Altri fenomeni fisici spettacolari che nei cambi di fase (aeriforme ↔ liquida ↔ solida, ma non solo) svelano a livello macroscopico simmetrie naturali profonde sono la superconduttività, la superfluidità, i cristalli liquidi, l’antiferromagnetismo, la ferroelettricità, ecc. In generale, l’ordine che ogni volta emerge è codificato nelle proprietà di simmetria matematica dei campi fisici, che sono le sorgenti delle forze intra- ed inter-atomiche che tengono unite le particelle del materiale: l’ordine pre-esiste, perché esiste in tutte le fasi della materia, ma solo nei cambi di fase si rende visibile in forme diverse. Anche in fisica il caso – in tutte le sue varianti – ha un ruolo negli affari generali, già a cominciare in meccanica classica dal problema dei 3 corpi, in cui l’ipersensibilità alle condizioni iniziali del campo gravitazionale nega operatività al determinismo laplaciano. Ma la fisica non invoca un caso anti-entropico (ovvero, contrario alle leggi statistiche del caso!) per spiegare l’ordine che appare, ma lo predice come l’esito necessario del flusso energetico tra strutture atomiche soggette a campi dotati di adeguate simmetrie pre-esistenti.

Insomma, la materia non crea ordine ex nihilo, per caso. Equivalentemente, per il Teorema di Shannon (1948) che eguaglia l’incremento di entropia ΔS al decremento d’informazione –ΔI (di cui disponiamo sulla sua configurazione microscopica effettiva), l’evoluzione della materia non va nel senso di accrescere la nostra informazione, ma nei cambi di fase lascia apparire a livello macroscopico l’ordine nascosto ed il contenuto informativo pre-esistenti nei campi. Qui, alla forma matematica dei campi, la fisica si ferma. Si può dire che tutta la fisica moderna, da un secolo (Teorema di Noether, 1915) spiega i fenomeni naturali che le competono assumendo l’esistenza di simmetrie di campo che non hanno altra giustificazione se non nelle predizioni controllate dall’esperimento che possono fare. A questo approccio, fondato sull’esistenza di simmetrie (o invarianze di gauge), postulate inizialmente in base a criteri di semplicità ed estetica, si devono le più grandi scoperte della fisica teorica, dall’antimateria di Dirac al neutrino di Pauli al bosone di Higgs, confermate sperimentalmente (anche dopo decenni dalla loro predizione) da un’empiria guidata dalla teoria. Oggi si può definire la fisica teorica come lo studio delle simmetrie naturali: una scienza che anticipa i fatti ignoti, piuttosto che una poiesis che insegue la ricca fenomenologia di quelli notori, ed arricchisce con questo statuto la conoscenza del reale, accrescendo la potenza della tecnica con sempre nuove applicazioni.

Ora, come l’informazione necessaria alla comprensione dell’emersione d’ordine visibile è già presente nei meccanismi del frigorifero o nelle simmetrie del campo elettromagnetico d’un cristallo, si può far risalire il contenuto informativo dei cloroplasti a simmetrie matematiche postulate nelle costituende teorie fisiche dei sistemi vegetali? e se sì, basterà il campo elettromagnetico, magari insieme a qualcuno degli altri campi fisici noti, o servirà postulare, con una rivoluzione fisica, un nuovo campo?

La risposta positiva alla prima domanda può essere ricercata esplorando le opzioni aperte nella seconda, ma non è garantita. C’è infatti (almeno) un livello di complessità in più tra l’informazione dei cristalli (e degli altri fenomeni fisici citati) e quella dei sistemi viventi, che riguarda la capacità auto-organizzativa di questi ultimi. Per capire la differenza tra i due tipi, si osservi l’ordine dei sassolini di una spiaggia prodotto dal moto ondoso e lo si confronti con quello di un castello di sabbia costruito da un bambino: l’ordinamento trasversale dei sassi secondo la loro massa è di tipo ripetitivo, periodico, contiene poca informazione (tutti gli ordinamenti di sassi, di tutte le spiagge del mondo, sono uguali); le simmetrie del castello sono creative, aperiodiche e contengono molta informazione (ogni castello di bambino è diverso da un altro). Il salto di complessità dei due ordinamenti è codificato nella differenza di quantità d’informazione pre-esistente nella seconda legge della dinamica rispetto a quella ideata dalla mente del bambino. Ebbene, se si vuole superare l’ingenuità darwiniana, senza ricorrere alla “magia” e rispettando la legge dell’entropia – che guida i fenomeni fisici ad evolvere dalle configurazioni macroscopiche a maggiore informazione a quelle a minore – una teoria fisica dei cloroplasti deve assumere a priori un contenuto informativo non minore di quello dei cloroplasti che intende spiegare.

Il successo del metodo in fisica dimostra che la massa informativa dei postulati non implica necessariamente la violazione della parsimonia di Occam, quando la loro codificazione in un sistema formale producesse equazioni risolubili da un calcolatore e capaci di estrarre dalla simmetria del campo, nella logica del teorema di Noether, strutture biologiche conservate come, per es., “il profilo largamente invariante di espressione genica dei soli 200 tipi di tessuto necessari a costruire tutti gli animali o le poco più di 1.000 forme che rendono ragione di tutte le proteine esistenti” (Alessandro Giuliani in un suo articolo).

Nello stesso articolo e in un altro di Michele Forastiere, si sono spiegate le ragioni scientifiche per abbracciare in ricerca biologica un metodo top-down, attraverso le teorie di sistemi e reti, la statistica, la teoria della complessità, ecc. C’è anche un’altra ragione per doverlo fare, di complessità algoritmica: in meccanica quantistica, quando sono coinvolte una decina di particelle, non si può risolvere l’equazione di campo nemmeno approssimativamente con i computer d’oggi, né del futuro, perché la memoria richiesta supera la massa dell’Universo. Così, in fisica dello stato solido e in fisica del plasma, il ricorso alla statistica non è un’opzione, ma un obbligo. Tanto meno si possono conoscere le soluzioni delle equazioni nei casi delle macromolecole biologiche, contenenti centinaia o migliaia di particelle. Bene ha fatto quindi Ilya Prigogine (che ha cercato per tutta la vita di spiegare l’auto-organizzazione delle molecole organiche nelle macromolecole complesse dei sistemi viventi) ad evitare il riduzionismo sterile della biologia molecolare e a perseguire un approccio sistemico, che coniugasse la teoria quantistica dei campi con tecniche matematiche olistiche. Anche chi professa il riduzionismo filosofico deve inchinarsi alla complessità algoritmica, se vuole fare scienza. Prigogine, tuttavia, non s’è reso conto della necessità di dover pagare a priori il prezzo dell’alto contenuto informativo contenuto nel DNA e nelle proteine, se ne voleva spiegare l’auto-organizzazione, ed anziché postularlo nella matematica della teoria, l’ha affidato al dogma del potere della chimica organica di creare informazione: non significa questo precludersi a priori una teoria della vita coerente con la termodinamica? Nessuna meraviglia, quindi, che egli abbia dovuto infine confessare: “Il problema dell’ordine biologico coinvolge il passaggio dall’attività molecolare all’ordine super-molecolare della cellula. Questo problema è lungi dall’esser risolto” (Ilya Prigogine and Isabelle Stengers, “Order Out of Chaos”, Bantam Books, New York, 1984, p. 175). Se Peter Higgs 50 anni fa non avesse pre-assunto le simmetrie d’un campo a spin 0, doppietto in SU(2) con ipercarica U(1) e privo di colore, avrebbe predetto il meccanismo che dà massa all’Universo, guidando un esperimento che l’ha confermato solo ieri?

In fondo è in gioco una questione epistemologica: il significato di spiegazione scientifica. Se vi assumiamo la versione naïve di “ragionamento di riduzione all’evidenza controllato dall’osservazione”, resteremo in biologia prigionieri dello schema darwiniano, fatto di racconti infalsificabili, tautologie, infinite sequenze improbabilissime di casi improbabilissimi: in una parola, nella magia della biologia molecolare. Se assumeremo invece il significato moderno di “modello matematico capace di previsioni falsificabili”, la biologia si renderà scientificamente accettabile. Forse diverrà tanto fertile di predittività quanto di applicazioni. Ed i capitali finanziari torneranno a investirvi.