Kanker payudara merupakan salah satu penyakit paling umum pada wanita secara global. Beberapa faktor membuat wanita berisiko tinggi terkena kanker payudara. Deteksi dini dan penggunaan terapi radiasi, pembedahan, dan obat kemoterapi termasuk modulator reseptor estrogen selektif (SERM) dan inhibitor aromatase dapat mengurangi kanker payudara invasif. Namun, pasien tetap trauma dengan efek samping yang tidak menguntungkan. Pencarian untuk terapi kanker dengan target spesifik dan lebih sedikit efek samping masih terus dilakukan.
Peptida antikanker telah terbukti menjadi molekul kecil yang efektif (<50 asam amino) yang dapat bertindak secara spesifik melawan sel kanker baik melalui mekanisme membranolitik atau gangguan mitokondria. Muatan negatif bersih dari membran kanker merupakan faktor penting untuk selektivitas dan toksisitas peptida, dibandingkan dengan sifat zwitterionik dari membran eukariotik non-kanker.
Tingkat amfifilisitas dan ukuran busur hidrofobik memungkinkan penetrasi peptida ini melalui membran sel kanker dan menyebabkan destabilisasi integritas membran. Misalnya, pleurocidin-like peptides (NRCs) yang diidentifikasi dari ikan dapat membunuh sel kanker payudara dan sel epitel mammae manusia dengan menyebabkan kerusakan membran dengan kerusakan halus pada fibroblas manusia.
Peptida penembus sel ini dapat digunakan sebagai penghantaran obat khusus kanker. Misalnya, peptida antikanker buforin IIb yang menembus sel non-spesifik telah dimodifikasi untuk meningkatkan spesifisitas kanker tanpa efek pada sel normal. Turunan peptida spesifik kanker ini berhasil digunakan untuk mengirimkan antibodi yang diinduksi apoptosis ke dalam sel kanker. Secara khas, peptida SA12 dapat menginduksi apoptosis pada sel kanker payudara SKBr-3 melalui jalur mitokondria.
 Secara keseluruhan, sifat fisikokimia dan informasi yang divalidasi secara eksperimental ini digunakan untuk mengembangkan program bioinformatika untuk prediksi dan desain peptida antikanker. AntiCP memprediksi peptida antikanker dengan menggunakan komposisi asam amino dan profil biner untuk mengembangkan model mesin vektor dukungan (SVM). Program berbasis SVM lainnya, ACPP, terutama menyaring peptida antikanker yang mengandung domain apoptosis. Dalam hal ini, alat prediksi ini akan membantu penyaringan throughput tinggi untuk peptida antikanker dari peptidom kompleks dari berbagai produk alami.
Hanya satu peptida antimikroba, yaitu Mytimacin-AF, yang diidentifikasi dari lendir A. fulica.  Mytimacin-AF (9,7 kDa) adalah peptida kaya sistein baru yang dapat menghambat pertumbuhan jamur dan bakteri dengan sedikit efek hemolitik pada sel darah merah manusia. Namun, berhipotesis bahwa peptida antikanker dari lendir A. fulica belum  sepenuhnya terungkap. Dengan demikian, penelitian yang berkaitan dengan peptida antikanker diduga dari fraksi mukosa yang dipisahkan HPLC yang paling efektif terhadap garis sel kanker payudara MCF-7 menggunakan metode analisis spektrometri massa dan bioinformatika. Moga bermanfaat***
