Biodinamica, malattia e similitudine - PaoloBellavite14 · re anche la realtà del fenomeno della...

Biodinamica, malattia e similitudineParte prima: la forza vitale (omeo-dinamica dei sistemi complessi)

Il lavoro del mio gruppo di ricerca 1 sifonda sulle attuali conoscenze scientifiche(biologia cellulare, infiammazione e fisio-patologia) e cerca collegamenti con leconoscenze tradizionali dell’omeopatia ocon le sue evidenze empiriche. Come spes-so accade nella storia della scienza, imomenti di sintesi favoriscono il chiari-mento di alcuni problemi che, se visti uni-lateralmente, risultavano precedentementeincomprensibili. Allo stesso tempo, nasco-no nuove idee, fertili per i diversi campiche stabiliscono comunicazioni. Così,attraverso un dialogo operativo tra scien-za biomedica avanzata e omeopatia, sisono aperte nuove possibilità di compren-sione e di avanzamento anche della pato-logia e della farmacologia.

Una sintesi ed un aggiornamento delleidee da noi sviluppate (1-6) sono quiriportati per Il Medico Omeopata, dandoseguito alla conferenza ed alle relativediscussioni tenutesi in occasione del con-gresso nazionale FIAMO del 2003 2. Lapubblicazione del lavoro è divisa in treparti, che saranno riportate in tre numericonsecutivi della Rivista: la prima parte(questa) tratta dell’omeo-dinamica, vale adire delle principali regole dell’informa-zione nei sistemi biologici che mantengo-no lo stato di salute; la seconda parte trat-

terà dell’omeo-patologia, cioè delle cause edei meccanismi generali per cui insorgonoe si cronicizzato quei disturbi dell’omeodi-namica che chiamiamo (spesso inappro-priatamente) malattie; nella terza parte(che chiameremo, in analogia alle prece-denti, omeo-terapia) si illustreranno leragioni per cui l’approccio omeopaticoclassico, che segue la regola della similitu-dine, risulta coerente con le attuali edaggiornate conoscenze di biologia e difisiopatologia.

Omeopatia e scienza Esiste, sia in ambienti accademici sia

tra gli omeopati, una tendenza a conside-rare la scienza e l’omeopatia come due“mondi” quasi incompatibili. Da una parteci si chiede quale contributo possa fornireuna disciplina “ottocentesca” come l’o-meopatia al progresso della medicina. Talescetticismo giunge spesso a generareattacchi ed ostracismi nei confronti diquesto metodo terapeutico, che non hannonulla di scientifico ma piuttosto paionofinalizzati ad impedirne lo sviluppo e ladiffusione. Una delle (molte) obiezioni chevengono mosse all’omeopatia è la sua pre-sunta incoerenza con le teorie scientificheattuali. In risposta a tale obiezione, oggipossiamo affermare con ragioni sufficien-

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Omeopatia e scienza

Paolo [email protected] di Patologia Generale, Università di Verona

SUMMARY

Biodynamics, disease and the similia principle. The medi-cal tradition of homeopathy has been separated fromthat of conventional science for a long time. One area ofdialogue and of common progress is that of biodynamicsof living systems, probably because these topics are clo-sely related to the traditional “vital force” of the body’sself-healing power. This review will show that the “simi-le” - brought back to its biological meaning of the inver-ted, or paradoxical, effects of the same or similar com-pounds – is compatible with the most advanced conceptsemerging from the dynamic systems theory and its appli-cations to medicine. Within the framework of our currentknowledge of homeostasis (here properly referred ashomeodynamics) in living systems and of modern inve-stigational techniques, we here propose a scientific refor-mulation of the principle with the aim of constructingreasonable models that can be tested at different biologi-cal levels, from cells to human beings. We also discussthe specific characteristics of the homeopathic approach,which places great emphasis on identifying a cure for thewhole organism, and the effects of very low doses orhigh dilutions. The work will be published in three parts,the first one (which is here presented) deals with “homeo-dynamics”, that is the main rules by which biologicalinformation is transmitted and exchanged to maintainand recover the body-mind health. The second part willdeal with “homeo-pathology”, that is with the generalcauses and mechanisms of diseases and especially of thechronicization processes. In the third part (“homeo-thera-peutics”) we will see how and when these advancedscientific concepts, whose acceptation is widely increa-sing, may rationally justify the classical homeopathicapproach to pharmacological regulation.

1. Altri colleghi che hanno fornito significativi contribu-ti alle attività di ricerca sono Giuseppe Andrioli, SimoneBertani, Sara Castellani, Salvatore Chirumbolo, AnitaConforti, Sabrina Lussignoli, Graciela Martinez, GennaroMuscari Tomaioli, Riccardo Ortolani, Valeria Piasere, RaffaellaPomposelli, Francesco Pontarrolo, Marialucia Semizzi, AndreaSignorini, Rosy Tommasoli. Lo sviluppo di questo lavoro, per

la sua originalità e la sua direzione apparentemente “controcorrente”, non è stato e non è facile sia in termini di impegnoscientifico che di difficoltà accademiche (dovute sostanzial-mente al pregiudizio che ancora aleggia sulla materia in moltiambienti cosiddetti scientifici).

2. Alcune pubblicazioni dell’autore sono disponibili nellesue pagine web (http://chimclin.univr.it/bellavite).

temente solide che, almeno per ciò checoncerne il principio di similitudine e larivalutazione della totalità dei sintomi,l’omeopatia non solo è perfettamentescientifica ma costituisce una propostaall’avanguardia, che meriterebbe benmaggiore attenzione da parte della comu-nità medico-scientifica.

A tale proposito, esistono molti proble-mi posti dall’omeopatia all’investigazionemedico-scientifica, che sono affrontabilisecondo diversi approcci teorici e speri-mentali (Figura 1). La ricerca clinica, ditipo sperimentale ed osservazionale,risponde essenzialmente alla domandasull’efficacia ed effettività del metodo e/odel farmaco, mentre il chiarimento delmodo d’azione richiede altri tipi di studi,che si sviluppano in diverse discipline(come per ogni branca della medicina). Labiologia, la farmacologia, la tossicologia,l’immunologia, ecc., sono approcci utili achiarire sia il “simile” omeopatico, sia laquestione dell’azione di microdosi di far-maci. La fisica dell’acqua, il bioelettro-magnetismo, ecc., sono approcci necessariper investigare la questione delle altediluizioni e della “dinamizzazione”. Inquesta sede, non essendovi spazio perun’esaustiva rassegna di tutti i punti, trat-tiamo la questione del modo d’azionesecondo una prospettiva che ci sembra digrande importanza e attualità: quella for-nita dalla teoria della complessità e deisistemi dinamici (Figura 1, in basso a sini-stra). Questo tipo di approccio ha il meritodi aiutare a comprendere la questionedella globalità e individualità della cura,ma anche il principio del simile, che è labase dell’omeopatia.

D’altra parte, alcuni si chiedono cosapossa dare una razionalizzazione scienti-fica all’ “arte del guarire” omeopatica, laquale, di fatto, si è in gran parte svilup-pata a prescindere dalla biomedicina edalle tecniche di epidemiologia clinicacon cui vengono normalmente valutati ifarmaci. Talvolta si prospetta persino che,nel confronto con la scienza, l’omeopatiapossa “perdere” qualcosa della sua origi-nalità. Una risposta a tali quesiti è che lascienza è incompetente sull’aspetto “arti-stico” dell’omeopatia (dimensione che ècomunque presente in tutte le branche

della medicina) 3, mentre potrebbe piutto-sto contribuire alla teoria omeopatica pro-prio là dove essa “pretende” (giustamente)di essere anche una scienza. Ciò vale, adesempio, per le spiegazioni dei meccani-smi di patologia, o per i metodi di valuta-zione del risultato della terapia (8). Leconoscenze più aggiornate ed i metodi diricerca sviluppati per la biomedicinapotrebbero contribuire a consolidare l’o-meopatia come scienza medica, proponen-do nuove ipotesi di ricerca e nuovi meto-di di analisi del caso clinico. Ad esempio,nella terza parte vedremo come da unacerta concezione del processo di croniciz-zazione potrebbe derivare una certa valu-tazione della dinamica dei sintomi, aspet-to di primaria importanza in omeopatia,su cui spesso si è discusso partendo daconvinzioni ideologiche o di “scuola”piuttosto che riferendosi a argomentazionirazionali e basate su evidenze scientifiche.

Complessità e sistemi dinamici La complessità dell’organismo umano,

dei meccanismi di guarigione biologica edelle malattie pare evidente. L’argomentodella complessità in medicina e specifica-mente in omeopatia è stato ripreso recente-mente in numerosi articoli comparsi sullaletteratura internazionale, compendiati inuna nostra rassegna (9). In particolare, valela pena citare quanto scrivono Hyland andG.T. Lewith, autori di un articolo in cuidimostravano con uo studio in doppiocieco la comparsa di oscillazioni nei sinto-mi di allergia dopo la assunzione di un iso-patico diluito e dinamizzato (10): “Questidati suggeriscono che il rimedio induce unaoscillazione auto-organizzata per cui i sin-tomi anziché essere costanti oscillano soprae sotto lo stato di salute. Tale oscillazione èconsistente con una interpretazione basatasulla complessità delle reti dell’organismovisto come un’unica entità.” La conclusionesignificativa di tale ragionamento è:“L’omeopatia dovrebbe essere vista come unintervento complesso e quindi dovrebberichiedere una metodologia clinica ed unmetodo di ricerca diverso da quello corren-temente impiegato”.

L’enorme aumento delle conoscenzefornite dalla diffusione delle tecniche dianalisi e particolarmente della biologiamolecolare non pare sufficiente a “domi-nare” la complessità dei problemi sotto-stanti a molte patologie, anche delle piùcorrenti, dovute spesso a molteplici fattoriindividuali ed ambientali. Quanto più siindaga il sistema vivente, tanto più pro-fondi e fini meccanismi di regolazionevengono alla luce, senza che si possaquindi costruire un modello definitivo,totalmente deterministico in senso mecca-nico classico. Negli anni ‘50 si iniziò apensare alla biologia secondo un approc-cio sistemico, anzi si individuò nellanozione di sistema quasi il punto di con-vergenza di tutte le scienze. Vi sono infat-ti sistemi biologici, sistemi fisici, sistemisociali, sistemi economici, sistemi di equa-zioni e così via; i sistemi possono essere aloro volta composti da altri sistemi. Ilrecente sviluppo dell’intelligenza artificia-le e della matematica computazionale harinnovato l’interesse per l’approccio siste-mico e l’antico concetto di sistema è statogeneralizzato in quello di “rete dinamica”,che permette di rappresentare situazioniestremamente complesse (11).

Essenzialmente, la complessità sipotrebbe definire quella caratteristica,tipica ma non esclusiva degli esseri viven-ti, secondo la quale un certo sistema con-tiene informazioni di grado superiore allasomma delle sue parti: “Un sistema com-plesso ed adattativo è un insieme di agen-ti individuali liberi di agire in modi nontotalmente predicibili e le cui modificazio-


3. L’”arte della medicina”, che è tanto necessaria quantolo è una solida base scientifica, è stata definita come “La com-binazione di conoscenza, intuizione e capacità di giudizio” (7)

Figura 1. Diverse linee di ricerca su tre fondamentali principidell’omeopatia. La ricerca clinica dice se il metodo omeopati-co, nella sua interezza e generalità, “funziona” e può segnala-re anche la realtà del fenomeno della dinamizzazione, ma nonconsente di comprendere il meccanismo d’azione. Per questoserva anche la ricerca di base, di laboratorio e teorica, secon-do i tre approcci qui rappresentati.

Biodinamica, malattia e similitudine

ni dinamiche sono così interconnesse chel’azione di un fattore cambia il contestoper gli altri fattori” (12).

Le proprietà essenziali di tali sistemisono la non-linearità (l’intensità dellarisposta spesso non è proporzionale allostimolo, fino a comprendere i comporta-menti caotici), l’autoorganizzazione (emer-gere di nuove proprietà dall’interazionedelle parti e seguendo gli stimoli ambien-tali) e la dinamicità (evoluzione, cambio disensibilità, adattamento) (4, 9).Quest’ultimo aspetto non può essere sotto-valutato, rappresentando un elementoessenziale per la comprensione della bio-logia e della patologia. Hahnemann haintuito e ben espresso il concetto di “dyna-mis” con il suo costante riferimento alla“forza vitale”. La dynamis enfatizza nonsolo l’energia necessaria alla vita, maanche quell’influsso che genera il cambia-mento di salute nel tempo e la possibilitàche proprio in e su questi cambiamenti siinstaurino i processi patologici: “Lamalattia e la guarigione si sviluppano soloattraverso influenze dinamiche” (13); “Lemedicine agiscono non anatomicamentema dinamicamente” (14). Finora gli aspet-ti dinamici della patologia sono stati cosìtrascurati dalla medicina accademica chenon si è compreso appieno il contributo di

questo autore. D’altra parte, la mancanzadi una plausibile interpretazione scientifi-ca ha portato talora a trasformare il con-cetto hahnemanniano di dynamis in visio-ni spiritualiste o persino magiche (15),che poco spazio lasciano alla critica razio-nale e, quindi, al progresso.

Reti neurali Il mantenimento dello stato di salute

dell’organismo (detto in altri termini, la“forza vitale”) dipende dall’integrità strut-turale delle singole componenti a tutti ilivelli (dalla molecola all’ambiente) e dallavalidità funzionale delle comunicazionitra i diversi livelli e tra le diverse compo-nenti (quella che sopra è stata definitaauto-organizzazione dei sistemi comples-si). La capacità di auto-organizzazione,quindi anche di apprendimento, di evolu-zione e di adattamento, si basa sull’esi-stenza di un enorme numero di stati pos-sibili (configurazioni), a loro volta dipen-denti dal numero, tipo (e difetti) di inter-connessioni tra i costituenti del sistema. Icircuiti di retroazione (“feedback loops”)sono i “mattoni” costituenti l’ordine emer-gente, essendo essi sia di tipo positivo(amplificazione) sia negativo (controllo).

L’esempio più evidente di complessitànel nostro organismo è il sistema nervoso,

ma l’idea di insieme, intreccio, rete (web onetwork nella terminologia anglosassone)caratterizza ogni sistema biologico (es.:rete immunitaria degli idiotipi, rete dellecitochine, sistema endocrino, sistemiintracellulari di traduzione del segnale,controllo dell’espressione genica, ecc.) esociale (economia, sistemi di comunica-zione, ecc.). Poiché il prototipo di retefisiologica è costituito dal sistema nervo-so, su tale modello si è sviluppato lo stu-dio delle cosiddette reti neurali, che tendo-no a simulare alcuni comportamenti deicentri nervosi, ma anche del sistemaimmunitario e di tutti i sistemi biologicicomplessi. In questi modelli di reti vienesottolineata la proprietà che hanno tali retidi “apprendimento” e di “memoria”. Taliproprietà sono dovute al fatto che l’infor-mazione viene codificata come schemi(“pattern”) di diversi stati dei singoli nodie nella “forza” delle sinapsi, cioè dellerelazioni informative tra i nodi.

Nella storia del pensiero medico tro-viamo espresso lo stesso concetto di rete,di schema di diversi nodi che si influenza-no reciprocamente, dall’antica medicinacinese con la famosa legge dei cinque ele-menti o dei cinque movimenti. Essa rego-la i rapporti tra legno (Mu), fuoco (Huo),terra (Tu), metallo (Jin) ed acqua (Shui) efra gli organi corrispondenti nel corpoumano (fegato, cuore, milza/pancreas,polmone e rene rispettivamente). Anchel’Ayurveda considera cinque elementi fon-damentali o pancha (cinque) mahabhuta(elementi di base) che, combinandosi indiverse proporzioni strutturano le diverserealtà materiali: spazio (akasha), aria(vayu), fuoco (tejas), acqua (jala), terra(prithivi). Si può aggiungere che, anche inOccidente, il pentagono ha affascinato imatematici, dalla Scuola pitagorica aLeonardo da Vinci, per l’armonia e l’in-commensurabilità delle proporzioni: infat-ti il rapporto tra la diagonale e il lato èuguale al rapporto della sezione aurea ed èun numero irrazionale (diagonale:lato=dia-gonale+lato:diagonale=1,6180339887…).

I modelli di rete potrebbero essere infi-niti, ma per le radici storiche sopra men-zionate, noi abbiamo scelto di usare que-sto schema classico per rappresentare ilmodello-base delle strutture a rete e alcu-


Figura 2. Schema di una rete dinamica con cinque nodi e due connessioni per ciascun nodo, usata come modello concettuale perillustrare i possibili stati dei nodi e le varie connessioni. Il modello si può applicare su molte scale di complessità, dalla cellula allasocietà. Qui si rappresentano, ad esempio, i possibili stati di diversi individui (o dello stesso individuo in tempi diversi) nel corsodell’attività lavorativa ed i possibili stati funzionali dei linfociti B nel corso della risposta immunitaria. Va precisato che lo stato di“riposo” non significa di “inattività”, ma vuole rappresentare lo stato di attività fisiologica (o biochimica o metabolica) normale,in assenza di stimoli esterni al sistema stesso.

Omeopatia e scienza

ne dinamiche tipiche dei sistemi comples-si. La prima versione di tale modello (1,16) è servita per dimostrarne la operativi-tà cibernetica: le dinamiche della rete pos-sono essere simulate con algoritmi iterati-vi, eseguibili con un semplice programmainformatico (Model Maker per Windows).Successivamente, il modello è stato imple-mentato con ulteriori definizioni in mododa renderlo più flessibile e rispondente allenote proprietà dei sistemi biologici com-plessi, inclusa quella dell’inversione deglieffetti, tipica del “simile” omeopatico (ref.3 e questo lavoro).

Nella figura 2 si presenta tale schema,che consente di illustrare varie proprietàdella rete neurale, fatto da cinque nodi, traloro connessi da influenze stimolatrici oinibitrici. Lo schema di rete è liberamentetratto da testi specialistici (17, 18) e riela-borato sulla base della legge dei cinqueelementi come in precedenti lavori (1, 3).In esso si è aggiunto il concetto di “pri-ming” e di “desensibilizzazione” chesaranno qui illustrati.

Questo modello ha molte implicazioni,utili per comprendere la logica dell’ap-proccio sistemico e dinamico alla regola-zione dei sistemi biologici mediante le pic-cole perturbazioni, una fondamentalelinea di pensiero delle medicine tradizio-nali. Chiaramente, esso non forniscedimostrazioni quantitative né spiegazionisull’azione di queste forme di terapia ma,piuttosto, può essere un’occasione perripensare, in forma analogica, alle finiregole dell’autorganizzazione dei sistemibiologici in termini di reti regolate ciber-neticamente. Il modello ha i considerevolivantaggi di potersi applicare su varie scaledi complessità (dalla singola cellula al

sistema-uomo e persino alle regole dellasocietà) e di valere indipendentementedalla natura fisico-chimica del segnaleinformativo che si scambiano i nodi, laqual cosa è particolarmente importantequando si considera che la natura dell’in-formazione, ipoteticamente “contenuta”nei medicinali omeopatici altamente dilui-ti, è fisica oltre che chimica (più precisa-mente, ciò dipende dalla diluizione e dallasensibilità dei recettori).

Allo stesso modo delle proprietà dina-miche di cellule e tessuti viventi, ciascunnodo (o neurone) di questa rete può esse-re rappresentato in vari “stati funzionali”o “attività”, che il nodo può assumere in

tempi diversi: un’attività normale o “basa-le”, detta anche di riposo (“resting”) (A);un’attività aumentata (quella che si ha aseguito di un impulso stimolante che pre-vale su quello eventualmente inibente) (B);un’attività diminuita, rallentata, fino alblocco completo (quando prevale l’influs-so inibitore) (C); uno stato di ipersensibili-tà detto di “priming”, che rimane dopoche il nodo è entrato in azione e rappre-senta quindi una specie di “impronta”della precedente attivazione 4 (D); infine viè un altro importante stato, detto di desen-sibilizzazione, di mancata risposta alleregolazioni di ingresso 5 (E). Queste nozio-ni sul comportamento dei sistemi biologi-


4. Definiamo come “priming” (o “ipersensibilità”, “condi-zionamento positivo”, “aumentata suscettibilità”) una condi-zione di maggiore sensibilità e/o risposta di un sistema biolo-gico (cellula o tessuto) ad un secondo stimolo (stimolo secon-dario) che si instaura a seguito di un precedente trattamento(stimolo primario). In sintesi, le caratteristiche generali di que-sto fenomeno sono le seguenti: 1. Si ottiene con trattamentoprimario con piccole dosi o piccoli stimoli, per lo più sub-atti-vatori; 2. il priming è di regola sia omologo (verso lo stessostimolante primario e secondario), sia eterologo (verso svaria-ti altri stimolanti secondari, che usano diversi recettori); 3. untrattamento primario con alte dosi (attivazione piena del siste-ma) causa solo priming eterologo, perché quello omologo èsuperato dalla desensibilizzazione omologa. Su scala cellulareil fenomeno può coinvolgere il livello dei recettori (numero,affinità), e/o dei sistemi di trasduzione, e/o dei sistemi effetto-

ri. Il priming non è “attività” espressa in un determinatomomento, ma è maggiore sensibilità o maggiore responsivitàad un eventuale secondo stimolo. Quest’ultimo aspetto diregolazione biologica implica spesso modificazioni del livellorecettoriale ed assume diverse forme secondo il sistema consi-derato. Per dare solo un esempio, la interleuchina-2 stimola ilinfociti ad esprimere più recettori per la stessa interleuchina(priming omologo) ma anche per altre citochine, fattori che-miotattici, proteine di ancoraggio, molecole HLA (priming ete-rologo), proprio al fine di predisporre le cellule ad una miglio-re integrazione nei complessi sistemi/segnali che regolano lerisposte immunitarie. Inoltre, viene riacceso tutto il macchina-rio delle sintesi proteiche.

5. Definiamo come “desensibilizzazione” (o “tolleranza”,“adattamento negativo”, “perdita di connettività”, “blocco”,ecc.) una condizione di minore o assente sensibilità e/o rispo-

sta di un sistema biologico (cellula o tessuto) ad un secondostimolo (stimolo secondario) che si instaura a seguito di unprecedente trattamento (stimolo primario). Schematicamente,le caratteristiche generali di tale fenomeno sono le seguenti: 1.Si ottiene con trattamento primario con alte dosi o forti stimo-li, soprattutto se mantenuti o ripetuti, 2. la desensibilizzazio-ne è di regola omologa (cioè coinvolge la risposta allo stessostimolante primario), con qualche possibilità, in particolaricasi, di essere eterologa (cross-desensitization); 3. un tratta-mento primario con alte dosi (attivazione piena del sistema)causa desensibilizzazione omologa, ma permane il primingeterologo, comunque indotto dal trattamento primario. Suscala cellulare, la desensibilizzazione può coinvolgere il livel-lo dei recettori (numero, affinità), e/o dei sistemi di traduzio-ne del segnale intracellulari, e/o dei sistemi effettori (enzimi,espressione genica, movimento, ecc.).


Figura 3. Tipiche modificazioni della rete e conseguente formazione della memoria associativa

ci sottoposti a diversi trattamenti sonostate originalmente portate alla nostraattenzione dalle ricerche sperimentali sullaregolazione dei leucociti e dell’infiamma-zione sperimentale da parte di piccole dosidi agenti batterici e farmacologici (19-22).Tuttavia, si tratta di comportamentiampiamente dimostrati in molti modellisperimentali ed applicabili universalmentein biologia e farmacologia (23-25).

Lo stato di desensibilizzazione recetto-riale o sinaptica insorge spesso a seguitodi una prolungata stimolazione e coinvol-ge, di regola (con molte eccezioni) gli stes-si recettori che sono stati super-utilizzati(ovvero si parla di desensibilizzazioneomologa). D’altra parte, lo stato di priminginsorge di solito a seguito di una blanda ofisiologica stimolazione e coinvolge sia irecettori primariamente implicati, siamolte diverse sensibilità recettoriali (ovve-ro si parla di priming sia omologo sia ete-rologo). Questo aspetto della regolazionebiologica è di grande importanza in pato-logia ed in farmacologia e sarà ripreso, neiprossimi capitoli di questa trattazione, perillustrare i fenomeni della patologia croni-ca, seguente allo stress biologico ripetuto,ed il meccanismo d’azione del medicinaleomeopatico, il quale per la sua bassa con-centrazione/energia può interessare solo lesensibilità aumentate.

Bisogna precisare che in biologiaciascuna rete è connessa ad altre reti(cioè è informativamente ed energetica-mente “aperta”) ed appartiene ad unagerarchia di reti su diverse scale di com-plessità. In altre parole, i nodi di unarete (es. sistema di organi) sono costitui-ti di altre reti di elementi più piccoli (es.cellule), all’interno delle quali a lorovolta si trovano reti su scala molecolare,e via dicendo. La “logica” dei frattali(autosomiglianza al variare di scala,ovvero “il tutto nel frammento”) è tipicadi qualsiasi sistema complesso.

Apprendimento, adattamento e memoria

Comprendere le dinamiche delle reti, leloro regole generali di funzionamento, ècome comprendere alcuni “segreti” dellavita e, come vedremo successivamente,anche della patologia.

Nella figura 3 si illustra lo schema fon-damentale con cui una rete può “appren-dere” un’informazione (17). Ciò è basato,essenzialmente, sul fatto che tali sistemi amulticomponenti intrecciate sono dinami-ci e “plastici”. Infatti, in ogni rete biologi-ca la configurazione dei nodi ad un tempo“n” determina il generarsi di informazioniregolative le quali modificheranno gli altrinodi connessi, in modo che al tempo“n+1” si avrà una diversa configurazione.La serie dei cambiamenti però non è infi-nita, bensì termina in una configurazionepreferenziale, o in un ciclo limitato diconfigurazioni, tale per cui quella confi-gurazione o quel ciclo (attrattore) rappre-senta lo stato di minore spesa energeticadel sistema nel suo complesso.

Il modello di rete neurale prevede che ivari nodi possano essere influenzati nonsolo da scambi interni di informazioni, maanche da segnali provenienti dall’esterno,per i quali esistano adeguati sistemi diricezione (es. vista, udito, olfatto, moleco-le di proteine per i recettori dei linfociti,ecc.). Usando come schema ideale un’in-formazione grafica, si ha che la “forma”costituita dagli impulsi luminosi va adinfluenzare una serie di recettori visiviche, a loro volta, sono connessi a una seriedi neuroni nella rete. Tali neuroni sonomodificati dagli impulsi elettrici, che“impongono” uno schema di attivazioni(es. luce chiara) o riduzioni di attività (es.zone di buio). La rete neurale si modificacoerentemente all’immagine, ma nonrimane “fissata” come una lastra fotogra-fica, bensì intraprende una serie di aggiu-stamenti per le reciproche influenze sti-molatrici e inibitrici che scattano a partiredall’imposizione della forma esterna.

Come mostrato in figura 3, la primamobilitazione è detta “inizializzazione”,cui segue in tempi rapidissimi (più lenta-mente nel sistema immunitario) una seriedi successive modifiche, finché la rete si“rilassa”, quando trova la configurazionepiù stabile, costituita schematicamente daquella che più conviene perché in essa ilmaggior numero di neuroni si trova nellostato di riposo o “resting” (minore spesaenergetica globale). Nella fase del rilassa-mento non tutto però si spegne completa-mente, ma rimane “il segno” della avve-

nuta esperienza di attivazione (e anche diinibizione, ma per semplicità non è quiconsiderata) come uno stato di priming(solitamente attribuito alla forza sinapticao alla connessione) di qualche nodo.Questo stato preferenziale “imprinted” èdefinibile anche come un “attrattore” ed è“associato” alla specifica immagine che loha inizialmente generato (o a immaginisimili, come vedremo). Per questo lanuova configurazione della rete, dotata diuna sua stabilità energetica, è detta“memoria associativa”. Se necessario, taleinformazione può essere “recuperata” eutilizzata dal sistema vivente, di cui la retefa parte, per determinati scopi. Il sistemanervoso è in grado, ad esempio, di utiliz-zare questa “immagine virtuale” per para-gonarla ad un’immagine reale o attuale estabilire eventuali somiglianze o differen-ze. Il sistema immunitario codifica lamemoria nel network idiotipico e può uti-lizzare tale memoria per valutare la natu-ra, più o meno pericolosa, di una nuovainformazione biochimica con cui l’organi-smo viene a contatto.

L’informazione viene codificata in unacerta struttura dell’attrattore a seguitodell’”esperienza” fatta nei precedenti ciclidi stimolazione e attività indotte da inputsesterni. La stessa informazione (dettaanche memoria associativa) può esserequindi recuperata e utilizzata nel corso disuccessivi cicli di attività della rete. In talmodo, le reti possono anche “correggere” idifetti di un input di informazione esterno(che potrebbe eventualmente contenereerrori), generando delle informazioni cor-rette come output, confrontando l’inputcon la propria memoria associativa.

Qualsiasi esperienza crea nuovamemoria associativa. La memoria sta nellaplasticità delle connessioni (“sinapsi”) edella sensibilità dei nodi (“priming”,desensibilizzazione). Non viene memoriz-zato solo il punto finale, ma anche l’espe-rienza, la dinamica del comportamento,cioè tutto il percorso che viene effettuatodall’inizializzazione al rilassamentoall’imprinting. Questo è molto importanteper l’esperienza di “malattia”: la guarigio-ne è un modo di comportamento delle retiche hanno “imparato” il miglior assetto ela migliore risposta alle perturbazioni.


Omeopatia e scienza

La precisione e complessità dell’imma-gine dipendono ovviamente dal numero dinodi e connessioni nella rete. La stessarete può codificare diverse immagini, chein parte si sovrappongono. Ogni schemacostituisce un deposito di informazione.Diverse reti possono utilizzare in parte lestesse cellule (nodi). L’evoluzione consistenell’auto-organizzazione di reti semprepiù complesse, guidata dalla pressioneambientale. La struttura delle reti è datageneticamente, l’apprendimento è datocome storia dell’individuo.

Ovviamente, in natura le reti sonomolto più complesse di quella qui ideal-mente rappresentata. È stato calcolato daS. Kauffman che una rete che simula ilpatrimonio genetico (fatta da decine dimigliaia di nodi) ha teoricamente milionidi diverse possibilità di espressione, ma inpratica gli attrattori si riducono a qualchecentinaio (una cifra che approssimativa-mente corrisponde al numero di sistemiorganizzati (cellule) che il patrimoniogenetico è capace di generare.

Reti con variabili continue Se il modello della rete viene eseguito

utilizzando delle variabili continue (cioèconsentendo valori numerici anziché statidiversi e limitati), il modello mostra cheun sistema omeodinamico genera normal-

mente delle oscillazioni delle variabilistesse. I dettagli di questo modello sonostati presentati in precedenza (1) e vengo-no qui riassunti.

In figura 4 si mostrano i risultati disimulazioni con un modello di una rete acinque variabili simile a quella illustrata inprecedenza, ma con la modifica che qui lerelazioni fra gli elementi variano secondouna scala continua. Ogni nodo X(A,B,C,D,E) della rete risponde alleinfluenze (stimolatrici ed inibitrici) deglialtri nodi, aumentando o diminuendo lasua attività proporzionalmente all’attivitàdei due nodi con cui è connesso. In sinte-si il modello è riassunto nel il seguentealgoritmo:

X(A,B,C,D,E)tn+1=kNStn-kNItnDove il valore del nodo X al tempo

tn+1 dipende in positivo dal valore che haal tempo precedente (tn) il nodo stimola-tore (NS) ed in negativo dal valore delnodo inibitore (NI), moltiplicati per unparametro k, che indica quanta influenza(in stimolazione o inibizione) ha il valoredi una variabile sul nodo con cui è con-nessa. In tale modello si devono predeter-minare il valore iniziale dei cinque nodi edil valore k, che indica l’”intensità” delsegnale.

Nella figura 4a si osserva che il giocodelle attivazioni ed inibizioni incrociate

produce cambiamenti oscillanti delle cin-que variabili, i quali gradualmente si sin-cronizzano in modo perfetto e smorzanole instabilità osservate all’inizio. Da unasituazione disordinata si passa ad una piùordinata ed armonica grazie al comporta-mento coerente di tutte le componentidella rete che si influenzano reciproca-mente.

Una rete omeodinamica così ordinataed armonica simula solo alcuni aspetti delcomportamento dei sistemi fisiologici realii quali, come è noto, presentano caratteri-stiche di caoticità e di variabilità. Per cer-care di illustrare matematicamente taleproprietà, si è pensato di inserire nellostesso sistema un elemento non-lineare.Un nodo della rete (A) è stato “condiziona-to” da un fattore di controllo, rappresenta-to dal rapporto tra un valore arbitrario diAmax (massimo consentito) ed il valore diA al tempo precedente (Atn).Precisamente, l’algoritmo della funzione,con riferimento solo al nodo A, è ilseguente:

Atn+1=kEtn-kDtn+(Amax /Atn)Dove Amax è un valore stabilito all’i-

nizio, che si può cambiare a volontà (inquesto caso=20). Gli altri nodi seguonol’algoritmo già presentato per la figura4a.La figura 4b mostra che la rete inizia esat-tamente con l’andamento visto prima,avendo la tendenza a produrre oscillazio-ni ritmiche con la frequenza uguale aquella vista sopra. Vi sono però alcunecaratteristiche peculiari di questi tracciati:la presenza di marcate discontinuità nel-l’ampiezza dei picchi (di cui alcuni sonopiù piccoli, mentre molti presentanoun’ampia escursione) e la comparsa di pic-chi supplementari, di apparenti irregolari-tà nell’intervallo tra un picco normale el’altro. In alcuni punti si notano moltepli-ci piccole oscillazioni del tracciato (adesempio attorno al tempo 400-450), inaltri punti si notano marcati sdoppiamen-ti del picco (ad esempio attorno al tempo700-800). Esiste comunque un notevolecoordinamento di tutta la rete, tale per cuile discontinuità di un nodo si comunicanorapidamente agli altri nodi. Questo com-portamento è caratteristico di un sistemain cui coesistono la tendenza all’auto-organizzazione e un fattore di non-linea-



Figura 4. Risultati dei valori di “attività” dei cinque nodi di una rete a variabili continue, descritta nel testo. In questa simulazionesi è stabilito che il valore iniziale dei nodi sia il seguente: A=100, B=50, C=0, D=-50, E=-100. Il valore di k si è posto k=0.53. 4a:rete con andamento periodico e armonico; 4b: rete con andamento periodico e caotico. In entrambi i casi si osserva coordinamentodei diversi nodi. Gli algoritmi delle due reti sono descritti nel testo.

rità, che genera il caos deterministico. Il passaggio da ordine a caos determi-

nistico può avvenire per minime variazio-ni dei parametri di controllo della funzio-ne. La teoria dei sistemi dinamici hamostrato, con prove di questo tipo ed altreancora più elaborate, che il caos non è“disordine”, ma implica come caratteridistintivi la grande sensibilità alle condi-zioni iniziali (o alle perturbazioni) ed uncerto grado di impredicibilità dell’evolu-zione del sistema in tempi successivi (1, 4,9, 26). Attraverso l’amplificazione di pic-cole fluttuazioni, essa può fornire ad unsistema naturale l’accesso alla novità edalla flessibilità rispetto al mutare dell’am-biente. Il “tallone di Achille” di tale pro-prietà dei sistemi dinamici sta nel fattoche essi sono anche suscettibili di pertur-bazioni in senso patologico, se occorronodeterminate condizioni.

Nei sistemi biologici esiste un’ampiaserie di fenomeni che mostrano dinamichedi oscillazione, con periodi varianti dapochi millisecondi (oscillazioni enzimati-che, attività neuronale) a secondi (respira-zione), minuti (divisione cellulare), ore(ritmi circadiani, attività ghiandolari,ritmo sonno-veglia), giorni (ciclo ovarico),mesi ed anni (variazioni di popolazioni).In poche parole, quasi tutti i fenomeniinteressanti per la vita sono ritmici. Leoscillazioni hanno una loro peculiare

importanza, in quanto aiutano a coordi-nare e stabilizzare il funzionamento didiversi organi e sistemi. Le oscillazionidelle scariche della corteccia cerebralesono probabilmente molto importanti pergarantire il coordinamento di diversigruppi di cellule e di centri nervosi. Lasecrezione di molti ormoni ha un anda-mento pulsatile, non costante. Altrettantoimportanti in biologia sono i fenomeni dioscillazioni molecolari accoppiate ad oscil-lazioni del campo elettromagnetico: campielettromagnetici di intensità e frequenzaestremamente bassi possono modulareormoni, anticorpi, neurotrasmettitori e l’at-tività proliferativa cellulare.

Sta emergendo dalle frontiere dellascienza, soprattutto dalla fisica quantisticae dalla scienza della complessità e delcaos, una nuova visione della materia edella vita, in cui gli organismi sono visticome sistemi dinamici altamente regolati ecomplessi, che mostrano una caratteristicameta-stabilità attorno a certi livelli omeo-statici (meglio detti, come si è detto,omeodinamici). Tale meta-stabilità è fattada continue oscillazioni, ritmi, reti, ampli-ficazioni e cicli di retroazione. I sistemiviventi sono “sospesi” tra ordine e caos,partecipano di queste due fondamentalicaratteristiche della materia e le sfruttanoin modo finalisticamente orientato allasopravvivenza. Ora si comincia ad intra-

vedere che anche la medicina “al letto delpaziente” potrà subire uno sviluppo sullabase di queste nuove prospettive dinami-che ed integrate che si vanno elaborando.

Una delle maggiori acquisizioni dellateoria dei sistemi dinamici è che il lorocomportamento è spesso imprevedibile eche tale imprevedibilità non è dovuta allamancanza di informazioni sul sistemastesso, non può essere colmata dall’acqui-sizione di nuove informazioni, bensì è unaproprietà intrinseca dei sistemi fisici, chesi manifesta in modo più o meno eviden-te secondo le condizioni interne o esterneal sistema stesso. Da queste evidenze ènata la teoria del caos, che cerca di inqua-drare la variabilità e l’apparente disordinedelle forme e dei comportamenti nell’am-bito delle leggi di natura.

Ci si è soffermati su questo aspettoanche per il motivo che la considerazionedella sensibilità dei sistemi complessi ecaotici alle perturbazioni rappresenta unodei capisaldi di qualsiasi teoria che preten-da di spiegare come una informazione così“sottile” come quella eventualmente vei-colata dal medicinale omeopatico possainfluire in maniera determinante sull’evo-luzione della salute e della malattia.

Attrattori, libertà e informazioneTornando alla rete descritta all’inizio,

osserviamo che, dalla combinazione deglistati di ogni singolo nodo in diversi tempi,la rete può assumere un considerevolenumero di schemi diversi. Semplificando, ilnumero di possibilità di diverse forme con-cesse alla rete è detto “gradi di libertà” dellarete. I gradi di libertà di una rete siffatta(cioè di possibili combinazioni degli statidei diversi nodi) è precisamente Nk dove Nè il numero di stati concessi ad ogni singo-lo nodo e l’esponente k è il numero di nodi.Ad esempio se i nodi sono 5 e gli stati pos-sibili sono sono 5 (come in questo caso(basale, attivo, inattivato, primed, desensi-bilizzato) si avranno 55 = 3.125 diversi pos-sibili schemi della rete. Per semplicità nonconsideriamo il numero di connessioni (quiposte come due per ciascun nodo), cheintrodurrebbe ulteriori complicazioni nelleregole di funzionamento del sistema, nonnecessarie per il ragionamento che seguia-mo in questa sede.


Figura 5. Esempio di uno spazio delle fasi (o “paesaggio dell’energia”) di una rete dinamica. I simboli sono uguali a quelli utilizzati e descritti nelle figure 2 e 3.

Omeopatia e scienza

Nonostante il teoricamente grandenumero di diverse possibilità, la dinamicadell’apprendimento sopra descritta fa sìche le varie configurazioni siano conse-quenziali (una segue all’altra, descrivendodelle traiettorie fino a finire in un attratto-re). Perciò, gli stati preferenziali (“attratto-ri”) di una rete sono in un numero inferio-re rispetto al numero di gradi di libertà.Infatti, la maggior parte degli schemi sonosolitamente rappresentati da configurazio-ni transitorie, energeticamente “sconve-nienti”, o “lontane dall’equilibrio”, che“cercano” in continuo movimento il pro-prio attrattore.

Tale caratteristica dei sistemi comples-si viene usualmente rappresentata in ungrafico detto spazio delle fasi o spaziodegli stati, un grafico di cui ci si serveconcettualmente per descrivere le traietto-rie del comportamento della rete, nelnostro caso le dinamiche della salute e poidelle malattie (Figura 5). In tale spazio siosserva un “paesaggio” fatto di diversedimensioni, secondo le variabili che sipossono considerare. Nel caso più sempli-ce si utilizzano due dimensioni, nel nostrocaso in verticale mettiamo la spesa ener-getica del sistema, in orizzontale mettiamol’evoluzione del sistema nel tempo, oppu-re ancora più semplicemente i diversi pos-sibili attrattori. Se il parametro considera-to è principalmente la spesa energetica(derivante, in ultima analisi ed in estremasemplificazione, da tutti i fenomeni diattivazione che via via interessano i sin-goli nodi), lo spazio degli stati vieneappropriatamente definito come il “pae-saggio dell’energia” di un sistema.

Questo schema è utile per descrivere ledinamiche di salute, di malattia e l’effettodella terapia. Il sistema considerato vieneseguito con la sua traiettoria nel paesag-gio dell’energia, traiettoria che segue sia ledinamiche intrinseche della rete, sia leperturbazioni esterne che si possonoimmaginare.

In figura 5 si vede che uno stesso siste-ma-rete può stare in varie posizioni nelpaesaggio dell’energia, secondo lo stato diattivazione dei diversi nodi. In un paesag-gio di energia possono esservi diversi“bacini di attrazione”, sul fondo dei qualisi definiscono delle “buche di potenziale”

in cui troviamo gli attrattori dinamici dellarete. Il sistema può trovarsi “stabilmente”in diverse posizioni, o buche di potenziale,o minimi di energia. Alcuni attrattori sonoconfigurazioni stabili o semi-stabili dellastessa rete, in cui i nodi sono a riposo o“primed”, in analogia a quanto visto infigura 3: in tale situazione il sistema con-siderato è “fermo” nella sua migliore situa-zione energetica e così rimane in assenzadi stimoli esterni. Ad esempio, lo stato fun-zionale dello stomaco o della colecistidurante il digiuno sono situazioni di stabi-lità che, semplificando, rimangono tali finoa quando non si assume del cibo. Altriattrattori sono fatti da più configurazioni,che descrivono un ciclo di modificazioniconsequenziali, chiuso in se stesso; anchein tal caso si ha una costanza di compor-tamenti della rete (attrattore), ma di tipodinamico. Ad esempio, nel cuore si haalternativamente sistole-diastole, nel pol-mone inspirazione-espirazione: tali situa-zioni cambiano spontaneamente, anche sela velocità dei cambiamenti è certamenteinfluenzata da fattori esterni al sistemafisiologico considerato.

Il paesaggio dell’energia descrive quin-di le varie “possibilità” di movimento, ivari stati di equilibrio e di disequilibrio, diun certo sistema. L’incontro con le pertur-bazioni esterne e la disponibilità di energiadeterminano i movimenti reali che avven-gono nel paesaggio. Lo stesso sistema puòoccupare diversi spazi e trovarsi in diversiattrattori in tempi diversi. Ad esempio, ilcervello nello stato di sonno e di veglia sitrova in due situazioni semi-stabili, in cuipermane e si auto-organizza funzional-mente e biochimicamente per diverse ore.Il passaggio da uno stato all’altro avvienepiuttosto bruscamente, per il determinarsidi condizioni (interne) di allontanamentodall’equilibrio e per stimoli esterni. Anchei bruschi passaggi dalla vita endouterinaalla vita autonoma (nascita) e dall’infanziaalla giovinezza (pubertà) sono considerabi-li dei cambiamenti di attrattore. Tutto ciò èperfettamente fisiologico, ma si vedrà inseguito che il concetto di attrattore siapplica anche in patologia (soprattutto perla cronicità).

All’interno di un bacino di attrazionela rete gode di una “libertà condizionata”.

La rete può trovarsi momentaneamente inconfigurazioni lontane dall’equilibrio,soprattutto se vi è “spinta” da un fattoreche la “inizializza” (vedi sopra), ma tendesempre alla posizione in cui la sua energialibera è minore, quindi tende a raggiunge-re la “buca di potenziale”. Ad esempiodurante la veglia possiamo avere momen-ti di appannamento della coscienza edurante il sonno possiamo avere momentidi maggiore o minore eccitazione e mobi-litazione di alcuni centri nervosi (lonta-nanza dall’equilibrio); tuttavia, di solitol’attrattore prevale e si permane nellasituazione di omeo-dinamica raggiunta,almeno finché l’allontanamento dall’equi-librio sia così marcato da portare il siste-ma nel bacino di attrazione di un altrostato fisiologico.

Nel paesaggio dell’energia si possonodescrivere (in questo caso idealmente, masi possono fare anche molti esempi fisio-logici) delle “barriere di potenziale” cheseparano nettamente gli attrattori, cioèdelle situazioni in cui esiste una barrieraenergetica molto alta, che rende difficile ilpassaggio da una configurazione ad un’al-tra. Le configurazioni appartenenti a duebacini di attrazione, pur essendo equipro-babili sul piano energetico (o addiritturauna configurazione potrebbe essere piùconveniente di un’altra che sta però oltrela barriera) non sono intercambiabili per-ché ciò richiederebbe delle modificheintermedie della rete troppo dispendiose otroppo complesse, almeno in condizionifisiologiche.

Le configurazioni che si venissero atrovare (per una particolare spinta energe-tica o informazionale) sulla “cima” di unabarriera di potenziale sarebbero in unasituazione di metastabilità, vale a dire diestrema indecisione sulla successiva“mossa” che le porterebbe in un attrattorepiuttosto che in un altro. A quel punto,detto anche punto di biforcazione, unminimo spostamento del sistema nel pae-saggio dell’energia può cambiare a lungotermine la sua posizione (cambio di attrat-tore). Quanto più alta è l’incertezza, tantominore è l’energia necessaria per determi-nare lo spostamento da una parte o dal-l’altra.

Nei sistemi biologici esistono sempre



posizioni di disequilibrio e sono quelle cherappresentano la maggiore sensibilità alleperturbazioni e quindi anche una maggio-re suscettibilità a cambiamenti di fase (siain senso di comparsa di patologia cronica,sia in senso di possibile ritorno alla salutese si parte da una situazione patologica).Qui l’informazione che può raggiungere ilsistema dall’esterno (ovvero dagli altrisistemi nel cui contesto la rete opera) haun ruolo chiave, assolutamente determi-nante, rispetto alle successive dinamiche erispetto ad una scelta di direzione chepotrebbe rappresentare uno spartiacquetra normalità e patologia. Sulla cima diuna barriera di potenziale la rete gode diuna “libertà incondizionata” (o quasi), maaffinché tale libertà sia giocata in modoproduttivo, deve essere una “libertà infor-mata”. In questa posizione di incertezza,l’informazione teleonomicamente utile(“sana”) è quella che viene dal resto del-l’organismo (da altre reti al loro voltainformate dall’esperienza fatta e dallainformazione genetica dell’individuo),informazione in base alla quale la rete inoggetto può effettuare una scelta efficacepiuttosto che distruttiva.

Ad ogni cambiamento che si verifica inun sistema dinamico, si associa aumentodi entropia (seconda legge della termodi-namica). Se il cambiamento non è sponta-neo, ad esso si associa anche consumo dienergia e tale stato richiede quindi unmaggiore impegno dei sistemi biochimiciimplicati nella sua produzione. Inoltre,durante i cambiamenti di stato dei diversinodi della rete si verifica anche unaumento della possibilità di errori (adesempio, una cellula subisce mutazionipiù frequentemente durante la mitosi piut-tosto che durante lo stato di riposo inter-mitotico). Di conseguenza, se si considerain linea molto generale il significato diuna diversa posizione nell’economia del-l’organismo, la posizione in alto, rispettoall’asse verticale (consumo di energia) puòessere considerata in qualche modo comemeno stabile, quindi meno “fisiologica”(ovvero più “patologica” almeno nel sensoche potrebbe essere fonte di sintomi) diquella più bassa, in cui si consuma meno

energia, in cui avvengono meno cambia-menti. Da un certo punto di vista (che saràmeglio precisato nel prossimo capitolo), laposizione più alta sarà, in tale prospettiva,anche meno desiderabile, soprattuttoquando sia definita da una “buca dipotenziale”, quindi una posizione stabil-mente più elevata (attrattore). Per questo econ le dovute precisazioni, potremo utiliz-zare lo stesso schema concettuale - chepur nella sua astrattezza descrive proprie-tà reali e alcune fondamentali regole deisistemi viventi - anche per seguire lemodifiche del sistema a rete nel corso dellemalattie.

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Omeopatia e scienza

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