Recently, there has been an increasing tendency to go back to nature in search of new medicines. To facilitate this, a great deal of effort has been made to compile information on natural products worldwide, and as a result, many ethnic-based traditional medicine databases have been developed. In Ethiopia, there are more than 80 ethnic groups, each having their own indigenous knowledge on the use of traditional medicine. About 80% of the population uses traditional medicine for primary health care. Despite this, there is no structured online database for Ethiopian traditional medicine, which limits natural products based drug discovery researches using natural products from the country. To address this problem, we developed Ethiopian Traditional Herbal Medicine and Phytochemicals Database (ETM-DB) - the largest, freely accessible, web-based integrated database on Ethiopian traditional medicine. It provides traditional herbal medicine entities and their interrelationships in structured forms including reference to the original sources. To develop ETM-DB, online research articles, theses, books, and public databases containing Ethiopian herbal medicine and phytochemicals information were searched. These resources were thoroughly inspected and the necessary data were extracted. Then, we developed a comprehensive online relational database which contains information on 1,054 Ethiopian medicinal herbs with 1,465 traditional therapeutic uses, 573 multi-herb prescriptions, 4,285 compounds, 11,621 human target gene/proteins, covering 5,779 herb-phenotype, 1,879 prescription-herb, 16,426 herb-compound, 105,202 compound-phenotype, 162,632 compound-gene/protein, and 16,584 phenotype-gene/protein relationships. Using various cheminformatics tools, we obtained predicted physicochemical and absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity (ADMET) properties of ETM-DB compounds. We also evaluated drug-likeness properties of these compounds using FAF-Drugs4 webserver. From the 4,285 compounds, 4,080 of them passed the FAF-Drugs4 input data curation stage, of which 876 were found to have acceptable drug-likeness properties. The ETM-DB website interface allows users to search the entities using various options provided by the search menu. The current version of ETM-DB is openly accessible at http://biosoft.kaist.ac.kr/etm. We hope that ETM-DB will expedite drug discovery and development researches from Ethiopian natural products as it contains information on the chemical composition and related human target gene/proteins.
In Ethiopia, the use of traditional medicine as multicomponent prescription varies between the practitioners, cultures and geographical locations in the country. Hence, prescription information is enormous and diverse with prevailing redundancies and overlaps. This makes it difficult to manually analyze and discover patterns on their use. Therefore, proper documentation, analysis methods, and tools are needed to improve data interpretation and availability to the scientific community. To tackle this, problem we analyzed Ethiopian traditional medicine prescription data obtained from the book Medicinal Plants and Enigmatic Health Practices of Northern Ethiopia, to reveal and characterize associations between the phenotype symptoms and medicinal materials using a data mining technique. We manually compiled 505 prescriptions from some combinations of 567 medicinal materials for treating 106 phenotypes from the book. Association rule mining algorithm was applied to obtain useful and descriptive relationships between the symptoms and medicinal materials. Network analysis and radar charts were also used to easily view and explore the associations. Identifying relationships between phenotype symptoms and medicinal materials can give important insight for screening new potential therapeutic medicine from Ethiopian traditional medicine. In addition, proper use of the association information will be helpful for traditional medicine practitioners for effective and consistent treatment through shared knowledge and experiences. Researchers can also use the result of the association rule mining to further study and validate the claimed therapeutic effect of the medicinal materials.
최근, 자연물로부터 새로운 의약품을 찾고자 하는 노력들이 지속되고 있다. 이러한 분석을 하기 위해, 전세계에 존재하는 다양한 천연물에 대한 정보를 수집하고자 노력을 기울이고 있으며, 그 결과 많은 민족 기반 전통 약재에 대한 데이터베이스가 개발되었다. 에티오피아는 80개 이상의 민족이 모여있으며, 각 민족은 전통 약재를 사용하는 고유한 지식을 가지고 있다. 전체 인구의 80%정도는 건강 관리를 위해 주로 전통 약재에 의지하고 있지만, 에티오피아 전통 약재에 대한 체계화된 온라인 데이터베이스는 존재하지 않고, 전통 천연물을 이용한 약물 발견 연구에도 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 가장 큰 무료 웹 기반 통합 데이터베이스인 에티오피아 전통 천연물 약재 및 파이토케미컬 데이터베이스(ETM-DB)를 개발하였다. 이 데이터베이스는 전통 천연물 약재들과 그들간의 관계를 원래 출처와 함께 구조화된 형태로 제공한다. ETM-DB를 개발하기 위해 에티오피아 천연물 약재와 파이토케이컬 정보가 있는 온라인 연구 기사, 논문, 서적, 공공 데이터베이스들을 활용하였다. 데이터베이스의 기반이 되는 자원들을 철저히 검사한 후 필요한 데이터를 추출하였으며, 그 결과 1,054개의 에티오피아 천연 약물, 1,465건의 전통 치료 사례, 573건의 복합 천연물 처방전, 4,285개의 화합물, 11,621개의 인간 표적 유전자/단백질, 5,779개의 천연물-질병 관계, 1,879개의 처방전-천연물 관계, 16,426개의 천연물-화합물 관계, 105,202개의 화합물-질병 관계, 162,632개의 화합물-유전자/단백질 관계와 16,584개의 질병-유전자/단백질 관계 정보를 포함하는 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 다양한 화학정보학 툴을 이용해 데이터베이스의 화합물의 물리 화학적 성질과, 흡수/분포/대사/배설/독성(ADMET) 정보를 얻어낼 수 있었다. 우리는 또한 FAF-Drugs4라는 웹 서버를 통해 화합물들의 약물 가능성 특징을 계산할 수 있었고, 이를 통해 데이터베이스를 검증 할 수 있었다. 데이터베이스에 등재된 총 4,285개의 화합물 중 4,080개의 화합물들의 약물 가능성을 FAF-Drugs4를 통해 계산할 수 있었으며, 이 중 876개는 좋은 약물 가능성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. ETM-DB 웹 사이트 인터페이스를 통해 사용자들은 다양한 옵션으로 검색할 수도 있다. 현재 버전은 http://biosoft.kaist.ac.kr/etm을 통해 공개적으로 접근 할 수 있다. ETM-DB 데이터베이스는 에티오피아 천연물의 화학적 조성과 관련된 인간 표적 유전자/단백질 정보를 가지고 있기 때문에, 약물 발견 및 개발 연구를 촉진할 수 있을 것으로 기대한다.
에티오피아에서 다 성분 처방약으로 쓰이는 전통 약재들은 문화나 지리학적인 위치에 따라서 달라진다. 따라서 처방 정보는 무척 많고 다양할 뿐만 아니라 중복되는 정보도 많다. 이러한 점 때문에, 처방 정보들을 분석하고 패턴을 분석하는 것은 매우 어렵다. 따라서 과학자들이 이를 해석해 가용성을 늘리기 위해서는 적절한 문서, 분석 방법, 분석 도구가 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 표현형 증상과 의약 물질간의 연관성을 밝히고 특징을 찾는 과정이 필요하다. 우리는 데이터 마이닝 기술을 이용해 ‘Medicinal Plants and Enigmatic Health Practices of Northern Ethiopia’ 이란 책에서 얻은 에티오피아 전통 의학 처방 데이터를 분석하였다. 우리는 이 책에서 106개의 표현형을 치료하기 위해 사용된 567가지 의약 재료를 조합하여 만든 505개의 처방전을 찾아내었다. 연관 규칙 마이닝 알고리즘(association rule mining)을 적용하여 증상과 의약 물질 사이의 유용하고 기술적인 관계를 얻어낼 수 있었다. 네트워크 분석과 레이더 차트를 이용해 연관성을 쉽게 찾고 탐색할 수 있었다. 이렇게 찾은 표현형의 증상과 의약 물질 간의 관계는 에티오피아 전통 의학을 기반한 새로운 치료제를 선별하는데 중요한 통찰력을 줄 것으로 기대된다. 게다가 개업의들은 이런 관련 정보를 적절히 사용함으로써, 효과적이고 표준화된 치료를 할 수 있을 것으로 기대된다. 끝으로 연구자들은 이 알고리즘의 결과를 사용하여 의약 물질의 효능을 주장하고 검증하는 데 사용할 수 있을 것으로 예상된다.
