MODIFIKASI INHIBITOR ENALAPRIL UNTUK MENGHAMBAT KINERJA ANGIOTENSIN CONVERTING ENZYME PADA PENYAKIT HIPERTENSI SECARA IN SILICO

Abstract

Analisa QSAR yang dilakukan adalah dengan menentukan ACE inhibitor yang telah diketahui aktivitasnya kemudian ditentukan parameter kimia fisikia dengan software Marvinsketch. Penelitian ini menggunakan 85 senyawa yang telah diketahui aktivitasnya yang dibagi menjadi 60 data training dan 25 sebagai data test. Metode statistik yang digunakan adalah metode statistik Parsial Least Square (PLS) untuk mendapat persamaan. Korelasi yang diperoleh untuk persamaan tersebut adalah untuk data training (r2 = 0,705) dan data test (r2=0,898). Persamaan inilah yang nantinya digunakan untuk memprediksi Ki senyawa modifikasi. Korelasi aktivitas tersebut selanjutnya dibandingkan dengan hasil korelasi aktivitas yang telah diperoleh melalui metode docking. Senyawa hasil modifikasi ditentukan parameter kimia fisikanya, lalu dimasukkan dalam persamaan statistik QSAR yang telah diperoleh untuk menentukan Ki prediksi dari senyawa modifikasi. Ki prediksi senyawa modifikasi kemudian dirangking dan diambil 20 senyawa sebagai sampel docking untuk melihat melihat korelasi hubungan metode QSAR dan docking. Korelasi hubungan metode QSAR dan docking yang diperoleh adalah r2=0,220. Hal ini menunjukkan bahwasanya tidak ada korelasi antara metode QSAR dan docking. Berdasarkan hasil penelitian ini, modifikasi struktur Enalapril dengan pendekatan bioisosterik menghasilkan 3 macam model inhibitor terbaik yakni Struktur kode senyawa MA4 (7,4), Struktur kode senyawa MA22 (7,2) dan Struktur kode senyawa MA40 (8,1) pada lampiran A.5. Semakin besar afinitas dari suatu ligan terhadap enzim maka nilai ΔG0 binding affinity semakin kecil, sebaliknya apabila semakin rendah maka nilai ΔG0 binding affinity semakin besar (Wardani, 2012).