Gitto Salvatore

Radiomica e machine learning nel sarcoma di Ewing e nell’osteosarcoma

L’osteosarcoma e il sarcoma di Ewing sono i sarcomi ossei più comuni nell’infanzia e nell’adolescenza. Il trattamento prevede una chemioterapia da eseguire prima dell’intervento chirurgico di resezione del tumore, denominata chemioterapia neoadiuvante. Una buona risposta alla chemioterapia neoadiuvante si associa a una maggiore sopravvivenza. Attualmente, la risposta a questa terapia può essere valutata solo dopo l’intervento chirurgico, mediante analisi anatomo-patologica del campione operatorio. La radiomica è una tecnica emergente che si basa sull’analisi di caratteristiche quantitative (features) estratte da immagini radiologiche, come la tomografia computerizzata o la risonanza magnetica. Obiettivo del progetto sarà combinare un approccio di radiomica (analizzando le immagini preoperatorie) insieme a specifici algoritmi di machine learning, cioè sistemi in grado di elaborare i dati e migliorare le loro performance nel tempo. Lo scopo finale sarà quello di predire la risposta alla chemioterapia neoadiuvante: conoscere questa informazione prima dell’intervento chirurgico consentirebbe di modificare la terapia stessa in maniera individualizzata, ad esempio usando diverse combinazioni di farmaci tra quelli a disposizione.

Dove svilupperà il progetto

Università degli Studi di Milano