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06.11.2019
Redazione - Antonio Cerasa

L’imputabilità del minorenne. Intervista ad Antonio Cerasa

Domande in tema di imputabilità minorile alla luce della recente proposta di legge (A.C. 1580 – Cantalamessa ed altri)*

Fascicolo 11/2019

Abbiamo chiesto ad Antonio Cerasa, Ricercatore presso l’Istituto di bioimmagini e fisiologia molecolare (IBFM) – CNR e Professore Aggregato di Psicologia Fisiologica all’Università “Magna Graecia” di Catanzaro, di illustrarci il suo punto di vista professionale sul tema dell’imputabilità del minore, a partire dagli spunti offerti dalle recenti iniziative legislative volte ad abbassare l’attuale soglia di età – 14 anni – prevista per l’imputabilità penale.

Dal Suo punto vista professionale, ritiene che sia sensato abbassare la soglia di imputabilità penale del minorenne autore di reato da 14 anni (soglia attuale) a 12 anni? Perché?

Nel caso in cui la proposta dovesse tradursi in legge, quali sono, dal punto di vista scientifico, i possibili rischi o, viceversa, i vantaggi della sua entrata in vigore?

Quello della definizione della soglia dell’età imputabile a scopi penali – specie se parliamo di individui molto giovani, addirittura di età inferiore ai 14 anni –, è senza dubbio un problema complesso.

Per provare a dare risposta agli interrogativi che mi vengono posti, credo sia utile – da un punto di vista neuroscientifico – domandarsi innanzitutto se esistano o meno delle basi biologiche tali da giustificare la scelta oggetto della presente proposta di legge, ovvero sia di abbassare a 12 anni l’attuale soglia dell’imputabilità penale.

A questo proposito, formulerò dapprima alcune riflessioni generali sull’età media di insorgenza di alcuni disturbi psichiatrici negli adolescenti; in secondo luogo, vorrei soffermarmi brevemente sul tema del neurosviluppo, per ripercorrere in particolare il quadro delle conoscenze scientifiche relative ai tempi e ai modi dello sviluppo del cervello degli adolescenti. Infine, dedicherò alcune considerazioni conclusive al possibile apporto offerto dalle neuroscienze al problema della definizione, in sede penale, della soglia minima di età imputabile.

1. L’abbassamento dell’età media di insorgenza dei disturbi del comportamento

Vorrei prendere le mosse da alcune recenti acquisizioni nel campo della psichiatria, che possono a mio avviso aiutarci a comprendere meglio il complesso rapporto che esiste tra età, neurosviluppo e comportamento.

Numerosi disturbi psichiatrici emergono mediamente dai 14 anni in poi[1], salvo alcune eccezioni (come i disturbi d’ansia o quelli legati alla incapacità di controllare gli impulsi, che presentano un’età media di insorgenza più bassa – 11 anni circa)[2].

In linea generale, tuttavia, secondo alcuni ricercatori (pur in assenza, ad oggi, di dati multicentrici internazionali) l’età media di insorgenza di alcune patologie psichiatriche si sta abbassando rispetto al passato.

Esiste una spiegazione scientifica per questi fenomeni? Sicuramente, molto dipende dalle capacità diagnostiche che sono nettamente migliorate negli ultimi 20 anni grazie alla grande innovazione che ha interessato numerosi campi della medicina. Inoltre, posto che svariate forme di disagio mentale sono fortemente influenzate da fattori esterni, come la pressione sociale e lo stress ambientale, è molto probabile che anche i cambiamenti nella loro insorgenza siano connessi, almeno indirettamente, ai cambiamenti sociali che hanno caratterizzato le società occidentali nelle ultime decadi.

D’altra parte, però, se questi cambiamenti nell’età di insorgenza dei disturbi psichici possano essere associati a modifiche nell’andamento del neurosviluppo è un’ipotesi che ancora non ha riscontri.

2. Lo stato attuale delle conoscenze in materia di neurosviluppo

A scopo di chiarezza, può essere utile spendere qui qualche parola per spiegare cosa si intenda per “neurosviluppo”.

Per secoli, medici e scienziati si sono chiesti come, quando e quanto la materia cerebrale si sviluppasse. Prima dell’avvento delle moderne tecniche di risonanza magnetica, infatti, non era possibile indagare direttamente la materia neurale durante la crescita dell’individuo. All’epoca di Costantino Economo nei primi anni del ‘900, si poteva lavorare solo con modelli post-mortem o animali. Si trattava, dunque, sempre di misure indirette. Con l’arrivo, negli anni ‘90, dell’imaging strutturale in vivo, fu finalmente possibile quantificare ogni piccolo cambiamento che avveniva all’interno della scatola cranica con riferimento a qualsiasi fascia di età[3]. Fu possibile disegnare le “traiettorie” che ogni singolo lobo o area cerebrale seguiva dalla nascita fino alla morte dell’individuo.

Si è così scoperto che lo sviluppo cerebrale non segue un andamento regolare; al contrario, i tempi necessari al neurosviluppo variano sensibilmente a seconda che si considerino le porzioni del cervello interessate dalla materia grigia – più esterna, che va a formare la corteccia cerebrale – o quelle interessare dalla materia bianca – interna, ubicata immediatamente sotto la corteccia –, le quali insieme costituiscono l’“architettura” di base di ciascuna regione cerebrale.

 

Lo sviluppo cerebrale non segue un andamento regolare; al contrario, i tempi necessari al neurosviluppo variano sensibilmente a seconda che si considerino le porzioni del cervello interessate dalla materia grigia […] o quelle interessare dalla materia bianca

Per semplificare al massimo il discorso, proviamo a pensare al cervello umano come a un palazzo su più piani. I singoli piani rappresentano gli strati di cui è composta la materia grigia sulla corteccia cerebrale, ciascuno dei quali presenta una particolare tipologia e conformazione di neuroni.

Il neurosviluppo delle singole sezioni della corteccia inizia immediatamente dopo la nascita e, da lì in poi, cresce esponenzialmente, raggiungendo il picco intorno ai 10-12 anni; da quel momento in avanti, esso tende a stabilizzarsi per il resto della vita[4].

All’interno dei “piani”, o strati della corteccia, si trova poi un insieme complesso di massa neurale (corpi cellulari, alberi dendritici, sinapsi, vasi sanguigni, ecc.,) che, seguendo la metafora del palazzo, è rappresentata dagli interni dei singoli appartamenti sui vari piani. Il neurosviluppo di questa seconda componente cerebrale è più lento, perché raggiunge il picco solo dopo i 14 anni, momento a partire dal quale comincia una lunga decadenza, che porterà a perdere lo 0.2/0.5%[5] di valore assoluto per ogni anno di vita fino alla morte[6].

Un’abitazione, per essere funzionale, necessita però altresì dell’allaccio della corrente, del gas, della rete idrica e di quella rete telefonica. In termini neurobiologici, stiamo ora parlando della materia bianca, che si comporta in maniera diversa rispetto alla grigia. La materia bianca, infatti, cresce in modo estremamente lento, secondo un processo che la porterà a raggiungere il picco nella prima fase dell’età adulta intorno ai 22-30 anni[7]. Da quel momento in poi, comincerà una lenta ma progressiva perdita di mielinizzazione delle fibre esattamente come descritto per la materia grigia.

Dunque, in estrema sintesi: mentre la struttura portante del cervello, ossia la materia grigia, viene costruita subito, la materia bianca – che, come i servizi di un’abitazione, consente di stabilite una “connessione” con il mondo esterno – richiede tempi decisamente più lunghi[8].

Le conoscenze acquisite dalla scienza medica grazie al ricorso alle nuove tecnologie non sono tuttavia limitate a queste scoperte.

Con il progressivo aumento della potenza dei campi magnetici – siamo infatti passati rapidamente da risonanze che avevano un campo magnetico di 1.5 Tesla, a 3/7 Tesla, fino a 9.4 Tesla, con un aumento esponenziale della capacità di risoluzione utile a definire la morfologia cerebrale – è stato possibile apprendere che lo sviluppo cerebrale non è affatto omogeneo, ma al contrario interessa in modo diverso ogni singola area del cervello. Pare infatti che lo sviluppo di ogni centimetro di superficie corticale abbia un proprio specifico andamento nel tempo, che spesso non segue criteri lineari o esponenziali e procede lungo traiettorie diverse che variano a seconda dell’età. Questa incredibile variabilità si manifesta soprattutto nei primissimi anni di vita e si mantiene fino ai 12-14 anni, per poi diminuire progressivamente[9]. Una delle regioni maggiormente interessate da tale variabilità è la corteccia orbitofrontale, un’area particolarmente critica per quanto riguarda la regolazione degli stimoli e degli stati emotivi. Esistono infatti parti della corteccia orbitofrontale che si sviluppano anche prima dei 10 anni; con riguardo ad altre, invece, lo sviluppo prosegue fino a 14 anni, secondo un andamento anch’esso estremamente vario – lineare, cubico o quadratico, a seconda delle varie zone.

Pare infatti che lo sviluppo di ogni centimetro di superfice corticale abbia un proprio specifico andamento nel tempo, che spesso non segue criteri lineari o esponenziali e procede lungo traiettorie diverse che variano a seconda dell’età

3. Neurosviluppo, neuroscienze e imputabilità penale.

Per tornare ai quesiti posti inizialmente, ritengo che le conoscenze attuali in materia di neurosviluppo[10] non possano in alcun modo essere poste a fondamento della proposta di abbassare da 14 a 12 anni l’età minima per l’imputabilità penale.

Per un verso perché, allo stato, non sappiamo se – neurobiologicamente parlando – le generazioni di oggi sviluppino più velocemente rispetto a quelle di 30-40 anni fa o oltre.

Per altro verso perché, se anche fossimo in grado di affermare, in maniera scientificamente fondata, che si è effettivamente verificata un’accelerazione nel neurosviluppo negli ultimi anni (grazie, ad esempio, ad una alimentazione più equilibrata, ad una miglior vaccinazione, a condizione ambientali più favorevoli), con ciò non avremmo comunque risolto il problema della definizione dell’età imputabile.

Ritengo che le conoscenze attuali in materia di neurosviluppo non possano in alcun modo essere poste a fondamento della proposta di abbassare da 14 a 12 anni l’età minima per l’imputabilità penale

Il comportamento delle persone, infatti, non dipende in via esclusiva dal loro livello di maturazione cerebrale. Il mio cervello può essere perfettamente sviluppato già a 9 anni, ma non per questo sarò più intelligente o più bravo dei miei coetanei a controllare le mie emozioni. Infatti, ciò che, a livello comportamentale, fa la differenza tra individui è in gran parte l’ambiente o contesto di vita, che permette al singolo giovane di crescere più o meno velocemente. Insomma, a mio avviso la “cerebralizzazione” dell’essere umano (come la definivano Umiltà e Legrenzi)[11], non può risolvere l’annoso dilemma sull’età dell’imputabilità.

Nondimeno, sono convinto che le neuroscienze, e non solo queste, possano fornire indicazioni utili alle scienze giuridiche per affrontare i problemi connessi alla definizione e all’accertamento dell’imputabilità.

Nondimeno, sono convinto che le neuroscienze, e non solo queste, possano fornire indicazioni utili alle scienze giuridiche per affrontare i problemi connessi alla definizione e all’accertamento dell’imputabilità

A questo proposito, mi sono permesso di illustrare il mio pensiero con una semplice figura, in cui sono rappresentati i diversi campi scientifici coinvolti nel problema di cui parliamo.

Ho provato a immaginare una divisione basata su: a) Struttura; b) Funzione; c) Ambiente.

In una prima fase vengono in luce, le neuroscienze, che possono fornire le informazioni strutturali di natura neurobiologica utili a spiegare cosa è e come avviene la maturazione cerebrale dalla fase infantile a quella della pubertà (il neurosviluppo, appunto). In particolare, un settore che a mio avviso presenta enormi potenzialità in questo ambito è quello delle Neuroscienze Computazionali, di cui fa parte l’intelligenza artificiale (IA).

A questa conoscenza si collegano poi quelle inerenti la funzione cerebrale: in questo senso, assumono importanza la psicologia cognitiva, che può aiutarci a capire quali sono i processi cognitivi che il singolo soggetto mette in atto quando compie le proprie scelte (le quali dipendono delle sue pulsioni interne e del sistema di regole esterne nel quale è inserito) e la psichiatria clinica, cui spetterebbe il compito di fare luce sui possibili disturbi della sfera emotiva che impediscono o alterano i suddetti processi.

L’insieme di tutte queste conoscenze dovrebbe essere trasferita nel contesto concreto in cui operano gli avvocati, i giudici e gli assistenti sociali, perché possano rappresentare un ausilio per la definizione di linee guida in materia di gestione del minore.

Prima di concludere su questo argomento, vorrei tornare brevemente alle neuroscienze, e segnatamente alle neuroscienze computazionali, un settore che a mio avviso potrebbe rivelarsi estremamente importante nell’ambito della riflessione sull’imputabilità minorile.

Credo in particolare che tale disciplina possa offrire indicazioni preziose per quanto riguarda la profilazione psico-sociale dei giovani autori di reati, mettendo in luce – ad esempio – l’esistenza di eventuali differenze connesse all’età o della fascia di età (es. 12, 14 o 18 anni) del minore.

Per scendere più nel concreto del funzionamento degli algoritmi di IA, possiamo fare l’esempio che segue: immaginate di avere 3 gruppi di giovani di età diversa (12, 14 e 18 anni), autori tutti del medesimo reato.

Ipotizziamo che ogni gruppo sia composto da 100 unità e di avere a disposizione, per ciascun membro del campione, dati: a) demografici, b) sociali, c) psicologici (ottenuti tramite anamnesi e test quantitativi) e d) cognitivi (test neuropsicologici).

Ora, l’impiego degli algoritmi prevede un processo in due fasi, una prima fase di learning e una successiva che prende il nome testing.

La prima fase è quella dedicata all’apprendimento (learning, appunto) delle informazioni in nostro possesso: immaginiamo allora di “inserire” all’interno del sistema di IA la metà dei dati riguardanti i tre gruppi. A seguito del processo di elaborazione, l’algoritmo sarà in grado di individuare un profilo unico, costituito da un insieme di caratteristiche multidimensionali (a+b+c+d) sulla cui base imparerà a distinguere i 12enni rispetto ai 14enni o ai 18enni.

La fase successiva, quella di testing, è finalizzata a verificare la correttezza delle elaborazioni operate dal sistema. Immaginiamo allora di mettere a disposizione dell’algoritmo l’altra metà dei dati in nostro possesso, contestualmente chiedendogli di identificare, all’interno del campione, i ragazzi di 12 anni. In questa fase, però, l’algoritmo di IA non conosce la provenienza dei dati che gli vengono forniti senza “l’etichetta” della classe di appartenenza.

Se il sistema darà una risposta errata, ciò significa che il profilo multidimensionale individuato in precedenza, durante la fase di learning, era debole: il che rappresenterà per noi un indizio del fatto che, in realtà, non esiste una profilazione psico-sociale dello stesso reato differenziata per fascia di età.

Se invece la risposta fornita dal sistema risulterà corrispondente – o, quantomeno, sufficientemente vicina – alla realtà, ecco che avremmo trovato (ipoteticamente) un profilo, a parità di reato commesso, in grado di differenziare l’età anagrafica del suo autore.

In definitiva, possiamo affermare che, per rispondere alla complessa domanda posta all’inizio dell’intervista, occorre un modello scientifico parimenti complesso, caratterizzato da un approccio multidisciplinare e che comporti l’utilizzo di strumenti multidimensionali come quelli su cui si basa l’Intelligenza Artificiale.

Per rispondere alla complessa domanda posta all’inizio dell’intervista, occorre un modello scientifico parimenti complesso, caratterizzato da un approccio multidisciplinare e che comporti l’utilizzo di strumenti multidimensionali come quelli su cui si basa l’Intelligenza Artificiale

Bibliografia.

A. Cerasa, F. Tomaiuolo, La scatola magica: all’origine delle neuroscienze, Hoepli Editore, 2019.

P. Fusar-Poli, Integrated Mental Health Services for the Developmental Period (0 to 25 Years): A Critical Review of the Evidence, in Front Psychiatry, 10, 355, 2019, pp. 1 ss.

R.C. Kessler, P. Berglund, O. Demler, R. Jin, K.R. Merikangas, E.E. Walters, Lifetime prevalence and age-of-onset distributions of DSM-IV disorders in the National Comorbidity Survey Replication, in Arch Gen Psychiatry, 62(6), 2005, pp. 593 ss.

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P. Legrenzi, C. Umiltà, Neuro-mania, il cervello non spiega chi siamo, Il Mulino, 2009.

Y. Ostby, C.K. Tamnes, A.M. Fjell, L.T. Westlye, P. Due-Tønnessen, K.B. Walhovd, Heterogeneity in subcortical brain development: A structural magnetic resonance imaging study of brain maturation from 8 to 30 years, in J Neurosci, 29(38), 2009, pp. 11772 ss.

A. Pfefferbaum, D.H. Mathalon, E.V. Sullivan, J.M. Rawles, R.B. Zipursky, K.O. Lim, A quantitative magnetic resonance imaging study of changes in brain morphology from infancy to late adulthood, in Arch Neurol, 51, 1994, pp. 874 ss

J.L. Rapoport, J.N. Giedd, S.P. Wise, Neurodevelopmental trajectories of the human cerebral cortex, in J Neurosci, 28(14), 2008, pp. 3586 ss.

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D.H. Salat, D.S. Tuch, D.N. Greve,  A.J. van der Kouwe, N.D. Hevelone, A.K. Zaleta, B.R. Rosen, B. Fischl, S. Corkin, H.D Rosas, A.M. Dale, Age-related alterations in white matter microstructure measured by diffusion tensor imaging, in Neurobiol. Aging, 26, 2005, pp. 1215 ss.

P. Shaw, N.J. Kabani, J.P. Lerch, K. Eckstrand, R. Lenroot, N. Gogtay, D. Greenstein, L. Clasen, A. Evans, J.L. Rapoport, J.N. Giedd, S.P. Wise, Neurodevelopmental trajectories of the human cerebral cortex, in J Neurosci, 28(14), 2008, pp. 3586 ss.

X.N. Zuo, Y. He, R.F. Betzel, S. Colcombe, O. Sporns, M.P. Milham, Human Connectomics across the Life Span. In Trends Cogn Sci., 21(1), 2017, pp. 32 ss.

 


*Modifiche al codice penale e alle disposizioni sul processo penale a carico di imputati minorenni, di cui al decreto del Presidente della Repubblica 22 settembre 1988, n. 448, in materia di imputabilità dei minori e di pene applicabili a essi nel caso di partecipazione ad associazione mafiosa” (1580).

[1] P. Fusar-Poli, Integrated Mental Health Services for the Developmental Period (0 to 25 Years): A Critical Review of the Evidence, in Front Psychiatry, 10, 355, 2019, pp. 1 ss.

[2] R.C. Kessler, P. Berglund, O. Demler, R. Jin, K.R. Merikangas, E.E. Walters, Lifetime prevalence and age-of-onset distributions of DSM-IV disorders in the National Comorbidity Survey Replication, in Arch Gen Psychiatry, 62(6), 2005, pp. 593 ss.

[3] Per una revisione di questa parte storica delle neuroscienze leggere il libro: A. Cerasa, F. Tomaiuolo, La scatola magica: all’origine delle neuroscienze, Hoepli Editore, 2019.

[4] P. Shaw, N.J. Kabani, J.P. Lerch, K. Eckstrand, R. Lenroot, N. Gogtay, D. Greenstein, L. Clasen, A. Evans, J.L. Rapoport, J.N. Giedd, S.P. Wise, Neurodevelopmental trajectories of the human cerebral cortex, in J Neurosci, 28(14), 2008, pp. 3586 ss.

[5] A. Pfefferbaum, D.H. Mathalon, E.V. Sullivan, J.M. Rawles, R.B. Zipursky, K.O. Lim, A quantitative magnetic resonance imaging study of changes in brain morphology from infancy to late adulthood, in Arch Neurol, 51, 1994, pp. 874 ss.

[6] A. Raznahan, P. Shaw, F. Lalonde, M. Stockman, G.L. Wallace, D. Greenstein, L. Clasen, N. Gogtay, J.N. Giedd, How does your cortex grow?, in J Neurosci, 31(19), 2011, pp. 7174 ss.

[7] D.H. Salat, D.S. Tuch, D.N. Greve,  A.J. van der Kouwe, N.D. Hevelone, A.K. Zaleta, B.R. Rosen, B. Fischl, S. Corkin, H.D Rosas, A.M. Dale, Age-related alterations in white matter microstructure measured by diffusion tensor imaging, in Neurobiol. Aging, 26, 2005, pp. 1215 ss.

[8] P. Kochunov, L.E. Hong, Neurodevelopmental and neurodegenerative models of schizophrenia: white matter at the center stage, in Schizophr Bull, 40(4), 2014, pp. 721 ss.

[9] Y. Ostby, C.K. Tamnes, A.M. Fjell, L.T. Westlye, P. Due-Tønnessen, K.B. Walhovd, Heterogeneity in subcortical brain development: A structural magnetic resonance imaging study of brain maturation from 8 to 30 years, in J Neurosci, 29(38), 2009, pp. 11772 ss.

[10] Conoscenze che oggi si stanno ampliando sempre di più grazie a nuovi modelli teorici come quello affrontato dai seguenti Autori: X.N. Zuo, Y. He, R.F. Betzel, S. Colcombe, O. Sporns, M.P. Milham, Human Connectomics across the Life Span. In Trends Cogn Sci., 21(1), 2017, pp. 32 ss.

[11] P. Legrenzi, C. Umiltà, Neuro-mania, il cervello non spiega chi siamo, Il Mulino, 2009.

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