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.
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 blogposts 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.
Sobre este blog
Ciencia Crítica pretende ser una plataforma para revisar y analizar la Ciencia, su propio funcionamiento, las circunstancias que la hacen posible, la interfaz con la sociedad y los temas históricos o actuales que le plantean desafíos. Escribimos aquí Fernando Valladares, Raquel Pérez Gómez, Joaquín Hortal, Adrián Escudero, Miguel Ángel Rodríguez-Gironés, Luis Santamaría, Silvia Pérez Espona, Ana Campos y Astrid Wagner.
