¿Qué puede decir la Física teórica sobre la salud de los ecosistemas?
La Física en general busca reconocer patrones universales dentro de los procesos que ocurren en la naturaleza, sin embargo ha sido hasta muy recientemente con el advenimiento de las Ciencias de la Complejidad que sus métodos están siendo utilizados con mucho éxito en diversos temas que no se asociaban tradicionalmente a la disciplina como la salud en general o la salud de los ecosistemas en particular, mediante la incorporación de dos dimensiones no consideradas explícitamente, la dinámica y la respuesta a las perturbaciones. Así pues hemos arribado a un concepto nuevo en la literatura científica, la antifragilidad ecosistémica.
Ideas Clave:
La salud no sólo es un estado sino también un tipo de dinámica y la manera en cómo los sistemas reaccionan a las perturbaciones de su entorno.
Un sistema (humano, animal, ecosistema o el planeta) está en salud si su dinámica está en criticalidad, donde hay un balance entre robustez y flexibilidad.
Un sistema es sano si es capaz de beneficiarse de la volatilidad de su entorno, a esto le llamamos antifragilidad.
Como otros términos modernos importantes en la Ciencia, la salud de los ecosistemas es un concepto difuso que se ha definido varias veces desde finales de los 80s (Rapport et al., 1998). Esta diversidad conceptual ha dado lugar a diferentes formas de medirlo, lo que a su vez ha generado una amplia gama de narrativas relacionadas con la salud de los ecosistemas.(O’Brien et al., 2016). En última instancia, se ha convertido en una prioridad constante para el gobierno, los científicos y tomadores de decisiones en todo el mundo (Burger et al., 2006).
En la literatura ecológica se ha tendido a identificar la salud de los ecosistemas con su integridad ecológica entendida como un atributo subyacente en la constitución de los ecosistemas que producen manifestaciones específicas en sus características estructurales, procesos de desarrollo y composición adquirida. La integridad de los ecosistemas (ver Fig.1) surge de procesos de autoorganización derivados de mecanismos termodinámicos que operan a través de los organismos vivos (biota) localmente existentes, así como de la energía y los materiales a su disposición, hasta alcanzar puntos operativos “óptimos” que no son fijos, sino que varían según las variaciones de las condiciones físicas o los cambios producidos en la biota o el medio ambiente. En una colaboración entre CONABIO y el INECOL, se ha desarrollado un modelo de tres capas para la integridad de los ecosistemas, con el cual se ha desarrollado un Índice de Integridad Ecosistémica usando Big Data ambiental y algoritmos de Aprendizaje de Máquina, a una escala de 1Km² de todo el país (ver https://monitoreo.conabio.gob.mx/).
Incorporando la dinámica: criticalidad
Cuando ingrese como investigador de Cátedras CONACyT a CONABIO identifique rápidamente que esta línea de investigación era bastante similar a que que se había estado desarrollando en el grupo de Alejandro Frank en el Centro de Ciencias de la Complejidad (C3) de la UNAM, con el cual hemos estado estudiando la salud a través del análisis de series de tiempo fisiológicas. Diversos estudios han acumulado evidencia empírica que apuntan a que procesos fisiológicos sistémicos como la actividad cardiaca, están en lo que médicamente se identifica como salud cuando la serie de tiempo de sus fluctuaciones sigue un patrón definido como criticalidad.
Varios autores han encontrado pruebas de la criticidad dinámica en procesos fisiológicos como la actividad cardíaca, y han postulado que puede ser una característica clave de un estado saludable (Kiyono, 2001; Goldberger, 2002). En un documento reciente que revisa la criticidad en el cerebro, (Cocchi, 2017) se afirma que i) la criticidad es un fenómeno generalizado en los sistemas naturales que proporciona un marco unificador que puede utilizarse para modelar y comprender la actividad cerebral y la función cognitiva, y ii) que hay pruebas sustanciales que apoyan la hipótesis de que el cerebro funciona cerca de la criticidad. En este sentido, lo que se ha dado a llamar la Hipótesis de la Criticidad afirma que los sistemas en un régimen dinámico que cambia entre la auto-organización (orden) y la emergencia (aleatoriedad), alcanzan el nivel más alto de capacidad de computación y logran un equilibrio óptimo entre la robustez y flexibilidad. Esta hipótesis está soportada por diversos resultados recientes en biología celular, evolutiva y neurociencias, destacando su papel como una ley general candidata viable en el ámbito de los sistemas complejos adaptativos (véase Roli et.al., 2018 y sus referencias internas).
Nuestro interés por el tema surgió por que este estado de criticalidad es característico de transiciones de fase como la que ocurre en materiales magnéticos al pasar de un estado no magnético a uno magnetizado. Este tipo de procesos se puede describir usando el famoso modelo de Ising con el que se puede demostrar que en la transición de fase se alcanza el máximo de complejidad del sistema. Es decir que de cierta forma la criticalidad es una huella digital de la complejidad.
Usando estas ideas comenzamos a pensar que quizás podríamos usar estas mismas ideas en los ecosistemas identificando algún tipo de procesos fisiológico ambiental, como es el caso de la respiración ecosistémica. Para esto usamos datos de cientos de sitios de monitoreo del consorcio internacional Ameriflux para los bosques de norteamérica (Ramírez-Carrillo et.al., 2018). Con esto empezamos a expandir la idea de salud ecosistémica de una descripción de su estado (integridad), incluyendo también su dinámica (criticalidad).
Incorporando la respuesta a las perturbaciones: Antifragilidad
Sin embargo, regresando a la parte de salud humana, mis colegas del Instituto de Ciencias Nucleares y del C3 de la UNAM, Rubén Fossion con su colega Ana Leonor Rivera, junto con el médico Bruno Estañol; comenzaron a estudiar otro aspecto importante, la homeostasis. O visto desde una perspectiva más amplia, la forma en cómo los sistemas responden a las perturbaciones, un tema que me había venido interesando por mi estudio de las consecuencias estadísticas de las distribuciones de colas largas (Taleb, 2020). En su trabajo mis colegas encontraron que cuando el cuerpo humano necesita mantener algún proceso fisiológico homeostático (mantenerlo dentro de un intervalo definido de valores) como es el caso de la presión arterial, esto sólo se logra mediante su acoplamiento con otro proceso que absorba la variabilidad del entorno, que en el caso de la presión arterial es la frecuencia cardiaca. En su trabajo ellos muestran que las personas sanas tienen una presión arterial que se distribuye normalmente, mientras que la frecuencia cardiaca tiene una cola larga a la derecha. Mientras que cuando hay una enfermedad crónica como diabetes, la presión arterial deja de ser gaussiana y genera una cola larga a la izquierda, mientras que la frecuencia cardiaca ahora se distribuye normalmente. Que un proceso se distribuya normalmente significa que existe una escala característica bien definida alrededor del cual todos los valores se agrupan, habiendo muy pocos valores extremos. Por el contrario, tener colas largas significa que hay muchos eventos extremos, que de hecho dominan al fenómeno al grado que se puede perder la escala característica.
La similitud entre los resultados de Fossion y colaboradores con las ideas de Nassim Nicholas Taleb, me hicieron pensar que de hecho la homeostasis o resiliencia, como en general se identifica en ecología, son en realidad un caso particular del marco conceptual de Taleb en el cual un sistema puede ser Frágil, robusto o antifragil, dependiendo de cómo responda a las perturbaciones de su entorno (ver Fig. 2). Lo que Taleb se dio cuenta (2012) es que lo contrario a un sistema que se perjudique de la variabilidad de su entorno, como una copa de cristal, no es como comúnmente se piensa un sistema que sea insensible o que se recupere de las perturbaciones (robustez o resiliencia). Lo contrario de perder ante la volatilidad es ganar, no ser insensible. A este tipo de sistemas Taleb les nombró sistemas antifrágiles. Por supuesto el mejor ejemplo de antifragilidad es el fenómeno vida. La aplicación de estas ideas las hemos revisado a detallada en una publicación reciente (https://peerj.com/articles/8533/) que incorpora por primera vez en la literatura especializada el concepto de antifragilidad ecosistémica. Por supuesto Taleb en su trabajo trata el tema nosotros sólo lo hemos formalizado. Recientemente estas ideas las han empezado a usar colegas míos con los que colaboro, en la caracterización de la microbiota intestinal humana y en cómo afecta al funcionamiento del cerebro (Ramírez-Carrillo, 2020).
De esta manera, en nuestro ir y venir entre empirismo y física teórica, pasamos de caracterizar la salud solo por su estado (integridad) a considerar también su dinámica (criticalidad) y la forma en cómo responden a las perturbaciones (antifragilidad). Creemos que a través de nuestro trabajo estamos mostrando que esta forma compleja de ver a la salud se aplica a diferentes tipos de sistemas (humanos, animales, ecosistemas) y a muy distintas escalas.
Así pues, por más descabellado que en un principio pueda sonar, la física teórica (específicamente la Complejidad) tiene mucho que decir acerca de la salud de los ecosistemas, entendidos tradicionalmente; pero también viendo a los organismos mismos como ecosistemas (López-Corona et.al. 2019); o incluso a la Tierra como el ecosistema planetario (López-Corona & Magallanes-Guijón, 2020).
Referencias
Burger JR, Allen CD, Brown JH, Burnside WR, Davidson AD, Fristoe TS, et al. The Macroecology of Sustainability. PLoS Biology. 2012;10(6):e1001345. Pmid:22723741
Cocchi L, Gollo LL, Zalesky A, Breakspear M. Criticality in the brain: A synthesis of neurobiology, models and cognition; 2017
Equihua M, Espinosa Aldama M, Gershenson C, López-Corona O, Munguía M, Pérez-Maqueo O, Ramírez-Carrillo E. 2020. Ecosystem antifragility: beyond integrity and resilience. PeerJ 8:e8533 https://doi.org/10.7717/peerj.8533
Fossion, R., Rivera, A. L., & Estañol, B. (2018). A physicist’s view of homeostasis: how time series of continuous monitoring reflect the function of physiological variables in regulatory mechanisms. Physiological measurement, 39(8), 084007.
Goldberger AL, Peng CK, Lipsitz LA. What is physiologic complexity and how does it change with aging and disease?; 2002.
Kiyono K, Struzik ZR, Aoyagi N, Togo F, Yamamoto Y. Phase transition in a healthy human heart rate. Physical review letters. 2005;95(5):58101.
López-Corona, O, Elvia Ramírez-Carrillo and Gustavo Magallanes-Guijón (2019). The rise of the technobionts: toward a new ontology to understand current planetary crisis. RESEARCHERS.ONE, https://www.researchers.one/article/2019-01-1.
López-Corona, O. and Magallanes-Guijón, G.: ESD Ideas: It is not an Anthropocene; it is really the Technocene: names matter in decision making under Planetary Crisis, Earth Syst. Dynam. Discuss., https://doi.org/10.5194/esd-2019-49, in review, 2019.
Nassim Nicholas Taleb (2020). Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications. RESEARCHERS.ONE, https://www.researchers.one/article/2020-01-21
Taleb, N. N. (2012). Antifragile: Things that gain from disorder (Vol. 3). Random House Incorporated.
O’Brien A, Townsend K, Hale R, Sharley D, Pettigrove V. How is ecosystem health defined and measured? A critical review of freshwater and estuarine studies. Ecological Indicators. 2016;69:722–729.
Ramírez-Carrillo E, López-Corona O, Toledo-Roy JC, Lovett JC, de León-González F, Osorio-Olvera L, et al. (2018) Assessing sustainability in North America’s ecosystems using criticality and information theory. PLoS ONE 13(7): e0200382. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0200382
Rapport DJ, Costanza R, McMichael AJ. Assessing ecosystem health. Trends in ecology & evolution. 1998;13(10):397–402.
Roli A, Villani M, Filisetti A, Serra R. Dynamical Criticality: Overview and Open Questions. Journal of Systems Science and Complexity. 2018;31(3):647–663.
