Tapologi Molekuler dan Nclass: Kunci Baru dalam Menemukan Antibiotik Melawan E. coli

Tapologi Molekuler dan Nclass : Kunci Baru dalam Menemukan Antibiotik Melawan E.coli

Ditulis Oleh Achmad Dzikrul Baqi

Artikel ini membahas terobosan dalam penemuan antibiotik baru melawan bakteri E. coli, yang menghadapi resistensi yang meningkat. Para peneliti mengembangkan model prediksi menggunakan topologi molekuler dan indeks Nclass, menyoroti peran penting ukuran dan kompleksitas molekuler dalam aktivitas antibakteri. Hasilnya menunjukkan model ini efektif dalam memilih senyawa aktif baru dan Nclass dapat berfungsi sebagai filter dalam prediksi aktivitas antibakteri. Temuan ini dianggap sebagai langkah penting dalam mengatasi krisis resistensi antibiotik global :

1. Tujuan Penelitian (Aim):

   • Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi resistensi antibiotik dan kurangnya investasi dalam penelitian dan pengembangan antimikroba.
   • Metode QSAR diusulkan sebagai pendekatan ideal untuk menemukan antibiotik baru.

2. Metodologi:

   • Penggunaan topologi molekuler dan analisis diskriminan linear (LDA) untuk membangun model prediksi aktivitas antibakteri terhadap Escherichia coli.
   • Model ini menetapkan hubungan struktur-aktivitas baru, dengan ukuran dan kompleksitas molekuler (Nclass) diidentifikasi sebagai faktor penting.
   • Model ini diaplikasikan pada penyaringan virtual basis data Index Merck.

3. Hasil:

   • Model dengan efisien mengidentifikasi senyawa aktif baru, dan indeks topologi Nclass menunjukkan kekuatan diskriminan.
   • Nclass dianggap sebagai filter dalam model QSAR lain yang memprediksi aktivitas antibakteri terhadap E. coli.

4. Kesimpulan:

   • Model prediksi menyoroti pentingnya ukuran dan kompleksitas molekuler, yang diwakili oleh Nclass, untuk aktivitas antibakteri quinolones terhadap E. coli.
   • Nclass dapat dianggap sebagai SAR baru untuk quinolones antibakteri terhadap E. coli.
   • Model ini berhasil diaplikasikan pada penyaringan virtual basis data Index Merck dengan tingkat keberhasilan yang tinggi.

5. Validasi Model (Pemutaran Virtual):

   • Model yang dikembangkan diuji dengan membandingkan hasil penyaringan virtual menggunakan kombinasi DF1 dan Nclass dengan model menggunakan DF1 dan DF2.
   • Model yang menggabungkan DF1 dan Nclass lebih restriktif tetapi memiliki tingkat keberhasilan yang lebih tinggi dalam memilih senyawa secara teoretis aktif.

6. Kesimpulan Akhir:

   • Model ini menyoroti pentingnya ukuran dan kompleksitas molekuler, terutama Nclass, dalam aktivitas antibakteri quinolones terhadap E. coli.
   • Nclass dapat dianggap sebagai filter tambahan dalam model prediksi antibakteri terhadap E. coli.
   • Topologi molekuler dianggap sebagai alat yang efektif dan ekonomis untuk penemuan senyawa antibakteri baru terhadap E. coli.

7. Perspektif Masa Depan:

   • Resistensi antibiotik merupakan ancaman global yang memerlukan pengenalan terus-menerus pengobatan antibakteri baru.
   • Metode QSAR dianggap berperan penting dalam identifikasi molekul secara teoretis aktif secara efisien.
   • Model yang dikembangkan dapat diaplikasikan pada basis data kimia besar untuk menemukan senyawa aktif baru terhadap E. coli.
   • Nclass dapat digunakan sebagai filter dalam model QSAR lain yang memprediksi aktivitas antibakteri.
   • Metode yang digunakan dapat diterapkan untuk mengembangkan model terhadap bakteri resisten lainnya.

8. Poin Ringkasan:

   • Resistensi antibiotik menjadi masalah serius secara global, dan penelitian industri farmasi di bidang ini kurang.
   • Pengembangan antibiotik baru mengandalkan universitas dan pusat penelitian, dengan metode QSAR sebagai alat yang efektif.
   • Model matematis-topologi dengan parameter statistik baik dikembangkan untuk memilih senyawa dengan aktivitas terhadap E. coli.
   • Nclass diidentifikasi sebagai faktor kunci untuk aktivitas antibakteri quinolones terhadap E. coli.
   • Model berhasil diterapkan pada basis data, memilih 113 senyawa secara teoretis aktif, 42% di antaranya telah terbukti memiliki aktivitas antibakteri.
   • Topologi molekuler dianggap sebagai alat yang efektif dan ekonomis untuk penemuan dan pemilihan senyawa antibakteri baru terhadap E. coli.

Artikel ini memberikan pandangan mendalam tentang penggunaan QSAR dan topologi molekuler dalam penemuan antibakteri, menyoroti kontribusi signifikan terhadap pengembangan terapi yang lebih efektif dan penanganan masalah resistensi antibiotik secara global. 

Sumber