As redes estão em todo o lado. Quando guiamos o nosso carro, a estrada onde viajamos faz parte de uma rede. Ruas residenciais ligam-se a avenidas, que por sua vez se ligam a autoestradas que nos levam até diferentes cidades. Cada uma com as suas características, as estradas influenciam a rede como um todo de forma diferente. Ruas e avenidas têm limites de velocidade mais baixos quando comparadas com autoestradas por exemplo, que têm mais faixas e trânsito.

A prevalência das redes no mundo é o centro da investigação desenvolvida no laboratório de Sistemas Adaptativos Complexos e Biologia Computacional liderado por Luis M. Rocha. “As redes estão presentes nos transportes, das estradas aos aviões; na sociedade, da amizade às redes sociais; e na natureza, da forma como os genes interagem com proteínas dentro das nossas células, a como espécies distintas estão interligadas no mesmo ambiente”, exemplifica o investigador principal. “Encontrar conexões em todo o lado motivou-nos a tentar perceber como simples regras de interações podem criar padrões complexos em tantos domínios, ou como o que normalmente se refere ao todo, ou a rede, é maior que a soma das suas partes”, acrescenta Rion Brattig Correia, investigador pós-doutoral no laboratório.

Num estudo recente publicado na revista Journal of Complex Networks, os investigadores formalizam um método que extrai o suporte principal de redes, que define como chegar a todos os pontos da rede pelo caminho mais curto. Voltando ao mapa de uma cidade, esta metodologia revelaria o grupo principal de estradas que ligam todos os bairros, definindo as distâncias mais curtas a percorrer para chegar a cada destino de forma eficaz. Mas o método foi construído para ser aplicado muito além das estradas. “Compreender características fundamentais como esta tem o potencial de afetar como as redes são percebidas e estudadas entre áreas muito diferentes”, afirma Rion.

Os conceitos principais do método foram introduzidos há décadas atrás com o trabalho de Luís M. Rocha. A teoria matemática foi mais tarde desenvolvida com Tiago Simas, atualmente professor na Universidade Lusófona, em Lisboa. Desde então, tem sido usada numa grande variedade de estudos, maioritariamente nas áreas da inteligência artificial e das neurociências. Rion traduziu a linguagem matemática da teoria para linguagem computacional de forma a explorar em detalhe as aplicações do método. O seu trabalho encontra-se agora acessível gratuitamente na forma de um pacote, pronto a usar por outros cientistas. “Existem outros métodos para este efeito, mas têm a falha de partir a rede em ilhas desconetadas e levar a que algumas partes fiquem inacessíveis. Um ponto forte do nosso método é que evita isso”, explica Rion.

Mas o aspeto mais importante deste método é a forma como extrai informação sobre redundância dentro da rede. Ao computar o suporte principal, as interações provavelmente mais importantes que outras aparecem, revelando a robustez do sistema. No exemplo da rede de estradas, esta redundância significa que algumas ruas poderiam ser completamente removidas da grelha porque existem alternativas melhores e mais curtas. “Ficámos muito surpreendidos pela quantidade de redundância presente nas redes que estudámos. A maioria só precisa de cerca de 10% das conexões para preservar todas as distâncias mais curtas. Verificámos e reverificámos os nossos cálculos e análises computacionais para ter a certeza de que os resultados estavam corretos—e estavam!”, revela Luís.

Desvendar as características fundamentais das redes, como os seus suportes principais e a redundância que contêm, pode traduzir-se na descoberta das interações cruciais da sinalização do cancro, vias de comunicação essenciais do cérebro ou como organizar a sociedade para suprimir a propagação de vírus, melhorando as previsões epidemiológicas. “Como qualquer condutor numa estrada quer chegar ao seu destino a tempo, a nossa esperança é que este método possa contribuir para agilizar o nosso entendimento do mundo complexo de redes em que vivemos. Esta pandemia mostrou-nos como todos estamos tão interconectados, e como simples regras de interações podem ter consequências profundas nas nossas vidas”, conclui Rion.