Perpustakaan Digital ITB

Kanker hati atau hepatocellular carcinoma (HCC) adalah penyebab kematian akibat kanker terbanyak kedua di seluruh dunia. Kanker hati umumnya disebabkan oleh virus hepatitis B (HBV) atau C (HCV). Pengobatan dengan operasi atau transplantasi organ masih memiliki banyak kendala. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan persamaan HKSA terbaik turunan ditiokarbamat dan kandidat senyawa turunan baru dengan nilai IC50 prediksi lebih rendah dan interaksi yang optimal dengan reseptor protein KEAP1. Penelitian ini menganalisis secara statistik melalui metode Hubungan Kuantitatif Struktur-Aktivitas (HKSA) pada training set yang memiliki aktivitas antikanker pada sel kanker hati (Bel-7402). Training set berjumlah 42 senyawa didesain dengan GaussView 5.0.8 dan dioptimasi secara geometris dengan Gaussian 09W. Sifat fisikokimia senyawa yang telah dioptimasi dihitung melalui perhitungan deskriptor dengan MOE 2014.09. Analisis statistik dilakukan dengan menggunakan SPSS Statistics 22.0 sehingga diperoleh persamaan HKSA terbaik yaitu log IC50 (?M) = ?37,126 (±8,236) + 0,425 (±0,062) x AM1_dipole ?4,736 (±0,925) x AM1_HOMO ?0,02 (±0,005) x ASA_H + 0,019 (±0,009) x vol. Turunan baru didesain berdasarkan skema Topliss dan kurva Craig sehingga diperoleh 15 senyawa dengan nilai IC50 prediksi yang lebih rendah dari senyawa induk (senyawa 27f atau 2-[5-(1H-pirol-3-il)-1,3,4-oksadiazol-2-il] etil [(piridin3-il) metil] karbamoditioat). Penambatan molekular (docking) dengan menggunakan AutoDock 4.2.6 dilakukan untuk melihat interaksi turunan baru dengan reseptor protein KEAP1. Hasil docking dianalisis dengan Discovery Studio Visualizer 3.5. Turunan bifenil dan fenantrena memiliki nilai IC50 prediksi lebih rendah dari senyawa 27f dan dapat berinteraksi secara optimal dengan sisi aktif reseptor protein KEAP1 sehingga dapat menjadi kandidat senyawa antikanker hati.