Sumber : https://pin.it/3UGbwIzSo
Obat baru dapat menyelamatkan banyak nyawa dan meningkatkan kualitas hidup. pengembangan obat, vaksin, dan perangkat medis lainnya dapat menghentikan penyakit agar tidak berkembang dan bartambah parah. Namun untuk menemukan dan mengembangkan suatu obat, diperlukan waktu yang lama dan tantangan yang tidak sedikit. Untuk menemukan obat baru dibutuhkan waktu 10-15 tahun dan menghabiskan biaya Miyaran dolar.
Pada awal 1990-an, kemajuan dalam bidang kimia kombinatorial dan teknologi high-throughput screening (HTS) menawarkan teknologi untuk mempercepat proses penemuan obat yang memungkinkan ribuan senyawa untuk disinteis dan diuji dalam waktu yang singkat. Namun dalam prosesnya, banyak senyawa yang awalnya berpotensi (hit) gagal dalam optimasi untuk menjadi calon obat baru (lead) karena adanya kekurangan parameter ADME dan Toksisitas.
Sumber : https://images.app.goo.gl/AWcNuQTbXxA3aw7h7
Virtual screening (VS)
Virtual screening muncul pada tahun 1997 sebagai solusi modern yang memanfaatkan teknologi komputasi untuk menyaring dan mengevaluasi ribuan molekul calon obat secara efisien. Teknologi ini telah menjadi alat penting dalam penelitian farmasi, memungkinkan identifikasi molekul aktif secara lebih cepat dengan biaya lebih rendah.
Virtual screening adalah pendekatan pencarian database senyawa yang terperinci dan berbasis pengetahuan, yang bertujuan menemukan senyawa dan chemotype baru dengan aktivitas biologis yang diinginkan. Pendekatan ini dapat digunakan untuk menggali ligan baru untuk target obat yang belum dijelajahi, di mana struktur kristal, struktur larutan, atau model homolog berkualitas tinggi tersedia.
Kriteria dari senyawa calon obat baru (lead)
Terdapat kriteria untuk menilai suatu senyawa yang berpotensi menjadi lead, termasuk :
- Berat molekul: 200-460.
- Lipofilisitas (CLogP): -4 hingga 4,2.
- Jumlah donor dan akseptor ikatan hidrogen.
- Kelarutan air.
Pendekatan Virtual Screening Berbasis Struktur dan Ligan
Untuk mengidentifikasi hit dan lead menggunkan virtual screening perlu mengikuti proses yang khas. Prosesnya bergantung pada informasi yang ada mengenai target dan ligan. Umumnya virtual screening terbagi dalam dua pndekatan utama, tergantung pada informasi yang tersedia :
- Structure-Based Virtual Screening (SBVS): Dalam pendekatan ini, struktur dari protein target sudah tersiedia, kemudian dilakukan pengujian bagaimana senyawa kecil berikatan dengan situs aktif pada target menggunakan algoritma komputer dan fungsi skor. Fungsi skor matematis digunakan untuk mengevaluasi keketatan pengikatan antara senyawa yang di-dock dengan target. lalu, senyawa diberi peringkat berdasarkan skor pengikatan dan kriteria lainnya. Hanya senyawa-senyawa terbaik yang dipilih untuk pengujian eksperimental lebih lanjut.
- Ligand-Based Virtual Screening (LBVS): Data biologis dari senyawa aktif atau tidak aktif yang sudah diketahui digunakan untuk menemukan kerangka molekul aktif potensial lainnya berdasarkan ukuran kesamaan, farmakofor umum, atau nilai deskriptor. LBVS sangat berguna jika tidak ada data struktur target protein.
Tantangan dan Masa Depan Virtual Screening
Meskipun menawarkan banyak manfaat, Virtual Screening juga memiliki sejumlah tantangan yang harus diatasi untuk memastikan keakuratannya:
- Skor yang Tidak Akurat: Fungsi skor saat ini sering kali gagal memprediksi energi pengikatan yang sebenarnya, terutama karena keterbatasan dalam parameterisasi interaksi molekul.
- Kebergantungan pada Kualitas Data Input: Data input seperti struktur target dan database molekul sangat memengaruhi hasil VS.
- Fleksibilitas Struktur Target: Pertimbangan fleksibilitas target (misalnya, rotasi rantai samping protein) memerlukan komputasi yang intensif.
Untuk mengatasi tantangan ini, beberapa strategi telah diajukan, seperti:
- Penambahan faktor untuk mempertimbangkan efek pelarutan dan entropi.
- Pengembangan fungsi skor spesifik target.
- Penggunaan pendekatan hybrid atau gabungan metode yang lebih kuat.
kesimpulan
Virtual Screening (VS) adalah alat penting dalam penemuan obat yang memungkinkan identifikasi dan optimasi calon obat dengan efisiensi tinggi. Meski demikian, teknologi ini memiliki tantangan yang perlu diatasi, seperti keterbatasan dalam akurasi prediksi dan ketergantungan pada data berkualitas tinggi. Dengan terus mengembangkan algoritma dan pendekatan komputasi lainnya, VS akan semakin efektif dalam mempercepat penemuan obat baru yang lebih aman dan efisien di masa depan.
Daftar Pustaka
Lavecchia, A., & Di Giovanni, C. (2013). Virtual screening strategies in drug discovery: a critical review. Current medicinal chemistry, 20(23), 2839–2860. https://doi.org/10.2174/09298673113209990001
Berdigaliyev, N., & Aljofan, M. (2020). Tinjauan Umum Penemuan dan Pengembangan Obat. Future Medicinal Chemistry , 12 (10), 939–947. https://doi.org/10.4155/fmc-2019-0307
Penulis : Nazwa Ratu Gelar PD – 22416248201067 – FM22C – Farmasi UBP Karawang
