Los ecólogos recogemos datos
en la naturaleza que nos ayudan a encontrar patrones, emitir hipótesis y
descubrir procesos que expliquen los patrones hallados
Para ello, es de suma
importancia tener en cuenta la sinergia (interacciones estadísticas) entre los
diferentes factores, así como utilizar las técnicas estadísticas más punteras
La medicina utiliza estos
mismos métodos, pero si se consigue agrupar los millones de datos recogidos en
las consultas, y se aplica la mentalidad del científico ecólogo, se podrían
descubrir patrones que podrían mejorar la salud de muchas personas
Datos,
patrones, procesos y predicción en ecología
Como en muchos otros campos de la
ciencia, los ecólogos formulamos hipótesis para explicar los patrones observados en la naturaleza. Sin
embargo, para probar la existencia de dichos patrones es necesario recolectar
datos. Para conseguir este fin lo que normalmente se hace es salir al campo y
medir parámetros como abundancias de animales y plantas, diversidad de
especies, dimensiones de dichos organismos, comportamiento, o fisiología. A
veces, incluso la simple experiencia de campo nos hace intuir que existen
ciertos patrones, de manera análoga a cuando tenemos una corazonada de que una
terapia nos ha sido beneficiosa.
Sin embargo, sea una hipótesis o sea una
corazonada, no podremos averiguar si dichos patrones son reales y no simple
intuición hasta que utilizamos las herramientas estadísticas. Por
ejemplo, los nidos
de las tarántulas pueden
parecernos equidistantes en el campo (una indicación de que posiblemente estén
defendiendo territorios alrededor de sus nidos, excluyendo a otras arañas),
pero sin medir las coordenadas de los nidos y sin hacer un análisis estadístico
de la distribución espacial de éstos no podemos saber si existe realmente un
patrón de distribución regular con nidos equidistantes.
Por tanto, la única manera de comunicarnos
objetivamente entre los científicos, y por tanto la única manera de que los
humanos tenemos de saber si los patrones existen realmente, es la estadística,
lo que hace de ésta una herramienta universal. La estadística es pues muy
potente, dado que incluso a veces, no solo no se apoya el patrón intuido, sino
que los datos pueden revelar un patrón muy diferente al que nosotros intuíamos
(por ejemplo, una distribución de nidos totalmente aleatoria). Que los patrones
apoyados por la estadística sean diferentes al de nuestra intuición (o
impresión de campo) puede pasar porque a veces prestamos más atención a los
datos que confirman nuestras expectativas (por ejemplo, si nos fijamos más en
los grupos de nidos que parecen estar más equidistantes), que al resto de
datos.
Este sesgo, debido a la forma en la que
funciona nuestro cerebro, es frecuente en humanos, y por ello es siempre
necesario estar seguros de que no influye en nuestra toma de datos ni en la
interpretación de estos. Esta es la razón principal de que sea necesario
analizar los datos estadísticamente, lo que permite demostrar tanto a nosotros
mismos, como al resto de científicos, y por ende a la sociedad en su conjunto,
que dicho patrón existe y no es producto de nuestra imaginación.
Pero un simple patrón (por ejemplo, una
distribución equidistante de los nidos en el campo) no
es nunca demostración de un proceso;
es decir, una distribución equidistante de los nidos no es evidencia por sí
sola de que existe un proceso de defensa de territorios mediante el cual unas
arañas han expulsado a otras de sus nidos y que, éstos al haber sido
abandonados, han acabado desapareciendo.
Ello incluso aunque haya patrones
adicionales que lo sugieran, como que desaparezcan las arañas de menor tamaño
(menos fuertes). Y ocurre porque, aunque no se nos ocurra, puede siempre haber
explicaciones alternativas que generen el mismo patrón.
Dado que las arañas son caníbales, y que
sabemos que normalmente "el pez grande se come al pez chico·, podría ser
que fuese el canibalismo y no la defensa territorial lo que ha generado el
patrón de nidos equidistantes. Para determinar cuál de las explicaciones es la
más probable, sería necesario hacer una serie de observaciones adicionales en
campo del comportamiento de lucha de estas arañas, así como realizar
experimentos manipulativos (por ejemplo, cambiando las distancias de los nidos)
para poder concluir si realmente una defensa activa del territorio, expulsando
pero no matando y devorando a otras arañas (canibalismo), ha podido llevar a dicho
patrón. De esta manera, unos resultados experimentales concluyentes, y
adecuadamente apoyados con análisis estadísticos, nos permitirían apoyar la
idea de que el patrón (nidos equidistantes) ha sido originado por un proceso
(comportamiento territorial).
Es éste un ejemplo relativamente sencillo
de cómo trabajamos en ecología. Normalmente, sin embargo, la naturaleza de
los sistemas
complejos en los que trabajamos, con decenas, centenares e incluso
miles de especies manteniendo complejas relaciones entre ellas tanto positivas
(mutualismo, facilitación) como negativas (depredación, competencia,
parasitismo), en lo que conocemos como redes ecológicas, hace que las
herramientas que utilizamos abarquen también una mayor complejidad.
Por ejemplo, frecuentemente para la
búsqueda exploratoria de patrones, utilizamos bases de datos que se han compilado a partir del
trabajado de innumerables ecólogos recogiendo
datos durante muchos años, tanto del campo como de la bibliografía.
Los métodos estadísticos avanzados utilizados, además, nos permiten abarcar
mucha de esta complejidad, lo que puede resultar en el descubrimiento tanto de
patrones inesperados (no predichos previamente por el investigador), como de
propiedades emergentes (causadas por la interacción entre factores y que no
podrían ser detectadas si esa interacción no se tuviera en cuenta – como ocurre
de forma involuntaria con la experimentación).
Por supuesto, tras el descubrimiento de
estos patrones, necesitaremos pensar en qué procesos los han originado, con
toda la complejidad que ello conlleva. Para ello los ecólogos utilizamos ahora
herramientas estadísticas más modernas, apoyándonos en la alta capacidad de
computación que aportan incluso los ordenadores personales. Tales herramientas
incluyen el análisis de redes y el aprendizaje automático para descubrir patrones, y alguna de estas herramientas
incluso permiten intuir con cierta certeza algunos procesos sin necesidad de
experimentación, como son los modelos de ecuaciones estructurales. La sinergia (entendida estadísticamente como la
interacción entre las variables predictoras; es decir, que el efecto de cada
predictor cambia con la magnitud de otro) es altamente tratable con éstos
métodos.
El resultado de toda esa investigación en
ecología es además utilizable para la construcción de modelos predictivos, los cuáles usan las anteriores herramientas estadísticas, y algunas
otras, para partiendo del conocimiento recopilado, formular predicciones de
patrones y procesos ecológicos tanto en el espacio (regiones geográficas fuera
del espacio de los datos) como el tiempo (futuro). Esto puede permitir que podamos
detectar de manera temprana cambios en los ecosistemas que podrían deteriorar
su funcionamiento, o bien provocar la extinción de muchas de sus especies, como
puede ocurrir con el cambio climático. Es
decir, podemos en cierto modo predecir la salud de los ecosistemas.
Una
visión de la ciencia de la ecología acerca de la ciencia médica
No hace falta hacer hincapié en el hecho
que el cuerpo humano, la diversidad en humanos y su relación con el medio
ambiente (origen de las enfermedades y razón de ser de la medicina),
constituyen también un sistema complejo, que además es muy parecido al tipo de
sistemas que abordamos los ecólogos.
Obviamente, todas las técnicas anteriores
comprenden el modus operandi de los ecólogos, pero ninguna de esas
herramientas es exclusiva de esta ciencia. Sin embargo, hemos querido explicar
aquí cómo trabajamos para introducir una serie de posts futuros dentro de este blog en los que vamos a hablar de la
ciencia de la medicina. La experiencia de algunos de nosotros, y tras
consultarlo con algunos médicos, es que con una mayor disponibilidad de datos
de campo en medicina se
podrían buscar patrones utilizando las mismas herramientas que nosotros, muchas
de las cuales ya se utilizan en medicina, por ejemplo para asociar enfermedades
a marcadores genéticos y epigenéticos.
Sin embargo, creemos que todavía existe
mucha investigación de tipo exploratorio que, con los datos existentes en
diferentes fuentes (pero que no se hayan actualmente unificados), podría
permitir una mayor profundización. Esto lo conseguiríamos introduciendo una
visión de ecólogo, o naturalista si se quiere, a esta maraña que constituye el
medio ambiente, el cuerpo humano y las enfermdedades asociadas.
Por ejemplo, es frecuente ver en medicina
cómo la posibilidad de incluir interacciones estadísticas se descarta ya en el
diseño de los estudios. Para los ecólogos esa interacción en sí misma tiene su
propio interés, dado que está diciendo que un factor afecta a otro
diferentemente en función de un tercer factor, no descartando a
priori ningún dato.
Solo la búsqueda sistemática de patrones,
aunque no se incluyera la demostración de ningún proceso, podría aportar
información que permitiría la generación de nuevas hipótesis y que contribuiría
a que la ciencia de la medicina avanzara. Ello permitiría además estrechar
lazos (o no) entre la medicina convencional y las terapias alternativas y
complementarias (MAC), eliminando el ruido de fondo arrojado por muchas de
estas últimas prácticas y ayudando a la constitución de una medicina personalizada
e integrativa basada en toda la evidencia de la que se dispone, y sobre todo,
no basándose únicamente en las intuiciones de pacientes y terapeutas.
En una medicina así, la
idiosincrasia de cada paciente podría incluirse en unas ecuaciones predictivas
informando a médicos y pacientes sobre las mejores combinaciones de terapias a
seguir en función de varios parámetros, teniendo en cuenta los aspectos más
relevantes en cada caso. Esto es especialmente importante, dado
que estamos presenciando como muchos de los pacientes de la MAC están actuando
literalmente como "conejillos de indias",
al no existir estudios que respalden muchas de dichas terapias, y no estar
todas ellas exentas de efectos secundarios. Además dichos pacientes están
pagando por ello, no existiendo un retorno de todo esto para la
sociedad en su conjunto.
Para llevar a cabo estos cometidos sería
precisa la unificación sistemática de datos de exposición ambiental de
pacientes, sus análisis, sus pronósticos, y la evolución de sus enfermedades en
función de los diferentes tratamientos. Todo ello, junto a la utilización de
las técnicas estadísticas mencionadas anteriormente, y una visión naturalista
de observación de la naturaleza, podría ayudar a mejorar la salud de las
generaciones futuras, algo de suma importancia dado que si la cosa no cambia,
se van a desarrollar en un planeta menos habitable para los humanos.
Jordi Moya / Silvia Pérez-Espona / Miguel Angel Rodriguez-Gironés
07/04/2017 - 22:19h
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