Dalle cellule agli ecosistemi: l'utilità dei modelli teorici nelle scienze della vita
di Fabrizio Cartenì*
Dipartimento di Agraria
Nell’immaginario comune, le scienze della vita sono fatte di osservazioni e microscopi, di esperimenti e campioni. Tuttavia, dietro la grande mole di esperimenti e studi di campo o di laboratorio si cela anche un mondo invisibile di equazioni, simulazioni e modelli matematici. I modelli teorici, oggi sempre più centrali nelle scienze della vita, sono strumenti che permettono di comprendere i meccanismi che regolano la complessità biologica — dai processi intracellulari fino al funzionamento di interi ecosistemi.
Un modello teorico è, in sostanza, una rappresentazione semplificata della realtà: un insieme di ipotesi e relazioni matematiche che cercano di descrivere come un sistema biologico si comporta nel tempo e/o nello spazio. Come le mappe per un territorio, i modelli non sostituiscono la realtà, ma ne offrono una visione chiara e utilizzabile per orientarsi tra le sue numerose variabili.
Alla scala cellulare, i modelli consentono di esplorare processi invisibili anche agli strumenti più sofisticati. Attraverso equazioni differenziali o simulazioni stocastiche, è possibile descrivere la crescita di una popolazione batterica, la regolazione di geni all’interno di una cellula o la diffusione di segnali chimici tra tessuti. In biologia molecolare e biotecnologia, questi strumenti permettono di prevedere l’effetto di mutazioni genetiche o di ottimizzare protocolli di coltura cellulare, riducendo tempi e costi sperimentali.
Salendo di scala, la modellizzazione diventa un ponte tra l’organismo e il suo ambiente. In ecologia, i modelli servono a comprendere come le specie interagiscono, competono e coevolvono. Dalle storiche equazioni di Lotka e Volterra, che descrivono la dinamica predatore-preda, fino ai più recenti modelli di rete ecologica e di feedback pianta-suolo, la teoria offre chiavi di lettura indispensabili per interpretare la complessità dei sistemi naturali. Oggi, questi strumenti vengono utilizzati per analizzare la perdita di biodiversità, prevedere l’impatto dei cambiamenti climatici e progettare strategie di conservazione.
La forza dei modelli teorici risiede però nella loro capacità di integrarsi con i dati empirici. L’avvento delle tecnologie digitali e dei big data ha rivoluzionato la ricerca biologica, rendendo possibile raccogliere enormi quantità di informazioni — dai flussi genetici ai cicli biogeochimici. Tuttavia, l’abbondanza di dati rischia spesso di generare più confusione che conoscenza: senza una struttura interpretativa di sintesi, la vera conoscenza del funzionamento di un sistema rimane frammentaria. Qui entra in gioco la modellisticaprocess-based, che non si limita a descrivere i dati, ma li collega ai processi che li generano. Attraverso relazioni meccanicistiche tra variabili e la descrizione di processi di base — come fotosintesi, crescita, trasporto di nutrienti o competizione tra specie — questi modelli offrono una sintesi coerente del funzionamento dei sistemi biologici. In un mondo dominato dai big data, la modellistica process-based rappresenta uno strumento di sintesi e interpretazione, capace di trasformare l’accumulo di informazioni in conoscenza operativa e di mettere in luce i nessi causali che regolano i fenomeni biologici. In altre parole, i modelli matematici, opportunamente calibrati su questi dati, consentono non solo di capire “ciò che accade”, ma anche “perché” e “cosa potrebbe accadere in futuro”.
Questo approccio integrato è ormai alla base della biologia moderna, unendo osservazioni, esperimenti e simulazioni. In ambiti come l’agronomia, la fisiologia vegetale o anche la medicina, i modelli vengono impiegati per comprendere le interazioni tra organismi e ambiente, per prevedere il comportamento di sistemi complessi o per ottimizzare sistemi produttivi.