya berupa output dari data di NWChem untuk di lakukan perhitungan selanjutnya.

Rekapitulasi Struktur Elektronik

Selanjutnya semua molekul yang telah teroptimasi diatas di hitung Geometry

Optimization nya untuk dapat mengetahui muatan bersih atom-atom dan momen dipolnya dengan menggunakan parameter analisis, hasil perhitungan Geometry Optimization itu disajikan pada tabel 2 yang telah direkapitulasi pada sistem statistik sehingga analisa correlation method dapat langsung dilakukan untuk dapat diprediksi persamaan kuantum farmakologi terbaiknya dengan:

ln A = P(i) q(i) + D Keterangan:

A = reaktivitas obat

P(i) = parameter statistic correlation method dan kerapatan elektron dari atom ke i senyawa obat

D = momen dipol senyawa obat

Dengan A adalah reaktifitas obat, P(i) parameter statistik correlation method dan kerapatan elektron dari atom ke i senyawa obat dan D adalah momen dipol senyawa obat. Hasil rekapitulasi struktur elektronik yang berisi muatan atom-atom bersihnya dan momen dipolnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

Tabel 1. Nilai Deskriptor Elektronik Senyawa Flavonoid Hasil Perhitungan Metode Hartree Fock 3-21G

Molekul C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 O1 O2 D 1 0,205 0,169 0,026 0,135 0,113 0,188 0,238 0,211 0,181 -0,238 -0,447 0,186 2 0,023 0,127 0,022 0,135 0,109 0,147 0,238 0,211 0,181 0,238 -0,451 0,376 3 -0,016 0,162 0,204 0,173 0,067 -0,044 0,190 -0,014 -0,051 -0,287 - 1,303 4 0,163 0,025 0,124 -0,005 0,071 0,181 0,193 0,029 0,139 -0,287 -0,451 0,404 Dari data tabel 1 tersebut yang akan di uji

statistika correlation method dengan data aktivitas dari masing-masing senyawa menjadi parameter dipendennya yang di uji dari variabel model-model yang di duga menjadi model-model terbaik dan pusat aktivitas sebagai antinosiseptif.

Analisis Struktur dengan Metode Korelasi Untuk senyawa flavonoid yang dianalisis correlation method berdasarkan keempat model yang di duga dapat menjadi model terbaik sebagai pusat aktif senyawa sebagai antinosiseptif yang di tampilkan pada tabel 2.

Langkah-langkah mendapatkan QSAR:

1. Dibuat model regresi untuk atom-atom yang mempunyai korelasi cukup kuat dengan A yaitu C9, C7, C5, C10, C4, C3, C2, O1, O2 dan D, sehingga diperoleh model:

A = βo + β1 C9 + β2 C7 + β3 C5 + β4 C10 + β5 C4 + β6 C3+ β7 C2 + β8 O1 + β9 O2 + β10 D + Ɛ , Ɛ ~ N (0,1)

2. Diantara variabel independen atom tersebut, D mempunyai korelasi terbesar yaitu 1. Atom lain yang berkorelasi kuat dengan D adalah C7, C10, C2 dan O2. Korelasi terbesar terdapat pada D dan C2, sehingga C2 dapat dikeluarkan dari model, karena D sudah

(4)

225 mewakili C2. Demikian juga O2, modelnya

menjadi:

A = βo + β1 C9 + β2 C7 + β3 C5 + β4 C10 + β5 C4 + β6 C3+ β8 O1 + β10 D + Ɛ , Ɛ ~ N (0,1) 3. Setelah D, atom yang memiliki korelasi kuat

dengan A adalah C10. Selanjutnya dilihat atom lain yang berkorelasi kuat dengan C10 yaitu O2, C9, C7. Dengan demikian atom C7 dikeluarkan juga dari model, modelnya menjadi:

A = βo + β1 C9 + β3 C5 + β4 C10 + β5 C3 + β6 C3+ β8 O1 + β10 D + Ɛ , Ɛ ~ N (0,1)

4. Selanjutnya, yang memiliki korelasi kuat (dibawah korelasi A dan C10) adalah C3. C3 mempunyai korelasi kuat dengan C4, C10, C7 dan kemudian atom-atom ini dikeluarkan dari model, sehingga modelnya menjadi: A = βo + β1 C9 + β3 C5 + β6 C3+ β8 O1 + β10 D + Ɛ , Ɛ ~ N (0,1)

Karena jumlah data eksperimen yang tersedia hanya 4 aktivitas, maka parameter pada model harus < 4

Tabel 2. Korelasi Antar Atom

ATOM C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 O1 O2 D A A TO M C1 1.00 -0.29 -0.45 -0.55 0.31 0.79 0.25 0.32 0.64 -0.44 -0.68 -0.75 -0.77 C2 -0.29 1.00 -0.12 0.96 0.43 -0.42 0.43 0.34 -0.25 0.07 0.42 0.26 -0.23 C3 -0.45 -0.12 1.00 0.00 -0.95 -0.80 -0.94 -0.97 -0.92 -0.56 0.84 0.88 -0.89 C4 -0.55 0.96 0.00 1.00 0.31 -0.58 0.33 0.23 -0.38 0.22 0.54 0.43 -0.40 C5 0.31 0.43 -0.95 0.31 1.00 0.59 1.00 0.99 0.76 0.53 -0.63 -0.72 0.74 C6 0.79 -0.42 -0.80 -0.58 0.59 1.00 0.56 0.64 0.96 0.18 -0.99 -0.98 0.98 C7 0.25 0.43 -0.94 0.33 1.00 0.56 1.00 0.99 0.75 0.58 -0.61 -0.69 0.71 C8 0.32 0.34 -0.97 0.23 0.99 0.64 0.99 1.00 0.81 0.58 -0.69 -0.76 0.78 C9 0.64 -0.25 -0.92 -0.38 0.76 0.96 0.75 0.81 1.00 0.42 -0.98 -0.99 0.98 O1 -0.44 0.07 -0.56 0.22 0.53 0.18 0.58 0.58 0.42 1.00 -0.34 -0.26 0.24 O2 -0.68 0.42 0.84 0.54 -0.63 -0.99 -0.61 -0.69 -0.98 -0.34 1.00 0.98 -0.97 D -0.75 0.26 0.88 0.43 -0.72 -0.98 -0.69 -0.76 -0.99 -0.26 0.98 1.00 1.00 A 0.77 -0.23 -0.89 -0.40 0.74 0.98 0.71 0.78 0.98 0.24 -0.97 -1.00 1.00 5. Dari model di atas yang memiliki korelasi

terbesar dengan A adalah D dan C3, sehingga diperoleh model akhir:

A = βo + β6 C3+ β10 D + Ɛ , Ɛ ~ N (0,1) Diperoleh nilai QSAR sebagai berikut: A = 2,15 + 0.03 C3– 0.17 D

Dari output diperoleh nilai sig = 0,041, dimana kecil dari nilai α = 0.05

6. Dengan demikian, atom karbon 3 dan momen dipol secara simultan mempengaruhi aktivitas, tetapi secara parsial atom karbon 3 dengan nilai sig = 0,677 tidak mempengaruhi aktivitas. Momen dipol mempengaruhi aktivitas secara parsial.

7. Jika diasumsikan tidak ada pengaruh atom karbon 3 dan momen dipol, maka besarnya aktivitas adalah 2,15. Jika diasumsikan tidak

(5)

226

ada pengaruh momen dipol, maka setiap kenaikan 1 atom karbon 3 akan menaikkan nilai aktivitas sebesar 0,03. Jika diasumsikan tidak ada pengaruh atom karbon 3, maka setiap kenaikan 1 momen dipol akan mengurangi aktivitas sebesar 0,17.

Oleh karena itu, dari hasil analisa keempat data eksperimen senyawa flavonoid, maka struktur molekul 1 adalah yang terbaik untuk merancang obat baru karena momen dipolnya paling kecil dengan nilai 0,186 seperti pada gambar 5 Setelah mendapatkan struktur terbaik untuk rancangan obat terbaru, kemudian bisa dicari gugus molekul baru pada posisi C3 tersebut dengan memutusnya pada posisi C3 yang sedemikian rupa sehingga menghasilkan muatan elektron C3 yang lebih besar yang dipengaruhi oleh momen dipol (D). Struktur terbaik juga dipengaruhi oleh momen dipol karena semakin kecil momen dipolnya, maka semakin besar aktivitasnya.

Gambar 5. Daerah Pusat Aktif Senyawa Flavonoid sebagai obat antinosiseptif

KESIMPULAN

Dari hasil analisa yang di lakukan, maka dapat disimpulkan bahwa:

1. Hubungan kuantitatif struktur senyawa flavonoid sebagai obat antinosiseptif menunjukkan adanya hubungan kuantitatif struktur yang nyata terhadap aktivitas atom-atom pada senyawa flavonoid dengan persamaan A = 2,15 + 0.03 C3– 0.17 D. 2. Daerah pusat aktif senyawa flavonoid sebagai

obat antinosiseptif terdapat pada C3 yang dipengaruhi oleh momen dipolnya.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Bohm, H. J. & G. Klebe. 1996. Angew. Chem. Int. Ed.35, 2589.

[2] Chin, W.Y. (1989), “A Guide to The Wayside Trees of Singapore”, BP Singapore Science Centre p. 145 [3] E. W. M. Verheij and R. E. Coronel, Plant

Resources of South East Asia: Edible Fruits and Nuts, PROSEA, Bogor, Indonesia, 2nd edition, 1992.

[4] Gnu-pspp. 2012. PSPP. Creative Commons Attribution-No Derivs 3.0 United States License.

[5] Gordon, M. S dan Pople, J. A. 1968. Approximate Self-Consistent Molecular-Orbital Theory VI. INDO Calculated Equilibrium Geometries. The Journal of Chemical Physics 49 (10): 4643-4650. [6] Hanum, M., 2003, Analisis Hubungan

Kuantitatif Antara Struktur dan Aktivitas Fungisida Turunan 1,2,4-Thiadiazolin Berdasarkan Perhitungan Muatan Bersih Atom, Skripsi S1 FMIPA, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

[7] Hanwell, M. D., 2012. Avogadro: A

Framework for Quantum Chemistry

Calculation and Visualization.

http://blog.cryos.net/upload/MDHanwell-ACS-Avo-Poster.pdf.

[8] Jensen, F. 2007. Introduction to Computational Chemistry. John Willey & Sons Ltd: Chichester.

[9] J. F. Morton, “Jamaica cherry,” in Fruits of Warm Climates, J. F. Morton, Ed., pp. 65– 69, J.F. Morton, Miami, Fla, USA, 1987 [10] Jum'an, Arif., 2005. Analisis in Silico Sifat

respon Optik Nonliniear Beberapa

Senyawa Kromofor Organik Menggunakan Metode Semiempirik, Skripsi S1, UGM, Yogyakarta.

[11] Kaneda N., Pezzuto, J.M., Soejarto, D.D., Kinghorn, A.D., Farnwort, N.R., Santisuk, T., Tuchinda, P., Udchachon, J. & Reutrakul, V., 1991. “Plant Anticancer Agents, XLVII. New Cytotoxic Flavanoids from Muntingia calabura Roots”, J. Nat. Prod. 54, 196-206.

[12] Kubinyi, H., 1993. QSAR: Hansch Analysis

and Related Approach, VCH

Verlaggessellschaft, Weinheim.

[13] Mariana, Lilik dkk. 2013. Analisis Senyawa

Flavonoid Hasil Fraksinasi Ekstrak

Diklorometana Daun Keluwih (Artocapus camansi). [Chem. Prog. Vol. 6, No.2. November 2013].

[14] Markham, K.R. 1988. Cara Mengientifikasi Flavonoid. Penerjemah: Padmawinata, K. Bandung : Penerbit ITB.

(6)

227 [15] M. H. Mohd. Sani, Z. A. Zakaria, T. Balan,

L. K. Teh, and M. Z. Salleh, “Antinociceptive activity of methanol extract of Muntingia calabura leaves and the mechanisms of action involved,”

Evidence-Based Complementary and

Alternative Medicine, vol. 2012, Article ID 890361, 10 pages, 2012.

[16] M. I. Mohd Yusof, M. Z. Salleh, L. K. Teh, Norizan Ahmat, N. F. Nik Azmin, Z. A. Zakaria, “Activity-Guided Isolation of Bioactive Constituents with Antinociceptive Activity from Muntingia calabura L. Leaves Using the Formalin Test,” Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine, vol. 2013, Article ID 715074, 9 pages. 2013.

[17] M. Jensen, “Trees commonly cultivated in South East Asia: an illustrated field guide,” in FAO Corporate Document Repository, Craftsman Press, Bangkok, Thailand, 2nd edition, 1999.

[18] N. Kaneda, J. M. Pezzuto, D. D. Soejarto et al., “Plant anticancer agents, XLVIII. New cytotoxic flavonoids from Muntingia calabura roots,” Journal of Natural Products, vol. 54, no. 1, pp. 196–206, 1991. [19] Nshimo C.M., Pezzuto, J.M., Kinghorn,

A.D. & Farnsworth, N.R. (1993), “Cytotoxic Constituents of Muntingia calabura Leaves and Stems Collected in Thailand”, Int. J. Pharmacol. 31, 77-81.

[20] Ohno, Koichi. 2004. Quantum Chemistry, iwani Publishing Company. Tokyo.

[21] Pranowo, Harno Dwi, 2011. Pengantar Kimia Komputasi. Bandung : Penerbit Lubuk Agung.

ACS-Avo-Post