HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR-AKTIVITAS

HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR-AKTIVITAS SENYAWA VINKADIFORMINA DAN TURUNANNYA SEBAGAI SENYAWA

ANTIMALARIA BERDASARKAN PARAMETER TEORETIS HASIL PERHITUNGAN SEMIEMPIRIS

Modified Neglect of Diatomic Overlap (MNDO)

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Farmasi (S.Farm.)

Program Studi Ilmu Farmasi

Oleh : Dominika Anny Yanuarti

NIM : 038114129

FAKULTAS FARMASI UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA 2007

ii

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

iii




Oleh:

Dominika Anny Yanuarti NIM : 038114129

Skripsi ini telah disetujui oleh

Pembimbing Utama

Tanggal

(Drs. Iqmal Tahir, M.Si.)

Pembimbing Pendamping

Tanggal

(Drs. Mulyono, Apt.)

iii


iv

Pengesahan Skripsi Berjudul




Oleh : Dominika Anny Yanuarti

NIM : 038114129 Dipertahankan di hadapan Panitia Penguji Skripsi

Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma

pada tanggal:………………….

Mengetahui

Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma

Dekan

Rita Suhadi, M.Si., Apt. Pembimbing Utama : (Drs. Iqmal Tahir, M.Si.) ……………………….. Pembimbing Pendamping : (Drs. Mulyono, Apt.) ………………………. Panitia Penguji : 1. Drs. Iqmal Tahir, M.Si. ……………………….. 2. Drs. Mulyono, Apt. ……………………….. 3. Christine Patramurti, M.Si., Apt. ...................................... 4. Dra. Agnes Nora Iska Harnita, M.Si, Apt. ………………………..

iv


v

Kupersembahkan karya tulis ini kepada Allah Yang Maha Kuasa, yang

berkenan mengulurkan tangan-Nya dengan penuh rahmat padaku,

Kedua orang tua, ketiga kakakku, orang-orang terbaik dalam hidupku ;

Alm. Alloysius Hormat dan M.Y. Sulastri

Aku hanya berjalan, ya..aku berjalan dalam bimbingan-Mu ya Allah.

Aku berpengharapan, ya…aku berpengharapan dalam Kuasa-Mu ya Tuhan.

Biarlah apa yang telah kukerjakan menjadi persembahan hidupku pada-Mu

v


vi

PRAKATA

Puji syukur penulis panjatkan kepada Allah Yang Maha Kuasa, karena

berkat rahmat dan kasih-Nya, penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul

“Hubungan Kuantitatif Struktur-Aktivitas Senyawa Vinkadiformina dan

Turunannya Sebagai Senyawa Antimalaria Berdasarkan Parameter Teoretis Hasil

Perhitungan Semiempiris Modified Neglect of Diatomic Overlap (MNDO)”.

Skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Farmasi

(S.Farm) di Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma.

Penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada

pihak-pihak yang telah terlibat dalam penyusunan skripsi ini, antara lain :

1. Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma yang telah memberikan

pendidikan dan pengajaran kepada penulis.

2. Bapak Drs. Iqmal Tahir, M.Si. selaku pembimbing utama yang telah

memberikan bimbingan, kritik dan saran selama penyusunan skripsi ini.

3. Bapak Drs. Mulyono, Apt. selaku pembimbing pembantu yang berkenan

memberikan bimbingan, pengarahan, kritik dan saran, serta diskusi-diskusi

yang sangat memotivasi penulis.

4. Ibu Christine Patramurti, M.Si., Apt. selaku dosen penguji yang berkenan

meluangkan waktu untuk menguji, memberikan kritik dan saran demi

kesempurnaan skripsi ini.

5. Ibu Dra. Agnes Nora Iska Harnita, M.Si., Apt. selaku dosen penguji yang telah

meluangkan waktu untuk menguji, memberikan kritik dan saran yang

memotivasi penulis untuk menyempurnakan skripsi ini.

vi


vii

6. Bapak Yuventius Marsidi dan Ibu Yuliana Sukinem, kedua orang tua yang

telah memberikan doa restu dan dukungan moral bagi penulis, sehingga

penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.

7. Alm. Alloyisius Hormat dan M.Y. Sulastri yang telah berkenan menjadi

bagian dalam proses kehidupan penulis dan secara tidak langsung menjadi

bagian dalam proses penyusunan skripsi ini.

8. Agustinus Eko Yudiarto, Bertin Asti Maryani, dan Christa Artiningtyas, ketiga

kakakku yang memberikan dukungan moral dan finansial selama penyusunan

skripsi.

9. Nugraha Adi Hartantyo dan Ariyanto, teman-teman seperjuangan yang

bersama-sama mengalami jatuh bangun selama proses penyusunan skripsi.

Menjalani skripsi bersama kalian adalah pengalaman yang sangat berharga.

10. Patric Gagah Sempati yang selalu meluangkan waktu untuk mendengar keluh

kesahku selama menyusun skripsi. Terima kasih telah berada di sampingku

saat aku membutuhkanmu.

11. Teman-teman kelas C angkatan 2003 yang memberikan dorongan dan

semangat bagi penulis untuk menyelesaikan skripsi. Semoga kebersamaan dan

persahabatan kita tidak akan lekang oleh waktu.

12. Teman-teman di Asrama Putri Canna, terutama Ranti, Diah, Tyas, Shinta, Ina,

dan Wida yang selalu memberikan semangat bagi penulis selama proses

penyusunan skripsi.

13. Teman-teman di Komunitas Lektor Gereja Santo Antonius Kotabaru yang

mendukung penulis secara moral dan spiritual. Terima kasih atas perhatian

vii


viii

dan pengertian yang telah kalian berikan selama penulis menyelesaikan

skripsi.

14. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu. Terima kasih

atas bantuan dan dukungan yang telah diberikan, sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi ini.

Dengan segala kerendahan hati, penulis menyadari bahwa skripsi ini

masih jauh dari sempurna, oleh karena itu penulis membuka diri terhadap kritik

dan saran yang bersifat membangun. Penulis berharap, semoga skripsi ini dapat

bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan.

Penulis

viii


ix

Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi yang saya tulis ini

tidak memuat karya atau bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan

dalam kutipan dan daftar pustaka, sebagaimana layaknya karya ilmiah.

Yogyakarta,……………….

Penulis

ix


x

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL........................................................................................ ii

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING .............................................. iii

HALAMAN PENGESAHAN.......................................................................... iv

HALAMAN PERSEMBAHAN ...................................................................... v

PRAKATA....................................................................................................... vi

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA .......................................................... ix

DAFTAR ISI.................................................................................................... x

DAFTAR TABEL............................................................................................ xiii

DAFTAR GAMBAR ....................................................................................... xiv

DAFTAR LAMPIRAN.................................................................................... xv

DAFTAR SINGKATAN DAN ARTI LAMBANG ........................................ xvi

INTISARI......................................................................................................... xvii

ABSTRACT ....................................................................................................... xviii

BAB I PENGANTAR...................................................................................... 1

A. Latar Belakang ........................................................................................... 1

1. Permasalahan ....................................................................................... 4

2. Keaslian penelitian ............................................................................... 4

3. Manfaat penelitian................................................................................ 4

B. Tujuan Penelitian ....................................................................................... 4

BAB II PENELAAHAN PUSTAKA............................................................... 6

A. Malaria ....................................................................................................... 6

B. Pengelompokan Senyawa Antimalaria ...................................................... 9

x


xi

C. Mekanisme Kerja Senyawa Antimalaria ................................................... 18

D. Vinkadiformina .......................................................................................... 22

E. Hubungan Kuantitatif Struktur dan Aktivitas ............................................ 24

F. Kimia Komputasi ....................................................................................... 26

G. Analisis Statistik ........................................................................................ 30

H. Keterangan Empiris.................................................................................... 34

BAB III METODE PENELITIAN .................................................................. 35

A. Jenis dan Rancangan Penelitian ................................................................. 35

B. Variabel dan Definisi Variabel................................................................... 36

C. Bahan dan Alat Penelitian.......................................................................... 37

1. Bahan penelitian................................................................................... 37

2. Alat penelitian ..................................................................................... 37

D. Tata Cara Penelitian ................................................................................... 40

1. Optimasi geometri senyawa vinkadiformina dan turunannya dengan metode

MNDO ....................................................................................................... 40

a. Penggambaran struktur senyawa.......................................................... 40

b. Penomoran senyawa ............................................................................ 41

c. Optimasi geometri................................................................................ 41

2. Perhitungan sifat kimia fisika molekul senyawa vinkadiformina dan

turunannya ................................................................................................. 41

E. Analisa Data dan Hasil............................................................................... 42

1. Analisis regresi linear multivariat ........................................................ 42

2. Analisis kriteria statistik model persamaan matematis ........................ 42

xi


xii

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ......................................................... 44

A. Optimasi Geometri Menggunakan Metode Semiempiris MNDO ............. 44

B. Perhitungan Sifat Kimia Fisika dengan Metode Semiempiris MNDO...... 47

C. Analisis Hasil..............................................................................................49

1. Analisis regresi linear multivariat...........................................................49

2. Model persamaan terbaik ....................................................................... 55

D. Rancangan Senyawa Hipotetik Turunan Vinkadiformina Berdasarkan Model

Persamaan Terbaik ..................................................................................... 61

E. Pemilihan dan Rekomendasi Senyawa Turunan Vinkadiformina Untuk

Disintesis.....................................................................................................62

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN........................................................... 70

A. Kesimpulan ................................................................................................ 70

B. Saran........................................................................................................... 70

DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................... 72

LAMPIRAN..................................................................................................... 74

BIOGRAFI PENULIS ..................................................................................... 79

xii


xiii

DAFTAR TABEL

I. Struktur senyawa vinkadiformina dan turunannya ................................. 38

II. Data aktivitas (log 1/IC50) senyawa vinkadiformina dan turunannya..... 40

III. Deskriptor-deskriptor yang digunakan pada analisis HKSA senyawa

vinkadiformina dan turunannya sebagai antimalaria .............................. 49

IV. Deskriptor-deskriptor pada model persamaan hasil regresi linear multivariat

metode backward .................................................................................... 50

V. Nilai Fhitung/Ftabel model persamaan hasil regresi linear multivariat metode

backward ................................................................................................. 51

VI. Nilai R, adjusted R2, dan SE model persamaan hasil regresi linear

multivariat metode backward.................................................................. 52

VII. Nilai PRESS model persamaan hasil regresi linear multivariat metode

backward ................................................................................................. 54

VIII. Perbandingan nilai log 1/IC50 prediksi model persamaan 2 dengan nilai log

1/IC50 eksperimen ......................................................................................... 56

IX. Model rancangan senyawa turunan vinkadiformina berdasarkan model

persamaan terbaik.....................................................................................66

X. Data aktivitas antimalaria (log 1/IC50) model rancangan senyawa turunan

vinkadiformina..........................................................................................68

XI. Nilai log P model rancangan senyawa turunan vinkadiformina, senyawa

vinkadiformina dan turunannya hasil penelitian hasil penelitian Mustofa, dan

klorokuin....................................................................................................69

xiii


xiv

DAFTAR GAMBAR

1. Siklus perkembangan plasmodia malaria................................................... 8

2. Struktur kuinakrin HCl............................................................................... 12

3. Struktur klorokuin ...................................................................................... 13

4. Struktur primakuin ..................................................................................... 14

5. A) proguanil ; B) sikloguanil ..................................................................... 15

6. Struktur pirimetamin .................................................................................. 16

7. A) kuinin ; B) kuinidin............................................................................... 17

8. A) sulfadoksin ; B) dapson......................................................................... 17

9. Mekanisme aksi klorokuin pada tingkat molekular ................................... 21

10. Struktur senyawa vinkadiformina ............................................................. 22

11. Daerah sensitif senyawa vinkadiformina dan turunannya hasil penelitian Tahir

dkk...............................................................................................................24

12. Struktur senyawa vinkadiformina dengan penomeran atom tidak mengikuti

kaidah tatanama senyawa dan hanya digunakan untuk penelitian ini saja

.................................................................................................................... 36

13. Senyawa vinkadiformina sebelum dioptimasi ........................................... 45

14. Senyawa vinkadiformina setelah dioptimasi.............................................. 46

15. Grafik ukuran prediksi model persamaan 2.................................................56

16. A) struktur indol ; B) cincin kuinolin..........................................................58

17. Daerah sensitif senyawa turunan vinkadiformina .......................................59

xiv


xv

DAFTAR LAMPIRAN

1. Nilai-nilai parameter elektronik hasil perhitungan metode semiempiris MNDO

.................................................................................................................... 74

2. Nilai-nilai parameter sterik dan hidrofobisitas hasil perhitungan metode

semiempiris MNDO .................................................................................. 75

3. Nilai-nilai parameter elektronik, sterik, dan hidrofobisitas seri senyawa baru

turunan vinkadiformina...............................................................................76

4. Model summary hasil perhitungan metode backward menggunakan

SPSS 11.0 for Windows .............................................................................. 77

5. Tabel ANOVA ........................................................................................... 77

6. Koefisien model persamaan 2 .................................................................... 78

xv


xvi

DAFTAR SINGKATAN DAN ARTI LAMBANG

1. ADN: asam deoksiribonukleat 2. ARN: asam ribonukleat 3. AM1: Austin Model 1 4. CNDO: Complete Neglect of Differential Overlap 5. EHOMO: Highest Occupied Molecular Orbitals Energy 6. ELUMO: Lowest Unoccupied Molecular Orbitals Energy 7. HKSA: Hubungan Kuantitatif Struktur Aktivitas 8. INDO: Intermediate Neglect of Differential Overlap 9. LFER: Linear Free Energy Relationship (hubungan energi bebas linear) 10. log1/IC50: - log konsentrasi yang dapat menghambat pertumbuhan

plasmodia sebesar 50% 11. log P: koefisien partisi obat dalam fase air dan fase lipid 12. M: Massa 13. MINDO: Modified Intermediate Neglect of Differential Overlap 14. MNDO: Modified Neglect of Diatomic Overlap 15. MR: Refraktifitas Molar 16. m: jumlah deskriptor dalam persamaan 17. NDDO: Neglect of Diatomic Differential Overlap 18. n: jumlah data 19. PM3: Parameterized Model 3 20. PRESS: Predicted Residual Sum of Squares 21. qC: muatan bersih atom C 22. qN: muatan bersih atom N 23. QSAR: Quantitative Structure Activity Relationship 24. R: koefisien korelasi 25. R2: koefisien determinasi 26. SA: Surface Area (luas permukaan) 27. SE: Standard Error 28. Sig: Signifikansi 29. V: Volume Molekular 30. ZINDO: Zerner Intermediate Neglect of Differential Overlap 31. ΔE: selisih antara ELUMO dan EHOMO 32. µ: Momen Dipol 33. ∂: Polarisabilitas Molekular 34. 2D: dua dimensi 35. 3D: tiga dimensi

xvi


xvii

INTISARI

Malaria merupakan salah satu penyakit utama yang menjadi penyebab kematian pada daerah beriklim tropis, salah satunya Indonesia. Peningkatan morbiditas dan mortalitas akibat malaria disebabkan oleh resistensi plasmodia (utamanya P. falciparum) terhadap antimalaria yang umum digunakan. Dibutuhkan antimalaria kelas baru yang dapat mengatasi permasalahan ini. Pengembangan desain senyawa antimalaria baru dapat dilakukan dengan metode analisis hubungan kuantitatif struktur-aktivitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan kuantitatif antara struktur dan aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya berdasarkan log 1/IC50. IC50 merupakan konsentrasi yang dapat menghambat pertumbuhan plasmodia malaria sebanyak 50%.

Penelitian ini menggunakan rancangan eksperimental kuasi. Sebagai variabel bebas digunakan 17 deskriptor teoretis (elektronik, sterik, dan hidrofobisitas). Sebagai variabel tergantung digunakan log 1/IC50. Data deskriptor diperoleh dengan perhitungan semiempiris MNDO menggunakan program komputer HyperChem Pro ver.6.0. Data diolah secara statistik menggunakan analisis regresi multivariat metode backward dengan program SPSS 11.0 for Windows.

Analisis statistik menghasilkan 4 model persamaan dan ditunjukkan bahwa model 2 memenuhi kriteria statistik dan dapat dipilih sebagai model persamaan terbaik, dengan persamaan :

log (1/IC50) = 28,8758 + (22,7560qC1) + (14,2669qC2) + (33,7110qC3) +

(-27,2900qN) + (-10,0545qC7) + (-1,0678qC8) + (79,9843qC9) + ( 0,5394ΔE) + (-0,0067V) + (-0,5904 MR) + (0,7226∂) + (0,0285 M) + (0,8408 log P)

Model persamaan tersebut dapat digunakan untuk memprediksikan aktivitas antimalaria senyawa-senyawa baru turunan vinkadiformina. Berdasarkan model persamaan terbaik diperoleh 15 senyawa baru turunan vinkadiformina yang memiliki aktivitas antimalaria. Kata kunci : HKSA, turunan vinkadiformina, MNDO, regresi linier multivariat

xvii


xviii

ABSTRACT

Malaria is one of the primary disease that causes deathness in many tropical countries, such as Indonesia. The increasing of morbidity and mortality by malaria is caused by the resistency of plasmodium (primarily P. falciparum) to antimalarial that commonly used. Antimalarial from a new class is needed. Design of antimalarial from new class could be made by using quantitative structure-activity relationship analysis. This research is aimed to know the quantitative relationship between structure and activity of vincadifformine and its derivatives based on log 1/IC50. IC50 is concentration that can inhibit 50% of the malarial plasmodia’s growth.

This research use a quasi experimental design. Seventeen descriptors were used as dependent variabel (electronic, steric, and hydrophobicity). Log 1/IC50 is used as independent variabel. Descriptor data is obtained by semiempirical MNDO calculation using HyperChem Pro ver.6.0 computer programme. Data was analysed statisticaly by multivariate linear regression backward method by using SPSS 11.0 for Windows.

Statistic analysis gave 4 equation models and the second model showned to fulfil the statistic criteria. The second model could be selected as the best equation model.

log (1/IC50) = 28.8758 + (22.7560qC1) + (14.2669qC2) + (33.7110qC3) +

(-27.2900qN) + (-10.0545qC7) + (-1.0678qC8) + (79.9843qC9) + ( 0.5394ΔE) + (-0.0067V) + (-0.5904 MR) + (0.7226∂) + (0.0285 M) + (0.8408 log P)

This model can be used to predict the activity of new vincadifformine’s derivatives. There are 15 vincadifformine’s derivatives which could give antimalarial activity based on the best equation model. Keyword : QSAR, vincadifformine’s derivatives, MNDO, multivariate linier regression

xviii


BAB I

PENGANTAR

A. Latar Belakang Penelitian

Malaria merupakan penyakit utama yang menjadi penyebab kematian

pada daerah beriklim tropis. Di Indonesia beban terbesar dari penyakit malaria ada

di provinsi-provinsi bagian timur yaitu Papua, Maluku, dan Gorontalo yang

merupakan daerah endemik penyakit malaria. Menurut Survei Kesehatan Rumah

Tangga tahun 2001, diperkirakan angka kematian spesifik akibat malaria di

Indonesia adalah 11 per 100.000 untuk laki-laki dan 8 per 100.000 untuk

perempuan (Anonim, 2004). Penyebab utama meningkatnya morbiditas dan

mortalitas akibat malaria adalah peningkatan resistensi parasit malaria terhadap

antimalaria yang umum digunakan, misalnya klorokuin. Kondisi terparah dengan

tingkat resistensi yang tinggi terhadap klorokuin terjadi pada malaria yang

disebabkan oleh Plasmodium falciparum (Rosenthal, 2003).

Peningkatan resistensi parasit terhadap antimalaria memunculkan

kebutuhan akan antimalaria dari kelas baru. Vinkadiformina adalah suatu senyawa

yang dikenal memiliki aktivitas hipotensif (Duke, 1992), namun Mustofa (2001)

telah berhasil menguji aktivitasnya sebagai antimalaria. Mustofa telah mensintesis

16 senyawa vinkadiformina dan turunannya dan menguji aktivitas antimalaria

senyawa-senyawa tersebut terhadap P. falciparum yang tergolong resisten

terhadap klorokuin yaitu FcM29-Kamerun dan P. falciparum yang sensitif

terhadap klorokuin yaitu sel Nigerian (Tahir dkk, 2005). Hasil sintesis dan

1


2

pengujian aktivitas antimalaria vinkadiformina, membuka jalan bagi

pengembangan dan desain senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai

antimalaria baru.

Pengembangan dan desain senyawa antimalaria baru dapat dilakukan

dengan berbagai metode, salah satunya dengan analisis Hubungan Kuantitatif

Struktur-Aktivitas (HKSA). Metode ini dapat mengurangi faktor trial and error

dalam sintesis obat baru. Analisis HKSA vinkadiformina sebagai antimalaria

pernah dilakukan oleh Tahir dkk (2005). Dalam penelitiannya, Tahir dkk

menganalisis HKSA 16 senyawa vinkadiformina dan turunannya yang telah diuji

aktivitasnya terhadap P. falciparum yang sensitif terhadap klorokuin (sel

Nigerian), oleh Mustofa. Dengan metode semiempiris Austin Model 1 (AM1),

Tahir dkk berhasil memperoleh model persamaan terbaik yang dapat

menggambarkan hubungan kuantitatif struktur senyawa vinkadiformina dan

turunannya dengan aktivitasnya sebagai antimalaria. Model persamaan yang

diperoleh oleh Tahir dkk memperlihatkan bahwa parameter teoretis berupa

parameter elektronik dan sterik memberikan pengaruh yang besar terhadap

aktivitas antimalaria (log 1/IC50).

Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis HKSA 16 senyawa

vinkadiformina dan turunannya hasil sintesis Mustofa dengan menggunakan

metode semiempiris yang berbeda dengan metode yang digunakan oleh Tahir dkk,

yaitu metode semiempiris Modified Neglect of Diatomic Overlap (MNDO).

Pemilihan metode semiempiris MNDO didasarkan pada kecepatan metode ini

dalam menghitung parameter teoretis, bila dibandingkan dengan metode


3

semiempiris yang lain seperti AM1 dan Parameterized Model 3 (PM3). Dalam

perancangan senyawa baru, dimungkinkan desain senyawa dalam jumlah yang

banyak. Oleh karena itu, penggunaan metode yang cepat dalam perhitungan

menjadi hal yang perlu dipertimbangkan. Metode semiempiris MNDO merupakan

metode yang dapat melakukan perhitungan yang cepat dan kasar. Namun

demikian, belum tentu perhitungan yang cepat dan kasar tersebut tidak dapat

menghasilkan model persamaan terbaik yang mampu menggambarkan hubungan

kuantitatif struktur-aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai

senyawa antimalaria. Belum tentu pula, rancangan senyawa berdasarkan model

persamaan terbaik dari perhitungan metode semiempiris MNDO menghasilkan

aktivitas antimalaria yang lebih rendah daripada rancangan senyawa yang

didasarkan pada model persamaan terbaik hasil perhitungan metode semiempiris

AM1 atau PM3. Dalam penelitian ini diharapkan perhitungan dengan

menggunakan metode semiempiris MNDO dapat memberikan model persamaan

terbaik yang menggambarkan hubungan kuantitatif struktur senyawa

vinkadiformina dan turunannya melalui parameter teoretis yang meliputi

parameter elektronik, sterik, dan hidrofobisitas, terhadap aktivitasnya sebagai

antimalaria. Aktivitas antimalaria didasarkan pada log 1/IC50. IC50 merupakan

konsentrasi yang dapat menghambat 50% pertumbuhan P. falciparum.


4

1. Permasalahan

Dari latar belakang di atas muncul permasalahan sebagai berikut:

1. Bagaimana hubungan kuantitatif antara struktur dan aktivitas senyawa

vinkadiformina dan turunannya sebagai senyawa antimalaria berdasarkan

parameter teoretis hasil perhitungan semiempiris MNDO?

2. Bagaimana struktur senyawa hipotetik turunan vinkadiformina yang memiliki

aktivitas antimalaria berdasarkan model persamaan terbaik?

2. Keaslian penelitian

Telah dilakukan penelitian mengenai hubungan kuantitatif struktur-

aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai antimalaria oleh Tahir

dkk (2005). Dalam penelitian tersebut digunakan 16 senyawa vinkadiformina dan

turunannya beserta data log 1/IC50 hasil penelitian Mustofa (2001). Tahir dkk

(2005) menggunakan metode semiempiris AM1 dalam menghitung parameter

teoretis struktur senyawa vinkadiformina dan turunannya hingga ditemukan model

persamaan terbaik yang menggambarkan HKSA senyawa vinkadiformina dan

turunannya sebagai antimalaria. Penelitian ini menggunakan 16 senyawa yang

digunakan Tahir dkk, namun metode yang digunakan berbeda yaitu metode

semiempiris MNDO.

3. Manfaat penelitian

a. Manfaat teoretis

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai

hubungan antara struktur dan aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya

sebagai senyawa antimalaria


5

b. Manfaat praktis

Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam sintesis senyawa

baru turunan vinkadiformina dan pengujian aktivitas antimalaria senyawa tersebut

baik secara in vitro maupun in vivo.

B. Tujuan Penelitian

1. Penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan hubungan kuantitatif antara

struktur dan aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai

senyawa antimalaria berdasarkan parameter teoretis hasil perhitungan

semiempiris MNDO.

2. Penelitian ini juga bertujuan untuk menggambarkan struktur hipotetik

senyawa turunan vinkadiformina yang memiliki aktivitas antimalaria

berdasarkan model persamaan terbaik.


BAB II

PENELAAHAN PUSTAKA

A. Malaria

Malaria merupakan suatu penyakit plasmodia yang disebabkan oleh

protozoa, yaitu Plasmodium sp., yang masuk ke dalam tubuh tuan rumah (host)

melalui gigitan nyamuk Anopheles betina (Siswandono dan Soekardjo, 1995).

Pada manusia, spesies yang menyebabkan infeksi adalah P. falciparum, P.vivax,

P. malariae, dan P. ovale. Malaria tersian, yang diakibatkan oleh P. vivax adalah

bentuk penyakit malaria yang paling umum. Bentuk malaria tersian yang paling

berat, disebut tersian ganas, disebabkan oleh P. falciparum. Serangan oleh

spesies-spesies ini lebih jarang dibandingkan dengan P. vivax. Malaria quartan,

dengan tingkat keganasan menengah, disebabkan oleh serangan P. malariae.

Malaria macam ini lebih jarang terjadi daripada tersian ganas. P. ovale

mengakibatkan bentuk penyakit malaria yang jarang, yang disebut malaria tersian

ovale. Malaria macam ini dalam banyak hal mirip dengan malaria tersian atau

malaria P. vivax (Kier dan Roche, 1996).

Siklus perkembangan plasmodia malaria dalam nyamuk Anopheles dan

tubuh manusia serta tempat kerja obat antimalaria dapat dilihat pada gambar 1.

Saat nyamuk Anopheles betina menggigit manusia, nyamuk mengeluarkan

sporozoit ke dalam pembuluh darah kapiler. Sporozoit kemudian dibawa oleh

darah ke dalam hati untuk bermultiplikasi dan membentuk schizont jaringan. Ini

adalah tahap pre-eritrositik atau jaringan primer. Setelah 5-16 hari, schizont pecah

6


7

sambil melepaskan ribuan merozoit yang menginfeksi sel darah merah untuk

membentuk schizont dan memulai tahap eritrositik (DiPalma, 1990 ; Neal, 1997).

Pada infeksi yang disebabkan oleh P. vivax dan P. ovale (bukan P. falciparum),

beberapa schizont dalam hati membentuk schizont jaringan sekunder dan berada

dalam keadaan dorman (disebut hipnozoit). Jaringan sekunder akan pecah

beberapa bulan kemudian, sehingga menyebabkan kambuhnya penyakit (Neal,

1997). Pada tahap terbentuknya schizont, pasien tidak mengalami gejala. Keadaan

ini bertahan hingga schizont pecah, dan melepaskan kembali merozoit beserta

pirogen ke dalam darah. Secara klinis, tahap ini ditandai dengan gejala demam,

kemudian menggigil. Gejala demam terjadi karena adanya pirogen yang

dilepaskan ke dalam darah, sedangkan gejala menggigil terjadi karena tubuh

berusaha menurunkan suhu tubuh yang tinggi. Beberapa merozoit yang kembali

dilepaskan, akan menginfeksi sel darah merah untuk membentuk schizont,

sedangkan beberapa merozoit yang lain akan mengalami perkembangan seksual

menjadi gametosit jantan dan gametosit betina (DiPalma, 1990). Bentuk gametosit

yang terhisap oleh nyamuk Anopheles betina, mengalami pertumbuhan menjadi

zigot dalam lambung nyamuk. Zigot berkembang membentuk oosit (strukturnya

bulat dan berada di dinding luar lambung). Oosit kemudian berkembang menjadi

sporozoit dan dilepaskan ke dalam rongga perut nyamuk, lalu berpindah ke

kelenjar ludah. Dari kelenjar ludah, sporozoit siap dipindahkan dan menginfeksi

manusia yang digigit oleh nyamuk Anopheles betina (siklus berjalan kembali)

(Williams dan Lemke, 2002).


8

masuk melalui gigitan nyamuk

awal Tropozoit

akhir Tropozoit

Oosit pecah Sporozoit pada kelenjar ludah

Sporozoit Schizont jaringan primer

Schizont jaringan sekunder/laten (P.vivax dan P.ovale)

Schizont dikembangkan dalam sel hati Oosit tumbuh pada dinding lambung

Oosit

Ookinet

fertilisasi

zigot

Gametosid betina

Eksflagelasi

Gametosid jantan

Mature Gametosid betina

Immature Gametosid

betina

Merozoit masuk ke sel darah

merah

Merozoit masuk ke sel darah merah

Immature Schizont

Mature Schizont

sel pecah Immature Gametosid

jantan

Siklus seksual pada nyamuk

Mature Gametosid

jantan

Siklus aseksual pada manusia

Gambar 1. Siklus perkembangan plasmodia malaria

(Siswandono dan Soekardjo, 1995)


9

B. Pengelompokan Senyawa Antimalaria

Berdasarkan perkembangan dan siklus kehidupan plasmodia yang

dipengaruhi dan indikasi klinis antimalaria tersebut, maka antimalaria dapat

dikelompokkan sebagai berikut :

1. antimalaria untuk pencegahan kausal

Antimalaria kelompok ini menghancurkan bentuk jaringan primer

plasmodia dan merozoit di hati, mulai dari tahap infeksi eritrositik, kemudian

mencegah invasi eritrosit dan penyebaran infeksi ke nyamuk Anopheles. Contoh

antimalaria kelompok ini adalah klorguanid, pirimetamin, dan primakuin

(Siswandono dan Soekardjo, 1995). Klorguanid atau nama lainnya adalah

proguanil, merupakan prototipe dari kelompok ini. Klorguanid telah digunakan

secara luas untuk pencegahan kausal malaria yang disebabkan oleh P. falciparum.

Antimalaria ini mengalami masalah resistensi, namun tetap memberikan proteksi

jika dikombinasikan dengan obat lain. Meskipun primakuin juga memiliki

aktivitas terhadap P. falciparum, antimalaria ini memiliki potensi toksik yang

tinggi dan digunakan untuk aplikasi klinis yang lain (Tracy dan Webster, 2001).

2. antimalaria untuk mencegah kekambuhan

Antimalaria ini bekerja pada bentuk schizont di jaringan laten, jaringan

sekunder atau hipnozoit dari P. vivax dan P. ovale di sel hati. Contoh antimalaria

kelompok ini adalah primakuin dan pirimetamin (Siswandono dan Soekardjo,

1995). Kelompok antimalaria ini digunakan untuk pencegahan terminal dan untuk

penyembuhan radikal dari infeksi malaria kambuhan. Primakuin adalah

antimalaria prototipe yang digunakan untuk mencegah kekambuhan, yaitu


10

menyembuhkan infeksi eritrositik dari jaringan sekunder plasmodia (Tracy dan

Webster, 2001).

3. antimalaria untuk pencegahan klinis dan penyembuhan supresif

Menurut Korolkovas dan Burckhalter (1976), antimalaria dapat

memberikan efek sebagai supresi atau pencegahan klinis, yaitu pencegahan dari

gejala klinis dengan bekerja pada bentuk aseksual plasmodia dalam darah. Kerja

ini dapat bersifat sementara atau permanen. Antimalaria kelompok ini bekerja

terhadap merozoit pada fase eritrositik aseksual dari plasmodia malaria dan

mengganggu schizogoni eritrositik ke bawah, sehingga serangan klinis tidak

terjadi. Antimalaria ini juga digunakan dalam terapi penyembuhan supresif untuk

eliminasi plasmodia secara lengkap. Kecuali primakuin, hampir semua antimalaria

yang digunakan secara klinis dikembangkan aktivitasnya terhadap fase aseksual

plasmodia. Berdasarkan masa kerjanya kelompok antimalaria ini dibagi menjadi

dua, yaitu :

a. schizontosida yang bekerja secara cepat

Contoh : amodiakuin, artemisinin, klorokuin, kuinin, kuinidin, meflokuin, dan

atovaquon

b. schizontosida yang bekerja secara lambat

Contoh : pirimetamin, klorguanid, sikloguanil pamoat, sulfonamida, dan

sulfon

(Siswandono dan Soekardjo, 1995; Tracy dan Webster, 2001)


11

4. gametositosida

Antimalaria kelompok ini menghancurkan bentuk eritrositik seksual

(gametosit) dari plasmodia malaria sehingga mencegah penyebaran plasmodia ke

nyamuk Anopheles (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Klorokuin dan kuinin

memiliki aktivitas gametosidal terhadap P. vivax, P. ovale, dan P. malariae,

primakuin aktif terhadap gametosit dari P. falciparum (Siswandono dan

Soekardjo, 1995; Tracy dan Webster, 2001).

5. sporozoitosida

Antimalaria kelompok ini mampu membunuh sporozoit segera setelah

masuk dalam darah sesudah gigitan nyamuk. Waktu antimalaria ini untuk bekerja

sangat singkat oleh karena sporozoit secara cepat masuk ke sel hati sehingga

banyak antimalaria kurang efektif terhadap bentuk sporozoit tersebut. Contoh

antimalaria kelompok ini adalah klorguanid, pirimetamin, dan primakuin

(Siswandono dan Soekardjo, 1995).

6. sporontosida

Antimalaria kelompok ini bekerja pada tubuh nyamuk malaria yang

menginfeksi tuan rumah yaitu dengan mencegah pembentukan oosit dan

sporozoit. Contoh : pirimetamin, klorguanid, dan primakuin (Siswandono dan

Soekardjo, 1995).


12

Berdasarkan struktur kimianya, antimalaria dibagi menjadi 8 kelompok,

yaitu turunan 9-aminoakridin, 4-aminokuinolin, 8-aminokuinolin, biguanida,

diaminopiridin, kuinolinometanol, sulfonamida, dan sulfon.

1. Turunan 9-aminoakridin

Contoh turunan 9-aminoakridin adalah kuinakrin-HCl yang bekerja

sebagai schizontosida eritrositik, sekarang jarang digunakan sebagai antimalaria

karena tersedia obat yang lebih aktif dengan toksisitas lebih rendah (Siswandono

dan Soekardjo, 1995). Kuinakrin bersifat tumorigenik dan mutagenik dan juga

telah digunakan sebagai obat sklerosis. Kuinakrin merupakan suatu pewarna

akridin, sehingga senyawa ini dapat menyebabkan diskolorisasi kuning pada kulit

dan urin (Block, 2004).

N Cl

H3CO

NH

H2C

CH2

H2C

NH

HC

CH3

H2CCH3

Cl

Gambar 2. Struktur kuinakrin HCl

2. 4-aminokuinolin

Turunan 4-aminokuinolin mempunyai aktivitas antimalaria yang lebih

tinggi dibanding kuinin atau 9-aminoakridin. Toksisitasnya relatif rendah

(Siswandono dan Soekardjo, 1995). Secara umum, klorokuin dan 4-aminokuinolin

yang lain, tidak efektif terhadap plasmodia eksoeritrosit. Klorokuin tidak dapat

mencegah kekambuhan pada malaria yang disebabkan oleh P. vivax dan P. ovale

(Block, 2004).


13

Dari turunan 4-aminokuinolin, klorokuin menunjukkan aktivitas yang

optimal (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Klorokuin memiliki struktur yang

mirip turunan 8-aminokuinolin yang sudah tidak digunakan lagi, yaitu pamakuin

dan pentakuin. Klorokuin memiliki rantai samping yang sama seperti kuinakrin,

tetapi berbeda pada cincin kuinolin dan residu metoksi yang tidak dimiliki oleh

kuinakrin. Gugus amin tersier pada cincin kuinolin sangat penting berperan dalam

aktivitasnya sebagai antimalaria (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Atom klorin

pada posisi 7 dari cincin kuinolin juga memiliki pengaruh yang sangat besar

terhadap aktivitas antimalaria yang ditimbulkan, baik pada manusia maupun avian

(Tracy dan Webster, 2001).

NCl

NH CH

CH2

H2C

CH2

NCH2

CH3 H2C CH3

CH3

Gambar 3. Struktur klorokuin

3. 8-aminokuinolin

Turunan 8-aminokuinolin aktif terhadap bentuk eksoeritrositik

plasmodia malaria yang disebabkan oleh P. vivax dan P. malariae. Mempunyai

aktivitas gametositosida, tetapi tidak aktif terhadap bentuk plasmodia eritrositik.

Turunan ini menimbulkan toksisitas lebih besar dibanding turunan 4-

aminokuinolin (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Primakuin adalah turunan 8-

aminokiunolin yang masih digunakan untuk pengobatan malaria. Antimalaria ini


14

tidak digunakan sebagai profilaksis. Spektrum aktivitasnya paling sempit bila

dibandingkan dengan antimalaria yang lain (Block, 2004).

Pada struktur turunan 8-aminokuinolin, rantai samping yang terdiri dari

4 atom C dan amin aromatik yang merupakan amin sekunder memberikan

aktivitas antimalaria yang optimal. Gugus 6-metoksi mempunyai aktivitas optimal

meskipun batas keamanannya rendah, dan kemungkinan dapat diganti dengan

atom hidrogen atau gugus hidroksi (Siswandono dan Soekardjo, 1995).

N

H3CO

NH CH

CH3

H2C

CH2

H2C

NH

H

Gambar 4. Struktur primakuin

4. Biguanida

Turunan biguanida merupakan schizontosida eksoeritrositik dan

eritrositik terhadap P. falciparum dan P. vivax. Toksisitasnya relatif ringan

(Siswandono dan Soekardjo, 1995). Turunan biguanida mempunyai mekanisme

kerja yang sama dengan pirimidin. Turunan ini tidak aktif, dan baru menjadi aktif

setelah tersiklisasi pada saat metabolisme menjadi suatu turunan dihidro-s-triazin

yang mirip dengan pirimetamin dan bagian pteridin senyawa asam folat.

Transformasi hayati ini digambarkan dengan proguanil. Proguanil akan

dimetabolisme menjadi sikloguanil dan metabolit inilah yang aktif sebagai

antimalaria. Sikloguanil sendiri tersedia dalam bentuk garam pamoat. Senyawa

turunan biguanida, termasuk sikloguanil merupakan schizontosida kuat terhadap


15

N N

NH2NCH3

CH3

Cl

Cl NH

HN

C

NHC

HN

NH

CH3

CH3

bentuk eksoeritrositik dan eritrositik P. falciparum dan P. vivax. Resistensi

terhadap senyawa ini sering terjadi (Kier dan Roche, 1996).

A B

Gambar 5. A) proguanil ; B) sikloguanil

5. Diaminopirimidin

Antimalaria yang merupakan turunan dari diaminopirimidin adalah

pirimetamin dan trimetoprim. Pirimetamin digunakan sebagai pencegahan malaria

(Korolkovas dan Burckhalter, 1976). Pirimetamin merupakan schizontosida darah

lepas lambat yang memiliki efek in vivo yang mirip dengan proguanil.

Pirimetamin memiliki potensi antimalaria yang lebih besar karena langsung

bekerja pada plasmodia, dan waktu paruhnya lebih lama daripada sikloguanil,

bentuk aktif proguanil. Berbeda dengan proguanil, pirimetamin tidak

menunjukkan efektivitas yang berarti terhadap bentuk hepatik dari P. falciparum.

Pada dosis terapetis, pirimetamin tidak dapat melakukan eradikasi terhadap

jaringan sekunder P. vivax atau gametosit dari spesies plasmodia malaria (Tracy

dan Webster, 2001).

N

NH2N

ClNH2

H2C

CH3

Gambar 6. Struktur pirimetamin


16

6. Turunan kuinolinometanol

Turunan kuinolinometanol terdapat pada tanaman Chinchona Sp.,

terutama pada bagian kulit kayu atau korteks. Korteks kina yang diperdagangkan

mengandung alkaloid kuinin 5%, kuinidin 0,1%, sinkonin 0,3%, dan sinkonidin

0,4% (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Bagian kuinolinometanol menjadi

penting dalam obat-obat sintetik. Turunan kuinolinometanol bekerja pada

merozoit eritrositik. Senyawa-senyawa ini tidak menyembuhkan secara tuntas,

tetapi mengurangi gejala. Kuinin digunakan pada pengobatan malaria yang

plasmodiumnya telah resisten terhadap zat-zat lain, misalnya klorokuin (Kier dan

Roche, 1996). Stereoisomer kuinin yaitu kuinidin, memiliki potensi yang lebih

besar sebagai antimalaria, tetapi kuinidin juga lebih toksik. Kuinin bersifat

mematikan terhadap semua bentuk schizont plasmodium dan gametosit P. vivax

dan P. malariae tetapi tidak untuk gametosit P. falciparum. Sekarang, spektrum

aktivitas kuinin terlalu sempit untuk penggunaan pencegahan malaria (Block,

2004).

Kuinin memiliki cincin kuinolin yang dihubungkan dengan cincin

kuinuklidin melalui jembatan alkohol. Cincin kuinolin mengandung gugus

metoksi, sedangkan cincin kuinuklidin mengikat gugus vinil. Kuinidin memiliki

struktur yang serupa dengan kuinin. Perbedaannya dengan kuinin terletak pada

konfigurasi sterik gugus alkohol (Tracy dan Webster, 2001).


17

N

H3CO

C

NH

HC H

H2C

HO

H

N

H3CO

C

N

HCH

HO

H

H2C

H

A B

Gambar 7. A) kuinin ; B) kuinidin

H2N S

O N

O

NH

N

O OH3C CH3

2N S

O

O

NH2H

7. Turunan sulfonamida dan sulfon

Turunan ini jarang digunakan dalam bentuk tunggal sebagai antimalaria,

biasanya dikombinasi dengan pirimetamin dan digunakan untuk pengobatan

infeksi P. falciparum yang sudah kebal terhadap klorokuin. Contoh turunan

sulfonamida yang dapat digunakan sebagai antimalaria adalah sulfadoksin,

sulfametoksipiridazin, sulfametopirazin, sulfisoksazol. Contoh sulfon yang

digunakan sebagai antimalaria adalah asedapson dan dapson (Siswandono dan

Soekardjo, 1995).

A B

Gambar 8. A) sulfadoksin ; B) dapson


18

C. Mekanisme Kerja Senyawa Antimalaria

Beberapa mekanisme aksi antimalaria telah diusulkan. Dahulu postulat

Schonhofer merupakan mekanisme aksi malaria yang telah diterima secara luas.

Schonhofer mengatakan bahwa aktivitas antimalaria membutuhkan struktur

kuinolin yang mudah dioksidasi menjadi bentuk kuinoid. Hipotesis ini sekarang

tidak digunakan lagi sejalan dengan penelitian bahwa 5,6-kuinon ternyata tidak

terbukti sebagai bentuk aktif antimalaria aminokuinolin (Korolkovas dan

Burckhalter, 1976).

Antimalaria memiliki berbagai mekanisme aksi. Pada tingkat molekular,

antimalaria beraksi dengan menghambat enzim yang terlibat dalam biosintesis

prekursor asam deoksiribonuklease (ADN) atau membentuk kompleks molekular

dengan ADN, sehingga memblok sintesis ADN dan asam ribonuklease (ARN)

plasmodia dengan menghambat polimerasi ADN dan ARN (Korolkovas dan

Burckhalter, 1976).

Turunan 9-aminoakridin, 4-aminokuinolin, dan kuinolinometanol

menunjukkan efek schizontisid yang cepat dengan dua mekanisme. Mekanisme

kerja ketiga turunan ini melibatkan lisosom (vakuola makanan) plasmodia yang

terdapat dalam sel darah merah (Block, 2004). Bentuk aseksual plasmodia malaria

dapat tumbuh dalam sel darah merah dengan mencerna hemoglobin dalam

vakuola makanan yang bersuasana asam. Hemoglobin merupakan nukleoprotein

bagi plasmodia. Proses pencernaan hemoglobin menghasilkan radikal bebas dan

heme (ferriprotoporphyrin IX) sebagai produk yang sangat reaktif. Dalam proses

nukleasi terjadi penambahan histidin dan mungkin beberapa lipid. Heme


19

kemudian berpolimerisasi menjadi pigmen malaria yang inaktif dan tidak larut.

Pigmen ini dinamakan hemozoin. Turunan 9-aminoakridin, 4-aminokuinolin, dan

kuinolinometanol merupakan schizontosida darah yang bertindak sebagai basa

lemah yang terkonsentrasi dalam vakuola makanan plasmodia yang bersuasana

asam (Tracy dan Webster, 2001). Senyawa-senyawa ini kemudian mengalami

protonasi, meningkatkan pH intravakuolar, dan terjebak di dalam vakuola

makanan karena pori-pori membran vakuola juga bermuatan positif. Kondisi ini

mempertahankan keberadaan senyawa-senyawa turunan 9-aminoakridin, 4-

aminokuinolin, dan kuinolinometanol dalam hemoglobin penderita (Block, 2004).

Dengan keberadaan senyawa-senyawa tersebut dalam hemoglobin penderita,

maka aktivitas peroksidatif heme akan terhambat dan polimerisasi nonenzimatik

heme menjadi hemozoin terganggu (Tracy dan Webster, 2001). Heme yang masih

reaktif akan merusak membran plasmodia dan/ atau sel darah merah secara

oksidatif, sehingga membran mengalami lisis (Block, 2004).

Mekanisme kerja kedua dari senyawa turunan 9-aminoakridin, 4-

aminokuinolin, dan kuinolinometanol melibatkan sistem cincin datar yang

dimiliki oleh senyawa-senyawa tersebut. Cincin datar yang dimiliki oleh turunan

4-aminokuinolin dan kuinolinometanol adalah cincin kuinolin, sedangkan cincin

datar yang dimiliki oleh turunan 9-aminoakridin adalah cincin akridin. Sistem

cincin datar memungkinkan senyawa-senyawa tersebut dapat berinterkalasi di

antara pasangan basa dobel heliks ADN. Perhitungan orbital molekul

menunjukkan bahwa senyawa-senyawa tersebut, terutama dalam bentuk

terprotonasi selama berada dalam vakuola makanan, memiliki nilai energi LUMO


20

(Lowest Unoccupied Molecular Orbital) rendah (antara 0 dan -0,5β), sedang

pasangan basa guanin dan sitosin mempunyai nilai energi HOMO (Highest

Occupied Molecular Orbital) tinggi (+0,487β). Kondisi ini memungkinkan

terjadinya kompleks transfer muatan antara cincin datar senyawa-senyawa

tersebut dengan pasangan basa guanin dan sitosin, sehingga terbentuk kompleks

obat-ADN. Kompleks obat-ADN diperkuat dengan adanya ikatan rantai samping

senyawa-senyawa tersebut dengan gugus fosfat pada salah satu helaian dobel

heliks ADN. Rantai samping kuinolinometanol yang berikatan dengan gugus

fosfat adalah cincin kuinuklidin, sedangkan rantai samping 9-aminoakridin dan 4-

aminokuinolin yang berikatan dengan gugus fosfat adalah atom nitrogen

terprotonasi. Selain ikatan rantai samping dengan gugus fosfat, kompleks obat-

ADN juga diperkuat dengan adanya ikatan hidrogen dengan molekul basa purin

yaitu adenin (DiPalma, 1990). Dengan terbentuknya kompleks obat-ADN, maka

transkripsi dan translasi ADN menjadi ARN akan terhambat. Hal ini akan

berpengaruh terhadap sintesis ADN dan ARN (DiPalma, 1990). Interkalasi dan

ikatan ionik yang terjadi antara klorokuin (senyawa turunan 4-aminokuinolin)

dengan ADN diperlihatkan pada gambar 13.

Turunan 8-aminokuinolin yaitu primakuin bekerja dengan mengganggu

mitokondria plasmodia (Block, 2004). Primakuin mengganggu transpor elektron,

sehingga menyebabkan perusakan oksidatif pada sistem enzim mitokondrial.

Proses ini mengakibatkan mitokondria plasmodia menggembung dan mengalami

vakuolisasi. Dalam hal ini mitokondria penderita tidak terganggu. Primakuin juga

menyerang bentuk seksual plasmodia dan membuat bentuk seksual ini tidak


21

mengalami pematangan (DiPalma, 1990). Primakuin dapat diubah menjadi

elektrofil yang bekerja sebagai mediator oksidasi-reduksi (Tracy dan Webster,

2001). Hal ini menyebabkan perusakan oksidatif pada elektron asam nukleat

dalam gametosit. Dengan demikian primakuin dapat digunakan untuk mencegah

penyebaran malaria (DiPalma, 1990). Selain bekerja dengan mengganggu transpor

elektron, primakuin juga bekerja dengan berinterkalasi di antara pasangan basa

ADN plasmodia, sama seperti turunan 9-aminoakridin, 4-aminokuinolin, dan

kuinolinometanol (Korolkovas dan Burckhalter, 1976).

A = adenine T = thymine G = guanine C = cytosine P = phosphate R = deoxyribose

Gambar 9. Mekanisme aksi klorokuin pada tingkat molekular

(Korolkovas dan Burckhalter,1976)

Turunan biguanida dan diaminopirimidin, mempunyai aktivitas

antimalaria karena menghambat secara selektif enzim dihidrofolat reduktase yang

mengkatalisis perubahan asam dihidrofolat menjadi asam tetrahidrofolat pada


22

plasmodia. Penghambatan ini mempengaruhi biosintesis plasmodia terutama

pembentukan basa purin, pirimidin, dan ADN. Meskipun turunan ini tidak bekerja

secara selektif terhadap enzim plasmodia, tetapi dapat mengikat enzim

dihidrofolat reduktase lebih kuat dibanding isoenzim pada penderita. Efek

pemblokan ini tidak berbahaya bagi penderita karena asam folinat yang

diperlukan dipasok dari luar melalui makanan (Siswandono dan Soekardjo, 1995).

Turunan sulfonamida dan sulfon dapat menghambat secara selektif

enzim dihidropteroat sintetase, yang mengkatalisis kondensasi ester pirofosfat dari

2-amino-4-okso-6-hidroksimetildihidropteridin dengan asam p-aminobenzoat

dengan asam dihidropteroat. Hambatan ini menyebabkan kematian plasmodia

(Siswandono dan Soekardjo, 1995).

D. Vinkadiformina

NH

N

O O

Gambar 10. Struktur senyawa vinkadiformina

Vinkadiformina adalah salah satu indol alkaloid yang terkandung dalam

tanaman Aspidosperma pyrifolium dan A. megalocarpon yang merupakan

tanaman tradisional Amerika dan digunakan sebagai antimalaria (Mustofa, 2001).

Vinkadiformina bersifat hipotensif, kronotropik negatif, spasmolitik,


23

hipoglikemik, dan simpatolitik (Anonim, 1996). Kuehne dkk (1978) dalam jurnal

mengenai studi biomimetik sintesis alkaloid memaparkan bahwa vinkadiformina

dapat disintesis dari tetrahydro-β-carboline melalui secodine intermediate.

Penelitian terhadap senyawa indol alkaloid dari tanaman bergenus

Aspidosperma pernah dilakukan oleh Mitaine-Offer dkk (2002). Dalam penelitian

tersebut Mitaine-Offer dkk mengkombinasikan senyawa indol alkaloid

berkerangka dasar aspidospermane (dari A. pyrifolium dan A. Megalocarpon)

dengan klorokuin, kemudian menguji aktivitas antimalarianya terhadap P.

falciparum yang sensitif klorokuin dan P. falciparum yang resisten klorokuin.

Dari penelitian tersebut diperoleh hasil yang menyatakan bahwa terdapat

sinergisme dari kedua senyawa yang dikombinasikan, sehingga dihasilkan efek

antimalaria yang merupakan kumulasi dari aktivitas antimalaria senyawa yang

dikombinasi.

Pada tahun 2001, Mustofa telah berhasil mensintesis 16 senyawa turunan

vinkadiformina. Mustofa kemudian menguji aktivitas biologis yang lain dari

vinkadiformina, yaitu sebagai antimalaria. Senyawa-senyawa tersebut diuji

aktivitas antimalarianya terhadap P. falciparum yang tergolong resisten terhadap

klorokuin yaitu FcM29-Kamerun dan P. falciparum yang sensitif terhadap

klorokuin yaitu sel Nigerian (Tahir dkk, 2005).

Enambelas senyawa turunan vinkadiformina hasil sintesis Mustofa

beserta data aktivitas antimalaria (log 1/IC50) terhadap P. falciparum yang sensitif

terhadap klorokuin yaitu sel Nigerian, digunakan oleh Tahir dkk (2005) dalam

menentukan hubungan kuantitatif antara struktur dan aktivitasnya sebagai


24

antimalaria. Data struktur dan aktivitas senyawa turunan vinkadiformina hasil

sintesis dan uji oleh Mustofa dapat dilihat pada tabel 1. Parameter teoretis berupa

parameter elektronik dan sterik dari keenambelas struktur senyawa merupakan

variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel tergantung yang berupa log

1/IC50. IC50 merupakan konsentrasi yang dapat menghambat pertumbuhan

plasmodia malaria sebanyak 50%. Dengan menggunakan metode AM1, Tahir dkk

(2005) menemukan 10 model persamaan matematis HKSA terpilih yang

kemudian diolah secara statistik hingga ditemukan model persamaan terbaik yang

dapat menggambarkan hubungan kuantitatif struktur dan aktivitas senyawa

turunan vinkadiformina sebagai antimalaria.

Model persamaan terbaik yang dihasilkan dari penelitian Tahir dkk

menyatakan bahwa deskriptor-deskriptor yang mempengaruhi aktivitas

antimalaria vinkadiformina dan turunannya adalah muatan bersih, momen dipol,

ELUMO, EHOMO, polarisabilitas molekular, dan luas permukaan. Daerah sensitif

yang diduga memberi sumbangan pengaruh terhadap kuantitas aktivitas

antimalaria, berdasarkan penelitian Tahir dkk digambarkan di bawah ini.

Gambar 11. daerah sensitif senyawa vinkadiformina dan turunannya hasil penelitian Tahir dkk

NH

E. Hubungan Kuantitatif Struktur dan Aktivitas

Penggunaan pendekatan mencoba-coba dalam usaha menemukan obat

baru kurang menguntungkan, sebab itu kegiatan yang boros ini segera


25

ditinggalkan dalam bidang rancangan obat dan diusahakan penggunaan

pendekatan yang rasional. Informasi tentang turunan struktur molekul senyawa

yang dapat mengubah hasil uji eksperimental, menguraikan tentang hubungan

antara struktur dan aktivitas biologis (Sardjoko, 1993).

Hubungan struktur dan sifat adalah pendefinisian empiris kualitatif dan

kuantitatif antara sruktur molekul dengan sifat yang teramati. Hubungan struktur

dan sifat yang dikaji belakangan ini selalu merupakan hubungan matematika

secara kuantitatif. Jika sifat digambarkan sebagai aktivitas biologis-misalnya

aktivitas obat-maka dikenal sebagai hubungan kuantitatif struktur dan aktivitas

(HKSA atau QSAR = Quantitative Structure Activity Relationship) (Pranowo,

2004). Tujuan HKSA adalah untuk memprediksikan hubungan antara deskripsi

kuantitatif dari sifat-sifat fisika senyawa dan respon sistem biologis. Respon dapat

berupa perhitungan Ki inhibitor dalam pengujian enzim, pED50 dari agonis

reseptor, atau hanya pembuktian apakah suatu senyawa aktif atau inaktif secara

biologis (Davis, 1994). Tujuan lain dari HKSA adalah untuk menentukan struktur

senyawa yang dapat menghasilkan ikatan optimum dengan reseptor, dan untuk

mendesain satu seri senyawa untuk memaksimalkan informasi berkaitan dengan

struktur untuk aktivitas dari sejumlah kecil senyawa uji (Block, 2004).

Diharapkan hasil HKSA akan memberikan pengertian mengenai sifat molekular

yang sangat mempengaruhi aktivitas, dan membuka jalan bagi optimisasi aktivitas

biologis dalam satu seri senyawa (Davis, 1994).

Studi HKSA dapat menggunakan beberapa model, tetapi model yang

paling sering digunakan ada tiga, yaitu model Hansch, model Free dan Wilson


26

(model de novo), dan model yang didasarkan pada mekanika kuantum (Sardjoko,

1993). Pada metode Hansch dikemukakan suatu konsep bahwa hubungan struktur

kimia dengan aktivitas biologis (log 1/C) suatu senyawa dapat dinyatakan secara

kuantitatif melalui parameter-parameter sifat fisika kimia dari substituen yaitu

parameter hidrofob (π), elektronik (σ) dan sterik (Es). Model pendekatan ini

disebut pula model hubungan energi bebas linier (Linear Free Energy

Relationship = LFER), yang dinyatakan melalui persamaan regresi linier berikut:

Log 1/C = a ∑ π + b ∑ σ + c ∑ Es + d (1)

(Siswandono dan Soekardjo, 1995)

Respon biologis umumnya berupa resiprok (log 1/C). Hal ini dikarenakan dengan

menggunakan resiprok akan diperoleh hubungan yang valid. Dengan

menggunakan resiprok untuk respon biologis akan diperoleh kemiringan garis

regresi (slope) yang positif (Block, 2004).

F. Kimia Komputasi

Metode kimia komputasi sangat membantu dalam penelitian hubungan

kuantitatif struktur dan aktivitas. Dengan aplikasi komputasi, perhitungan sifat

kimia dan fisika suatu senyawa dapat dilakukan dengan mudah.

1. Hyperchem

Program HyperChem merupakan program kimia aplikasi 32 bit yang

dikembangkan oleh Hypercube Inc. HyperChem merupakan program yang mudah

digunakan, fleksibel, dan berkualitas. Dengan menggunakan visualisasi dan

animasi tiga dimensi hasil perhitungan kimia kuantum, mekanika dan dinamika


27

molekular, menjadikan HyperChem lebih mudah digunakan daripada program

kimia kuantum yang lain (Pranowo, 2004).

Dengan HyperChem dapat dilakukan eksplorasi model energi permukaan

potensial secara klasik atau kuantum dengan single point, optimasi geometri atau

perhitungan dalam mencari keadaan transisi. Perhitungan single point dapat

digunakan untuk menentukan energi molekul dari struktur yang telah ditentukan

(tanpa proses optimasi). Perhitungan optimasi geometri menggunakan algoritma

minimisasi energi untuk mendapatkan struktur yang paling stabil (Pranowo,

2004).

HyperChem merupakan program yang secara teliti dapat digunakan

untuk mengetahui struktur, stabilitas, dan sifat molekul dengan menggunakan

perhitungan mekanika molekular maupun mekanika kuantum. Dalam HyperChem

terdapat metode sederhana untuk menghasilkan struktur molekul 3D. Terdapat 10

jenis metode semiempiris yang dapat digunakan untuk mengoptimasi geometri

suatu senyawa agar diperoleh struktur yang paling stabil. Perhitungan semiempiris

dapat dilakukan pada atom hidrogen sampai xenon, termasuk logam transisi.

Kesepuluh metode semiempiris yang terdapat dalam program HyperChem adalah

Extended Huckel (oleh Hoffman), Complete Neglect of Differential Overlap

(CNDO) dan Intermediate Neglect of Differential Overlap (INDO) (oleh People

dkk), Modified Intermediate Neglect of Differential Overlap (MINDO3), MNDO,

MNDO/d, dan AM1 (oleh Dewar dkk), PM3 (oleh Stewart), Zerner Intermediate

Neglect of Differential Overlap (ZINDO/1) dan ZINDO/s (oleh Zerner dkk).

Selain metode semiempiris, terdapat pula metode ab initio yang dilengkapi


28

dengan variasi himpunan basis yang dapat digunakan untuk menentukan sifat

struktur molekul secara akurat (Pranowo, 2004).

2. Metode semiempiris MNDO

Menurut Pranowo (2004), metode semiempiris adalah metode kimia

komputasi yang masih memperhitungkan penyelesaian secara kimia kuantum

sehingga sifat-sifat elektronik masih dapat diturunkan. Metode semiempiris

berdasar pada pendekatan Hartree-Fock. Pendekatan dilakukan terhadap

penyusunan matrik Fock, atau dalam penyederhanaan pada pernyataan energi

sistem. Pendekatan lain dari metode semiempiris adalah hanya

mempertimbangkan elektron valensi. Elektron dalam (core) dihitung sebagai

fungsi tolakan core-core bersama-sama dengan energi tolakan inti (Pranowo,

2004). Metode semiempiris mengurangi biaya komputasi dengan mengurangi

jumlah integral. Metode semiempiris mampu menghitung fungsi gelombang

elektronik, yang dapat digunakan untuk memprediksikan sifat-sifat kimia fisika

yang bervariasi. Metode semiempiris memberikan hasil yang sangat baik jika

informasi eksperimental telah tersedia, tetapi metode ini tidak dapat memprediksi

tipe senyawa yang tidak diketahui sama sekali (Jensen, 1999).

Langkah awal dalam mengurangi masalah komputasi adalah dengan

hanya mempertimbangkan eksplisitas elektron valensi, elektron core dihitung

dengan cara mengurangi muatan inti atau memberikan fungsi untuk memodelkan

tolakan gabungan yang disebabkan oleh elektron core dan nuklei. Hanya set basis

minimum (jumlah minimum fungsi yang dibutuhkan untuk mengakomodasi

elektron dalam atom netral) yang digunakan untuk elektron valensi. Hidrogen,


29

misalnya, memiliki satu fungsi basis, dan semua atom dalam baris kedua dan

ketiga dalam tabel sistem periodik memiliki empat fungsi basis (satu s-dan satu

set p-orbital, px, py, dan pz). Sebagian besar metode semiempiris hanya

menggunakan fungsi s- dan p-, dan fungsi basis diambil sebagai orbital tipe Slater

(Jensen, 1999).

MNDO adalah metode semiempiris orbital molekular (Molecular

Orbital atau MO) self-consistent-field elektron-valensi yang menggunakan basis

minimal dari orbital atomik dan pendekatan integral Neglect of Diatomic

Differential Overlap (NDDO) (Thiel, 2001). Parameterisasi pada MNDO

dilakukan pada variabel atomik, yaitu hanya atom tunggal. MNDO, AM1, dan

PM3 diturunkan dari pendekatan dasar yang sama yaitu NDDO, dan hanya

berbeda pada perlakuan repulsi core-core dan bagaimana parameter ditentukan

(Jensen, 1999). MNDO merupakan metode semiempiris pertama yang digunakan

secara luas untuk analisis struktur organik yang beranekaragam, karena memiliki

hubungan dengan metode optimasi geometri (Lahti, 1998). MNDO mempunyai

tujuh parameter atomik (Uss, Upp, ζ, βs, βp, α) dan satu yang termasuk dalam

perhitungan interaksi multipol (pada dasarnya pemisahan antara titik muatan yang

digunakan untuk menggambarkan dipol), dan tidak ada parameter diatomik.

Integral yang tidak diatur sama dengan nol pada asumsi CNDO dihitung sebagai

interaksi multipol. Parameter atom yang sekarang tersedia adalah untuk atom H,

Li, Be, C, N, O, F, Al, Si, P, S, Cl, Zn, Ge, Br, I, Sn, Hg dan Pb (Pranowo, 2004).

Metode ini baik digunakan untuk geometri dan potensial ionisasi. Cukup

baik digunakan untuk momen dipol dan kerapatan spin. Metode ini memiliki


30

masalah dengan cincin yang kecil dan pasangan elektron yang berdekatan, serta

analisis transisi state (Lahti, 1998). Menurut Jensen (1999), beberapa keterbatasan

dari model MNDO adalah sebagai berikut :

a. molekul yang memiliki banyak halangan sterik, seperti neopentan, sangat

tidak stabil

b. senyawa dengan 4 cincin sangat stabil

c. interaksi yang lemah tidak dapat diprediksi (contohnya pada ikatan hidrogen)

d. molekul hipervalen, seperti sulfoksida dan sulfon, sangat tidak stabil

e. energi aktivasi untuk reaksi memutuskan dan membentuk ikatan sangat tinggi

f. struktur non klasik diprediksi tidak stabil relatif terhadap struktur klasik (misal

kation etil)

g. substituen teroksigenasi pada cincin aromatik out of plane (contohnya

nitrobenzena)

h. ikatan peroksida sangat pendek ~ 0,17 Å

i. sudut C-X-C pada eter dan sulfida sangat besar ~ 9o

G. Analisis Statistik

Dalam penelitian, biasa digunakan model suatu hubungan fungsional

antara peubah. Dengan model tersebut kelakuan sistem yang akan diteliti dapat

dipahami, diterangkan, dikendalikan, dan kemudian diprediksikan. Prediksi

memiliki arti yang khusus yaitu inter- atau ekstrapolasi (Sembiring, 2003).

Model dapat membantu penentuan hubungan sebab akibat (kausal)

antara dua atau lebih peubah (Sembiring, 2003). Untuk mengetahui hubungan


31

kuantitatif antara struktur kimia dan aktivitas biologis melalui parameter sifat

kimia fisika, dapat dilakukan perhitungan statistik dengan bantuan komputer,

dengan menggunakan program MICROSTAT, ABSTAT, PCN, QSAR,

MINITAB, STATGRAPH, SPSS atau program yang lain (Siswandono dan

Soekardjo, 1995), namun ada tidaknya hubungan kausal antara peubah tidak dapat

diputuskan dengan hanya menggunakan data statistik. Secara umum, model

merupakan penyederhanaan dan abstraksi dari keadaan alam yang sesungguhnya.

Dalam hal ini model akan selalu berbentuk fungsi dan regresi (Sembiring, 2003).

Salah satu metode statistik yang digunakan dalam analisis HKSA adalah

metode korelasi. Metode ini mengidentifikasi hubungan kuantitatif antara x-

deskriptor dan aktivitas biologis. Hansch pertama kali menggunakan multiple

linear regression (regresi linear multivariat) sebagai metode statistik dalam

HKSA dan metode ini masih digunakan sampai sekarang (Davis, 1994). Regresi

linear multivariat hanya dibatasi untuk jumlah deskriptor kurang dari 20. Dalam

metode ini dianggap bahwa semua deskriptor tidak berkorelasi satu sama lain dan

semua deskriptor memiliki pengaruh yang penting terhadap aktivitas (Davis,

1994). Hal ini dikarenakan data yang digunakan adalah data percobaan

laboratorium yang tidak lagi menggambarkan keadaan alamiah, tetapi telah

dimanipulasi oleh peneliti (Sembiring, 2003).

Regresi linear untuk satu parameter fisika kimia dapat dinyatakan

melalui persamaan sebagai berikut :

Y = aX + b (2)

dimana, Y = aktivitas biologis ; X = parameter sifat fisika kimia ; a, b = koefisien


32

Regresi linear untuk dua parameter sifat fisika kimia atau lebih dapat dinyatakan

melalui persamaan sebagai berikut :

Y = aX1 + bX2 + cX3 + ....+ d (3)

dimana X1, X2, X3 = parameter – parameter sifat fisika kimia 1, 2, 3 (Siswandono

dan Soekardjo, 1995).

Keabsahan persamaan yang diperoleh dan arti perbedaan parameter yang

digunakan dalam hubungan struktur-aktivitas model Hansch dapat dilihat dengan

beberapa kriteria statistik, antara lain :

1. nilai R (koefisien korelasi)

Nilai R menunjukkan tingkat hubungan antara data aktivitas biologis

dari pengamatan percobaan dengan data hasil perhitungan berdasarkan persamaan

yang diperoleh dari analisis regresi. Koefisien korelasi bernilai mulai dari 0

sampai 1. Dalam penelitian HKSA dicoba dicapai suatu nilai R yang lebih besar

dari 0,9, sebab semakin tinggi nilai R maka semakin baik hubungannya

(Siswandono dan Soekardjo, 1995). Hubungan yang sangat kuat antara variabel

bebas dan variabel tergantung sebenarnya telah tercapai pada nilai R 0,8 sampai

dengan 1 (Anonim, 2006).

2. nilai R2 (koefisien determinasi)

Nilai R2 menunjukkan berapa persen aktivitas biologis yang dapat

dijelaskan hubungannya dengan parameter sifat fisika kimia yang digunakan.

Misalnya suatu hubungan yang mempunyai nilai R = 0,990 berarti dapat

menjelaskan (0,990)2 x 100% = 98% dari variasi antar data (Siswandono dan

Soekardjo, 1995).


33

3. nilai Fhitung/Ftabel

Nilai Fhitung menunjukkan kemaknaan hubungan bila dibandingkan

dengan Ftabel. Makin besar nilai Fhitung makin besar derajat kemaknaan hubungan.

Semakin tinggi nilai Fhitung semakin kecil kemungkinan hubungan tersebut adalah

karena kebetulan (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Persamaan yang memenuhi

syarat siginifikansi pada tingkat kepercayaan 95% adalah persamaan yang

memiliki nilai Fhitung/Ftabel lebih besar dari 1 atau Fhitung lebih besar daripada Ftabel

(Yuliana, 2005).

4. nilai SE

Nilai SE merupakan simpangan baku yang menunjukkan nilai variasi

kesalahan dalam percobaan (Siswandono dan Soekardjo, 1995).

5. PRESS

Salah satu tujuan pembentukan model ialah untuk prediksi dan salah satu

patokan prediksi yang baik ialah prediksi dengan nilai yang diprediksi sama atau

hampir sama. Nilai PRESS merupakan selisih antara hasil prediksi dengan nilai

yang diprediksi (eksperimen). Model yang baik adalah model yang menghasilkan

PRESS yang kecil dalam kelompok parameter (Sembiring, 2003).

Menurut Hansch, aktivitas biologis dipengaruhi oleh parameter

elektronik, sterik, dan hidrofobisitas dari suatu senyawa (Siswandono dan

Soekardjo, 1995). Berdasarkan konsep ini, maka model persamaan terbaik juga

ditentukan dari terpenuhinya ketiga parameter tersebut.


34

H. Keterangan Empiris

Penelitian ini dapat menghasilkan model persamaan HKSA terbaik

dengan deskriptor yang ditentukan berdasarkan hasil perhitungan semiempiris

MNDO. Dari model persamaan terbaik ini dapat digambarkan hubungan

kuantitatif struktur senyawa turunan vinkadiformina, melalui parameter teoretis

meliputi parameter elektronik, sterik, dan hidrofobisitas, dengan aktivitas yang

didasarkan pada log 1/IC50. IC50 merupakan konsentrasi yang dapat menghambat

pertumbuhan P. falciparum sebanyak 50%. Berdasarkan model persamaan

terbaik, dapat dirancang senyawa hipotetik yang diprediksi memiliki aktivitas

antimalaria.


BAB III

METODE PENELITIAN

A. Jenis dan Rancangan Penelitian

Penelitian ini menggunakan jenis dan bentuk rancangan penelitian

eksperimental kuasi. Penelitian ini dikatakan penelitian eksperimental karena

bahan penelitian yang berupa 16 senyawa vinkadiformina dan turunannya telah

mengalami perlakuan pada penelitian sebelumnya yaitu pada penelitian Mustofa.

Dalam penelitian yang dilakukan oleh Mustofa, vinkadiformina mengalami

modifikasi struktur terutama pada cincin indol. Modifikasi ini menghasilkan satu

seri senyawa vinkadiformina dan turunannya yang kemudian diuji aktivitas

antimalarianya.

Pada penelitian eksperimen murni, pemilihan sampel dilakukan secara

acak, sedangkan pada penelitian ini pemilihan 16 struktur senyawa

vinkadiformina dan turunannya sebagai sampel tidak dapat dilakukan secara acak,

melainkan telah ditetapkan secara pasti. Data aktivitas antimalaria yang diperoleh

merupakan data sekunder. Dari penjelasan tersebut dapat dikatakan bahwa bentuk

penelitian ini termasuk dalam rancangan penelitian eksperimental kuasi.

35


36

B. Variabel dan Definisi Variabel

1. Variabel bebas

Variabel bebas dalam penelitian ini adalah deskriptor-deskriptor yang

mewakili parameter Hansch. Parameter elektronik berupa muatan bersih atom

yaitu qC1, qC2, qC3, qC4, qC5, qN, qC7, qC8, qC9, selisih antara energi Lowest

Unoccupied Molecular Orbitals (ELUMO) dan energi Highest Occupied Molecular

Orbitals Energy (EHOMO), yang disimbolkan dengan ΔE, polarisabilitas molekular

(∂), dan momen dipol (μ). Parameter sterik yang digunakan adalah luas

permukaan (SA), volume (V), refraktivitas molar (MR), dan massa (M).

Parameter hidrofobisitas diwakili oleh log P.

NH

N

O O

12

34 6

7

89

5 12

1011

13

Gambar 12. Struktur senyawa vinkadiformina dengan penomeran atom tidak mengikuti kaidah tatanama senyawa dan

hanya digunakan untuk penelitian ini saja

2. Variabel tergantung

Variabel tergantung dalam penelitian ini adalah nilai log 1/IC50. Nilai ini

menggambarkan aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai

antimalaria yang didasarkan pada konsentrasi yang dapat menghambat

pertumbuhan P. falciparum sebanyak 50%.


37

C. Bahan dan Alat Penelitian

1. Bahan penelitian

Penelitian ini menggunakan satu set data struktur dan aktivitas 16

senyawa vinkadiformina dan turunannya yang diperoleh dari Mustofa (2001).

Mustofa telah mensintesis dan menguji aktivitas antimalaria keenambelas

senyawa tersebut, seperti tercantum dalam tabel I dan II.

2. Alat penelitian

Penelitian ini menggunakan alat yang meliputi perangkat keras dan

lunak. Perangkat keras berupa satu set komputer AMD Sempron 2200 1,49 GHz

dengan kapasitas memori 512 MB yang mampu digunakan untuk melakukan

perhitungan kimia komputasi. Perangkat lunak berupa paket program komputer

HyperChem Pro ver 6.0 untuk melakukan perhitungan kimia kuantum.

Perhitungan statistik dilakukan dengan program SPSS 11.0 for Windows.


38

Tabel I. Struktur senyawa vinkadiformina dan turunannya

No Struktur senyawa No Struktur senyawa 1

NH

NH

O O

7

N

NH

NO2

O O

Br

2

NH

NH

N

O

O

O O

8

N

NH

ClO O

3

NH

NH

NO2

9

N

NH

ClO O

N

O

O

4

NH

NH

NO2

O2N

10

N

NH

ClO O

Br

5

NH

NH

NO2

Br

11

N

NH

O O

6

N

NH

NO2

O O

12

N

NH

O

ClOO

Vinka-2

Vinkadiformina

Vinka-3

Vinka-4

Vinka-5

Vinka-6

Vinka-7

Vinka-8

Vinka-9

Vinka-10

Vinka-11

Vinka-12


39

No Struktur senyawa 13

NH

NH

Br

H

OONO2

14

N

NH

ClOO

15

NN

O

H

H

O

OHO

Vinka-13

Vinka-14

16

NN

OO

H

H

O

OO

HN

Vinka-15

Vinka-16


40

Tabel II. Data aktivitas (log 1/IC50) senyawa vinkadiformina dan turunannya

No Senyawa log 1/IC501 Vinkadiformina -2,1455 2 Vinka-2 -1,5416 3 Vinka-3 -1,9274 4 Vinka-4 -1,1614 5 Vinka-5 -1,3784 6 Vinka-6 -2,3555 7 Vinka-7 -2,2363 8 Vinka-8 -1,3802 9 Vinka-9 -1,1399 10 Vinka-10 -1,3181 11 Vinka-11 -1,7973 12 Vinka-12 -1,4298 13 Vinka-13 -2,0535 14 Vinka-14 -2,0233 15 Vinka-15 -1,0253 16 Vinka-16 -2,0418

D. Tata Cara Penelitian

1. Optimasi geometri struktur senyawa vinkadiformina dan turunannya

dengan metode semiempiris MNDO

a. Penggambaran struktur senyawa

Enambelas senyawa vinkadiformina dan turunannya (tabel I) digambar dalam

bentuk 2 dimensi (2D) dengan menggunakan program HyperChem Pro ver

6.0. Kemudian masing-masing atom penyusun dilengkapi dengan atom H

dengan memilih menu [Build] [Add hydrogens]. Selanjutnya, struktur

senyawa dalam bentuk 2D diubah menjadi 3D dengan memilih menu [Build]

[Add H & Model Build].


41

b. Penomeran atom-atom penyusun senyawa

Masing-masing atom penyusun pada struktur 3D diberi nomer dengan

memilih menu [Display] [Labels] [Number]. Pemberian nomer atom dibuat

sama untuk semua senyawa.

c. Optimasi geometri

Sebelum optimasi geometri dijalankan, perlu dilakukan pengaturan pada

program HyperChem yaitu dengan memilih [Setup] [Semi-empirical]

[MNDO] [Option] [Convergence limit] 0,001 kkal/Å.mol [Iteration limit]

32767 [Accelerate convergence] [√]. Optimasi geometri dijalankan dengan

memilih menu [Compute] [Geometry optimization] [Polak-Ribiere] [RMS

Gradient of] 0,001 kkal/Å.mol or 500 maximum cycles [Screen refresh period]

1 cycles.

2. Perhitungan sifat kimia fisika senyawa vinkadiformina dan turunannya

Perhitungan sifat kimia fisika dilakukan pada struktur senyawa

vinkadiformina dan turunannya yang telah dioptimasi (1c). Perhitungan

dilakukan untuk memperoleh nilai deskriptor elektronik, sterik, dan

hidrofobisitas yang akan dijadikan variabel bebas. Dalam penelitian ini

digunakan dua jenis perhitungan, yaitu perhitungan single point dan QSAR

properties.

Perhitungan single point digunakan untuk memperoleh data nilai

muatan bersih atom (qC1, qC2, qC3, qC4, qC5, qN, qC7, qC8, qC9), momen

dipol (μ). Perhitungan ini diawali dengan memilih [File] [Start log], kemudian

perhitungan single point dilakukan dengan memilih menu [Compute] [Single


42

point], lalu dipilih menu [File] [Stop log] untuk menghentikan pencatatan

data. Data yang telah tercatat disimpan dalam bentuk file.log. Untuk

memperoleh data nilai EHOMO dan ELUMO dilakukan perhitungan orbitals

setelah dilakukan perhitungan single point. Perhitungan orbitals dilakukan

dengan memilih menu [Compute] [Single point] [Orbitals]. Data nilai

polarisabilitas molekular (∂), luas permukaan (SA), volume (V), refraktivitas

molar (MR), dan massa (M) diperoleh dengan perhitungan QSAR properties,

yaitu dengan memilih menu [Compute] [QSAR properties] memilih variabel

yang dinginkan [Compute].

E. Analisis Data dan Hasil

a. Analisis regresi linear multivariat

Analisis regresi linear multivariat dilakukan terhadap variabel bebas dan

variabel tergantung untuk mengetahui HKSA senyawa vinkadiformina dan

turunannya sebagai antimalaria. Metode yang digunakan dalam analisis regresi

multivariat adalah metode backward yang diolah dengan SPSS 11.0 for

Windows. Analisis ini menghasilkan suatu model persamaan matematis.

b. Analisis kriteria statistik model persamaan matematis

Model persamaan terbaik dipilih dengan menganalisis model-model

persamaan matematis berdasarkan kriteria statistik yang meliputi keterwakilan

parameter Hansch, nilai Fhitung/Ftabel, nilai R, nilai adjusted R2, dan nilai

Standard Error (SE). Selanjutnya pemilihan model dilakukan berdasarkan

parameter Predicted Residual Sum of Square (PRESS). Model persamaan


43

terbaik adalah model persamaan yang mewakili ketiga parameter Hansch,

memiliki nilai R > 0,8, memiliki nilai adjusted R2 yang tinggi, memiliki nilai

Fhitung/Ftabel lebih dari 1, memiliki nilai SE rendah, dan memiliki nilai PRESS

yang terkecil.


BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Optimasi Geometri Menggunakan Metode Semiempiris MNDO

Optimasi geometri merupakan proses perubahan konformasi struktur

suatu senyawa hingga diperoleh konformasi dengan energi potensial terendah.

Optimasi geometri juga dapat dikatakan sebagai tahap minimisasi energi.

Optimasi geometri bertujuan untuk memperoleh struktur senyawa yang berada

dalam kondisi stabil, yaitu senyawa dengan energi potensial terendah.

Pada penelitian ini dilakukan optimasi geometri pada keenambelas

senyawa turunan vinkadiformina dengan menggunakan program HyperChem Pro

ver 6.0. Proses optimasi geometri diawali dengan penggambaran struktur dua

dimensi (2D) 16 senyawa turunan vinkadiformina yang kemudian diubah menjadi

struktur tiga dimensi (3D). Penggambaran struktur 3D dimaksudkan untuk

menggambarkan bentuk senyawa sebenarnya saat berinteraksi dengan reseptor.

Optimasi geometri dilakukan pada seluruh senyawa turunan vinkadiformina yang

telah berada dalam bentuk 3D.

Dalam optimasi geometri, konformasi senyawa yang stabil dengan

energi potensial terendah diperoleh dengan melakukan proses iterasi. Dalam

proses ini terjadi perubahan konformasi senyawa menuju konformasi yang stabil.

Dalam proses ini pula terjadi perhitungan energi saat perubahan konformasi

senyawa berlangsung. Proses iterasi terjadi berulang-ulang hingga batas

konvergensi terpenuhi. Batas konvergensi yang digunakan dalam penelitian ini

44


45

sebesar 0,001 kkal/Å mol. Jika gradien energi suatu konformasi senyawa pada

iterasi tertentu dan gradien energi konformasi selanjutnya telah mencapai 0,001

kkal/Å mol atau bahkan lebih kecil, maka batas konvergensi telah terpenuhi.

Dengan terpenuhinya batas konvergensi tersebut maka akan diperoleh senyawa

yang stabil dengan energi potensial terendah. Kondisi senyawa yang stabil dapat

menggambarkan struktur dan jarak antar atom yang diharapkan dapat membentuk

ikatan optimum dengan reseptor.

Suatu senyawa stabil memiliki energi potensial yang rendah karena

pengaruh jarak antar atom penyusun. Atom-atom penyusun suatu senyawa

memiliki muatan elektron tertentu dan untuk menghindari tabrakan muatan akibat

induksi elektron atom penyusun yang lain, maka atom-atom akan berada pada

jarak yang membuat interaksi antar atom terjadi seminimal mungkin. Inilah yang

menyebabkan senyawa yang telah dioptimasi akan memiliki struktur dengan jarak

antar atom yang lebih panjang daripada senyawa yang belum dioptimasi.

Gambar 13. Senyawa vinkadiformina sebelum dioptimasi

Atom H

Atom N Atom C Atom O


46

Gambar 14. Senyawa vinkadiformina setelah dioptimasi

Gambar 13 dan 14 menunjukkan adanya perbedaan konformasi pada salah

satu senyawa turunan vinkadiformina sebelum dan setelah dioptimasi. Perubahan

konformasi ditunjukkan dengan perpanjangan jarak antar atom, terutama atom-

atom yang memiliki elektronegativitas tinggi dan letaknya berdekatan. Sebelum

dioptimasi (gambar 15), jarak antara atom N (A) dengan atom O (B) sebesar 2,581

Å. Setelah dioptimasi (gambar 16), jarak antara kedua atom tersebut menjadi

3,399 Å. Demikian pula yang terjadi pada dua atom O yang berdekatan (B dan D).

Meskipun sudut (B-C-D) yang melibatkan kedua atom tersebut, setelah dioptimasi

menjadi lebih kecil (119,953o) daripada sebelum dioptimasi (120o), namun sudut

ini membuat jarak antara kedua atom setelah dioptimasi lebih besar (2,245 Å)

daripada sebelum dioptimasi (2,235 Å). Peningkatan jarak dan perubahan sudut

juga terjadi pada atom-atom penyusun yang lain, akibatnya terjadi penurunan

energi potensial. Dari hasil perhitungan energi potensial senyawa turunan

D A B

C


47

vinkadiformina nomor 1, sebelum dan sesudah dioptimasi, diperoleh energi

senyawa setelah optimasi lebih kecil (-5317 kkal/mol) daripada sebelum optimasi

(-5054 kkal/mol). Energi potensial yang lebih kecil ini menunjukkan bahwa

optimasi geometri untuk memperoleh senyawa stabil telah tercapai.

B. Perhitungan Sifat Kimia Fisika dengan Metode Semiempiris MNDO

Perhitungan sifat kimia fisika dilakukan terhadap keenambelas struktur

senyawa turunan vinkadiformina yang telah mengalami optimasi geometri.

Perhitungan sifat kimia fisika perlu dilakukan untuk memperoleh nilai deskriptor-

deskriptor pada tiap senyawa. Dalam penelitian ini, deskriptor-deskriptor yang

digunakan merupakan parameter Hansch yang meliputi parameter elektronik,

parameter sterik, dan parameter hidrofobisitas.

Deskriptor yang termasuk dalam parameter elektronik antara lain :

muatan bersih atom yaitu qC1, qC2, qC3, qC4, qC5, qN, qC7, qC8, qC9. Penomoran

atom pada tiap senyawa dibuat sama, sehingga memudahkan pengamatan

terhadap pengaruh muatan bersih atom-atom tersebut terhadap aktivitas senyawa.

Selain muatan bersih, parameter elektronik juga diwakili oleh momen dipol (μ)

dan ΔE yang merupakan selisih antara energi Lowest Unoccupied Molecular

Orbitals (ELUMO) dengan energi Highest Occupied Molecular Orbitals Energy

(EHOMO). Deskriptor-deskriptor elektronik tersebut memiliki kaitan satu sama lain

dalam pembentukan ikatan elektrostatik dengan reseptor yaitu ADN plasmodia.

Deskriptor yang termasuk dalam parameter sterik adalah luas permukaan

(SA), volume (V), polarisabilitas molekular (∂), refraktivitas molar (MR), dan


48

massa (M). Parameter sterik menentukan konformasi dan ukuran molekul. Untuk

dapat berikatan dengan reseptor, suatu senyawa harus memiliki konformasi dan

ukuran tertentu sehingga dapat membentuk ikatan yang optimum.

Deskriptor yang mewakili parameter hidrofobisitas adalah log P. Log P

adalah koefisien partisi senyawa dalam fase air dan fase lipid. Secara tidak

langsung parameter hidrofobisitas mempengaruhi aktivitas senyawa, sebab

parameter ini menggambarkan kemampuan senyawa untuk dapat diabsorpsi dan

didistribusikan oleh darah. Senyawa yang baik adalah senyawa yang mampu

menembus membran sel yang tersusun oleh lipid dan dapat larut dalam cairan

tubuh yang sebagian besar tersusun oleh air.

Deskriptor-deskriptor elektronik, sterik, dan hidrofobisitas ditampilkan

pada tabel III. Deskriptor-deskriptor inilah yang digunakan untuk menentukan log

1/IC50 yang menggambarkan aktivitas senyawa turunan vinkadiformina sebagai

antimalaria.

Perhitungan kimia fisika yang digunakan untuk menghitung nilai

deskriptor yang merupakan parameter elektronik adalah single point, sedangkan

untuk menghitung nilai deskriptor yang merupakan parameter sterik dan

hidrofobisitas digunakan QSAR properties. Perhitungan single point tidak hanya

terjadi pada struktur senyawa yang telah stabil saja. Pada struktur senyawa yang

belum stabil, juga terjadi perhitungan single point pada saat proses iterasi. Single

point dilakukan untuk menghitung energi tiap konformasi yang dibentuk oleh

suatu senyawa. Perhitungan ini dilakukan terus menerus hingga diperoleh

konformasi senyawa yang stabil. Perhitungan single point yang dilakukan pada


49

struktur senyawa yang telah stabil dimaksudkan untuk memperoleh catatan data

nilai deskriptor elektronik. Nilai deskriptor hasil perhitungan single point dan

QSAR properties diperlihatkan pada lampiran 1 dan 2.

Tabel III. Deskriptor-deskriptor yang digunakan pada analisis HKSA senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai antimalaria

Parameter Simbol Satuan Definisi qC1 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 1 qC2 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 2 qC3 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 3 qC4 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 4 qC5 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 5

elektronik qN Coulomb Muatan bersih pada atom N qC7 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 7 qC8 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 8 qC9 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 9 μ Debye Momen dipol ΔE eV Selisih antara ELUMO dan EHOMO ∂ Å3 Polarisabitas molekular SA Å2 Luas permukaan

sterik V Å3 Volume MR Å3 Refraktivitas molar M amu Massa

hidrofobisitas log P - Koefisien partisi senyawa dalam fase lipid dan fase air

C. Analisis Hasil

1. Analisis regresi linear multivariat

Data nilai variabel bebas dan log 1/IC50 sebagai variabel tergantung,

diolah dengan analisis regresi linear multivariat metode backward pada program

SPSS 11.0 for Windows. Metode backward merupakan prosedur untuk seleksi

variabel bebas. Dalam metode backward variabel bebas dimasukkan pada

persamaan dan kemudian variabel yang tidak sesuai akan dikeluarkan satu per

satu. Variabel yang memiliki korelasi parsial paling kecil dan tidak memiliki


50

pengaruh individual yang signifikan terhadap variabel tergantung (log

1/IC50eksperimen) akan dibuang pertama kali. Prosedur ini akan berhenti jika sudah

tidak ada lagi variabel bebas pada persamaan yang memenuhi kriteria untuk

dibuang. Perhitungan dengan metode backward menghasilkan 4 model

persamaan. Keempat model persamaan tersebut ditampilkan pada tabel IV.

Tabel IV. Deskriptor-deskriptor pada model persamaan hasil regresi linear multivariat metode backward

Model Deskriptor n m

1 qC1, qC2, qC3, qN, qC7, qC8, qC9, ΔE, μ, V, MR, ∂, M, log P

16 14

2 qC1, qC2, qC3, qN, qC7, qC8, qC9, ΔE, V, MR, ∂, M, log P

16 13

3 qC1, qC2, qC3, qN, qC7, qC9, ΔE, V, MR, ∂, M, log P

16 12

4 qC1, qC2, qC3, qN, qC7, qC9, V, MR, ∂, M, log P 16 11

Keterangan: n = jumlah data, m = jumlah deskriptor dalam persamaan

Tiap persamaan dari 4 model persamaan yang diperoleh akan memiliki

prediksi yang berbeda terhadap log 1/IC50, oleh karena itu perlu dipilih persamaan

terbaik yang dapat memprediksikan log 1/IC50 dengan akurat. Pemilihan model

persamaan terbaik dilakukan berdasarkan analisis kriteria statistik yang meliputi

nilai Fhitung/Ftabel, R, adjusted R2, dan SE. Analisis kemudian dilanjutkan dengan

menguji tingkat validasi model persamaan menggunakan parameter PRESS.

Sebelum dilakukan analisis dengan kriteria statistik, pemilihan model

persamaan terbaik diawali dengan melihat keterwakilan parameter Hansch pada 4

model persamaan tersebut. Hansch mengemukakan konsep bahwa hubungan

struktur kimia dengan aktivitas biologis (log 1/C) suatu senyawa dapat dinyatakan

secara kuantitatif melalui parameter-parameter sifat kimia fisika dari substituen

yaitu parameter hidrofobisitas, elektronik, dan sterik (Siswandono dan Soekardjo,


51

1995). Dari konsep Hansch dinyatakan bahwa ketiga parameter tersebut

berhubungan satu sama lain dalam menentukan aktivitas biologis suatu senyawa.

Dari 4 model persamaan yang dihasilkan oleh metode backward, dapat dilihat

bahwa semua model persamaan tersebut memiliki deskriptor-deskriptor yang

mewakili parameter Hansch.

Tabel V. Nilai Fhitung/Ftabel model persamaan hasil regresi linear multivariat metode backward

Model Deskriptor n m Fhitung/Ftabel Signifikansi uji Fhitung

1 qC1, qC2, qC3, qN, qC7, qC8, qC9, ΔE, μ, V, MR, ∂, M, log P

16 14 0,0648

0,1944


16 13 1,7562

0,0288


16 12 6,1155

0,0037

4 qC1, qC2, qC3, qN, qC7, qC9, V, MR, ∂, M, log P

16 11 7,8602

0,0010


Kriteria statistik pertama yang digunakan untuk analisis model

persamaan terbaik adalah nilai Fhitung/Ftabel dan hasil uji Fhitung. Hasil uji Fhitung

digunakan untuk mengetahui signifikansi koefisien analisis regresi. Nilai uji Fhitung

yang signifikan menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan antara model

persamaan dengan aktivitas antimalaria (log 1/IC50) sebagai variabel tergantung.

Model persamaan dikatakan memiliki pengaruh yang signifikan jika nilai uji

Fhitung yang diperoleh < 0,05. Nilai Fhitung/Ftabel diperoleh dari hasil bagi antara

Fhitung dengan Ftabel. Ftabel diperoleh dengan perhitungan dari hasil analisis metode

backward pada taraf kepercayaan 95%. Model persamaan yang memenuhi syarat

signifikansi pada taraf kepercayaan 95% adalah model persamaan yang memiliki

nilai Fhitung/Ftabel lebih dari 1. Makin besar nilai Fhitung/Ftabel makin besar derajat

kemaknaan hubungan. Pada tabel V, terlihat bahwa model persamaan 1 tidak


52

memenuhi syarat signifikansi pada taraf kepercayaan 95% sebab memiliki nilai

Fhitung/Ftabel lebih kecil dari 1. Nilai uji Fhitung model persamaan 1 lebih besar dari

0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan

antara deskriptor-deskriptor pada model persamaan 1 dengan aktivitas antimalaria

(log 1/IC50). Oleh karena itu model persamaan 1 harus dieliminasi. Dengan

demikian masih tersisa 3 model persamaan, yaitu model persamaan 2, 3, dan 4

yang akan dianalisis dengan kriteria statistik berikutnya.

Tabel VI. Nilai R, adjusted R2, dan SE model persamaan hasil regresi linear multivariat metode backward

Model Deskriptor n m R Adjusted R2

SE


16 13 0,9978

0,9663

0,0797


16 12 0,9977

0,9767

0,0662


16 11 0,9961

0,9710

0,0739


Analisis kriteria statistik kedua adalah nilai R (koefisien korelasi) yang

menggambarkan linearitas model persamaan. Nilai R yang tinggi menunjukkan

bahwa kenaikan nilai variabel bebas sebanding dengan kenaikan nilai variabel

tergantung. Nilai koefisien korelasi yang dapat diterima adalah lebih dari 0,8,

karena nilai koefisien korelasi ini sudah menggambarkan korelasi yang sangat

kuat antara variabel bebas dengan variabel tergantung (Anonim, 2006). Pada tabel

VI dapat dilihat bahwa ketiga model persamaan memiliki nilai koefisien korelasi

di atas 0,8. Semua prediktor pada tiap model persamaan memiliki korelasi yang

kuat dengan aktivitas antimalaria (log 1/IC50) sebagai variabel tergantung. Nilai R

tertinggi dimiliki oleh model persamaan 2 yaitu sebesar 0,9978.


53

Analisis kriteria statistik ketiga adalah nilai adjusted R2. Nilai R2

menunjukkan berapa persen aktivitas antimalaria yang dapat dijelaskan

hubungannya dengan deskriptor-deskriptor yang digunakan. Kisaran nilai R2

adalah 0-1. Jika diperoleh nilai R2 sama dengan 0 berarti variabel bebas dan

variabel tergantung tidak memiliki hubungan sama sekali. Dalam regresi linear

multivariat, nilai R2 pasti akan mengalami penambahan nilai ketika dimasukkan

variabel bebas baru dalam persamaan, walaupun variabel tersebut secara parsial

tidak signifikan. Dalam penelitian ini digunakan nilai adjusted R2, yaitu nilai R2

yang telah mengalami penyesuaian melalui perhitungan yang dilakukan oleh

program SPSS for Windows 11.0. Nilai adjusted R2 lebih mempresentasikan nilai

pengaruh yang sebenarnya. Hal ini akan terlihat dari hasil analisis nilai adjusted

R2 yang dapat bertambah atau berkurang ketika ada penambahan variabel baru.

Baik parameter R maupun adjusted R2, sama-sama merupakan ukuran linearitas

model persamaan. Keduanya tidak dapat menggambarkan ukuran prediksi model

persamaan, sehingga perlu diperhatikan kriteria statistik lainnya. Dalam tabel VI

terlihat bahwa semua model persamaan memiliki nilai adjusted R2 di atas 0,64.

Nilai adjusted R2 tertinggi dimiliki oleh model persamaan 3 dengan nilai adjusted

R2 sama dengan 0,9767. Nilai adjusted R2 ini menunjukkan aktivitas antimalaria

yang dapat dijelaskan oleh model persamaan 3 sebesar 97,67%.

Analisis kriteria statistik berikutnya adalah SE. Nilai SE menunjukkan

simpangan yang diperbolehkan dalam persamaan. Ketiga model persamaan

memiliki nilai SE yang tidak jauh berbeda satu sama lain. Semakin kecil nilai SE


54

maka simpangan dalam persamaan semakin kecil. Nilai SE paling kecil dimiliki

oleh model persamaan 3 yaitu sebesar 0,0662.

Tiap parameter kriteria statistik yang digunakan (Fhitung/Ftabel, R, adjusted

R2, dan SE) untuk menganalisis empat model persamaan matematis, memberikan

model persamaan yang berbeda sebagai model persamaan yang memenuhi kriteria

parameter bersangkutan. Model persamaan terbaik tidak dapat ditentukan hanya

dengan melihat terpenuhinya kriteria parameter statistik tersebut. Analisis perlu

dilanjutkan dengan menggunakan parameter PRESS untuk menguji tingkat

validasi model persamaan. Nilai parameter ini merupakan pertimbangan akhir

dalam menentukan model persamaan terbaik. Nilai PRESS merupakan jumlah

selisih kuadrat antara aktivitas prediksi (log 1/IC50prediksi) dengan aktivitas

eksperimen (log 1/IC50eksperimen). Dalam penelitian ini semakin kecil nilai PRESS

suatu model persamaan berarti perbedaan antara aktivitas antimalaria prediksi

dengan aktivitas antimalaria eksperimen, kecil. Dengan demikian kemampuan

persamaan tersebut untuk memprediksikan aktivitas antimalaria semakin besar.

Tabel VII. Nilai PRESS model persamaan hasil regresi linear multivariat metode backward

Model Deskriptor n m PRESS


16 13 0,0131


16 12 0,0136


16 11 0,0224


Pada tabel VII dapat dilihat bahwa dari model persamaan 2 hingga

model persamaan 4, nilai PRESS semakin besar. Dalam hal ini pemilihan model

persamaan terbaik dilakukan dengan memilih persamaan yang memiliki nilai


55

PRESS terkecil. Dari tiga model persamaan tersebut, yang memiliki nilai PRESS

terkecil adalah model persamaan 2 dengan nilai PRESS sebesar 0,0131. Dapat

dikatakan bahwa model persamaan 2 adalah model persamaan terbaik. Persamaan

tersebut dijabarkan sebagai berikut :

log (1/IC50) = 28,8758 + (22,7560qC1) + (14,2669qC2) + (33,7110qC3) + (-27,2900qN) + (-10,0545qC7) + (-1,0678qC8) + (79,9843qC9) +

( 0,5394ΔE) + (-0,0067V) + (-0,5904MR) + (0,7226∂) + (0,0285 M) + (0,8408 log P) (3)

2. Model persamaan terbaik

Model persamaan 2 telah terpilih menjadi model persamaan terbaik.

Dengan menggunakan model persamaan ini, dilakukan perhitungan aktivitas

antimalaria keenambelas senyawa turunan vinkadiformina yang dinyatakan

dengan log 1/IC50 prediksi. Tabel VIII menunjukkan data nilai log 1/IC50 prediksi yang

dihitung menggunakan model persamaan 2 dan dibandingkan dengan nilai log

1/IC50 eksperimen hasil penelitian Mustofa. Model persamaan yang baik akan

menghasilkan nilai log 1/IC50 prediksi yang mendekati atau bahkan sama dengan

nilai log 1/IC50 eksperimen. Sebaran nilai log 1/IC50 prediksi dan nilai log 1/IC50 eksperimen

dapat dilihat pada grafik dalam gambar 17.


56

Gambar 15. Grafik ukuran prediksi model persamaan 2

log 1/IC50 prediksi

log 1/IC50 eksperimen

-3.0

-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-0.5

0.0-3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0

Tabel VIII. Perbandingan nilai log 1/IC50 prediksi model persamaan 2

dengan nilai log 1/IC50 eksperimen

Senyawa log 1/IC50 prediksi log 1/IC50 eksperimen selisih (selisih)2

1,00. 10-51 -2,1487 -2,1455 -0,00322 -1,5391 -1,5416 0,0025 6,11. 10-6

3 -1,8795 -1,9274 0,0479 22,92. 10-4

4 -1,1453 -1,1614 0,0161 2,58. 10-4

37,57. 10-45 -1,4397 -1,3784 -0,061325,89. 10-46 -2,4064 -2,3555 -0,0509

7 -2,1783 -2,2363 0,0580 33,60. 10-4

8 -1,3610 -1,3802 0,0192 3,70. 10-4

3,38. 10-49 -1,1583 -1,1399 -0,018410 -1,3143 -1,3181 0,0038 1,42. 10-5

11 -1,7946 -1,7973 0,0027 7,15. 10-6

12 -1,4248 -1,4298 0,0050 2,54. 10-5

13 -2,0469 -2,0535 0,0066 4,38. 10-5

1,09. 10-614 -2,0243 -2,0233 -0,001015 -1,0215 -1,0253 0,0038 1,44. 10-5

2,68. 10-516 -2,0470 -2,0418 -0,0052 PRESS 0,0131


57

Nilai log 1/IC50 prediksi yang mendekati nilai log 1/IC50 eksperimen ditandai

dengan sebaran titik koordinat yang mendekati atau tepat berada pada garis y = x.

Pada gambar 17 ditunjukkan bahwa semua titik koordinat sangat mendekati garis

y = x. Hal ini menunjukkan bahwa model persamaan 2 mampu menggambarkan

hubungan antara struktur senyawa turunan vinkadiformina dengan aktivitasnya

sebagai antimalaria karena memberikan nilai log 1/IC50 prediksi yang mendekati nilai

log 1/IC50 eksperimen.

Dalam model persamaan 2 terdapat deskriptor elektronik yang berupa

muatan bersih atom (qC1, qC2, qC3 ,qN, qC7, qC8, qC9), ∂, dan ΔE. Deskriptor

sterik yang terdapat dalam model persamaan ini adalah V, MR, dan M, sedangkan

deskriptor hidrofobisitas diwakili oleh log P. Tigabelas deskriptor yang terdapat

dalam model persamaan ini memiliki andil dalam menentukan aktivitas

antimalaria senyawa turunan vinkadiformina yang ditunjukkan dalam nilai log

1/IC50.

Struktur senyawa turunan vinkadiformina memiliki cincin indol yang

menyerupai cincin kuinolin. Menurut Korolkovas dan Burckhalter (1976), cincin

kuinolin pada senyawa antimalaria dapat berinterkalasi dengan pasangan basa

dobel heliks ADN karena struktur cincin kuinolin yang datar. Berdasarkan

kemiripan struktur cincin indol senyawa turunan vinkadiformina dan cincin

kuinolin pada senyawa antimalaria, maka diduga senyawa turunan vinkadiformina

juga dapat berinterkalasi dengan ADN karena memiliki cincin indol yang

menyerupai cincin kuinolin. Dengan struktur cincin indol yang datar, maka

senyawa turunan vinkadiformina juga dapat berinterkalasi pada ADN plasmodia.


58

Interkalasi ini diperkuat dengan adanya ikatan elektrostatik yaitu ikatan hidrogen

antara atom N pada cincin indol dengan basa purin ADN yaitu adenin. Dengan

demikian translasi dan transkripsi ADN plasmodia terganggu, sehingga

mengurangi sintesis ADN dan ARN plasmodia. Ikatan ini dipengaruhi oleh

muatan elektron. Muatan elektron pada tiap atom penyusun senyawa turunan

vinkadiformina ditunjukkan oleh nilai muatan bersih atom.

NH N

A B

Gambar 16. A) Struktur indol ; B) Cincin kuinolin

Dalam model persamaan terbaik, muatan bersih atom yang

mempengaruhi aktivitas antimalaria dimiliki oleh atom C1, C2, C3, N, C7, C8, C9.

Atom-atom ini membentuk daerah sensitif senyawa turunan vinkadiformina yang

mempengaruhi ikatan dengan reseptor yaitu ADN plasmodia. Daerah sensitif

tersebut ditunjukkan oleh garis tebal pada gambar 17. Jika nilai muatan bersih

pada atom-atom yang membentuk daerah sensitif tersebut diubah, maka aktivitas

antimalaria yang ditimbulkan juga ikut berubah. Menurut Tracy dan Webster

(2001) dan Block (2004), atom N pada senyawa antimalaria yang memiliki cincin

kuinolin, berpengaruh terhadap mekanisme kerja senyawa antimalaria tersebut.

Setelah senyawa antimalaria masuk ke dalam vakuola makanan plasmodia, atom

N akan terprotonasi karena lingkungan dalam vakuola makanan bersuasana asam.

Akibatnya, senyawa tersebut terjebak dalam vakuola makanan sebab membran

vakuola makanan juga bermuatan positif. Dalam model persamaan terbaik, atom


59

N merupakan salah satu atom yang diprediksi mempengaruhi aktivitas antimalaria

senyawa turunan vinkadiformina.

NH

12

34

56

7

89

Gambar 17. Daerah sensitif senyawa turunan vinkadiformina

Reaktivitas senyawa turunan vinkadiformina ditunjukkan oleh ΔE. ΔE

adalah selisih antara ELUMO dengan EHOMO. ELUMO adalah energi orbital molekul

terendah yang tidak terisi elektron, sedangkan EHOMO merupakan energi orbital

molekul tertinggi yang terisi elektron. Semakin kecil selisih antara ELUMO dan

EHOMO, maka reaktivitas senyawa semakin besar sebab elektron yang mengisi

orbital molekul tertinggi akan dengan mudah bertransisi ke orbital molekul yang

tidak terisi elektron. Menurut Siswandono dan Soekardjo (1995), pada senyawa

antimalaria yang memiliki cincin kuinolin, interkalasi dapat terjadi karena adanya

kompleks alih muatan yang melibatkan EHOMO dan ELUMO. Dalam hal ini, cincin

kuinolin memiliki nilai energi LUMO rendah, sedangkan pasangan basa guanin-

sitosin pada ADN plasmodia memiliki nilai energi HOMO tinggi. Kondisi ini

mempermudah terjadinya transisi elektron dan dengan demikian meningkatkan

reaktivitas senyawa antimalaria.

Selain parameter elektronik, parameter sterik juga berpengaruh pada

pembentukan ikatan antara senyawa obat dengan reseptor. Parameter sterik yang

terdapat dalam model persamaan terbaik adalah volume (V), refraktivitas molar

(MR), dan massa (M). Untuk membentuk ikatan dengan reseptor, senyawa obat

harus memiliki konformasi dan ukuran tertentu agar terbentuk ikatan senyawa


60

obat-reseptor yang optimum. Massa menggambarkan besar kecilnya molekul yang

berinteraksi dengan reseptor. Molekul yang besar lebih susah untuk mencapai

reseptor jika dibandingkan dengan molekul yang lebih kecil. Volume dapat

menggambarkan ukuran relatif molekul, keduanya dapat berpengaruh pada

pembentukan ikatan senyawa turunan vinkadiformina dengan ADN plasmodia.

Refraktivitas molar (MR) merupakan sifat aditif konstitutif senyawa. Refraktivitas

molar adalah aditif, masing-masing gugus menambah nilai MR. Menurut

Sardjoko (1993), log P dan MR memiliki hubungan sempurna dan secara statistik

mempunyai hubungan yang linear. Meskipun demikian, pada gugus yang berbeda

mungkin sumbangan kepada aktivitas biologis dapat berbeda, sehingga kedua

parameter tersebut digunakan bersama untuk memperbaiki persamaan garis

regresi. Polarisabilitas molekular (∂) adalah salah satu deskriptor elektronik yang

merupakan fungsi linear dari MR. Parameter ini bersama dengan potensial

ionisasi, mempengaruhi kelarutan suatu senyawa.

Dalam model persamaan terbaik terdapat log P sebagai salah satu

deskriptor untuk memprediksi aktivitas antimalaria senyawa turunan

vinkadiformina. Dalam menguji aktivitas antimalaria senyawa vinkadiformina dan

turunannya secara in vitro, Mustofa menggunakan sel Nigerian yang telah

diinfeksi plasmodia dari P. falciparum. Senyawa vinkadiformina dan turunannya

harus dapat menembus membran sel Nigerian tersebut agar dapat bekerja

membunuh plasmodia. Penembusan membran sel atau absorpsi ke dalam sel,

menentukan kadar senyawa vinkadiformina dan turunannya yang masuk ke dalam

sel Nigerian yang kemudian berinteraksi dengan reseptor. Proses absorpsi tersebut


61

membutuhkan nilai log P yang optimum. Untuk dapat menembus membran sel

yang bersifat non polar dan larut dalam cairan sel, lalu dapat berinteraksi dengan

reseptor plasmodia, senyawa vinkadiformina dan turunannya harus memiliki nilai

log P yang optimum karena log P menggambarkan koefisien partisi senyawa

dalam fase air dan fase lipid.

D. Rancangan Senyawa Hipotetik Turunan Vinkadiformina Berdasarkan Model Persamaan Terbaik

Perancangan senyawa hipotetik turunan vinkadiformina diawali dengan

melakukan observasi terhadap keenambelas senyawa vinkadiformina dan

turunannya dari hasil penelitian Mustofa. Pada struktur keenambelas senyawa

tersebut, terdapat substitusi pada atom C2 dengan atom atau gugus penarik

elektron, yaitu Cl, Br, dan NO2. Atom N pada cincin indol beberapa struktur dari

keenambelas senyawa tersebut, berikatan rangkap dengan atom C7, namun pada

beberapa struktur yang lain, atom N pada cincin indol tidak berikatan rangkap,

melainkan berikatan dengan atom H.

Berdasarkan observasi tersebut, maka dalam merancang senyawa

hipotetik turunan vinkadiformina, atom atau gugus yang disubstitusikan pada

model rancangan adalah atom atau gugus penarik elektron seperti Cl, Br, dan

NO2. Atom dan gugus penarik elektron tersebut disubstitusikan pada atom C2 dari

model rancangan. Atom N pada cincin indol model rancangan ada yang dibuat

berikatan rangkap dengan C7. Pada beberapa model rancangan, atom N pada

cincin indol ada yang dibuat tidak berikatan rangkap dengan atom C7, melainkan

berikatan dengan atom H.


62

Dalam model persamaan terbaik dinyatakan bahwa muatan bersih pada

atom C2 dan N mempengaruhi nilai aktivitas antimalaria yang dihasilkan. Dengan

mensubstitusikan atom atau gugus penarik elektron pada atom C2 dan dengan

mengadisi ikatan rangkap pada atom N dengan atom H, maka nilai muatan bersih

pada atom C2 dan N akan berubah. Tidak hanya kedua atom tersebut yang

mengalami perubahan muatan bersih, atom-atom lain penyusun cincin indol pun

juga mengalami perubahan muatan bersih. Tidak hanya muatan bersih, tetapi

parameter elektronik yang lain yaitu ∂ dan ΔE, parameter sterik yaitu V, M, dan

MR, serta parameter hidrofobisitas yaitu log P juga akan mengalami perubahan.

Dengan demikian maka nilai aktivitas antimalaria yang dihasilkan pun akan

bervariasi.

E. Pemilihan dan Rekomendasi Senyawa Turunan Vinkadiformina Untuk Disintesis

Pemilihan dan rekomendasi senyawa turunan vinkadiformina yang akan

disintesis didasarkan pada nilai aktivitas antimalaria (log 1/IC50) dan kedekatan

nilai parameter hidrofobisitas (log P) senyawa tersebut dengan nilai log P

klorokuin. Nilai aktivitas antimalaria senyawa turunan vinkadiformina harus

berada pada rentang nilai aktivitas antimalaria hasil penelitian Mustofa (-2,3555

sampai -1,0253). Senyawa turunan vinkadiformina yang tidak memiliki nilai

aktivitas antimalaria pada rentang tersebut tidak dapat diterima sebab berada di

luar rentang intrapolasi model persamaan terbaik. Dalam penelitian Mustofa nilai

log P memegang peranan penting, sebab meskipun dilakukan secara in vitro,

untuk dapat menembus membran sel Nigerian yang telah diinfeksi plasmodia


63

dibutuhkan nilai log P yang optimum. Pemilihan senyawa turunan vinkadiformina

dengan melihat kedekatan nilai log P yang dimilikinya dengan nilai log P

klorokuin didasarkan pada kenyataan bahwa klorokuin telah terbukti aktif secara

in vivo sebagai antimalaria. Klorokuin tentu memiliki nilai log P yang optimum

untuk dapat menembus membran sel darah merah. Dengan memilih senyawa

turunan vinkadiformina yang memiliki nilai log P yang mendekati nilai log P

klorokuin, maka diduga senyawa turunan vinkadiformina juga dapat menembus

membran sel Nigerian dengan baik. Nilai log P klorokuin adalah 0,34, sehingga

dalam pemilihan senyawa turunan vinkadiformina yang direkomendasi untuk

disintesis, dipilih senyawa yang memiliki nilai log P mendekati 0,34.

Pertimbangan pemilihan senyawa dengan nilai log P optimum juga didasarkan

pada kenyataan bahwa saat menembus membran sel, senyawa dengan nilai log P

sangat tinggi akan terikat kuat pada bagian membran sel yang bersifat lipofil,

sehingga tidak dapat menembus bagian membran sel yang bersifat hidrofil.

Sebaliknya, senyawa dengan nilai log P yang sangat rendah tidak dapat

menembus bagian membran sel yang bersifat lipofil. Kedua kondisi ini

menyebabkan senyawa tidak dapat berinteraksi dengan reseptor plasmodia,

sehingga tidak dapat bekerja sebagai antimalaria. Oleh karena itu, pemilihan

senyawa dengan nilai log P yang optimum merupakan pertimbangan yang

berperan penting.

Pemilihan dan rekomendasi senyawa turunan vinkadiformina untuk

disintesis, tidak hanya dilakukan pada model rancangan senyawa hipotetik

turunan vinkadiformina berdasarkan model persamaan terbaik, tetapi juga


64

terhadap keenambelas senyawa vinkadiformina dan turunannya hasil penelitian

Mustofa. Terdapat 35 senyawa turunan vinkadiformina yang berhasil dirancang

berdasarkan model persamaan terbaik. Dari ketigapuluh lima senyawa tersebut,

hanya 15 senyawa yang memiliki nilai aktivitas antimalaria yang berada pada

rentang aktivitas antimalaria penelitian Mustofa. Kelimabelas senyawa tersebut

dapat dilihat pada tabel IX, sedangkan nilai aktivitas antimalarianya dapat dilihat

pada tabel X. Dari kelimabelas senyawa turunan vinkadiformina berdasarkan

model persamaan terbaik, hanya 3 senyawa yang memiliki nilai log P yang

mendekati nilai log P klorokuin, yaitu vin-1, vin-2, dan vin-18. Dari keenambelas

senyawa vinkadiformina dan turunannya hasil penelitian Mustofa diperoleh 5

senyawa yang memiliki nilai log P yang mendekati nilai log P klorokuin, yaitu

vinkadiformina, Vinka-3, Vinka-5, Vinka-15, dan Vinka-16.

Kelimabelas senyawa turunan vinkadiformina yang dirancang

berdasarkan model persamaan terbaik direkomendasikan untuk disintesis dan diuji

aktivitas antimalarianya baik secara in vitro maupun in vivo, namun senyawa-

senyawa yang mempunyai potensi paling besar untuk disintesis dan diuji aktivitas

antimalarianya adalah senyawa vin-1, vin-2, dan vin-18. Keenambelas senyawa

hasil penelitian Mustofa direkomendasikan pula untuk diuji aktivitasnya secara in

vivo, namun senyawa-senyawa yang mempunyai potensi paling besar untuk

pengujian aktivitas in vivo adalah senyawa Vinka-3, Vinka-5, Vinka-15, dan

Vinka-16.

Senyawa-senyawa turunan vinkadiformina yang direkomendasikan,

diduga dapat disintesis, namun sintesis senyawa-senyawa tersebut tidak mudah.


65

Kesulitan sintesis senyawa turunan vinkadiformina disebabkan karena struktur

senyawanya yang kompleks. Untuk mempermudah sintesis senyawa turunan

vinkadiformina, sintesis dapat dilakukan dengan menggunakan starting material,

yaitu senyawa vinkadiformina dan turunannya hasil sintesis Mustofa.


66

Tabel IX. Model rancangan senyawa turunan vinkadiformina berdasarkan model persamaan terbaik

No. Struktur senyawa No. Struktur senyawa

1 NH

NH

O O

Cl

6 N

NH

ClO O

Br

Br

2 NH

NH

O O

Br

7 N

NH

O O

Br

3 N

NH

NO2

O O

Cl

8 N

NH

O O

O2N

4 N

NH

NO2

O O

O2N

9 N

NH

O

ClOO

Br

5 N

NH

ClO O

Br

10 N

NH

O

ClOO

O2N

vin-1

vin-2

vin-4

vin-5

vin-9

vin-12

vin-13

vin-15

vin-7 vin-16


67

No Struktur senyawa

11 NH

NH

NO2

O O

Cl

12 NH

NH

NO2

O O

O2N

13 N

NH

ClOO

Cl

14 N

NH

ClOO

Br

15 N

NH

ClOO

O2N

vin-19

vin-20

vin-21

vin-17

vin-18


68

Tabel X. Data aktivitas antimalaria (log 1/IC50) model rancangan senyawa turunan vinkadiformina

No Senyawa log 1/IC501 vin-1 -1,0034 2 vin-2 -1,7211 3 vin-4 -1,4532 4 vin-5 -2,2062 5 vin-7 -1,1141 6 vin-9 -1,0556 7 vin-12 -1,5527 8 vin-13 -1,5373 9 vin-15 -1,1969 10 vin-16 -1,2988 11 vin-17 -1,2986 12 vin-18 -1,8733 13 vin-19 -1,0546 14 vin-20 -1,7733 15 vin-21 -1,1979


69

Tabel XI. Nilai log P model rancangan senyawa turunan vinkadiformina, senyawa vinkadiformina dan turunannya hasil penelitian Mustofa,

dan klorokuin

Senyawa Nilai log P vin-1 0,4900

vin-2 0,7700 vin-4 2,2000 vin-5 1,6100 vin-7 3,0700 vin-9 3,6500 vin-12 3,3000 vin-13 2,4400

Model rancangan senyawa turunan vinkadiformina

vin-15 4,2500 vin-16 3,3900 vin-17 1,0000

vin-18 0,4100 vin-19 2,7900 vin-20 3,0700 vin-21 2,2000 vinkadiformina 0,7100 Vinka-2 -0,1000 Vinka-3 0,3400 Vinka-4 -0,4800 Vinka-5 0,3900 Vinka-6 2,4300 Vinka-7 2,4800 Vinka-8 3,0200 Vinka-9 2,2000 Vinka-10 3,6000 Vinka-11 3,2500

Senyawa vinkadiformina

dan turunannya hasil penelitian Mustofa

Vinka-12 4,2000 Vinka-13 1,2700 Vinka-14 3,0200 Vinka-15 0,1900 Vinka-16 0,7700

klorokuin 0,3400


BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan

1. Penelitian ini dapat menggambarkan hubungan kuantitatif antara struktur dan

aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai senyawa

antimalaria berdasarkan parameter teoretis hasil perhitungan semiempiris

MNDO. Hubungan kuantitatif tersebut digambarkan melalui persamaan

terbaik berikut :

log (1/IC50) = 28,8758 + (22,7560qC1) + (14,2669qC2) + (33,7110qC3) + (-27,2900qN) + (-10,0545qC7) + (-1,0678qC8) + (79,9843qC9) (

0,5394ΔE) + (-0,0067V) + (-0,5904MR) + (0,7226∂) + (0,0285 M) + (0,8408 log P) 2. Dari hasil penelitian ini diperoleh 15 senyawa hipotetik turunan

vinkadiformina yang memiliki aktivitas antimalaria berdasarkan model

persamaan terbaik. Struktur kelimabelas senyawa tersebut dapat dilihat pada

tabel IX.

B. Saran

1. Perlu dilakukan sintesis dan penelitian aktivitas antimalaria dari kelimabelas

senyawa hipotetik turunan vinkadiformina berdasarkan model persamaan

terbaik. Senyawa-senyawa yang mempunyai potensi paling besar untuk

disintesis dan diuji adalah vin-1, vin-2, dan vin-18.

70


71

2. Perlu dilakukan penelitian aktivitas antimalaria secara in vivo terhadap

keenambelas senyawa vinkadiformina dan turunannya dari hasil penelitian

Mustofa.

3. Perlu dilakukan analisis hubungan kuantitatif struktur-aktivitas senyawa

vinkadiformina dan turunannya dengan menggunakan metode perhitungan

semiempiris yang lain atau dengan metode yang berbeda, misalnya metode ab

initio.


DAFTAR PUSTAKA

Anonim, 1996, Database File for: Periwinkle (Vinca minor), http://www.rain-

tree.com/periwinkle.htm, diakses tanggal 22 April 2006. Anonim, 2004, Mengendalikan Penyakit Malaria dan Mulai Menurunnya Jumlah

Kasus Malaria dan Penyakit Lainnya Pada 2015, Laporan Perkembangan Pencapaian Tujuan Pembangunan Milenium Indonesia, 68.

Anonim, 2006, SPSS 13.0 Terapan : Riset Statistik Parametrik, Penerbit Andi,

Yogyakarta. Block, J.H, 2004, Wilson and Gisvold’s Textbook of Organic Medicinal and

Pharmaceutical Chemistry, edisi 11, 282-289, Lippincott Williams and Wilkins, Baltimore.

Davis, A.M, 1994, dalam King, F.D, Medicinal Chemistry Principles and

Practice, 114-117, The Royal Society of Chemistry, London. DiPalma, J.R, 1990, dalam DiPalma, J.R dan DiGregorio, G.J, Basic

Pharmacology in Medicine, edisi 3, 647-655, McGraw-Hill International Editions, Singapore.

Duke, J.A., 1992, Chemicals and Their Biological Activities in: Vinca minor L.

(Apocynaceae)—Periwinkle, Running-Myrtle, http://www.rain-tree.com/db/vinca-minor-phytochem.htm, diakses tanggal 17 April 2006

Jensen, F., 1999, Introduction to Computational Chemistry, 81-87, John Wiley

and Son Ltd, Baffins Lane, London. Kier, L.B dan Roche, E.B, 1996, 1588-1600, dalam Foye, W., Prinsip-Prinsip

Kimia Medisinal, diterjemahkan oleh Raslim Rasyid dkk, Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.

Korolkovas, A. dan Burckhalter, J., 1976, Essentials of Medicinal Chemistry, 418-

420, John Wiley&Sons, Inc., Canada. Kuehne, M.E., Roland, D.M., Haffer, R., 1978, Studies in Biomimetic Alkaloid

Syntheses.2.Synthesis of Vincadifformine from Tetrahydro-β-carboline through a Secodine Intermediate, J. Org. Chem, 3, 3705.

Lahti, P.L., 1998, Prediction of Physical and Chemical Properties by

Computational Chemistry, CCCE National Computer Workshops, 20-23.

72


73

Mustofa, 2001, Activities Antiplasmodiale et Cytotoxicite d’ une Serie de Molecules Obtenues par hemisynthese a partir de la Vincadifformine , Dissertation, 103-107.

Mutschler, E., 1991, Dinamika Obat: Buku Ajar Farmakologi dan Toksikologi,

673-674, Penerbit ITB, Bandung. Neal, M.J, 1997, Medical Pharmacology at a Glance, 90-91, Blackwell Science

Ltd., Oxford. Pranowo, H.D., 2004, Kimia Komputasi, 83, 91-92, Pusat Kimia Komputasi

Indonesia-Austria Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, Yogyakarta. Rosenthal, P.J., 2003, Antimalarial Drug Discovery: Old and New Approaches,

http://www.itsa.ucsf.edu., diakses tanggal 14 Februari 2006. Sardjoko, 1993, Rancangan Obat, 7, 115, Gadjah Mada University Press,

Yogyakarta. Sembiring, R.K, 2003, Analisis Regresi, edisi 2, 30-31, 210, Penerbit ITB,

Bandung. Siswandono dan Soekardjo, B., 1995, Kimia Medisinal, cetakan pertama, 324-

327, Airlangga University Press, Surabaya. Tahir, I., Mudasir, Yulistia, I., dan Mustofa, 2005, Quantitative Structure-Activity

Relationship Analysis (QSAR) of Vincadifformine Analogues as the Antiplasmodial Compounds of the Chloroquinosensible Strain, Indo.J. Chem, 5, 255-260.

Thiel, W., 2000, Semiempirical Methods, John von Newmann Institute for

Computing, 3, 261-283. Tracy, J.W dan Webster, L.T, 2001, Godman and Gilman’s The Pharmacological

Basis of Therapeutics, edisi 10, 1072-1087, McGraw-Hill Companies Inc., USA.

Williams, D.A dan Lemke, T.L, 2002, Foye’s Principals of Medicinal Chemistry,

edisi 5, 869-870, 875-879, Lippincott Williams and Wilkins, Philadelphia. Yuliana, 2005, Hubungan Kuantitatif Struktur dan Aktivitas Antimutagen

Senyawa Turunan Benzalaseton Menggunakan Pendekatan Principal Component Analysis, Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, 44.


74

Lampiran 1. Nilai-nilai parameter elektronik hasil perhitungan metode semiempiris MNDO

parameter elektronik senyawa

muatan bersih atom (Coulomb)

qC1

μ

qC2 qC3 qC4 qC5 qN qC7 qC8 qC9 (Debye)

EHOMO(eV)

ELUMO(eV)

ΔE (eV)

1 0,0062 -0,0884 -0,0296 -0,0761 0,0483 -0,2219 0,0987 0,0195 -0,1142 2,4390 -8,7483 -0,0982 8,6501 2 0,0597 -0,0995 0,0315 -0,0894 0,0950 -0,2279 0,0896 0,0205 -0,1196 4,4370 -9,3567 -0,9518 8,4049 3 0,0089 -0,0843 -0,0271 -0,0695 0,0494 -0,2257 0,1273 0,0191 -0,1173 5,0680 -9,0759 -0,5702 8,5057 4 0,0620 -0,0956 0,0335 -0,0822 0,0953 -0,2324 0,1186 0,0196 -0,1223 2,3890 -9,7172 -1,2672 8,4499 5 0,0405 -0,1160 0,0073 -0,0766 0,0678 -0,2280 0,1241 0,0199 -0,1219 3,7070 -9,2175 -0,7908 8,4267 6 -0,0229 -0,0464 -0,0605 0,0095 -0,0306 -0,1184 -0,0146 -0,0092 -0,0969 5,0690 -9,5257 -1,1796 8,3461 7 0,0083 -0,0795 -0,0269 0,0036 -0,0143 -0,1221 -0,0045 -0,0100 -0,1022 3,7040 -9,6564 -1,4231 8,2333 8 -0,0213 -0,0525 -0,0594 0,0016 -0,0250 -0,1345 -0,0015 -0,0125 -0,1020 3,2060 -9,3365 -0,9354 8,4011 9 0,0316 -0,0620 -0,0004 -0,0074 0,0152 -0,1439 0,0246 -0,0167 -0,1085 2,6100 -9,8051 -1,6603 8,1448

10 -0,0092 -0,0505 -0,0556 0,0041 -0,0204 -0,1225 -0,0092 -0,0012 -0,1038 3,2150 -9,3653 -1,0118 8,3535 11 -0,0196 -0,0594 -0,0567 -0,0068 -0,0141 -0,1658 0,0229 -0,0163 -0,1104 2,8310 -9,1607 -0,5835 8,5772 12 -0,0244 -0,0568 -0,0539 0,0004 -0,0148 -0,1237 0,0166 -0,0057 -0,1191 7,5050 -9,3108 -0,8525 8,4583 13 0,0382 -0,1318 0,0164 -0,0997 0,1168 -0,2972 0,1379 0,0005 -0,1522 4,3600 -9,0187 -0,5811 8,4376 14 -0,0211 -0,0549 -0,0589 0,0011 -0,0243 -0,1123 -0,0061 -0,0157 -0,1037 4,0910 -9,2888 -0,7949 8,4939 15 -0,0214 0,0757 -0,1107 -0,0469 0,0734 -0,3507 0,2438 -0,0288 -0,0959 1,1370 -8,2920 0,0644 8,3564 16 0,0162 0,0630 -0,0095 -0,0913 0,1294 -0,3655 0,2505 -0,0234 -0,1282 1,4550 -8,5497 -0,0097 8,5399


75

Lampiran 2. Nilai-nilai parameter sterik dan hidrofobisitas hasil perhitungan metode semiempiris MNDO

Parameter sterik Parameter hidrofobisitas SA

V MR ∂ M senyawa

(Å2) (Å3) (Ǻ3) (Å2) (amu) log P

1 551,1700 983,5600 102,8500 38,1000 338,4500 0,7100 2 593,4700 1051,6800 109,0700 39,9400 383,4500 -0,1000 3 512,6200 906,9900 98,4500 35,5400 325,4100 0,3400 4 552,6000 974,9500 104,6700 37,3900 370,4100 -0,4800 5 545,3700 968,2200 105,9900 38,1700 404,3100 0,3900 6 573,9200 1027,4500 106,7800 39,7100 383,4500 2,4300 7 606,1800 1088,2000 114,3100 42,3400 462,3400 2,4800 8 561,5500 1009,9700 105,5000 39,8000 372,8900 3,0200 9 600,0900 1077,2800 111,7200 41,6400 417,8900 2,2000

10 582,0600 1057,5500 112,7500 42,4300 451,7900 3,6000 11 561,6200 1013,3700 105,5500 39,7100 352,4800 3,2500 12 560,3900 1013,5800 104,5500 39,4000 388,8900 4,2000 13 595,3900 1087,7900 114,4100 42,7600 464,3600 1,2700 14 564,7500 1011,8600 105,5000 39,8000 372,8900 3,0200 15 570,5300 1028,0300 108,7300 40,4300 382,4600 0,1900 16 663,3700 1194,0000 121,8500 45,6700 439,5100 0,7700


76

Lampiran 3. Nilai-nilai parameter elektronik, sterik, dan hidrofobisitas seri senyawa baru turunan vinkadiformina

senyawa qC1 qC2 qC3 qN qC7 qC8 qC9 V MR ΔE ∂ M logP vin-1 0,0263 -0,0323 -0,0079 -0,2230 0,0942 0,0200 -0,1133 1028,2200 107,5700 8,4914 40,0200 372,8900 0,4900 vin-2 0,0382 -0,1183 0,0051 -0,2241 0,0954 0,0206 -0,1191 1044,7700 110,3800 8,4935 40,7200 417,3500 0,7700 vin-4 -0,0037 0,0069 -0,0398 -0,1212 -0,0048 -0,0105 -0,0966 1071,8400 111,4900 8,2530 41,6400 417,8900 2,2000 vin-5 0,0298 -0,0565 -0,0013 -0,1283 0,0126 -0,0134 -0,1034 1095,1000 113,0000 8,1126 41,5500 428,4400 1,6100 vin-7 0,0102 -0,0843 -0,0256 -0,1382 0,0083 -0,0133 -0,1074 1070,7100 113,0400 8,2872 42,4300 451,7900 3,0700 vin-9 0,0221 -0,0827 -0,0219 -0,1261 0,0006 -0,0020 -0,1089 1118,0800 120,2800 8,2442 45,0500 530,6900 3,6500

vin-12 0,0120 -0,0899 -0,0227 -0,1692 0,0327 -0,0171 -0,1157 1074,6200 113,0900 8,4279 42,3300 431,3700 3,3000 vin-13 0,0334 -0,0682 0,0023 -0,1747 0,0488 -0,0205 -0,1168 1081,3300 111,7700 8,4026 41,5500 397,4700 2,4400 vin-15 0,0069 -0,0889 -0,0198 -0,1277 0,0268 -0,0061 -0,1242 1074,2200 112,0800 8,2468 42,0300 467,7900 4,2500 vin-16 0,0280 -0,0665 0,0057 -0,1343 0,0440 -0,0087 -0,1250 1081,9600 110,7700 7,9296 41,2500 433,8900 3,3900 vin-17 0,0259 -0,0456 0,0036 -0,2962 0,1375 -0,0003 -0,1463 1071,5100 111,5900 8,4609 42,0600 419,9100 1,0000 vin-18 0,0621 -0,1167 0,0440 -0,3063 0,1446 -0,0012 -0,1558 1094,4400 113,0900 8,6698 41,9700 430,4600 0,4100 vin-19 -0,0016 0,0000 -0,0380 -0,1154 0,0038 -0,0171 -0,1034 1057,3000 110,2200 8,3784 41,7300 407,3400 2,7900 vin-20 0,0103 -0,0862 -0,0251 -0,1162 0,0041 -0,0165 -0,1090 1073,5300 113,0400 8,3635 42,4300 451,7900 3,0700 vin-21 0,0374 -0,0650 -0,0015 -0,1180 0,0127 -0,0143 -0,1030 1081,9500 111,7200 8,3086 41,6400 417,8900 2,2000


77

Lampiran 4. Model summary hasil perhitungan metode backward menggunakan SPSS 11.0 for Windows

Model R R Square Adjusted

R SquareStd. Error of the

Estimate 1 0,998 0,996 0,933 0,1124700 2 0,998 0,996 0,966 0,0796902 3 0,998 0,995 0,977 0,0662312 4 0,996 0,992 0,971 0,0739460

a Predictors: (Constant), momen dipol, ΔE, qC3, volume, qC7, massa, qC8,

qC2, logP, qC9, qC1, polarisabilitas, qN, refraktivitas molar b Predictors: (Constant), ΔE, qC3, volume, qC7, massa, qC8, qC2, logP, qC9,

qC1, polarisabilitas, qN, refraktivitas molar c Predictors: (Constant), E, QC3, volume, qC7, massa, qC2, logP, qC9, qC1,

polarisabilitas, qN, refraktivitas molar d Predictors: (Constant), QC3, volume, qC7, massa, qC2, logP, qC9, qC1,

polarisabilitas, qN, refraktivitas molar

Lampiran 5. Tabel ANOVA

Model Sum of Squares

df Mean Square

F Sig.

1 Regression 2,816 14 0,201 15,899 0,194 Residual 0,013 1 0,013 Total 2,828 15 2 Regression 2,815 13 0,217 34,104 0,029 Residual 0,013 2 0,006 Total 2,828 15 3 Regression 2,815 12 0,235 53,478 0,004 Residual 0,013 3 0,004 Total 2,828 15 4 Regression 2,806 11 0,255 46,657 0,001 Residual 0,022 4 0,005 Total 2,828 15


78

Lampiran 6. Koefisien model persamaan 2

Standardized Coefficients Unstandardized Coefficients Model

B Std. Error Beta t Sig.

2 (Constant) 28,876 4,458 6,477 0,023 qC1 22,756 7,161 1,591 3,178 0,086 qC2 14,267 2,180 1,835 6,544 0,023 qC3 33,711 9,579 3,088 3,519 0,072 qN -27,290 4,633 -5,237 -5,890 0,028 qC7 -10,055 2,845 -2,015 -3,534 0,072 qC8 -1,068 3,973 -0,042 -,269 0,813 qC9 79,984 15,579 2,612 5,134 0,036 volume -6,657.10-3 0,003 -0,990 -2,287 0,150 Refraktivitas

molar -0,590 0,099 -7,645 -5,973 0,027

polarisabilitas 0,723 0,151 4,026 4,791 0,041 massa 2,854.10-2 0,006 2,791 4,931 0,039 logP 0,841 0,103 2,872 8,166 0,015 ΔE 0,539 0,512 0,155 1,054 0,402


79

BIOGRAFI PENULIS

Dominika Anny Yanuarti dilahirkan di Singaraja

pada tanggal 19 Januari 1986. Penulis skripsi

berjudul “Hubungan Kuantitatif Struktur-Aktivitas

Senyawa Vinkadiformina dan Turunannya Sebagai

Senyawa Antimalaria Berdasarkan Parameter

Teoretis Hasil Perhitungan Semiempiris Modified

Neglect of Diatomic Overlap (MNDO)” ini,

mengenyam pendidikan pertamanya di TK Swastiastu Singaraja pada tahun

1990 selama setahun. Pada tahun 1991, penulis melanjutkan pendidikan

Sekolah Dasar di SDK Karya Singaraja dan selanjutnya menempuh pendidikan

Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama di SLTPN I Singaraja pada tahun 1997.

Pada tahun 2000, penulis menempuh pendidikan Sekolah Menengah Atas di

SMUN I Singaraja dan selanjutnya meneruskan pendidikan di Fakultas Farmasi

Universitas Sanata Dharma Yogyakarta pada tahun 2003.

Selama menjalani studi di Fakultas Farmasi, penulis pernah menjadi

seksi Pengabdian Masyarakat BEMF Farmasi periode 2005-2006. Penulis juga

pernah menjadi asisten praktikum Kimia Organik II dan Farmakognosi

Fitokimia I. Dari tahun 2005 hingga biografi ini ditulis, penulis masih aktif

sebagai anggota Komunitas Lektor Gereja Santo Antonius Kotabaru.


Documents

HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR-AKTIVITAS