Turkish Ethnomedicinal Database (TEMDB): A Standardized Dataset of Medicinal Plant Use-Reports in Türkiye

तुर्की के कोनों में, जहाँ तीन अलग-अलग वानस्पतिक दुनियाएँ मिलती हैं, उपचार की एक गहरी परंपरा लंबे समय से स्थानीय परिदृश्य पर निर्भर रही है। पीढ़ियों से, समुदायों ने बीमारियों के इलाज, चोटों को शांत करने और स्वास्थ्य बनाए रखने के लिए अपने आस-पास के जंगली पौधों की ओर रुख किया है। यह ज्ञान, जो परिवारों के माध्यम से हस्तांतरित किया गया और स्थानीय उपचारकों द्वारा दर्ज किया गया, प्रकृति के साथ मानवीय अनुभव के एक विशाल पुस्तकालय का प्रतिनिधित्व करता है। हालाँकि, यह ज्ञान ऐतिहासिक रूप से सैकड़ों व्यक्तिगत शोध पत्रों में बिखरा हुआ रहा है, जिनमें से प्रत्येक को अलग-अलग तरीकों से लिखा गया था, एक ही पौधों के लिए विभिन्न नामों का उपयोग किया गया था, और उपचारों को विवरण के विभिन्न स्तरों के साथ वर्णित किया गया था। वैज्ञानिकों और डॉक्टरों के लिए, जो इस बात को समझने की कोशिश कर रहे हैं कि इन पौधों का उपयोग कैसे किया जाता है, यह विखंडन एक महत्वपूर्ण बाधा उत्पन्न करता है। जब एक ही जानकारी अलग-अलग, असंबद्ध रिपोर्टों में बंद हो, जो एक ही भाषा नहीं बोलतीं, तो निष्कर्षों की तुलना करना या पैटर्न को पहचानना कठिन हो जाता है।

इस समस्या को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नया डिजिटल संग्रह बनाया है जिसे 'टर्किश एथ्नोमेडिसिनल डेटाबेस' (Turkish Ethnomedicinal Database) कहा जाता है। इस डेटाबेस को एक विशाल, व्यवस्थित फाइलिंग कैबिनेट के रूप में समझें जो हजारों बिखरे हुए नोट्स को एक एकल, खोजने योग्य प्रणाली में लाता है। शोधकर्ताओं ने इस विशिष्ट परियोजना के लिए नए पौधे एकत्र करने या नए उपचारकों का साक्षात्कार करने के लिए खेतों में जाकर काम नहीं किया। इसके बजाय, उन्होंने सूक्ष्म पुस्तकालयाध्यक्षों की तरह कार्य किया, जो 2018 और 2020 के बीच प्रकाशित मौजूदा अध्ययनों को एकत्र करते हैं। उन्होंने सैंतीस विभिन्न वैज्ञानिक शोध पत्रों से कच्ची जानकारी ली और उसे साफ किया, विविध और अव्यवस्थित विवरणों को एक समान प्रारूप में अनुवादित किया। उन्होंने यह सुनिश्चित किया कि प्रत्येक पौधे की पहचान उसके सही वैज्ञानिक नाम से हो, प्रत्येक रिपोर्ट की गई बीमारी को दुनिया भर के डॉक्टरों द्वारा उपयोग की जाने वाली एक मानक चिकित्सा प्रणाली का उपयोग करके वर्गीकृत किया जाए, और उपचार तैयार करने की प्रत्येक विधि को एक ही तरीके से वर्णित किया जाए। इसका परिणाम चार हजार से अधिक विशिष्ट उदाहरणों का एक स्पष्ट, संरचित रिकॉर्ड है जहाँ तुर्की के लोगों ने स्वास्थ्य संबंधी समस्याओं के उपचार के लिए पौधों का उपयोग किया है, जिससे यह पारंपरिक ज्ञान विश्लेषण के लिए सुलभ और तैयार हो गया है।

इस डेटाबेस को बनाने की यात्रा प्रमुख वैज्ञानिक पुस्तकालयों में व्यवस्थित खोज के माध्यम से शुरू हुई। शोधकर्ताओं ने किसी भी ऐसे अध्ययन की तलाश की जिसने तुर्की में एक विशिष्ट तीन साल की अवधि के दौरान चिकित्सा या जानवरों के उपचार के लिए पौधों के उपयोग को प्रलेखित किया हो। उन्हें ऐसे सैंतीस अध्ययन मिले जो उनके सख्त मानदंडों को पूरा करते थे। इन अध्ययनों में सूचना का एक खजाना था, लेकिन वे अपने मूल रूप में तुरंत उपयोग योग्य नहीं थे। एक शोध पत्र में किसी पौधे को ऐसे नाम से पुकारा जा सकता था जो अब उपयोग में नहीं है, जबकि दूसरा शोध पत्र पेट दर्द के उपचार को इस तरह वर्णित कर सकता है जिसकी तुलना दूसरे शोध पत्र में अपच के उपचार के साथ करना कठिन हो। इसे ठीक करने के लिए, टीम ने मैन्युअल रूप से किसी विशिष्ट उद्देश्य के लिए पौधे के उपयोग की प्रत्येक रिपोर्ट को निकाला। उन्होंने इन रिपोर्टों को संयोजित नहीं किया, भले ही दो अलग-अलग अध्ययनों में एक ही पौधे का उल्लेख एक ही बीमारी के लिए किया गया हो; इसके बजाय, उन्होंने प्रत्येक रिपोर्ट को एक अलग प्रविष्टि के रूप में रखा ताकि यह संरक्षित किया जा सके कि वह विशिष्ट जानकारी कहाँ और कैसे पाई गई।

एक बार कच्चा डेटा एकत्र हो जाने के बाद, टीम ने मानकीकरण (standardization) का कार्य शुरू किया, जो सब कुछ सुसंगत बनाने की प्रक्रिया है। सबसे पहले, उन्होंने पौधों के नामों को देखा। उन्होंने प्रत्येक उल्लेखित प्रजाति की सही वैज्ञानिक पहचान को सत्यापित करने के लिए पौधों के नामों के वैश्विक डेटाबेस का उपयोग किया। यदि किसी अध्ययन ने पुराने या गलत नाम का उपयोग किया था, तो शोधकर्ताओं ने सटीकता के लिए मूल नाम को नोट किया लेकिन वर्तमान में स्वीकृत वैज्ञानिक नाम भी जोड़ा ताकि आज कोई भी इस पौधे को सही ढंग से पहचान सके। उन्होंने पौधों को परिवारों और वंशों (genera) में भी व्यवस्थित किया, जिससे एक स्पष्ट वर्गीकरण संरचना बनी। इसके बाद, उन्होंने उन कारणों पर ध्यान केंद्रित किया जिनके लिए लोगों ने इन पौधों का उपयोग किया। उन्होंने लक्षणों और उपचारों के हजारों अलग-अलग तरीकों को शब्दों की एक नियंत्रित सूची में समूहित किया। उदाहरण के लिए, यदि एक अध्ययन ने "पेट फूलने" (bloating) और दूसरे ने "गैस" के लिए पौधे के उपयोग का उल्लेख किया, तो शोधकर्ताओं ने इन दोनों को एक ही स्पष्ट श्रेणी के अंतर्गत रखा।

इस मानकीकरण का एक महत्वपूर्ण हिस्सा इन पारंपरिक उपयोगों को 'इंटरनेशनल क्लासिफिकेशन ऑफ डिजीज' (International Classification of Diseases) से जोड़ना था, जो बीमारियों को वर्गीकृत करने के लिए दुनिया भर के चिकित्सा पेशेवरों द्वारा उपयोग की जाने वाली एक प्रणाली है। मानव स्वास्थ्य रिकॉर्ड के लिए, शोधकर्ताओं ने पारंपरिक उपयोगों को इस प्रणाली से जोड़ा। इसका मतलब यह नहीं है कि उन्होंने दावा किया कि ये पारंपरिक उपचार आधुनिक चिकित्सा के अर्थ में सिद्ध उपचार हैं। बल्कि, इसका अर्थ यह है कि उन्होंने एक ऐसा सेतु बनाया जो शोधकर्ताओं को यह देखने की अनुमति देता है कि पारंपरिक लक्षणों के विवरण मानक चिकित्सा श्रेणियों के साथ कैसे मेल खाते हैं। उदाहरण के लिए, "जुकाम" के लिए एक पारंपरिक उपचार को श्वसन संक्रमण (respiratory infections) की मानक चिकित्सा श्रेणी से जोड़ा जा सकता है। यह अन्य चिकित्सा डेटा के साथ तुलना को आसान बनाता है। जानवरों से संबंधित रिकॉर्ड के लिए, जिन्हें शोधकर्ताओं ने शामिल भी किया था, उन्होंने एक अलग सेट के श्रेणियों का उपयोग किया क्योंकि मानव चिकित्सा प्रणाली पशु चिकित्सा मामलों पर लागू नहीं होती है।

अंतिम डेटाबेस, जो अब अपने पहले संस्करण में है, में 4,384 व्यक्तिगत रिकॉर्ड शामिल हैं। ये रिकॉर्ड पौधों की 826 विभिन्न प्रजातियों को कवर करते हैं, जो 98 पादप परिवारों और 361 वंशों का प्रतिनिधित्व करते हैं। इन रिकॉर्डों का एक बड़ा हिस्सा, 4,200 से अधिक, यह वर्णन करता है कि पौधों का उपयोग मानव रोगों के उपचार के लिए कैसे किया जाता है, जबकि एक छोटा लेकिन महत्वपूर्ण संख्या, 163 रिकॉर्ड, यह बताते हैं कि पौधों का उपयोग जानवरों के उपचार के लिए कैसे किया जाता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि कुछ पादप परिवार अन्य की तुलना में बहुत अधिक बार दिखाई देते हैं। पुदीना परिवार, जिसे वैज्ञानिक रूप से 'लेमिएसी' (Lamiaceae) के रूप में जाना जाता है, सबसे अधिक बार उल्लेखित समूह था, इसके बाद गुलाब का परिवार और एस्टर परिवार का स्थान था। व्यक्तिगत प्रजातियों के स्तर पर, 'स्टिंगिंग नेटल' (stinging nettle) सबसे अधिक उद्धृत पौधा था, जो 132 अलग-अलग रिपोर्टों में दिखाई दिया, इसके बाद 'कॉमन प्लांटैन' (common plantain) और 'डॉग रोज' (dog rose) का स्थान रहा।

जब लोग किस चीज़ का इलाज करने की कोशिश कर रहे थे, इस पर नज़र डाली गई, तो डेटा ने उपयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को प्रकट किया। सबसे आम मानकीकृत संकेत मधुमेह (diabetes) था, जिसके बाद घाव भरना, खांसी और सामान्य जुकाम का स्थान था। हालाँकि, रिकॉर्ड का एक बड़ा हिस्सा सामान्य लक्षणों और संकेतों की एक व्यापक श्रेणी में आता है जो किसी विशिष्ट बीमारी में सटीक रूप से फिट नहीं होते हैं। यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि पारंपरिक चिकित्सा अक्सर केवल नामित बीमारियों के बजाय सामान्य अस्वस्थता या विशिष्ट लक्षणों को संबोधित करती है। इन रिकॉर्डों का भौगोलिक वितरण भी असमान था। डज़से (Düzce) प्रांत ने सर्वाधिक रिपोर्टों का योगदान दिया, इसके बाद एरज़ुरुम (Erzurum) और बिंगोल (Bingöl) का स्थान रहा। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि यह असमानता इस बात को दर्शाती है कि मूल अध्ययन कहाँ आयोजित किए गए थे, न कि यह कि पूरे देश में औषधीय पौधों का उपयोग कहाँ सबसे अधिक आम है।

इस डेटाबेस के निर्माण का मार्गदर्शन 'FAIR' सिद्धांतों द्वारा किया गया था, जिसका अर्थ है: खोज योग्य (Findable), सुलभ (Accessible), अंतर-संचालनीय (Interoperable) और पुन: प्रयोज्य (Reusable)। लक्ष्य यह सुनिश्चित करना था कि यह डेटा किसी के लिए भी आसानी से खोजा जा सके, बिना किसी अनावश्यक बाधा के पहुँचा जा सके, अन्य डेटा सेटों के साथ जोड़ा जा सके और नए शोध के लिए पुन: उपयोग किया जा सके। इसे प्राप्त करने के लिए, डेटाबेस को एक सार्वजनिक मंच पर होस्ट किया गया है जहाँ कोई भी विशिष्ट पौधों या उपचारों को खोज सकता है। हालाँकि, इन पारंपरिक प्रथाओं की विस्तृत स्थान जानकारी को स्वचालित प्रणालियों द्वारा एकत्र होने से बचाने के लिए, डेटा की पूरी सूची को एक बड़े बैच में डाउनलोड नहीं किया जा सकता है। इसके बजाय, जिन शोधकर्ताओं को पूर्ण डेटासेट की आवश्यकता है, उन्हें इसके लिए अनुरोध करना होगा, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि डेटा का जिम्मेदारी से उपयोग किया जाए। डेटाबेस लाइसेंस मुक्त भी है, जिसका अर्थ है कि कोई भी जानकारी का उपयोग अपने काम के लिए कर सकता है जब तक कि वे मूल रचनाकारों को श्रेय (credit) दें।

शोधकर्ता अपने कार्य की सीमाओं को परिभाषित करने में सावधानी बरतते थे। उन्होंने स्नातक थीसिस और शोध प्रबंधों (dissertations) को बाहर रखा ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि स्रोत सामग्री सुसंगत और सहकर्मी-समीक्षित (peer-reviewed) हो, भले ही इसका अर्थ कुछ मूल्यवान फील्डवर्क को छोड़ देना था। उन्होंने यह भी स्पष्ट किया कि यह डेटाबेस तुर्की के संपूर्ण नृवंशविज्ञान (ethnobotany) का पूर्ण इतिहास नहीं है; यह 2018 और 2020 के बीच प्रकाशित अध्ययनों का एक स्नैपशॉट है। टीम ने स्वयं फील्ड में पौधों का सत्यापन नहीं किया, न ही उन्होंने परीक्षण किया कि उपचार वास्तव में काम करते हैं या नहीं। उनका काम मौजूदा रिपोर्टों को व्यवस्थित और स्पष्ट करना था, न कि चिकित्सा दावों को प्रमाणित करना। उन्होंने स्वीकार किया कि मूल अध्ययनों की गुणवत्ता भिन्न थी और रिपोर्टों में कुछ अस्पष्टताएं ऐसी थीं जिन्हें पूरी तरह से हल नहीं किया जा सका। इन अनिश्चितताओं को प्रलेखित किया गया ताकि भविष्य के उपयोगकर्ता जान सकें कि वे वास्तव में क्या देख रहे हैं।

यह परियोजना इस बात की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है कि पारंपरिक ज्ञान का प्रबंधन और साझाकरण कैसे किया जाता है। बिखरी हुई रिपोर्टों को एक एकल, मानकीकृत प्रारूप में लाकर, 'टर्किश एथ्नोमेडिसिनल डेटाबेस' तुर्की में लोगों और पौधों के बीच के संबंध का एक स्पष्ट दृश्य प्रदान करता है। यह भविष्य के अनुसंधान के लिए एक आधार प्रदान करता है, जिससे वैज्ञानिकों को विभिन्न क्षेत्रों और समय अवधियों में निष्कर्षों की तुलना करने की अनुमति मिलती है। डेटाबेस को विकसित होने के लिए डिज़ाइन किया गया है; शोधकर्ताओं की योजना भविष्य में अन्य वर्षों के अध्ययन जोड़ने की है, जिससे इस संग्रह का विस्तार एक व्यापक समय सीमा को कवर करने के लिए किया जा सके। फिलहाल, यह सूचना को व्यवस्थित करने के महत्व के प्रमाण के रूप में खड़ा है, जो पृथक तथ्यों के संग्रह को एक सुसंगत संसाधन में बदल देता है जो हमें मानव स्वास्थ्य में प्रकृति की स्थायी भूमिका को समझने में मदद कर सकता है।