Update Senyawa Bioaktif Oleacein dari Tanaman Daun Krokot (Portulaca oleracea L.)
Authors
Keywords:
Oleacein, Portulaca Oleracea, Way2Drug, Bioaktivitas, In SilicoAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji potensi bioaktivitas senyawa Oleacein yang terdapat pada daun krokot (Portulaca oleracea L.) menggunakan pendekatan in silico melalui platform Way2Drug. Struktur senyawa Oleacein diperoleh dari database publik dan dianalisis untuk memprediksi berbagai aktivitas biologis, termasuk antioksidan, antiinflamasi, kemopreventif, dan modulasi metabolisme sel. Hasil prediksi menunjukkan Oleacein memiliki nilai PA (probability to be active) tinggi pada aktivitas chemopreventive (PA = 0,761), Ubiquinol-cytochrome-c reductase inhibitor (PA = 0,742), dan Protein-disulfide reductase (glutathione) inhibitor (PA = 0,664). Aktivitas lainnya termasuk Feruloyl esterase inhibitor, Aldose reductase substrate, Antiarthritic, TP53 expression enhancer, dan Antieczematic, yang menunjukkan potensi multi-target senyawa ini. Nilai PA tinggi dan PI rendah mengindikasikan Oleacein sebagai senyawa bioaktif yang kuat dengan aplikasi potensial dalam farmasi, nutraceutical, dan terapi preventif. Temuan ini memberikan dasar ilmiah untuk penelitian lanjutan, termasuk uji in vitro dan in vivo untuk memverifikasi efek biologis Oleacein secara empiris.
Downloads
References
1. Rahman, A., Islam, F., Khan, M. (2020). Phytochemical composition and medicinal potential of Portulaca oleracea L.: A review. J Ethnopharmacol, 265, 113292.
2. Salehi, B., Mishra, A. P., Shukla, I., et al. (2018). Portulaca oleracea L. in health and disease prevention: A review. Phytother Res, 32(12), 2332–2346.
3. Servili, M., Montedoro, G. (2002). Contribution of phenolic compounds to the antioxidant activity of olive oil. J Agric Food Chem, 50(17), 4934–4940.
4. Cicerale, S., Lucas, L., Keast, R. (2010). Biological activities of phenolic compounds present in virgin olive oil. Int J Mol Sci, 11(2), 458–479.
5. Lionta, E., Spyrou, G., Vassilatis, D. K., Cournia, Z. (2014). Structure-based virtual screening for drug discovery: principles, applications and recent advances. Curr Top Med Chem, 14(16), 1923–1938.
6. Lagunin, A., Stepanchikova, A., Filimonov, D., Poroikov, V. (2000). PASS: Prediction of activity spectra for biologically active substances. Bioinformatics, 16(8), 747–748.
7. Filimonov, D. A., Lagunin, A. A., Gloriozova, T. A., et al. (2014). Prediction of the biological activity spectra of organic compounds using the PASS online web resource. Chem Heterocycl Comp, 50(3), 444–457.
8. Sliwoski, G., Kothiwale, S., Meiler, J., Lowe, E. W. Jr. (2014). Computational methods in drug discovery. Pharmacol Rev, 66(1), 334–395.
9. Newman, D. J., Cragg, G. M. (2007). Natural products as sources of new drugs over the last 25 years. J Nat Prod, 70(3), 461–477.
10. Hughes, J. P., Rees, S., Kalindjian, S. B., Philpott, K. L. (2011). Principles of early drug discovery. Br J Pharmacol, 162(6), 1239–1249.
11. Rigacci, S., Stefani, M. (2016). Nutraceutical properties of olive polyphenols: Recent advances. Int J Mol Sci, 17(6), 843.
12. Sies, H., da Silva, J., Berndt, C., Jones, D. P. (2017). Oxidative stress and antioxidant defense. Antioxid Redox Signal, 27(9), 613–658.
13. Prasetyawan, F., Salmasfattah, N., Muklish, F. A., Saristiana, Y. (2024). Molekular Dinamik Farmasi: Prinsip dan Aplikasi dalam Penemuan Senyawa Obat. Borneo Novelty Publishing.
