STUDI IN SILICO QUININ SEBAGAI KANDIDAT AGEN ANTI AGING
IN SILICO STUDY OF QUININE AS A CANDIDATE ANTI-AGING AGENT
DOI:
https://doi.org/10.37090/jfl.v14i1.2399Abstrak
Penuaan merupakan proses alami kompleks yang merupakan bagian dari siklus hidup. Penuaan yang berlangsung terus-menerus serta akumulasi kematian sel berkontribusi pada degradasi matriks ekstraseluler, yang selanjutnya mempercepat proses penuaan. Berbagai agen topikal telah digunakan untuk melawan penuaan, terutama melalui perawatan anti-aging seperti retinoid (retinol), vitamin C, asam hialuronat, alpha hydroxy acids (AHA), dan beta hydroxy acids (BHA). Studi ini bertujuan untuk mengeksplorasi potensi anti-aging dari senyawa yang ditemukan pada tanaman kina, dengan spesies Cinchona ledgeriana (Ledger) dan Cinchona succirubra (Succi), melalui pendekatan molekuler menggunakan metode molecular docking untuk melihat aktivitasnya terhadap protein-protein yang berhubungan dengan penuaan. Ligan yang diuji dalam studi ini meliputi kina, sinkonin, kuinidin, dan sinkonidin, dengan retinol sebagai ligan antagonis. Analisis in silico menunjukkan bahwa kina, sinkonin, kuinidin, dan sinkonidin dari Cinchona ledgeriana dan Cinchona succirubra memiliki potensi kuat sebagai agen anti-aging dengan menargetkan protein reseptor hialuronidase (1FCV), elastase (1Y93), kolagenase (2D1N), tirosinase (2Y9X), dan HSP90 (5XRB). Analisis docking menunjukkan validitas metode dan reseptor yang digunakan, dan juga ligan uji kina, sinkonin, kuinidin, dan sinkonidin memiliki afinitas ikatan yang kuat terhadap enzim-enzim penting yang berperan dalam penuaan kulit. Studi ini menunjukkan potensi fitokimia dari kulit batang kina sebagai agen anti-aging karena memiliki aktivitas inhibisi kuat terhadap tirosinase. Penelitian ini memberikan dasar ilmiah untuk eksplorasi lebih lanjut terhadap senyawa-senyawa uji dalam mengurangi penuaan dan meningkatkan kesehatan kulit.
Unduhan
Referensi
[1] Shin, S.H., Lee, Y.H., Rho, N.-K., dan Park, K.Y. (2023). Skin aging from mechanisms to interventions: focusing on dermal aging. Frontiers in Physiology, 14: 1195272.
[2] Lee, H., Hong, Y., dan Kim, M. (2021). Structural and Functional Changes and Possible Molecular Mechanisms in Aged Skin. International Journal of Molecular Sciences, 22: 12489.
[3] Cheng, G.-G., Cai, X.-H., Zhang, B.-H., Li, Y., Gu, J., Bao, M.-F., dkk. (2014). Cinchona Alkaloids from Cinchona succirubra and Cinchona ledgeriana. Planta Medica, 80: 223–230.
[4] Gurung, P. & De, P. (2022). Spectrum of biological properties of cinchona alkaloids: A brief review.
[5] Lang, F., Gulbins, E., Lerche, H., Huber, S. M., Kempe, D. S., & Föller, M. (2017). Stimulation of Erythrocyte Cell Membrane Scrambling by Quinine. Cellular Physiology and Biochemistry, 40(3-4), 657–668. https://doi.org/10.1159/000453144.
[6] Malau, N.D. dan Sianturi, M. (2017). Molecular Dynamics Approach in Designing Thermostable Aspergillus niger Xylanase. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 58: 012063.
[7] Chemical Computing Group. (2024). Molecular Operating Environment (MOE). Retrieved from https://www.chemcomp.com/Products.htm.
[8] Morris, G. M., Huey, R., Lindstrom, W., Sanner, M. F., Belew, R. K., Goodsell, D. S., & Olson, A. J. (2011). Molecular docking: A powerful approach for structure-based drug discovery. Current Computer-Aided Drug Design, 7(2), 146-157. https://doi.org/10.2174/157340911795677602.
[9] Pagadala, N. S., Syed, K., & Tuszynski, J. (2017). Software for molecular docking: a review. Biophysical Reviews, 9(2), 91. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5425816/.
[10] Wang, R., Fang, X., Lu, Y., & Wang, S. (2016). Comprehensive evaluation of ten docking programs on a diverse set of protein-ligand complexes: The prediction accuracy of sampling power and scoring power. Physical Chemistry Chemical Physics, 18(18), 12964-12975. https://doi.org/10.1039/C6CP01555G.
[11] Sousa, S. F., Ribeiro, A. J., Coimbra, J. T., Neves, R. P., Martins, S. A., Moorthy, N. S., Fernandes, P. A., & Ramos, M. J. (2013). Protein-Ligand Docking in the New Millennium – A Retrospective of 10 Years in the Field. Current Medicinal Chemistry, 20(18), 2296–2314. https://doi.org/10.2174/0929867311320180002.
[12] WebGRO for Macromolecular Simulations. (2025). Retrieved from https://simlab.uams.edu/.
[13] Jones, G., Willett, P., Glen, R. C., Leach, A. R., & Taylor, R. (1997). Development and validation of a genetic algorithm for flexible docking. Journal of Molecular Biology, 267(3), 727–748. https://doi.org/10.1006/jmbi.1996.0897.
[14] Wang, R., Lai, L., & Wang, S. (2016). Further development and validation of empirical scoring functions for structure-based binding affinity prediction. Journal of Computer-Aided Molecular Design, 16(1), 11–26. https://doi.org/10.1023/A:1016357811882.
[15] Hostettmann, K., Marston, A., Ndjoko, K., & Wolfender, J. L. (2018). Quantitative determination of major alkaloids in Cinchona bark by chromatographic methods. Phytochemistry Reviews. PMC6193530.
