Selasa, 07 April 2020

MOLECULAR DOCKING (PENAMBATAN MOLEKUL)



Docking atau penambatan molekul pada dasarnya adalah suatu pendekatan yang dapat digunakan untuk memodelkan interaksi antara molekul kecil dan protein target pada level atom yang memungkinkan kita mengkarakterisasi interaksi molekul kecil dengan protein target pada situs pengikatannya (binding site) serta menjelaskan proses biokimia yang terjadi. Pada dasarnya docking terjadi dalam 2 tahap, yaitu:
  1. Prediksi konformasi serta posisi dan orientasi dalam situs pengikatan (atau disebut pose)
  2. Penilaian afinitas ikatan
Mengetahui lokasi situs pengikatan sebelum proses docking akan meningkatkan efisiensi docking. Informasi tentang situs pengikatan dapat diperoleh dengan cara membandingkan protein target dengan family protein tersebut yang memiliki fungsi sama, atau dengan protein yang membentuk Kristal dengan ligand-ligand lainnya. Jika informasi tentang situs pengikatan tersebut tidak tersedia, maka program atau server online seperti: GRID, POCKET, SurfNet, PASS dan MMC dapat digunakan untuk membantu mengidentifikasi situs aktif atau situs pengikatan tersebut. Docking yang dilakukan tanpa memperhitungkan situs pengikatan disebut blind docking.(Slack, 1969)
Mekanisme pengikatan ligand-target, mula-mula diasumsikan menurut teori lock and key yang diperkenalkan oleh Fisher, dimana ligand tepat mengisi ruang pada target, seperti kunci yang tepat masuk ke dalam lubang gembok. Kemudian muncul teori induced fit yang diperkenalkan oleh Koshland yang kemudian menggantikan teori LOCK AND KEY tersebut. Menurut teori tersebut menyarankan bahwa ligand dan target harus dipandang sebagai molekul yang fleksibel selama proses docking, sehingga dapat menunjukan momen-momen pengikatan yang lebih akurat atau sesuai dengan kondisi real dalam tubuh.

TEORI TENTANG DOCKING

Pada dasarnya docking bertujuan untuk memprediksi struktur kompleks antara target-ligand dengan menggunakan metode komputasi. Tujuan docking tersebut dapat dicapai dengan 2 langkah yang saling terkait beriikut:
1.       Sampling konformasi-konformasi ligand pada situs aktif protein
2.       Merangking konformasi-konformasi tersebut melalui scoring function

Sampling Algorithms (Algoritma sampling)
Molekul protein dan ligand yang saling berinteraksi secara fleksibel akan menghasilkan banyak sekali mode-mode pengikatan diantara keduanya, sehingga akan memerlukan waktu komputasi yang lama dan biaya yang besar, maka dikembangkanlah berbagai algoritma sampling, yang diharapkan mampu mensampling mode-mode pengikatan yang refresentatif. Berbagai metode sampling tersebut dapat dilihat pada table 1.

Sumber : Meng (2012)

Tujuan dari fungsi skoring adalah menilai pose-pose yang benar-benar menggambarkan pengikatan antara senyawa yang aktif dalam waktu perhitungan yang wajar. Fungsi skoring dapat dibedakan menjadi:
1.       Force-field based scoring function, menilai energy pengikatan melalui perhitungan total energy non-ikatan (energy elektrostatik dan van der walls). Software docking seperti DOCK, GOLD, dan Autodock menggunakan fungsi skoring ini.
2.       Empirical based scoring function, dalam skoring ini dilakukan dekomposisi energy ikatan menjadi energy-energi penyusunnya, seperti energy ikatan hydrogen, interaksi ionic, efek hidrofobik dan entropi ikatan. Setiap komponen dikalikan dengan koefisiennya, kemudian dijumlahkan untuk menghasilkan energy total. LUDI, PLP dan ChemScore adalah contoh fungsi skoring yang diturunkan dari metode empiric ini.
3.       Knowledge based scoring function, menggunakan analisis statistic dari struktur Kristal kompleks ligand-protein untuk memperoleh frekuensi kontak antaratom dana tau jarak antara ligand an protein. Fungsi ini didasarkan pada asumsi bahwa interaksi yang disukai adalah interaksi dengan frekuensi yang lebih sering terjadi.
Table 2 menunjukan beberapa formula yang digunakan dalam scoring function.

Tabel 2 Contoh formula dalam fungsi skoring (Sumber: Meng (2012))

Skoring consensus adalah suatu strategi terbaru yang mengkombinasikan berbagai fungsi skoring yang berbeda untuk menilai konformasi docking. Contoh: CScrore menggabungkan fungsi skoring DOCK, ChemScore, PMF, GOLD, dan FlexX. 
Fungsi skoring tertentu nermasalah dalam hal prediksi afinitas terutama karena keterbatasannya dalam treatmen efek solvasi. Salah satu cara untuk mempebaiki kondisi tersebut adalah dengan scoring physics-based, seperti: MM-PB/SA (molecular mechanics-Poisson-Boltzman solvent-accesible surface area) dan MM-GB/SA (molecular mechanics Generalized Born/ solvent accessible surface area) yang melibatkan adanya rescoring atau optimisasi lead untuk memperbaiki akurasi prediksi afinitas ikatan. Kedua contoh metode tersebut telah menunjukan hasil yang baik.

METODOLOGI DOCKING

Ada beberapa metodologi yang biasa digunakan dalam docking:
  1.     Rigid ligand and rigid receptor docking
Contoh aplikasi : DOCK, FLOG, TFDOCK (docking protein-protein.
2.       Flexible ligand and rigid receptor docking
Contoh program: Autodock, FlexX.

Autodock 3.0 memodelkan docking dengan ligand bersifat fleksibel, namun target tetap rigid. Sedangkan Autodock 4.0 mampu memodelkan fleksibilitas target, yang memungkinkan rantai samping target bergerak bebas.

FlexX menggunakan agoritma konstruksi tambahan pada konformasi ligand sampel. Fragmen dasar adalah yang terdocking pertama kali pada situs aktif mellau pencocokan pasangan ikatan hydrogen dan interaksi logam dan cincin aromatis antara ligand dan target. Fungsi skoring FlexX didasarkan pada Bohm’s work. Versi terbarunya memasukan sejumlah istilah seperti: interaksi elektrostatik, ikatan hydrogen direksional, entropi rotasional, interaksi hidrofobik dan aromatic.
3.       Flexible ligand and flexible receptor docking
Mobilitas intrinsic protein sangat mempengaruhi interaksinya dengan ligand. Saat ini telah bnayak tersedia berbagai metode yang memungkinkan docking dengan protein target yang fleksibel, sebagaimana dirangkum dalam Table 3.(Meng, Zhang, Mezei, & Cui, 2012)

Tabel 3. Metode docking dengan target yang fleksibel (Sumber: Meng (2012))

Gambar 1. Docking Ligand Flexible (Sumber: Meng (2012))

 PUSTAKA

Meng, X.-Y., Zhang, H.-X., Mezei, M., & Cui, M. (2012). Molecular Docking: A Powerful Approach for Structure-Based Drug Discovery. Current Computer Aided-Drug Design. https://doi.org/10.2174/157340911795677602
Slack, R. (1969). Medicinal chemistry and progress. Chemistry & Industry, 32, 1084–1085. https://doi.org/10.1002/0471266949