Ridwan Wijaya
Farmasi, Universitas Islam Bandung

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Identifikasi Epitop Sel-T COVID-19 terhadap Reseptor Imun TLR-2 (Toll-like Receptor-2) untuk Pengembangan Vaksin Berbasis Peptida Ridwan Wijaya; Aulia Fikri Hidayat; Taufik Muhammad Fakih
Bandung Conference Series: Pharmacy Vol. 2 No. 2 (2022): Bandung Conference Series: Pharmacy
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (964.565 KB) | DOI: 10.29313/bcsp.v2i2.3393

Abstract

Abstract. The coronavirus outbreak that is sweeping the world is a serious challenge for the international health system. Overcoming the lack of information regarding experimental data, tools and even understanding of the body's immune response to SARS-CoV2, it is necessary to take effective steps to anticipate the spread and control the COVID-19 pandemic. Therefore, a COVID-19 epitope T-cell protein-peptida docking simulation against the TLR-2 (Toll-like Receptor-2) immune receptor target with the PDB code 2Z80 computationally was carried out in order to add dry laboratory data information, anticipate contact and crowds so as to minimize the spread of the SARS-CoV2 outbreak. There are several bioactive peptidas that are potential candidates for SARS-CoV2 vaccines such as bioactive peptidas FLAFVVFLL, FVLAAVYRI, FVVFLLVTL, VLLFLAFVV and YVYSRVKNL. This study aims to identify and evaluate the molecular interactions that occur between bioactive peptida molecules and TLR-2 enzyme macromolecules with PDB code 2Z80 using in-silico protein-peptida-based molecular docking method. Bioactive peptida sequence modeling using PEP-FOLD software. Furthermore, the best conformation was selected to be used in the study of interactions with TLR-2 macromolecules using the HPEPDock software. Further exploration was carried out on the results of molecular interactions formed using the BIOVIA Discovery Studio 2019 software. Based on the results from molecular anchoring, the bioactive peptida FLAFVVFLL had the best affinity for TLR-2 macromolecules (PDB code 2Z80) with a bond free energy value of -155,194 kJ/mol. So it can be concluded that the bioactive peptida is predicted to be used as a candidate for TLR-2 enzyme inhibitor. Abstrak. Wabah virus corona yang sedang melanda dunia ini merupakan suatu tantangan yang serius bagi sistem kesehatan internasional. Mengatasi kurangnya informasi mengenai data eksperimental, alat bahkan pemahaman mengenai respons imun tubuh terhadap SARS-CoV2 diperlukan langkah yang efektif agar mengantisipasi penyebaran sekaligus mengendalikan pandemic COVID-19. Maka dari itu dilakukan simulasi docking protein-peptida sel-T epitope COVID-19 terhadap target reseptor imun TLR-2 (Toll-like Receptor-2) dengan kode PDB 2Z80 secara komputasi agar menambahkan informasi data laboratorium kering, mengantisipasi kontak dan kerumunan sehingga meminimalisir penyebaran wabah SARS-CoV2. Terdapat beberapa peptida bioaktif yang berpotensi sebagai kandidat vaksin SARS-CoV2 seperti peptida bioaktif FLAFVVFLL, FVLAAVYRI, FVVFLLVTL, VLLFLAFVV dan YVYSRVKNL. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan mengevaluasi interaksi molekuler yang terjadi antara molekul peptida bioaktif dengan makromolekul enzim TLR-2 dengan kode PDB 2Z80 menggunakan metode penambatan molekuler berbasis protein-peptida secara in-silico. Pemodelan sekuensi peptida bioaktif dengan menggunakan perangkat lunak PEP-FOLD. Selanjutnya dipilih konformasi terbaik untuk digunakan pada studi interaksi terhadap makromolekul TLR-2 dengan menggunakan perangkat lunak HPEPDock. Dilakukan eksplorasi lebih lanjut terhadap hasil interaksi molekuler yang terbentuk dengan menggunakan perangkat lunak BIOVIA Discovery Studio 2019. Berdasarkan hadil dari penambatan molekuler, ppeptida bioaktif FLAFVVFLL memiliki afinitas yang paling baik terhadap makromolekul TLR-2 (kode PDB 2Z80) dengan nilai energi bebas ikatan -155,194 kJ/mol. Sehingga dapat disimpulkan, peptida bioaktif tersebut diprediksi dapat digunakan sebagai kandidat inhibitor enzim TLR-2.
Simulasi Pengembangan Obat Baru pada Senyawa Apigenin, Curcumin, Fisetin, Naringenin dan Silibinin terhadap Protein Target Phosphoinositide 3-Kinases (PI3-Ks) secara In Silico Sylvie Kurniasih; Ridwan Wijaya; Dina Mulyanti; Taufik Muhammad Fakih
Bandung Conference Series: Pharmacy Vol. 2 No. 2 (2022): Bandung Conference Series: Pharmacy
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (425.271 KB) | DOI: 10.29313/bcsp.v2i2.4403

Abstract

Abstract. The discovery and development of new drugs starts from the selection of drug work targets, then continues with the determination of compounds and performance predictions based on their chemical structure using in silico, followed by pre-clinical testing in vitro and in vivo, as well as clinical trials in humans to see the drug's response to the body. This study aims to determine whether the compounds apigenin, curcumin, fisetin, naringenin and silibinin can be developed into new drugs using in silico tests. The method used in this study was an in silico test using docking. Testing begins with the determination of the physicochemical properties of the test compound, it is known that 4 compounds other than silibinin meet the requirements of the Lipinski Rule of Five. Then the preparation process of the molecular structure on the website rscb.org obtained results in accordance with the RMSD value of the PI3-Ks receptor of 0.67A, where the smaller the RMSD value, the closer the position is to the natural ligand. Then continued with the docking simulation between the PI3-Ks receptor and the test compound, the docking results are that in apigenin compounds there are 11 non-bond interactions, in curcumin compounds there are 8 non-bond interactions, in fisetin compounds there are 15 non-bond interactions, in naringenin compounds there are 7 non-bond interactions and in silibinin compounds there are 9 on-bond interactions. Then tested for toxicity, which has a moderate / medium risk, so it needs to be considered if it is going to be used as a new drug. Abstrak. Penemuan dan pengembangan obat baru dimulai dari seleksi target kerja obat, kemudian dilanjutkan dengan penentuan senyawa dan prediksi kinerja berdasarkan stuktur kimianya menggunakan in silico, dilanjutkan dengan pengujian pra klinis secara in vitro dan in vivo, serta uji klinis pada manusia untuk melihat respon obat terhadap tubuh. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah senyawa apigenin, curcumin, fisetin, naringenin dan silibinin dapat dikembangkan menjadi obat baru menggunakan uji in silico. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu uji in silico menggunakan docking. Pengujian diawali dengan penentuan sifat fisikokimia senyawa uji diketahui bahwa 4 senyawa selain silibinin memenuhi syarat Lipinski Rule of Five. Kemudian dilakukan proses preparasi struktur molekul pada website rscb.org didapatkan hasil yang sesuai dengan nilai RMSD reseptor PI3-Ks sebesar 0.67A, dimana semakin kecil nilai RMSD maka semakin dekat posisinya dengan ligan alaminya. Lalu dilanjutkan dengan simulasi docking antara reseptor PI3-Ks dengan senyawa uji, hasil docking yaitu pada senyawa apigenin terdapat 11 interaksi non-bond, pada senyawa curcumin terdapat 8 interaksi non-bond, pada senyawa fisetin terdapat 15 interaksi non-bond, pada senyawa naringenin terdapat 7 interaksi non-bond dan pada senyawa silibinin terdapat 9 interaksi on-bond. Kemudian diuji toksisitasnya yakni memiliki resiko sedang/menengah, sehingga perlu dipertimbangkan jika akan dijadikan obat baru.