UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Waktu yang digunakan selama proses docking ini dipengaruhi oleh spesifikasi komputer yang digunakan dan juga ligan yang ditambatkan.
Tetapi hal ini tidak terlalu mempengaruhi keakuratan hasil yang diperoleh. Proses penambatan molekul dengan Autodock Vina dapat meningkatkan
akurasi dari prediksi mode ikatan bila dibandingkan dengan Autodock 4. Selain itu, vina dapat mengambil keuntungan dari multiple CPU atau CPU
core dalam sistem komputer untuk memperpendek waktu running secara
signifikan Trott Olson, 2010. Untuk input dan output-nya, vina menggunakan format file struktur
molekul yang sama dengan Autodock yaitu pdbqt. File pdbqt. Setelah proses docking
selesai, maka muncul 2 file baru dalam folder vina, yaitu ‘log.txt’
dan ‘out.pdbqt’. ‘log.txt’ berisikan nilai afinitas ikatan dan root mean square deviation
RMSD dari hasil docking. Sedangkan ‘out.pdbqt’
merupakan konformasi dari ligan-ligan yang di-docking-kan. Hasil ini dibuka dengan Autodocktools, LigPlus dan Pymol untuk melihat posisi dan
orientasi dari ligan pada protein dan juga asam amino-asam amino yang terikat pada ligan serta jarak ikatan ligan dengan asam amino.
4.4 Analisa dan Visualisai Hasil
Hasil penambatan molekul pada penelitian ini meliputi nilai energi bebas
ΔGbind dan Root Mean Square Deviation RMSD, serta interaksi ligan dengan residu pada makromolekul protein. Konformasi masing-
masing ligan hasil docking diperingkatkan berdasarkan nilai ΔGbind dari
yang terkecil sampai yang terbesar. ΔGbind merupakan energi yang
dibutuhkan ligan untuk berinteraksi ikatan dengan reseptor pada binding site
. Semakin kecil harga ΔGbind maka semakin stabil ikatan ligan dengan
reseptor. Setiap ligan yang ditambatkan pada makromolekul protein, maka menghasilkan konformasi ligan berdasarkan peringkat
nilai ΔGbind dari terendah dengan hasil yang paling baik.
Dasar yang digunakan untuk memberikan penilaian adalah nilai RMSD. Dari ke-9 peringkat konformasi yang dihasilkan, maka dipilihlah
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
peringkat teratas yang memiliki nilai ΔGbind dengan RMSD 0, karena merupakan konformasi terbaik dari penambatan masing-masing ligan.
Selain itu, nilai RMSD dikatakan baik jika 2 Å. Dengan penyimpangan yang semakin besar, semakin besar kesalahan pada prediksi interaksi ligan
dengan protein Brooijmans, 2009. RMSD merupakan nilai penyimpangan antara satu konformasi ligan tambat dengan ligan x-ray. RMSD digunakan
untuk menentukan apakah prediksi modus ikatan tersebut berhasil dan penting untuk validasi program docking. Batas atas RMSD u.b.
menyatakan kecocokan antara suatu atom pada salah satu konformasi dengan dengan atom yang sama pada konformasi lainnya dan batas bawah
RMSD i.b. menyatakan kecocokan antara suatu atom pada salah satu konformasi dengan atom dari unsur sejenis pada konformasi lainnya Nauli,
2014. ΔGbind dengan RMSD terendah masing-masing ligan dikumpulkan
dalam Tabel 4.2. Dari data hasil docking diperoleh nilai
ΔGbind amidasi etil p-metoksisinamat dengan rentang -6,2 kkalmol sampai -9,3 kkalmol.
Sedangkan rosiglitazon sebagai pembanding menunjukkan nilai ΔGbind -
8,9 kkalmol. P-methoxycinnamoyil tryptamine menghasilkan nilai terbaik dari senyawa amidasi etil p-metoksisinamat lainnya dan rosiglitazon. Hal ini
menunjukkan bahwa P-methoxycinnamoyil tryptamine dengan ΔGbind -9,3
kkalmol lebih potensial sebagai antidiabetes dibandingkan Rosiglitazon. Dari hasil senyawa etil p-metoksisinamat sebagai antidiabetes
terhadap PPAR- memiliki ΔGbind sebesar -6,2 kkalmol. Hal ini berarti
nilai energi ikatan pada PPAR- kurang baik dibandingkan senyawa
pembanding Rosiglitazon dengan ΔGbind sebesar -8,9 kkalmol, sehingga
modifikasi dilakukan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa adanya gugus amida dibandingkan dengan
ester, dapat menunjukkan nilai ΔGbind lebih kecil dan lebih baik sebagai
antidabetes pada PPAR- . Sehingga senyawa amidasi etil p-metoksisinamat
berpotensi memiliki efek antidiabetes yang jauh lebih baik.
