1 STUDI MOLECULAR DOCKING SENYAWA DITERPEN ABIETEN TERHADAP ENZIM PROTEASE UTAMA (Mpro) VIRUS CORONA
Fajri Khatami 1*, Hilwan Yuda Teruna 2
1Mahasiswa Program S1 Kimia
2Dosen Bidang Kimia Organik Jurusan Kimia
1,2Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Riau Kampus Binawidya, Pekanbaru, 28293, Indonesia
*fajri.khatami5384@student.unri.ac.id ABSTRACT
Coronavirus disease or Covid-19 is a disease caused by a new type of corona virus, SARS-CoV-2. This disease first appeared in Wuhan, China and has now become a pandemic in the world. An enzyme that was important in mediating replication and transcription of SARS-CoV-2 was the main protease (Mpro). This study aims to discover compounds that could inhibit the main Mpro of covid-19, through the study of molecular docking of diterpenoid abieten derivatives on PDB ID : 6LU7. The molecular docking study was carried out using Autodock4 software and visualized using PyMOL and Discovery studio. The results of the method validation or redocking showed a Root Mean Square Deviation (RMSD) valued was 1.85 Å. The molecular docking study of 3 derivatives of diterpenoid abieten (6-acetyl7-hydroxyroileanone, 7-hydroxyroileanone and another abieten (CH-6)) showed the binding energy values were -9.07; -8.22 and -7.94 kcal/mol.
These results indicate the 6-acetyl7-hydroxyroileanone and 7-hydroxyroileanone compounds have a stronger affinity for the main protease enzyme (Mpro) compared to the original ligand which have binding energy of -7.39 kcal/mol. In addition, the type of hydrogen bond in 6-acetyl7-hydroxyroileanone has 6 bonds which were same as the hydrophilic bond in the native ligand. This research predicted that the 6-acetyl7-hydroxyroileanone compound can be used as an inhibitor of the Covid-19 main protease enzyme (Mpro).
Keyword: covid-19, binding energy, molecular docking ABSTRAK
Coronavirus disease atau Covid-19 merupakan suatu penyakit yang disebabkan oleh virus corona jenis baru yaitu SARS-CoV-2. Penyakit ini pertama kali ditemukan di Wuhan, China dan saat ini telah menjadi pandemi yang sudah menyebar hampir ke seluruh negara di dunia. Salah satu enzim yang berperan penting dalam memediasi replikasi dan transkripsi pada virus SARS-CoV-2 adalah enzim protease utama (Mpro). Penelitian ini bertujuan untuk menemukan senyawa yang dapat menginhibisi enzim protease utama (Mpro) covid-19 melalui studi molecular docking senyawa turunan diterpen abieten dengan PDB ID : 6LU7. Studi molecular docking dilakukan menggunakan perangkat lunak
2 Autodock4 dan divisualisasi menggunakan PyMOL dan Discovery studio.
Validasi metode atau redocking menunjukkan akurasi yang baik dengan nilai Root Mean Square Deviation (RMSD) sebesar 1,85 Å. Studi molecular docking enzim 6LU7 pada 3 senyawa turunan diterpen abieten (6-asetil7-hidroksiroileanon, 7- hidroksiroileanon dan diterpenoid glukosida (CH-6)) menunjukkan nilai energi ikatan masing-masing sebesar -9,07; -8,22 dan -7,94 kcal/mol. Hasil ini menunjukkan senyawa 6-asetil7-hidroksiroileanon dan 7-hidroksiroileanon memiliki afinitas lebih lebih kuat terhadap enzim protease utama (Mpro)
dibandingkan dengan ligan asli yang mempunyai energi ikatan sebesar -7.39 kcal/mol. Selain itu, senyawa yang memiliki afinitas paling kuat yaitu 6-
asetil7-hidroksiroileanon memiliki 6 ikatan hidrogen yang sama dengan ligan asli dalam situs aktif enzim protease utama (Mpro). Sehingga, diprediksi senyawa 6- asetil7-hidroksiroileanon mampu dijadikan sebagai inhibitor pada enzim protease utama (Mpro) Covid-19.
Kata kunci: covid-19, enzim protease utama, molecular docking PENDAHULUAN
Coronavirus disease atau penyakit yang biasa dikenal dengan sebutan COVID-19, saat ini menjadi pusat perhatian bagi dunia. Penyakit yang disebabkan oleh virus corona jenis baru ini (SARS-CoV-2), dilaporkan pertama kali ditemukan di Wuhan, Tiongkok pada bulan Desember 2019 (Zhu et al., 2020).
Menurut WHO (2020), pada tanggal 10 Juni 2020 kasus COVID-19 secara global telah meningkat menjadi 7.145.539 kasus dan 408.025 diantaranya dilaporkan meninggal dunia. Sementara, di Indonesia sudah tercatat sebanyak 33.076 kasus, 1.923 orang diantaranya dilaporkan meninggal dunia dan 12.129 dinyatakan sembuh.
Salah satu metode untuk menemukan vaksin pada virus adalah dengan memprediksi aktivitas suatu senyawa terhadap enzim pada virus
melalui studi molecular docking.
Studi molecular docking merupakan strategi Structure-based drug design untuk menentukan interaksi yang terjadi antara ligan atau senyawa uji terhadap sel atau protein target melalui perkiraan interaksi ligan- protein berikatan, dengan harapan memiliki afinitas yang kuat (McInnes, 2007). Studi molecular docking pada virus corona memeliki beberapa target farmakologi, diantaranya berupa enzim protease, helicase, polimerase dan immunomodulator seperti interferon dan kortikosteroid (Zumla et al., 2016)
Enzim protease merupakan target umum yang terkenal dalam mendesain obat virus yang menyerang manusia, seperti seperti virus HIV dan virus hepatitis C.
Inhibitor enzim protease juga telah terbukti efektif dalam mengimhibisi replikasi coronavirus, termasuk
3 penyakit yang disebabkan oleh virus
corona jenis lainnya, seperti SARS dan MERS (Hatada et al., 2020).
Menurut Jin et al (2020), enzim protease utama (Mpro) memiliki peran penting dalam memediasi replikasi dan transkripsi pada virus corona. Penelitian yang dilakukan Jin, mengidentifikasi obat COVID- 19 berdasarkan Mpro sebagai target utama (reseptor), dengan bantuan desain obat secara komputasi. Hasil dari penelitian ini berupa struktur kristal protein kompleks dari Mpro SARS-CoV-2 dengan inhibitor N3, sehingga memberikan peluang peneliti untuk menemukan inhibitor lain dari Mpro pada virus corona.
Menurut Nothias-Scaglia et al., (2015), senyawa metabolit sekunder jenis diterpen yang diisolasi dari bahan alam (spesies Euphorbiaceae) memiliki aktivitas yang baik terhadap uji antiviral pada virus chikungunya dan replikasi HIV.
Penelitian ini menunjukkan senyawa phorbol-12,13-didecanoate
merupakan inhibitor paling baik terhadap replikasi virus chikungunya dengan nilai EC50 6,0 ± 0,9 nM dan indeks selektivitas (SI) 686. Selin itu, senyawa diterpen ini juga menghambat replikasi HIV, uji penelitian ini dilakukan pada
beberapa senyawa 4-
hydroxyphorbol dan diterpen ester tipe ingenane yang terbukti menghambat replikasi HIV secara in vitro pada tingkat nanomolar.
Saat ini belum ada obat atau agen terapi yang efektif untuk
pengobatan penyakit yang disebabkan oleh virus corona. Salah satu upaya untuk pengobatan penyakit SARS yang juga disebakan oleh virus corona jenis lainnya adalah dengan menggunakan obat herbal alami (Hsu et al., 2008).
Pengobatan herbal yang menggunakan senyawa bahan alam sebagai agen inhibitor pada virus corona lainnya terbukti memiliki aktivitas sebagai antivirus, hanya saja belum diketahui dengan pasti mekanisme dari pengobatannya (McCutcheon et al., 1997).
Berdasarkan uraian diatas, maka perlu dilakukan penelitian untuk menemukan inhibitor dari protein Mpro SARS-CoV-2 maupun enzim peptidase utama pasa strain
SARS-CoV sebelumnya
menggunakan senyawa bahan alam sebagai ligannya. Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan dari Hazimah (2012) dan Syari (2019) yang telah mengisolasi dan melakukan uji bioaktivitas toksisitas dan antioksidan pada senyawa turunan diterpen abieten. Pada penelitian ini, senyawa yang telah diisolasi oleh peneliti sebelumnya akan dilakukan studi molecular docking pada enzim Mpro SARS- CoV-2 dan enzim peptidase SARS- CoV untuk memprediksi aktivitasnya sebagai inhibitor, serta melakukan analisa lipinski’s rule of five pada ligan yang digunakan. Aktivitas dari senyawa ini diidentifikasi berdasarkan energi ikatan (kcal/mol) dan ineteraksi ligan-reseptor.
4 METODOLOGI PENELITIAN
a. Alat dan bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah seperangkat notebook MSI GF63 dengan spesifikasi : Processor Intel Core i7- 9750H CPU @ 2.60GHz dengan Random Acces Memory (RAM) 8 GB. Perangkat lunak yang digunakan antara lain MGL Tools (meliputi AutoDock Tools 1.5.6 dan AutoDock4) yang diproduksi oleh The Scripps Research Institute, PyMol 2.4.0 dari Schrodinger, Discovery Studio 2020 dari Biovia dan ChemDraw Ultra 12.0 dari PerkinElmer.
Ligan yang digunakan dalam penelitian ini adalah 3 senyawa turunan diterpen abieten, yaitu 6- asetil7-hidroksiroileanon, dan 7- hidroksiroileanon yang diisolasi dari tanaman Plectranthus amboinicus oleh Hazimah et al., (2013) serta senyawa abieten glukosida (CH-6) yang diisolasi dari tanaman miana merah atau Coleus hybridus oleh Syari et al., (2018). Struktur 3D reseptor yang digunakan dalam penelitian ini diunduh pada situs Protein Data Bank (PDB) dengan PDB ID : 6LU7 (struktur kristal protease covid-19 dengan inhibitor N3) berkas diunduh dengan format
“.pdb”.
b. Pembuatan folder kerja AutoDock4
Folder kerja Molecular Docking dibuat pada desktop. Selanjutnya
aplikasi AutoDock4 dan perangkat penunjang (Autogrid4.exe, AutoDock4.exe, AD4.1_bound.dat dan AD4_parameters.dat) ditambahkan pada folder kerja.
c. Pengunduhan reseptor
Struktur 3D reseptor yang digunakan adalah protein 6LU7, yang diunduh pada situs Protein Data Bank (PDB) (https://www.rcsb.org/).
Struktur 3D protein diunduh dengan format berkas “.pdb”. Berkas kemudian disimpan pada folder kerja.
d. Pemisahan ligan alami dengan reseptor
Berkas struktur 3D dari reseptor dibuka pada lembar kerja Studio Discovery 2020. Molekul air dan molekul atau ligan lain yang tidak digunakan pada proses molecular docking dihapus terlebih dahulu.
Kemudian, ligan alami yang terikat pada reseptor dipisahkan dari reseptor. reseptor dan ligan alami yang telah dipisahkan disimpan dengan format “.pdb”. Ligan alami yang telah dipisahkan ini digunakan untuk validasi metode atau redocking.
e. Validasi metode atau redocking Ligan asli dan reseptor yang telah dipisahkan dibuka pada lembar kerja AutoDock tools 1.5.6. untuk dipreparasi. Preparasi ligan dilakukan untuk minimalisasi energi.
Charge “Compute Gasteger Charge”
digunakan dan hidrogen polar ditambahkan pada proses minimalisasi ligan. Ligan yang telah
5 dipreparasi disimpan pada folder
kerja dengan nama “ligand.pdbqt”.
Preparasi reseptor dilakukan, charge
“kollman charge” digunakan dan
hidrogen polar ditambahkan.
Reseptor yang telah dipreparasi disimpan pada folder kerja dengan nama “protein.pdbqt”.
Gambar 1. Parameter gridbox redocking reseptor 6LU7 Reseptor dan ligan yang telah
dipreparasi dibuka pada lembar kerja AutoDock tools 1.5.6 untuk dibuat parameter gridbox. Gridbox diatur posisinya pada tengah ligan.
Parameter gridbox dapat dilihat pada
Gambar 1. Berkas grid disimpan pada folder kerja dengan format
“dock.gpf”. Parameter gridbox ini digunakan untuk molecular docking senyawa diterpen abieten.
Gambar 2. Parameter docking menggunakan pengaturan Genetic Algorithm dengan number of GA runs : 100 kali pose
6 Simulasi docking dilakukan
menggunakan perangkat lunak AutoDock4 yang diatur menggunakan AutoDock tools dan dijalankan menggunakan Command prompt.
Parameter docking diatur menggunakan parameter “Genetic Algorithm”, number of GA runs dibuat sebanyak 100 kali interaksi ligan- reseptor dan pengaturan parameter diatur secara default, pengaturan parameter docking dapat dilihat pada Gambar 2. Output dari simulasi docking disimpan berdasarkan pengaturan Lamarckin GA (4.2).
Berkas parameter docking disimpan pada folder kerja dengan format
“dock.dpf”.
Simulasi docking dijalankan menggunakan command prompt. Hasil simulasi docking secara otomatasi disimpan pada lembar kerja dengan format “dock.dlg”.
f. Analisis hasil simulasi docking atau redocking
Analisis hasil simulasi docking dilakukan menggunakan perangkat lunak AutoDock tools, PyMOL dan Dicovery Studio. Berkas “dock.dlg”
dibuka menggunakan perangkat lunak NotePad++ untuk melihat data simulasi docking, seperti konformasi ligan terbaik, nilai Root Mean Square Deviation (RMSD), dan binding energy. RMSD yang diinginkan <2.
Ligan dengan konformasi dan RMSD terbaik, disimpan bentuk 3Dnya
menggunakan AutoDock tools.
Interaksi ligan-reseptor divisualisasi secara 3 dimensi dan 2 dimensi menggunakan perangkat lunak Dicovery Studio untuk melihat jenis dan energi ikatan.
g. Molecular docking senyawa diterpen abieten sebagai ligan Struktur senyawa diterpen abieten yang digunakan sebagai ligan pada penelitian ini digambar menggunakan perangkat lunak ChemDraw Ultra 12.0. dan diubah menjadi bentuk 3D menggunakan Chem3D Pro 12.0.
berkas disimpan dengan format “.pdb”.
Preparasi ligan pada molecular docking dilakukan sesuai prosedur pada preparasi ligan asli saat validasi metode atau redocking.
Protein yang digunakan pada molecular docking ini adalah protein yang sudah dipreparasi pada saat validasi metode, parameter grid dan parameter docking disesuaikan dengan validasi metode. Molecular docking dijalankan menggunakan command prompt. Hasil molecular docking divisualisasi menggunakan Discovery studio.
h. Analisa Lipinski’s Rule of Five Lipinski’s Rrule of five ditentukan untuk memprediksi aktivitas obat yang aktif secara oral. Kriteria Lipinski’s Rrule of five terdiri dari berat molekul kurang dari 500, log P kurang dari 5, jumlah hidrogen donor kurang dari 5 gugus, dan jumlah akseptor donor kurang dari 10 gugus. Aturan tersebut
7 dianalisa pada ligan dengan
menggunakan aplikasi pada website http://www.molinspiration.com.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini telah dilakukan studi molecular docking pada reseptor Covid-19 yaitu protein 6LU7 menggunakan ligan dari tiga senyawa bahan alam diterpenoid yang telah diisolasi oleh peneliti sebelumnya (Hazimah, 2012 dan Syari, 2018) menggunakan perangkat lunak AutoDock4. Hasil molecular docking divisualisasi menggunakan perangkat lunak PyMOL dan Discovery Studio.
Pemilihan protein 6LU7 sebagai reseptor pada penelitian ini karena protein tersebut merupakan enzim protease utama (Mpro) yang berperan aktif dalam memediasi replikasi dan transkripsi pada virus SARS-CoV-2 (Jin et al., 2020). Sebelum dilakukan studi molecular docking pada senyawa turunan diterpen abieten, resptor 6LU7 diredocking menggunakan ligan aslinya (inhibitor N3) untuk memvalidasi metode yang akan digunakan pada studi molecur docking.
Selain itu, hasil redocking juga dijadikan sebagai kontrol positif.
Gambar 3. RMSD inhibitor N3 pada reseptor 6LU7 dengan nilai 1,85 Å. Ligan biru merupakan inhibitor N3 sebelum redocking dan ligan merah muda merupakan inhibitor N3 setelah redocking.
Hasil validasi metode atau redocking reseptor 6LU7 menunjukkan nilai Root Mean Square Deviation (RMSD) sebesar 1,85 Å (dapat dilihat pada Gambar 3), energi ikatan sebesar -7,39 (kcal/mol) dan interaksi ligan- reseptor menunjukkan adanya ikatan hidrofilik antara ligan dan reseptor
sebanyak sepuluh ikatan (dapat dilihat pada Gambar 4). Nilai RMSD pada validasi metode atau redocking <2 Å menunjukkan akurasi metode yang cukup baik untuk digunakan sebagai studi molecular docking (Moustakas et al., 2006). Maksudnya, semakin kecil RMSD suatu konformasi ligan, maka
8 konformasi ligan tersebut semakin
menyerupai bentuk konformasi ligan sebenarnya yang terikat pada reseptor,
sehingga saat dilakukan molecular docking, ligan akan berinteraksi dengan sisi aktif reseptornya.
Tabel 1. Hasil molecular docking reseptor 6LU7 menggunakan ligan asli dan senyawa turunan diterpen abieten.
Protein Ligan Binding energy (kcal/mol)
6LU7 Inhibitor N3 (redocking) -7,39
6-asetil7-hidroksiroileanon -9,01
7-hidroksiroileanon -8,22
diterpenoid glukosida (CH-6) -7,94
Gambar 4. Visualisasi 2D interaksi ligan-reseptor 6LU7. Inhibitor N3 (A), 6-asetil7- hidroksiroileanon (B), 7-hidroksiroileanon (C) dan diterpenoid glukosida (CH-6) (D).
9 Hasil molecular docking reseptor
6LU7 menggunakan 3 senyawa diterpen abieten sebagai ligan, menunjukkan senyawa 6-asetil7- hidroksiroileanon merupakan senyawa yang paling aktif dalam menginhibisi enzim protease utama (Mpro). Hal ini dilihat berdasarkan nilai energi ikatan senyawa 6-asetil7-hidroksiroileanon yang lebih kecil dibandingkan dengan energi ikatan inhibitor N3, yaitu sebesar -9,07 kcal/mol. Sedangkan senyawa 7-hidroksiroileanon dan diterpenoid glukosida (CH-6) juga memiliki nilai energi ikatan yang cukup bagus, yaitu sebesar -8,22 dan - 7,94 kcal/mol. Menurut Feig et al., (2004), semakin kecil energi ikatan, maka semakin spontan ligan untuk membentuk kompleks dengan reseptornya (dapat dilihat pada Tabel 1).
Berdasarkan visualisasi interaksi ligan-reseptor, interaksi 6-asetil7- hidroksiroileanon dengan reseptor 6LU7 menunjukkan kemiripan jenis ikatan hidrofilik jika dibandingkan dengan interaksi inhibitor N3 dengan reseptor 6LU7 (dapat dilihat pada Gambar 4). Interaksi ikatan hidrogen antara inhibitor N3 dengan asam amino CYS145, HIS163, GLU166, GLU166, CYS145, dan GLN189 pada reseptor 6LU7, juga terdapat pada interaksi 6-asetil7-hidroksiroileanon dengan reseptor 6LU7. Hal ini menunjukkan senyawa 6-asetil7- hidroksiroileanon dapat berinteraksi cukup baik dengan sisi aktif reseptor
6LU7. Sehingga senyawa ini diprediksi dapat menjadi inhibitor enzim protease utama (Mpro) (6LU7) pada SARS-CoV-2.
Penelitian studi molecular docking ini juga bertujuan untuk merancang suatu molekul senyawa yang berpotensi sebagai obat dengan harapan dapat berinteraksi secara efektif terhadap reseptor target sehingga menimbulkan aktivitas biologi. Lipinski’s Rrule of five yang juga dikenal sebagai Pfizer's Rule of five atau Rule of five (RO5) adalah aturan praktis untuk mengevaluasi obat atau menentukan apakah suatu senyawa kimia memiliki aktivitas farmakologi atau biologi berdasarkan sifatnya, sehingga diprediksi obat tersebut aktif jika diberikan secara oral pada manusia. Aturan ini menjelaskan sifat molekul penting bagi farmakokinetik obat dalam tubuh manusia, termasuk penyerapan mereka, distribusi, metabolisme, dan ekskresi (Lipinski, 2004)
Molekul senyawa yang diinginkan dalam merancang obat yang aktif secara oral harus memenuhi
„Lipinski’s Rule of Five‟ yaitu berat molekul kurang dari 500, memiliki tidak lebih dari 5 gugus hidrogen donor, memiliki tidak lebih dari 10 gugus hidrogen akseptor, dan nilai logP tidak lebih dari 5 (Lipinski et al., 1997).
Analisa lipinski’s rule of five pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2. Massa molekul pada
10 penelitian ini ditentukan menggunakan
perangkat lunak ChemDraw Ultra 12.0. Massa molekul dari senyawa 6- asetil7-hidroksiroileanon dan 7- hidroksiroileanon memenuhi syarat pada aturan, sedangkan diterpenoid glukosida (CH-6) tidak memenhi syarat karena memiliki massa
>500g/mol. Berdasarkan nilai koefisien partisi atau Log P ketiga senyawa ini memenuhi syarat karena memiliki nilai <5. Berdasarkan hidrogen donor dan hidrogen akseptornya, ketiga senyawa memenuhi syarat baik saat diinteraksikan dengan reseptor 6LU7.
Tabel 2. Hasil analisa Lipinski’s rule of five
Ligan Massa
molekul (g/mol)
Log P
(Koefisien partisi)
H-Donor H-akseptor
6-asetil7- hidroksiroileanon
390,48 3,23 2 3
7-hidroksiroileanon 348,44 2,52 2 3
diterpenoid glukosida (CH-6)
510,57 -1,02 5 4
Hasil ini analisa pada ketiga senyawa ini menenjukkan bahwa senyawa 6-asetil7-hidroksiroileanon dan 7-hidroksiroileanon diprediksi mampu digunakan sebagai obat oral.
Sedangkan senyawa diterpenoid glukosida (CH-6) diprediksi kurang baik digunakan sebagai obat yang dikonsumsi oleh tubuh karena memiliki massa molar yang
>500g/mol.
KESIMPULAN
Studi molecular docking reseptor 6LU7 menggunakan senyawa turunan diterpen abieten, menunjukkan bahwa senyawa 6-asetil7-hidroksiroileanon merupakan ligan dengan aktivitas paling baik dan diprediksi mampu menjadi inhibitor pada enzim protease
utama (Mpro) SARS-CoV-2 dengan nilai energi ikatan sebesar -9,01 kkal/mol dan memiliki interaksi ikatan hydrogen atau ikatan hidrofilik dengan sisiaktif reseptor 6LU7. Berdasarkan analisa Lipinski’s Rrule of five dari 3 senyawa turunan diterpen abieten menunjukkan bahwa senyawa 6- asetil7-hidroksiroileanon dan 7- hidroksiroileanon diprediksi mampu digunakan sebagai obat yang dapat dikonsumsi tubuh. Sedangkan senyawa diterpenoid glukosida (CH-6) diprediksi kurang baik digunakan sebagai obat yang dikonsumsi tubuh karena memiliki massa molar yang
>500g/mol.
DAFTAR PUSTAKA
Feig, M., Onufriev, A., Lee, M. S., Im,
11 W., Case, D. A., & Brooks, C. L.
(2004). Performance Comparison of Generalized Born and Poisson Methods in The Calculation of Electrostatic Solvation Energies for Protein Structures. Journal of Computational Chemistry, 25(2), 265–284.
https://doi.org/10.1002/jcc.10378 Hazimah. (2013). Aktivitas
Antioksidan dan Antimikrobial dari Ekstrak Plectranthus amboinicus. Jurnal Penelitian Farmasi Indonesia, 1(2), 39–42.
Hsu, C. H., Hwang, K. C., Chao, C. L., Chang, S. G. N., Ho, M. S., Lin, J. G., Chang, H. H., Kao, S. Te, Chen, Y. M., & Chou, P. (2008).
An Evaluation of The Additive Effect of Natural Herbal Medicine on SARS or SARS- Like Infectious Diseases in 2003:
A Randomized, Double-Blind and Controlled Pilot Study. Evidence- Based Complementary and Alternative Medicine, 5(3), 355–
362.https://doi.org/10.1093/ecam/
nem035
Jin, Z., Du, X., Xu, Y., Deng, Y., Liu, M., Zhao, Y., Zhang, B., Li, X., Zhang, L., Peng, C., Duan, Y., Yu, J., Wang, L., Yang, K., Liu, F., Jiang, R., Yang, X., You, T., Liu, X., … Yang, H. (2020).
Structure of Mpro from COVID- 19 Virus and Discovery of its Inhibitors. Nature, February.
https://doi.org/10.1038/s41586- 020-2223-y
Lipinski, C. A. (2004). Lead Profiling Lead- and Drug-like Compounds : The Rule-of-five Revolution.
Elseviers, 1(4), 337–341.
https://doi.org/10.1016/j.ddtec.20 04.11.007
Lipinski, C. A., Lombardo, F., Dominy, B. W., & Feeney, P. J.
(1997). Experimental and Computational Approaches to Estimate Solubility and Permeability in Drug Discovery and Development Settings.
Advanced Drug Delivery
Reviews, 23, 3–25.
https://doi.org/10.1016/j.addr.201 2.09.019
McCutcheon, A. R., Stokes, R. W., Thorson, L. M., Ellis, S. M., Hancock, R. E. W., & Towers, G.
H. N. (1997). Anti-Mycobacterial Screening of British Columbian Medicinal Plants. Pharmaceutical Biology, 35(2), 77–83.
https://doi.org/10.1076/phbi.35.2.
77.13284
McInnes, C. (2007). Virtual Screening Strategies in Drug Discovery.
Current Opinion in Chemical Biology, 11(5), 494–502.
https://doi.org/10.1016/j.cbpa.200 7.08.033
Moustakas, D. T., Lang, P. T., Pegg, S., Pettersen, E., Kuntz, I. D., Brooijmans, N., & Rizzo, R. C.
12 (2006). Development and
Validation of a Modular, Extensible Docking Program:
DOCK 5. Journal of Computer- Aided Molecular Design, 20(10–
11), 601–619.
https://doi.org/10.1007/s10822- 006-9060-4
Nothias-Scaglia, L. F., Pannecouque, C., Renucci, F., Delang, L., Neyts, J., Roussi, F., Costa, J., Leyssen, P., Litaudon, M., &
Paolini, J. (2015). Antiviral Activity of Diterpene Esters on Chikungunya Virus and HIV Replication. Journal of Natural Products, 78(6), 1277–1283.
https://doi.org/10.1021/acs.jnatpr od.5b00073
Syari, D. I., Aini, R.-, Sy, R. H., &
Teruna, H. Y. (2018). Uji Aktivitas Toksisitas dari Ekstrak Tanaman Miana Merah (Coleus hybridus) Menggunakan Metode BSLT ( Brine Shrimp Lethality Test). Photon: Jurnal Sain Dan Kesehatan, 9(1), 164–169.
https://doi.org/10.37859/jp.v9i1.1
076
World Health Organization (WHO).
(2020). Coronavirus disease
COVID-2019. WHO.
https://doi.org/10.30895/2312- 7821-2020-8-1-3-8
Zhu, N., Zhang, D., Wang, W., Li, X., Yang, B., Song, J., Zhao, X., Huang, B., Shi, W., Lu, R., Niu, P., Zhan, F., Ma, X., Wang, D., Xu, W., Wu, G., Gao, G. F., &
Tan, W. (2020). A Novel Coronavirus From Patients with Pneumonia in China, 2019. New England Journal of Medicine,
382(8), 727–733.
https://doi.org/10.1056/NEJMoa2 001017
Zumla, A., Chan, J. F. W., Azhar, E. I., Hui, D. S. C., & Yuen, K. Y.
(2016). Coronaviruses-Drug Discovery and Therapeutic Options. Nature Reviews Drug Discovery, 15(5), 327–347.
https://doi.org/10.1038/nrd.2015.
37
