다성분 전통의학 처방은 질병 치료를 위해 에티오피아에서 널리 사용되고 있다. 그러나 시술자, 문화, 지역에 따른 불일치가 신뢰할 수 있는 치료 의약품의 개발을 저해해 왔다. 전통의학 데이터에 대한 체계적 분석은 일관적이고 신뢰할 수 있는 의약 소재를 파악하는 데 결정적으로 중요하다. 본 연구에서는 106개 질환 치료에 사용된 567개 의약 소재를 포괄하는 505개 처방으로 구성된 데이터 세트를 수집하고 분석하였다. 연관 규칙 마이닝을 사용하여 질환과 의약 소재 간의 유의미한 연관성을 확인하였다. 특히 상처 치유—가장 빈번하게 치료되는 질환—는 Rumex abyssinicus Jacq.과 강하게 연관되었으며, 높은 지지도(support value)를 보였다. 이러한 연관성을 바탕으로 R. abyssinicus Jacq.의 화합물에 대해 추가적인 in silico 및 네트워크 분석을 수행한 결과, 다양한 KEGG 경로와 생물학적 과정에 풍부하게 포함된 756개의 치료 표적을 확인하였다. CODA PPI 네트워크에 적용한 Random-Walk with Restart (RWR) 알고리즘은 이들 표적이 암, 염증, 대사, 면역, 호흡기 및 신경계 질환과 같은 질환과 연관되어 있음을 확인하였다. 또한 PPI 네트워크의 다수 허브 표적 유전자는 상처 치유와도 직접적으로 연관되었으며, 상처 치료에 R. abyssinicus Jacq.의 전통적 사용을 뒷받침하였다. 결론적으로, 본 연구는 에티오피아 전통의학에서 질환과 의약 소재 간의 유의미한 연관성을 밝혀내며, R. abyssinicus Jacq.의 치료 잠재력을 강조한다. 본 연구 결과는 전통 의약품 및 천연물 유래 의약품의 효능을 탐색하고 검증하기 위한 in vitro 및 in vivo 연구를 포함하여, 후속 연구를 위한 기반을 제공한다.

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