TY - JOUR TI - HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR ELEKTRONIK DAN AKTIVITAS ANTITUMOR SENYAWA TURUNAN AMINO PIRIMIDO ISOKUINOLIN KUINON DENGAN PENDEKATAN REGRESI KOMPONEN UTAMA AU - Saputra, Andrian; Wijaya, Karna; Tahir, Iqmal IS - Vol 6, No 1 (2013) PB - Sam Ratulangi University JO - CHEMISTRY PROGRESS PY - 2013 UR - http://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/chemprog/article/view/2066/1639 AB - Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis Hubungan Kuantitatif Struktur Aktivitas (HKSA) turunan amino pirimidoisokuinolin kuinon yang berkhasiat sebagai antitumor telah dilakukan dengan menggunakan pendekatan regresikomponen utama. Data aktivitas biologis yang digunakan pada penelitian ini merupakan aktivitas senyawamelawan sel tumor AGS (Human Gastric Adenocarcinoma Cell Line) dalam ukuran log IC 50 . Sebagai deskriptordigunakan muatan atom bersih bersih (q) pada kerangka struktur senyawa dari hasil optimasi geometrimenggunakan perhitungan mekanika kuantum semiempirik AM1. Analisis komponen utama dilakukan sebelum proses regresi untuk mendapatkan variabel laten yang merupakan hasil transformasi data deskriptor muatanatom bersih (q). Dengan pendekatan regresi komponen utama diperoleh keterkaitan erat antara log IC 50 dan q yang direpresentasikan dengan persamaan HKSA berikut :log IC 50 = 0,671 - 0,041.x 1 + 0,232.x 2 + 0,270.x 3 - 0,087.x 4 + 0,105.x 5dengan, n = 27, r = 0,762, SE = 0,362, F hitung /F tabel = 2,168.Quantitative Structure Activity Relationship (QSAR) analysis of amino-pyrimido-isoquinolin-quinone analoguesas antitumor compound has been done using principal component regression approaches. Biological activitydata that used in this research were the activity against tumor cell AGS (Human Gastric Adenocarcinoma CellLine) as log IC 50 values. Atomic net charges (q) in the skeleton of the compound have been selected asdescriptors and all data were resulted by geometry optimization using AM1 semiempirical quantum mechanicscalculations. Principle component analysis has been performed before regression process to produce latentvariables by transformation of the descriptors. Based on principle component regression approaches, there isa selected quantitative relationship between log IC 50 to the descriptors that was shown by QSAR equation below:log IC 50 = 0.671 – 0.041.x 1 + 0.232.x 2 + 0.270.x 3 – 0.087.x 4 + 0.105.x 5with, n = 27, r = 0.762, SE = 0.362, F calc. /F table = 2.168.