Inconscientemente, el ser humano siempre está exigiendo una explicación de cuanto acontece a su alrededor, ya se trate de un malestar estomacal, una migraña, del desplome de acciones en la bolsa de valores, o del próximo divorcio de Sandra Bullock (Gravedad), por mencionar lo primero que me ha venido a la mente al momento de reflexionar sobre este asunto. Desde tiempos inmemoriales, los porqués siempre han sido uno de nuestros principales motivos de preocupación, y ya hasta existen hipótesis que intentan explicar el origen de esta misteriosa costumbre, instinto, influencia cultural o como quiera usted llamarle a esto que más bien parece ser una adicción. A todo le queremos encontrar una causa, aun cuando se trate de un suceso tan intrascendente como el volar de una mosca. Hay quienes hasta se sienten obligados a dar una explicación sobre un acontecimiento ajeno a su área de competencia, soltando lo primero que se les ocurre para no pasar por tontos o ignorantes (usted seguro conoce gente así).
Uno de los expertos más destacados en el campo de la neurociencia cognitiva, Michael S. Gazzaniga, ha encontrado una manera de explicar el porqué de los porqués que nuestra especie se plantea a diario. Su hipótesis se basa en un mecanismo que él ubica en el hemisferio izquierdo de nuestro cerebro al que ha denominado «intérprete». Después de experimentar con epilépticos a los que previamente se les ha practicado una callosotomía (corte de las fibras nerviosas que conectan los hemisferios derecho e izquierdo del cerebro), Gazzaniga ha concluido que «el mecanismo interpretativo del hemisferio izquierdo mantiene una actividad incesante en busca del significado de los hechos, constantemente va en pos del orden y la razón, aun cuando no haya ninguno, lo que conduce continuamente a cometer errores» [1].
Ahí tiene usted, si Gazzaniga no está cometiendo un error en su modelo de cerebro escindido, entonces ya sabemos porqué siempre estamos buscando incesantemente el significado de los hechos, es decir, porqué siempre estamos intentando atar al menos una causa a un efecto. Y si usted y yo no estuviéramos de acuerdo con este neuropsicólogo de la UnIversidad de California, en que la culpa de todo la tiene nuestro «intérprete», entonces una de dos: o nos quedamos con la idea de que esta «cualidad» es algo con lo que nacemos, y punto, o vamos en busca de un contexto que si bien no lo explica todo, cuando menos nos ayuda a mantenernos sanos, a sobrevivir sin tantos vericuetos.
El contexto en dos de las ciencias exactas más representativas: la física y las matemáticas
Lo mismo que las teorías, las hipótesis son válidas únicamente dentro de un determinado contexto, aquél en el que el científico ha podido validar los principios que las sustentan. Así, cuando necesitemos explicar las causas de un fenómeno, es muy importante identificar primero si el marco de referencia en el que deseamos realizar nuestra comprobación, coincide con el contexto en el que dicha teoría o hipótesis se postuló. De acuerdo con la teoría de la relatividad de Einstein por ejemplo, las leyes de la mecánica clásica podrían no verificarse en entornos en los que los cuerpos se mueven a una velocidad cercana a la de la luz. Einstein demostró que la masa m de un cuerpo que viaja a una velocidad comparable con la de la luz, no se mantiene constante, sino que crece y varía en función de su velocidad (v), de conformidad 
con una relación directamente proporcional (derecha). Ahora bien, en condiciones de reposo o cuando el cuerpo se mueve a una velocidad considerablemente inferior a la de la luz (contexto), la masa relativista m es prácticamente igual que la masa en reposo mo. Basta con hacer v=0 o asignarle a ésta un valor mucho menor que c en dicha igualdad, para verificar que m es exactamente igual o aproximadamente igual a mo. Nótese que la teoría de la relatividad no contraviene las leyes de la mecánica clásica si el marco de referencia es el mismo, esto es, en condiciones de reposo y/o cuando los cuerpos viajan a una velocidad mucho menor a los 300,000 km/s, que es aproximadamente la velocidad de la luz en el vacío (c).
Metarelatividad: la relatividad de la teoría de la relatividad
¿Y qué pasa con el marco de referencia de la mecánica relativista, a propósito de que la velocidad de la luz es constante y de que ninguna partícula es capaz de superar esa velocidad? No creo que ambos postulados sean erróneos. Lo que sucede es que, al igual que Sir Isaac Newton, Einstein concibió un escenario con ciertas limitaciones, que en su caso consistieron en la constancia de la velocidad de la luz y de la característica infranqueable de ésta, propiedades que en su momento cobraron sentido en ese contexto, su contexto.
Pero el portavoz del grupo de investigadores de la Organización Europea para la Investigación Nuclear (el CERN), Antonio Ereditato, ya dio a conocer que las mediciones realizadas durante tres años por ese grupo de científicos de reconocido prestigio internacional, mostraron que los neutrinos bombeados desde cerca de Ginebra hasta el Gran Sasso en Italia, habían llegado 60 nanosegundos más rápido de lo que le hubiera tomado a la luz. Esa noticia, aparentemente, estaría desmintiendo uno de los postulados de Einstein.
Yo no sé hasta qué punto esa noticia sea verdad; pero el hecho de que no exista hasta este momento una interpretación física de lo que sucedería si el cociente de v/c en la ecuación de la masa relativista resultara ser igual o mayor que la unidad*, no implica necesariamente que una partícula no pueda alcanzar o superar la velocidad de la luz, en un marco de referencia hasta ahora desconocido. De la misma manera en que las leyes de Newton pueden concebirse como casos particulares de la teoría de la relatividad, existe la posibilidad de que la masa relativista de Einstein constituya un caso particular en un marco de referencia diferente o más global.
El propio Einstein propuso unificar campos (contextos) diferentes, quizás porque intuyó que la verdad podría estar repartida en contextos diferentes. Así pues, todo parecer indicar que cada teoría comporta cierta relatividad, incluida la teoría de la relatividad. De acuerdo con esto, y sacándole provecho a la «Intuición Estratégica» de William Duggan, podemos concluir que «el hecho de que buenas ideas reemplacen a otras buenas ideas -y algunas veces coexistan-significa que los científicos nunca prueban nada. En vez de ello 
ofrecen evidencias que respaldan la solución de un problema en particular» [2]. Y es en ese principio en el que se basó la Fundación MicroMédix para personalizar la psiquiatría ortomolecular: aprovechamos las evidencias que nos legaron los gigantes de la medicina ortomolecular, para resolver los problemas de nuestros pacientes, caso por caso. Parafraseando al protagonista de la leyenda de la manzana que cae: «si hemos logrado ver más lejos, es porque nos hemos parado en los hombros de esos gigantes».
Como veremos más adelante, la relatividad aun más marcada en la mayoría de las teorías e hipótesis médicas, requirió que la Fundación MicroMédix aplicara el método científico para combinarlas, empleando una de las técnicas de la inteligencia artificial: el aprendizaje de máquina no supervisado. Los detalles técnicos que hay detrás de nuestro modus operandi, los he desglosado en los apartados que siguen.
Contexto, causalidad y método científico
La mecánica cuántica por su parte ofrece también varios ejemplos de contextos en los que la mecánica clásica tiene muy poco o nada que ofrecer. Por mencionar tan solo uno de ellos, consideremos la naturaleza aleatoria y dual que caracteriza a los fotones (derecha), unas partículas que en ciertos contextos se comportan como tales, y en otros en donde exhiben propiedades ondulatorias. De hecho, los fotones no obedecen a la ley de causa y efecto, según la cual los 
eventos ocurren secuencialmente (no simultáneamente). A pesar de ello, la mecánica cuántica no deja de ser una ciencia exacta.
Vemos entonces que no podemos afirmar que la ley de la causalidad sea algo inherente a las ciencias exactas, como tampoco podríamos aseverar que no a todo efecto le antecede una causa, y fue David Hume quien desde el siglo XVIII puso en entredicho el carácter absoluto del método científico, aseverando que «no hay ninguna razón por la cual pueda aceptarse lógicamente, la necesidad del efecto por la causa. Ello sólo es psicológico, una costumbre«.
Hume afirmó también que el hecho de que dos acontecimientos estuvieran correlacionados, no implicaba que uno pudiera ser la causa del otro.
No estoy muy seguro de que él haya sido el primero que llegó a esa conclusión; pero lo que sí me queda clarísimo es que a los acérrimos detractores de la tecnología del Big Data les viene como anillo al dedo dicha reflexión, pues arguyen por ejemplo que no podemos explicar las causas de una enfermedad, recurriendo exclusivamente a las correlaciones que pudiéramos encontrar entre los malestares de un paciente y sus deficiencias nutricionales. Y tienen razón. En donde no la tienen es a la hora de aplicar su «método científico», confundiendo el concepto de tendencia con el de correlación y tratando de encontrar causas en donde no las hay, ahí donde resulta prácticamente imposible identificar las causas de una enfermedad, o en donde cada suceso podría tener una infinidad de causas, que es lo que seguiría defendiendo hasta nuestros días el erudito francés del siglo XVII, Pierre-Daniel Huet [1].
Aunado a lo anterior, algunos investigadores podrían no estar practicando el método científico, al menos no como lo concibe el Doctor Thomas Samuel Kuhn, físico de profesión, filósofo, historiador de la ciencia y considerado por muchos expertos como toda una eminencia en diversos campos del saber. En «La Estructura de las Revoluciones Científicas» [2], Kuhn nos deja claro cómo en el método científico los logros preceden a la teoría, y no al revés, que es lo que nos enseñaron nuestros maestros en la escuela preparatoria. Usted no aplica el método científico si se le pide comprobar la Ley de Hooke, encontrando la 
constante de proporcionalidad K de un resorte que se desplaza una distancia x al ser jalado por una fuerza f=Kx. En este ejercicio académico la hipótesis precede al logro: usted parte de la hipótesis para confirmar qué tan verdadera es. El mismo Copérnico no estaba aplicando el método científico cuando observó que era la tierra la que giraba alrededor del sol, y no al revés como afirmaba Ptolomeo. Estrictamente hablando, lo que hizo Copérnico fue practicar el método experimental, regalándole así un gran logro a la humanidad. A pesar de ser un científico muy talentoso, él no tenía ni la más remota idea de por qué la tierra hacía lo que hacía, simplemente mostró que lo hacía.
Fue Newton quien mucho después pudo explicar por qué no solo esos dos astros se comportaban de esa manera, sino todos los planetas y el universo en general (ob. cit., págs. 38-39) ¿Que cómo lo hizo? Con su teoría de la gravitación universal: F=GMm/r².
Solo así puede uno hablar de método científico, cuando después de contar con una serie de experimentos, datos y observaciones sobre esos datos (hallazgos), procede a postular su teoría. El biólogo que va en busca de datos para probar su hipótesis, está recurriendo al método experimental. Los datos hablan por sí mismos, y las hipótesis deben ser extraídas de esos datos, tal y como lo hizo Newton a partir de los hallazgos que Copérnico le heredó a la humanidad. Recuerde, en el método científico, la teoría (o la hipótesis) se construye a partir del hallazgo.
Uno normalmente iría en busca de un martillo para fijar un clavo; pero hay quien busca clavos (datos) únicamente para probar su martillo (teoría). Cuando un(a) investigador(a) tiene una corazonada, una hipótesis o una teoría de que algo sucede así o asá, probablemente va a ir en busca de aquellos datos que mejor se ajusten a lo que él o ella quiere demostrar, sesgando así los resultados de sus experimentos. Un científico que se precie de serlo, no actúa de esa manera.
Con todo lo dicho hasta aquí, espero quede claro que habrá fenómenos que en algunos contextos obedecerán a la ley de la causalidad, mientras que otros puede ser que se presenten de manera espontánea, fortuita (como el comportamiento aleatorio de los fotones). Nuevamente, todo depende del contexto en el que nos encontremos.
La medicina no es una ciencia exacta
Y es justamente en el campo de la medicina en donde las hipótesis llegan a tener una carga de relatividad aun mayor que en la física y las matemáticas. Las patologías no pueden ser explicadas con criterios análogos a los que emplean las ciencias exactas, por la sencilla razón de que el contexto en el que un paciente debe ser analizado, puede diferir mucho del contexto en el que pudiera quedar enmarcado otro enfermo incluso con el mismo diagnóstico. Esto generalmente es así porque un mismo tratamiento no siempre le funciona igual a dos personas. La medicina no es una ciencia exacta, y no hay leyes matemáticas que determinen porqué se siente mal un individuo en particular. Para colmo, seguramente ya ha oído decir a su médico en repetidas ocasiones que su enfermedad no tiene cura. Al parecer, los químicos-farmacéuticos-biólogos y sus empleadores están más preocupados por producir y patentar nuevos fármacos, que en explicar la etiología de la enfermedad para la cual los están desarrollando. De ahí que abunden contextos para los que una determinada hipótesis podría no ser cierta.
Conozco personas que no responden a la niacina de la manera en que lo establece la hipótesis del adrenocromo para la biogénesis de la esquizofrenia propuesta por Hoffer y Osmond en 1990 [3]. Tal fue el caso de un paciente mexicano que dejó de escuchar voces aproximadamente al mes de comenzar a tomar N-acetilcisteína, glicina y ácido alfalipoico, porque no toleraba la niacina (le provocaba vómito).
Por otro lado, estoy tratando a un paciente cuya madre me comunicó ayer que los síntomas negativos de su hijo empeoraban con la glicina, aun cuando he demostrado que este aminoácido no solo constituye un coadyuvante en los tratamientos con olanzapina, sino que hasta podría llegar a sustituirla en las primeras fases de una psicosis. Si hace 6 años hubiera yo sabido esto, probablemente uno de mis hijos no hubiera necesitado tomar proteína de suero de leche aislada y otros nutrientes para ver la luz al final del túnel. Curiosamente, no necesité de niacina para conseguir que se recuperara en 5 meses.
Habiendo cumplido sus doce primaveras, una pequeña regiomontana que tratamos hace algunos años, dejó de escuchar voces con niacina, vitamina C, complejo B y otros nutrientes a los 2 meses de haber comenzado su tratamiento.
Algo similar ocurre con la hipótesis de los fenotipos formulada por Carl Pfeiffer [4], que más adelante defendería a capa y espada W. Walsh [5]. De acuerdo con ambos médicos naturópatas, las deficiencias nutricionales vienen determinadas por el grado de metilación de cada persona, de modo que una vez identificado el fenotipo de un paciente (contexto), este responderá satisfactoriamente al conjunto de nutrientes que se encuentra vinculado con su fenotipo (grado de metilación). El problema con esta hipótesis es que hay muchos pacientes que encajan en varios contextos (traslape de fenotipos), ocasionado con ello que su tratamiento no pueda precisarse con exactitud.
Psiquiatría: varias hipótesis con muy poca verosimilitud
En el terreno de la psiquiatría convencional (con fármacos), no solo no se practica el método científico, sino que las hipótesis son poco verosímiles; en primer lugar porque por lo regular no funcionan; en segundo porque la mayoría de las veces los psicofármacos hacen más daño que bien; y en tercer lugar, porque los laboratorios farmacéuticos tienden a minimizar sus efectos secundarios y a exagerar los pocos beneficios que llegan a aportar, presentándolos a través de sus medios publicitarios como «balas 
mágicas«. Aquí las hipótesis están enmarcadas en contextos que reciben diferentes nombres, según el tipo o los tipos de neurotransmisores que los fármacos pretenden balancear. Así, encontramos la teoría dopaminérgica, la serotoninérgica, la glutamatérgica y la glicinérgica. Aquellos pacientes que tengan la suerte de encajar en alguno de estos contextos les irá muy bien, y los menos afortunados tendrán que estar haciendo la veces de conejillos de indias y sufriendo los consabidos efectos secundarios de los psicofármacos, hasta que su psiquiatra encuentre aquél con el que se ha de casar su paciente «hasta que la muerte los separe» (literalmente).
Es por eso que nosotros no experimentamos con personas, sino con los datos de las personas, evitando con ello el estar dando palos de ciego a diestra y siniestra. En nuestro laboratorio de datos, simulamos acontecimientos en diferentes escenarios (contextos), lo cual nos permite identificar por ejemplo, quiénes podrían responden mejor a la risperidona, antes que al aripiprazol y viceversa; a quiénes les iría mejor con haloperidol, olanzapina o lurasidona; o bien quiénes no tendrían porqué recurrir a los psicotrópicos. Como se ve, no a todos les sienta bien una u otra sustancia y no todos tendrán la necesidad de tomar siquiera una de ellas, porque una vez más, el secreto está en el contexto.
¿Más hipótesis?
La teoría de la permeabilidad intestinal , la de la neuroinflamación, así como muchas otras hipótesis que a mi juicio no ameritan ser mencionadas por escasez de tiempo y espacio, podrían ilustrar más ampliamente lo que aquí he querido puntualizar; pero estimo que con los ejemplos hasta aquí mencionados, basta y sobra para concluir que:
Para confiar en una ley, teoría o hipótesis, es necesario ubicar el contexto en el que son aplicables los principios de cada una de ellas. ¿Que debe uno hacer entonces para encontrar un contexto de donde se pueda extraer una hipótesis viable? Todo consiste en saber seleccionar la hipótesis que mejor explica la dolencia, es decir, la más verosímil.
La hipótesis más verosímil es la que ha demostrado tener el mayor potencial para funcionar en casos concretos
La hipótesis más verosímil es aquella que independientemente de las causas de su enfermedad, lo enmarca en un contexto en el que usted encaja mejor, y que, al ser comparada con las demás, se ve como la hipótesis más viable para su caso particular. En este sentido, la idea de verosimilitud coincide mucho con lo que William James pensó mientras escribía su «Pragmatismo: Un Nuevo Nombre para Algunas Maneras Viejas de Pensar» [6]. Para James, <<cualquier idea…es verdadera solo hasta cierto punto, verdadera en cuanto lo sea instrumentalmente… Ésta es la forma «instrumental» de considerar la verdad… la opinión de que la verdad en nuestras ideas significa su poder para «funcionar»>>.
Desde el punto de vista de James, dice su tocayo William Duggan, la ciencia es pragmática, lo cual está también en consonancia con lo que nosotros hemos concebido como la hipótesis que le funciona usted, y solo a usted. Duggan nos lo explica con «manzanitas»: «Los científicos están siempre postulando aproximaciones a la verdad, algunas más cercanas que otras, pero todas sujetas a revisión a medida que surge nueva evidencia. Uno acepta teorías y métodos -y combinaciones de los mismos- conforme a qué tan bien funcionan respecto al problema que le interesa y el campo que lo ocupa en ese momento» (las negritas, tanto de este última cita como las de la anterior, son mías).
Para encontrar la hipótesis más verosímil conviene seguir el ejemplo de estos dos «tocayasos» y emular a los gigantes de la física y la medicina ortomolecular, combinando las evidencias que han confirmado las hipótesis médicas previamente establecidas y probadas, para formar contextos. En el caso de la medicina ortomolecular de precisión, cada contexto viene representado por un grupo de tendencias centrales de evidencias, conocidas en el ámbito de la inteligencia artificial como centroides (izquierda). Para ubicar el contexto en el que mejor encaja su caso, cada uno de estos clusters o centroides, se compara con las características de su caso (síntomas, resultados de sus análisis clínicos, etc.)
Así, el alivio que está buscando, viene determinado por las dosis y los nutrientes enmarcados en ese contexto, y no en otro en el que encajarían los de otra persona. A modo de ilustrar todo esto con una analogía, considere los contextos que aparecen a su derecha. Si su caso estuviera representado por una canica naranja, ¿puede ver en qué contexto encajaría mejor? Su respuesta debió haber coincidido con el que está señalando la flecha blanca.
Si usted padece de un trastorno de personalidad o de algún tipo de cáncer, en los vínculos anteriores va a encontrar la aplicación práctica de todo lo que aquí se ha expuesto, con ejemplos de casos reales resueltos con la tecnología que combina las diversas hipótesis hasta ahora existentes. Esa tecnología no es nueva y recibe el nombre de aprendizaje de máquina no supervisado, que es la que algunos científicos de datos conocen también como inteligencia artificial.
«Las explicaciones no están hechas para comprender el mundo, sino que son recursos de utilidad práctica
para que nosotros -seamos humanos, gatos o cuervos- sobrevivamos en nuestro entorno«… Daniel Solana
© Sergio López González. Fundación MicroMédix. 20 de febrero de 2020
* La división por cero se considera un grave error de cálculo en todo contexto, y el número que resulta de extraer la raíz cuadrada de un número negativo, se dice que no tiene cabida en el universo (contexto) de los números reales (el resultado de la raíz cuadrada de un número negativo constituye un número imaginario y se le representa por el valor de la raíz cuadrada de su valor absoluto, multipicado por i (Ej. : √(-9) = 3i).
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REFERENCIAS
[1] Solana Daniel. Desorden: El éxito no obedece a un plan. Editorial LID. 2015
[2] Duggan William- Intuición estratégica. La chispa creativa en la realización humana. 2008. Grupo Editorial Norma
[3] A. Hoffer & H. Osmond, The Adrenochrome Hypothesis and Psychiatry. Journal of Orthomolecular Medicine Vol. 14, No. 1, 1999.
[4] Carl C. Pfeiffer, Richard Mailloux and Linda Forsythe. The Schizophrenias: ours to conquer. Bio-Communications Press, 1970.
[5] William J. Walsh. Nutrient Power. Heal your biochemistry and heal your brain. Skyhorse Publishing, 2012.
[6] William James. Pragmatism: A New Name for Some Old Ways of Thinking (Nueva York: Lomgman Green, 1907)
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