Evaluasi In Silico Drug-Likeness, Sifat Farmakokinetik, dan Toksisitas Senyawa Stigmasta-5,22-dien-3β-O-D-glukopiranosida Hasil Isolasi Daun Ungu (Graptophyllum pictum) Menggunakan SwissADME, pkCSM, dan ProTox-II
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Stigmasta-5,22-dien-3β-O-D-glukopiranosida merupakan senyawa glikosida steroid hasil isolasi dari daun ungu (Graptophyllum pictum) yang berpotensi dikembangkan sebagai kandidat senyawa bioaktif. Namun, informasi mengenai karakteristik drug-likeness, sifat farmakokinetik, dan profil toksisitasnya masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kelayakan senyawa tersebut sebagai kandidat obat melalui pendekatan in silico menggunakan SwissADME, pkCSM, dan ProTox-II. Struktur senyawa dikonversi ke dalam format SMILES, kemudian dianalisis menggunakan SwissADME untuk mengevaluasi sifat fisikokimia, drug-likeness, dan bioavailabilitas, pkCSM untuk memprediksi parameter ADMET, serta ProTox-II untuk memprediksi profil toksisitas. Hasil: Senyawa memiliki satu pelanggaran terhadap aturan Lipinski (berat molekul >500 Da), namun memenuhi kriteria Veber dan Egan dengan bioavailability score sebesar 0,55. Prediksi menunjukkan absorpsi gastrointestinal yang rendah, tidak mampu menembus blood-brain barrier, serta tidak menghambat enzim utama CYP450. Hasil ProTox-II menunjukkan nilai LD₅₀ sebesar 8000 mg/kg yang termasuk dalam Toxicity Class 6, mengindikasikan toksisitas akut yang rendah, meskipun terdapat potensi toksisitas berdasarkan model prediksi yang masih memerlukan validasi eksperimental. Secara keseluruhan, Stigmasta-5,22-dien-3β-O-D-glukopiranosida menunjukkan profil farmakokinetik dan keamanan yang cukup menjanjikan sebagai lead compound alami. Meskipun memiliki keterbatasan pada absorpsi dan kelarutan, senyawa ini berpotensi untuk dikembangkan lebih lanjut melalui optimasi formulasi serta pengujian in vitro dan in vivo.
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
How to Cite
References
[1] D. J. Newman and G. M. Cragg, “Natural Products as Sources of New Drugs over the Nearly Four Decades from 01/1981 to 09/2019,” J. Nat. Prod., vol. 83, no. 3, pp. 770–803, 2020, doi: 10.1021/acs.jnatprod.9b01285.
[2] F. Makkiyah, E. P. Rahmi, R. Revina, T. Susantiningsih, and Y. Setyaningsih, “Graptophyllum pictum (l.) griff. (syn: Justicia picta linn.) and its effectiveness: A well-known indonesian plant,” Pharmacogn. J., vol. 13, no. 3, pp. 835–838, 2021, doi: 10.5530/pj.2021.13.106.
[3] F. Wu et al., “Computational Approaches in Preclinical Studies on Drug Discovery and Development,” Front. Chem., vol. 8, no. September, 2020, doi: 10.3389/fchem.2020.00726.
[4] D. E. V. Pires, T. L. Blundell, and D. B. Ascher, “pkCSM: Predicting small-molecule pharmacokinetic and toxicity properties using graph-based signatures,” J. Med. Chem., vol. 58, no. 9, pp. 4066–4072, 2015, doi: 10.1021/acs.jmedchem.5b00104.
[5] T. Moses, K. K. Papadopoulou, and A. Osbourn, “Metabolic and functional diversity of saponins, biosynthetic intermediates and semi-synthetic derivatives,” Crit. Rev. Biochem. Mol. Biol., vol. 49, no. 6, pp. 439–462, 2014, doi: 10.3109/10409238.2014.953628.
[6] I. Muegge, S. L. Heald, and D. Brittelli, “Simple Selection Criteria for Drug-like Chemical Matter,” vol. 44, no. 12, 2001.
[7] C. A. S. Bergström, W. N. Charman, and C. J. H. Porter, “Computational prediction of formulation strategies for beyond-rule-of-5 compounds,” Adv. Drug Deliv. Rev., vol. 101, pp. 6–21, 2016, doi: 10.1016/j.addr.2016.02.005.
[8] L. Z. Benet, C. M. Hosey, O. Ursu, and T. I. Oprea, “BDDCS, the Rule of 5 and drugability,” Adv. Drug Deliv. Rev., vol. 101, pp. 89–98, 2016, doi: 10.1016/j.addr.2016.05.007.