MALANG – Pada Sabtu (27/05/2023), INBIO Indonesia mengadakan rangkaian Bioinformatics Bootcamp 2023 hari ke-3 dengan tema “Machine Learning, Molecular Docking, and Dynamic Study: Computational Drug Discovery”. Acara dipandu oleh Naufal Ma’arif sebagai MC dan Anggia Noor R, M. Biotech sebagai pemateri.  Kegiatan tersebut dihadiri oleh 15 peserta dengan dibagi menjadi dua sesi yaitu sesi pertama dimulai pada jam 10.00–12.00 WIB membahas mengenai pengenalan database, konsep molecular docking untuk kajian drug discovery, dan sesi kedua dimulai pada jam 13.00-15.00 WIB yang fokus mempraktikkan molecular docking dengan PyRx.

Anggi menjelaskan bahwa terdapat dua pendekatan yang digunakan dalam desain obat yaitu Ligand-Based Drug Design (LBDD) dan Structure-Based Drug Design (SBDD). LBDD adalah suatu pendekatan menggunakan informasi dari molekul kecil yang sudah diketahui interaksinya dengan target tertentu dengan memanfaatkan data struktur dan aktivitas molekul yang dikumpulkan dari penelitian sebelumnya. Metode LBDD melibatkan analisis kuantitatif hubungan struktur-aktivitas (QSAR), penggunaan farmakofor, dan metode pemodelan berbasis statistik seperti pengelompokan molekul dan metode analisis multivariat. Contoh QSAR yang dijelaskan adalah molinspiration, ADMET, Pass Online, Similarity Searching dan SIMCOMP search.

Sementara itu, SBDD adalah suatu pendekatan yang menggunakan struktur molekul target (seperti protein) untuk merancang obat baru dengan melibatkan pemodelan struktur molekul target seperti kristalografi sinar-X atau pemodelan molekul berdasarkan homologi. Dengan memahami struktur molekul target, maka situs aktif di dalamnya dapat diidentifikasi dan senyawa yang berinteraksi secara spesifik dengan situs dapat didesain. Metode SBDD mencakup teknik seperti molecular docking dan molecular dinamic

Anggi menegaskan bahwa molecular docking adalah metode komputasi yang digunakan dalam penelitian dan desain obat untuk memprediksi interaksi antara dua molekul, yaitu molekul target (seperti protein) dan molekul obat atau ligand. Tujuan dari molecular docking adalah untuk memahami dan memprediksi bagaimana molekul obat berinteraksi dengan target molekuler tertentu.

"Secara umum, langkah-langkah untuk memulai molecular docking ligand-protein, yaitu mempersiapkan ligand dan protein, mengatur fungsi skor (scoring function), mengatur situs pengikatan (grid box), dan mengevaluasi dan visualisasi interaksi ligand-reseptor" kata Anggi. Lalu Anggi menambahkan bahwa untuk menguji akurasi dan validitas docking perlu mengevaluasi RMSD (Root Mean Square Deviation), pose pengikatan dan interaksi residu asam amino, serta simulasi dinamika molekuler

Selanjutnya Anggi memaparkan beberapa database penting dalam kajian molecular docking. Untuk database protein dapat mengambil dari UniProt dan PDB RCSB. Sementara untuk database penyakit dapat diambil dari DisGeNET, OMIM, dan TTD. Lalu, Anggi menambahkan cara untuk mengetahui kandungan bioaktif senyawa dapat dibagi menjadi 3 yaitu secara experimental (HPLC, GCMS, LCMS), literature review dan mengambil dari database (Knapscak, Dr. Duke, Indonesia Jamu Herbs).

Pada sesi hands-on molecular docking dengan PyRx, Anggi menggunakan protein PTGS2 dengan ligand native asam meklofenamat dan ligan uji soranjidiol. Setelah docking selesai, selanjutnya dilakukan perhitungan RMSD melalui DockRMSD dan analisis interaksi residu asam amino melalui DiscoveryStudio.

Sesi pematerian ditutup dengan tanya jawab antara Anggi dengan peserta kelas. Anggi menyampaikan bahwa teknik molcular docking ini akan diteruskan ke tahapan selanjutnya melalui molecular dynamic yang akan dijelaskan pada rangkaian Bioinformatics Bootcamp 2023 hari ke-4.

Zildan Basara  - Intern INBIO

Editor:     Rezekinta Syahputra Sembiring