La capacità di prevedere il collasso di un sistema complesso e la sua successiva ripresa potrebbe presto diventare realtà grazie a una scoperta sorprendente: cervelli umani e mercati finanziari seguono le stesse leggi fisiche quando attraversano momenti di crisi. Un team di ricercatori dell'Università del Michigan ha dimostrato che questi due ambiti apparentemente distanti possono essere analizzati attraverso principi comuni, aprendo scenari inediti per anticipare eventi critici in diversi settori, dall'anestesiologia alla finanza globale. Lo studio, pubblicato sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences, parte da un'osservazione clinica per arrivare a conclusioni dalle implicazioni vastissime.
L'intuizione iniziale è nata dall'esperienza diretta di UnCheol Lee, ricercatore del Dipartimento di Anestesiologia dell'ateneo statunitense. Durante le operazioni chirurgiche, Lee aveva notato come alcuni pazienti sottoposti ad anestesia riprendessero coscienza molto più rapidamente di altri. I farmaci anestetici, ha spiegato lo scienziato, introducono una sorta di crisi controllata nel cervello, interrompendo le reti neurali per indurre l'incoscienza. Da questa constatazione è scaturita una domanda apparentemente azzardata: il recupero dalla crisi anestetica potrebbe seguire dinamiche analoghe al recupero economico di un paese dopo un crollo finanziario?
Il concetto chiave attorno a cui ruota la ricerca è quello di criticalità, uno stato di equilibrio delicato in cui sistemi complessi operano al massimo della loro efficienza, flessibilità e capacità informativa. Tanto il cervello quanto i mercati azionari funzionano normalmente in questa condizione ottimale. Quando tale equilibrio viene perturbato, il sistema può precipitare improvvisamente in una crisi, perdendo i suoi vantaggi operativi. Nel linguaggio della fisica, questi cambiamenti vengono definiti transizioni di fase.
Esistono due tipologie fondamentali di transizioni di fase: quelle di primo ordine, che avvengono in modo brusco e improvviso, e quelle di secondo ordine, caratterizzate da una progressione più graduale. Per comprendere meglio la distinzione, si può pensare all'acqua che congela trasformandosi in ghiaccio: una minima variazione di temperatura può provocare un cambiamento repentino, configurando una transizione di primo ordine. Al contrario, un magnete che perde gradualmente il suo magnetismo con l'aumento della temperatura rappresenta una transizione di secondo ordine, più resiliente e meno vulnerabile alle perturbazioni esterne.
I ricercatori di Michigan hanno scoperto che entrambe queste tipologie di transizione si manifestano sia nel cervello durante l'anestesia, quando i pazienti perdono e recuperano conoscenza, sia nei mercati finanziari durante i collassi e le riprese economiche. Attraverso un modello computazionale sofisticato, il team ha cercato di determinare se una determinata rete si trovasse in prossimità di una transizione di primo o secondo ordine nel momento critico. Le reti caratterizzate da transizioni di primo ordine, contraddistinte da un comportamento esplosivo e instabile rispetto alle perturbazioni, risultavano più suscettibili a collassi improvvisi e mostravano tempi di recupero significativamente più lunghi dopo una crisi.
Lee ha spiegato che attraverso il modello è stato possibile modulare il tipo di transizione di fase e generare serie temporali di dati. Analizzando questi dati, il team ha identificato le caratteristiche distintive delle transizioni di primo e secondo ordine. In particolare, una rete con transizione di primo ordine presenta una varianza maggiore nelle sincronizzazioni di rete. Grazie a questi risultati, i ricercatori hanno acquisito la capacità di caratterizzare le reti e predire se un sistema sarebbe andato incontro a un collasso e una ripresa rapidi o graduali, prima ancora che la crisi si manifestasse.
Per validare il modello teorico, sono stati utilizzati dati reali provenienti da due ambiti completamente differenti. Da un lato, gli studiosi hanno esaminato la crisi dei mutui subprime del 2007-2009, dall'altro hanno analizzato le registrazioni elettroencefalografiche di pazienti sottoposti ad anestesia. Nel caso dei mercati azionari, è emerso che i paesi più vicini a una transizione di primo ordine hanno subito crolli più rapidi e recuperi più lenti dopo la crisi. Significativamente, i paesi con maggiore prossimità a questo tipo di transizione esplosiva tendevano a essere mercati emergenti con un prodotto interno lordo pro capite inferiore.
Applicando lo stesso approccio alle registrazioni EEG dei pazienti, i ricercatori hanno constatato che la vicinanza del cervello a una transizione di primo ordine prediceva con accuratezza la velocità con cui i pazienti perdevano e riacquistavano coscienza durante l'anestesia. Questa scoperta potrebbe tradursi in applicazioni cliniche concrete, permettendo di personalizzare le procedure anestetiche in base alle caratteristiche individuali del cervello di ciascun paziente, migliorando così la sicurezza degli interventi chirurgici.
Le potenziali applicazioni di questa ricerca si estendono ben oltre l'ambito medico. La capacità di prevedere il collasso di una rete complessa potrebbe rivelarsi fondamentale anche per affrontare in modo più efficace transizioni critiche in settori come la finanza o nell'ambito dei cambiamenti climatici. George Mashour, coautore senior dell'articolo e fondatore del Center for Consciousness dell'Università del Michigan, ha sottolineato il carattere innovativo del lavoro di Lee, definendolo un passo significativo verso un obiettivo che il centro persegue da tempo: sfruttare la scienza delle reti per comprendere le dinamiche comuni tra il cervello e altri sistemi complessi.
