Quando un tumore viene analizzato in laboratorio, spesso non può essere osservato nella sua interezza: per prepararlo all’analisi microscopica, il tessuto viene suddiviso in più frammenti da esaminare singolarmente. Ma questa procedura, necessaria nella pratica clinica quotidiana, rende più complesso valutare il tumore nella sua interezza.
Per supportare i patologi in questo processo, l’Istituto Dalle Molle di studi sull’intelligenza artificiale (IDSIA, USI-SUPSI) e l’ Istituto Cantonale di Patologia dell’Ente Ospedaliero Cantonale (EOC) hanno sviluppato PATH-zle, un innovativo strumento software che utilizza l’intelligenza artificiale per ricostruire automaticamente una macro-sezione digitale a partire dalle immagini dei singoli frammenti istologici.
“Il software analizza le immagini digitali dei singoli frammenti e ne identifica le possibili corrispondenze, proprio come avviene nella composizione di un puzzle. In questo modo, in pochi secondi vengono proposte le ricostruzioni più probabili che il patologo può verificare e correggere tramite un’interfaccia intuitiva” spiega Gabriele Abbate, ricercatore SUPSI.
Nel corso del progetto sono stati raccolti e analizzati 34 casi reali, provenienti da diverse tipologie di tumore e composti da un numero variabile di frammenti (da 2 fino a 10), per un totale di 101 immagini digitali ad altissima risoluzione. I risultati sono stati molto promettenti: nel’83% il sistema ha individuato subito la ricostruzione corretta, percentuale che sale al 94% dei casi considerando le prime tre alternative proposte.
I risultati ottenuti sono stati riconosciuti anche da Innosuisse, che ha evidenziato come il progetto abbia superato gli obiettivi previsti, sia per la dimensione della casistica raccolta sia per l’efficacia dell’algoritmo sviluppato
“Malgrado i progressi diagnostici, alcuni parametri tradizionali come le dimensioni del tumore e la distanza del tumore dai margini di resezione chirurgica continuano ad essere determinanti per definire la prognosi del paziente e il trattamento della malattia. Tuttavia, la loro definizione risulta laboriosa, poco standardizzata e poco riproducibile” spiega il Prof. Dr. med. Luca Mazzucchelli, medico aggiunto, già Direttore medico scientifico dell’istituto cantonale di Patologia-EOC. “PATH-zle offre ai patologi una visione più completa del tumore, migliorando la rapidità e l'affidabilità delle valutazioni e superando i limiti tecnici e logistici legati alla preparazione delle macrosezioni tradizionali. È una tecnologia con un enorme potenziale diagnostico, che potrebbe trovare rapidamente applicazione nei laboratori di patologia.”
Oltre a generare una ricostruzione in meno di cinque secondi, il software produce un'immagine finale alla risoluzione originale, compatibile con i sistemi digitali utilizzati negli istituti di patologia. Si aprono così nuove prospettive per la patologia digitale: visualizzare il tumore nella sua interezza può facilitare a valutare l’estensione della malattia, i margini chirurgici e la risposta ai trattamenti oncologici.
Attualmente è in corso il percorso di integrazione del prototipo nella pratica clinica dell’Istituto Cantonale di Patologia dell’EOC, mentre i risultati scientifici sono in fase di pubblicazione.