Lo studio sulla radiomica nel trattamento del tumore al polmone è condotto in collaborazione con il Laboratorio di Sistemi di elaborazione e bioingegneria informatica

30 novembre 2018 - Sta emergendo come tecnologia per una medicina sempre più personalizzata ed è attualmente uno dei campi di ricerca di maggiore interesse. È la radiomica, una disciplina che analizza le immagini mediche e integra le informazioni estratte dall’imaging radiologico con le conoscenze clinico-biologiche dei tessuti oggetto di indagine. In parole semplici, con opportuni algoritmi e metodi matematici, la radiomica consente di ottenere dalle immagini delle informazioni che non sarebbe possibile elaborare tramite la semplice osservazione visiva e che possono rivelarsi importanti per perfezionare una diagnosi e rendere un trattamento più efficace. 

Lo studio interdisciplinare “A radiomic approach for adaptive radiotherapy in non-small cell lung cancer patients”, condotto dalla UOC di Radioterapia oncologica del Policlinico, in collaborazione con il Laboratorio di Sistemi di elaborazione e bioingegneria informatica dell’Ateneo, utilizza l’approccio radiomico per analizzare le immagini di pazienti con tumore al polmone e caratterizzare la patologia, catturando la struttura intratumorale e molecolare delle lesioni e del loro ambiente. I dati raccolti dai ricercatori dimostrano che le caratteristiche radiomiche estratte dalla TC di prima simulazione sono in grado di predire la riduzione del tumore durante la radiochemioterapia in pazienti affetti da neoplasia polmonare localmente avanzata.

Autori dell’articolo scientifico, pubblicato settimana scorsa su Plos One, sono Sara Ramella, Michele Fiore, Carlo Greco, Ermanno Cordelli, Rosa Sicilia, Mario Merone, Elisabetta Molfese, Marianna Miele, Patrizia Cornacchione, Edy Ippolito, Giulio Iannello, Rolando Maria D’Angelillo, Paolo Soda. Lo studio è valso al dott. Michele Fiore il Premio Berlucchi per la migliore presentazione orale al recente Congresso Nazionale dell'Associazione Italiana di Radioterapia e Oncologia clinica.