17 Gen Sistemi complessi: cosa sono e perché ci riguardano (parte 1)

Parliamo in questo articolo dei sistemi complessi, e in particolare del nostro sistema complesso.

Eccoci al primo grande argomento, che getta le basi fondamentali per tutto il percorso: i sistemi complessi. E’ molto vasto, quindi intanto in questo primo post c’è la prima parte.

Definiamo innanzitutto un sistema: è un insieme di elementi strutturato e caratterizzato da proprietà specifiche che lo identificano e contraddistinguono come unità a sé.

I sistemi complessi sono sistemi in cui le singole parti sono interessate da interazioni locali, che poi provocano cambiamenti nella struttura complessiva.

Quindi i sistemi complessi sono suddivisi in sottounità, sottocomponenti che reagiscono all’unisono nei confronti di un’informazione esterna o interna. Sono accoppiati con l’ambiente che occupano, e sono suscettibili anche a piccolissime variazioni ambientali. 

In un sistema complesso una piccola variazione può esercitare una grande trasformazione.

Avviene una cascata di eventi che produce solitamente un risultato finale osservabile. Il sistema si modifica in modo plastico quando viene a contatto con un’informazione a cui è suscettibile, e attiva una serie di reazioni di diverso genere e tipo. Queste producono una risposta organizzata, coordinata, armonica, ordinata e globale che comporta una ristrutturazione di tutto il sistema. Esso cambierà e non sarà più lo stesso di prima. Per risposta intendo proprio la reazione attiva del sistema nelle diverse situazioni. Il sistema può reagire con modalità molto varie e diversificate. Il numero di possibili soluzioni e comportamenti è indeterminato, molto alto ma finito.

Ma quali sono alcuni esempi di sistemi complessi? Il sistema meteorologico, quello economico, quello psicologico, quello biologico e più in generale… Quello vivente.

Quindi noi siamo sistemi complessi.

Addentriamoci ora un po’ di più nella logica e nel funzionamento base dei sistemi complessi. C’è una particolarità: il loro comportamento non è prevedibile, se non in modo molto parziale, probabilistico e inesatto. Infatti se le singole modifiche locali sono prevedibili attraverso formule, lo stato futuro del sistema nella sua interezza non può essere arguito tramite esse. La precisione della nostra previsione sarà direttamente proporzionale all’esattezza dei parametri che riusciamo a misurare, alla completezza delle equazioni e dei relativi calcoli necessari per la descrizione del sistema, e alla conoscenza di tutte le variabili in gioco.

Come dice Edgar Morin:

Nei sistemi complessi l'imprevedibilità e il paradosso sono sempre presenti ed alcune cose rimarranno sconosciute.

La risposta non è prevedibile a priori né nella sua entità, né nella sua qualità.

Questo perché il sistema si comporta in modo caotico, attraverso il caos deterministico.

Ecco un esempio di sistema lineare: se lanciamo una pallina da biliardo, possiamo prevedere quanto accelererà, in quale direzione andrà, dove si fermerà e dopo quanto tempo. Possiamo farlo perché abbiamo delle formule a disposizione: inserendo alcuni parametri (massa della pallina, forza di lancio, direzione di lancio, coefficiente d’attrito della superficie su cui si trova, forza di gravità e angolo di lancio se la lanciamo verso l’alto) possiamo calcolarne altri.

Questo è un processo computabile e deterministico, ovvero ripetibile, soggetto a regole note ed algoritmiche, ed eseguibile da una macchina.

Nei sistemi complessi non lineari invece avviene ciò che viene definito caos deterministico. Sembra un paradosso, vediamo cosa significa.

Il determinismo implica fenomeni regolari, prevedibili, che solitamente si ripetono nel tempo. Il caos si riferisce a situazioni imprevedibili, non calcolabili nella loro totalità. Il comportamento caotico si riferisce proprio alla sensibilità sistemica esponenziale rispetto alle variabili iniziali.

Questa sembra una dicotomia, ma è risolta dal fatto che anche modelli matematici deterministici (calcolabili), se ripetuti milioni o miliardi di volte possono generare – a partire da alcune variazioni iniziali – processi estremamente complessi, perlopiù imprevedibili. Una piccola variazione iniziale, se moltiplicata milioni o miliardi di volte, dà origine a un risultato finale completamente diverso.

Complesso non è sinonimo di complicato.

Complicato significa “piegato, arrotolato insieme”, complesso significa “intrecciato insieme”. In altre parole, un sistema complicato può essere scomposto in sottoparti e compreso analizzando ciascuna di esse. Invece, un sistema complesso può essere compreso e osservato correttamente solo considerandolo “nel suo insieme” e osservando in particolare le interazioni tra i suoi elementi. Sono queste interazioni che rendono il sistema caotico, non ogni singolo elemento/componente in sè.

Con questo approccio olistico e trasversale, si interpreta il comportamento del sistema come risultato delle relazioni tra le sue parti. Ovvero si analizza la risultante delle interazioni del sistema, con uno studio della sua rete di attivazione. Questo metodo integra quello riduzionistico ed è assolutamente fondamentale per lo sviluppo della scienza moderna.

Il problema nell’approccio ai sistemi complessi è fondamentalmente logico: nella logica lineare ad una causa corrisponde una conseguenza o un effetto; ad una premessa P segue una conclusione C. Queste due parti della proposizione costituiscono un argomento. Nella logica complessa invece questo principio di linearità è limitato ad alcune sottocategorie/fenomeni, o può essere addirittura assente. Infatti si parla di comportamento non-lineare.

Quello che avviene nei sistemi complessi è infatti un’interazione di più sistemi interdipendenti, che si influenzano a vicenda. Il meccanismo causa/agente – conseguenza/azione non è sempre chiaro. In ogni caso non è prevedibile ma solo osservabile. Si può facilmente individuare e descrivere una relazione tra due fenomeni diversi, ma spesso non si riesce a capire qual è la causa e quale la conseguenza. La diversa latenza con cui due componenti del sistema possono reagire pone un serio limite alla corretta discriminazione tra fenomeno causante e fenomeno reagente: sostenere che una cosa è causa di un’altra solo perché avviene prima è una fallacia di correlazione causale del ragionamento logico (secondo la famosa locuzione latina post hoc ergo propter hoc).

Tutti i sistemi complessi sono composti da agenti che operano in parallelo e contemporaneamente, in tempi diversi – non sincroni – ma coordinati. Ad esempio ogni gruppo di cellule neuronali esegue le sue funzioni coi suoi tempi, contemporaneamente le cellule intestinali fanno lo stesso in tempi diversi, e così via. Perciò l’osservazione di un istante, o di un lasso di tempo breve, non è sufficiente alla descrizione e comprensione di tutti i processi sistemici.

Ogni sistema complesso ha una struttura a rete.

L’organizzazione a rete è, secondo la definizione data da Pichierri:

Un modello stabile di transazioni cooperative tra attori individuali e collettivi che costituisce un nuovo attore collettivo.

Lo studio con l’approccio a rete può essere effettuato in molti ambiti, i più noti sono internet, le reti sociali (social network), reti cellulari (notate bene, di cellule e di telefoni!), reti di ripiegamento proteico, reti biochimiche, reti neuronali, reti immunitarie. Di fatto sono pronta a sostenere che ogni sistema complesso in cui una serie di elementi è in connessione reciproca può essere spiegato e modellizzato come una rete. Per questo motivo parlo di rete di risposta. I sistemi complessi agiscono attivando una o più reti di risposta, che funzionano proprio come la rete internet, cioè coi nodi, coi collegamenti e così via. La network medicine sta crescendo e sarà il futuro di questa disciplina.

Ma quindi, perché i sistemi complessi ci riguardano?

Perché noi facciamo parte dei CAS (Complex Adaptive Systems). I CAS sono sistemi adattivi, che modificano il proprio comportamento in risposta ai cambiamenti e alle informazioni dell’ambiente in cui vivono. Sono in grado di adattarsi all’ambiente, capaci di apprendimento, di selezione e ottimizzazione della risposta e di evoluzione. E quindi, come abbiamo detto prima, non sono separabili dall’ambiente.

I CAS sono sistemi auto-organizzanti: l’auto-organizzazione è la comparsa di schemi regolari, pattern, reti, network, non imposti direttamente dall’esterno, ma auto-assegnati e auto-costruiti dal sistema. Il comportamento organizzato è una proprietà emergente e spontanea delle interazioni locali non lineari tra le sottocomponenti del sistema. Questo è cruciale: la proprietà emergente indica il fatto che il sistema esibisce proprietà inspiegabili sulla base delle leggi che governano le sue componenti se osservate singolarmente. E’ qui che il caos interviene tra i processi deterministici. Da un comportamento emergente nasce un nuovo livello di evoluzione sistemica, un nuovo livello di organizzazione. Per costituirlo sono necessarie due caratteristiche:

1) Una grande quantità di interazioni.

2) Una grande organizzazione. Senza un alto livello di organizzazione-efficienza, le connessioni genererebbero solo “rumore di fondo”, e nessuna evoluzione tangibile dello stato sistemico. Quindi la gerarchizzazione, facilitando l’organizzazione, è un fattore facilitante l’emergenza. Pare che il sistema debba raggiungere una giusta combinazione di organizzazione, diversità-specificità e connettività prima che si presenti il comportamento emergente. E’ proprio la proprietà emergente che più di ogni altra cosa fa cadere il riduzionismo. I comportamenti complessi infatti non sono proprietà delle piccole componenti, pertanto non possono essere dedotti dal comportamento di entità del livello più basso. Alcuni esempi di proprietà emergente sono il comportamento delle api, di uno stormo di uccelli o di un branco di pesci.

La proprietà emergente, tuttora abbastanza misteriosa e non conosciuta nei particolari dei suoi meccanismi, è fondamentale per distinguere i sistemi viventi da quelli che non lo sono perché:

1) Crea nuovo ordine.

2) Questo implica che il sistema è in grado di trarre ordine dall’ambiente, apparentemente contravvenendo il secondo principio della termodinamica. Il secondo principio della termodinamica, però, rimane al sicuro! Infatti si applica in modo stretto solo ai sistemi termodinamicamente chiusi. Noi invece siamo un sistema aperto e dissipativo. Inoltre il sistema per acquisire ordine lo sottrae all’ambiente, che perde più ordine rispetto a quello acquisito dal sistema. Si va sempre e comunque verso un aumento dell’entropia.

La capacità di creare ordine, ovvero l’organizzazione, è una delle caratteristiche più importanti del vivente.

Il nostro sistema, così come tutti quelli biologici, ha numerosi livelli di organizzazione. Ogni livello di gerarchia superiore emerge da quello precedente. Ad esempio: le proteine formano le cellule, le cellule formano un tessuto, il tessuto forma un organo e così via, fino al sistema sociale e all’ecosistema. La gerarchizzazione è ordinata e avviene in modo ripetibile ed organizzato in ogni sottosistema. Così un insieme di macromolecole forma un neurone, che con altri costituisce una rete neuronale, la quale fa parte del sistema nervoso centrale o periferico, i quali interagiscono con le altre funzioni del nostro organismo e con l’ecosistema circostante. Ogni sotto-componente del sistema è così descrivibile, non può mai essere isolata dalle altre volendone prevedere il comportamento. Non è possibile escludere una parte dell’insieme dall’osservazione fingendo che non esista, perché questa esercita sempre la sua influenza su ciò che stiamo osservando.

Sono tutti questi livelli che fanno sì che la stessa cosa, lo stesso fenomeno possano essere descritti con modelli completamente diversi, con punti di vista particolari che si possono intrecciare tra loro. Ci sono moltissimi livelli descrittivi differenti. E’ anche per questo che il nostro ruolo di osservatori è cruciale. Ogni volta si può analizzare una singola componente e il suo rapporto con le altre, senza mai finire. Del resto la completezza della conoscenza umana è un’utopia!

Lo studio del nostro organismo attraverso questo approccio è sicuramente molto complesso, ma è l’approccio che può dare la svolta nella nostra ricerca e pratica medica. Se riuscissimo a capire le relazioni tra i vari elementi, la logica del nostro sistema e se riuscissimo ad effettuare descrizioni sempre più accurate, potremmo iniziare a prevedere il comportamento futuro del sistema. Questo sarebbe decisivo. Inoltre potremmo sfruttare questo approccio anche in ambito terapeutico, vedremo come!

.

.

Se vuoi saperne di più, trovi gli approfondimenti sul libro Medicina Coerente – Modelli sistemici per una medicina più efficace, umana, individualizzata. Scopri di che si tratta.

ACQUISTA IL LIBRO ACQUISTA EBOOK