Preparazione dei dati e generazione delle mappe di TC perfusionale nel cancro al polmone

L’introduzione della tomografia computerizzata nelle applicazioni oncologiche è stata rivoluzionaria per la diagnostica delle immagini di molti organi e apparati, superando i limiti della radiologia convenzionale. Questa tecnica rappresenta, infatti, un efficace strumento nella diagnosi e caratterizzazione di numerosi tumori, in quanto questo tipo di applicazione perfusionale amalgama informazioni di natura morfologica, tipiche della TC tradizionale, con studi funzionali sui tessuti in esame. Tuttavia, diversi problemi, tra cui la mancanza di un protocollo standard sia durante la fase di acquisizione dei dati, sia durante la fase di elaborazione dei dati, costituiscono un ostacolo per la trasposizione in clinica della TCp. In questo lavoro di Tesi si è trattato principalmente della modalità di analisi dei dati: ad oggi, infatti, non è ancora stato formulato un protocollo che stabilisca in modo univoco una tecnica di analisi delle mappe perfusionali risultanti dall’elaborazione delle immagini TCp. In particolare, si è tentato di affiancare ai classici metodi di analisi di immagini noti in letteratura un ulteriore tecnica che si basa sull’analisi voxel-by-voxel della regione d’interesse su più slice e non solo su quella di riferimento. Questo studio è stato fortemente motivato dall’elevato grado di eterogeneità che caratterizza molti tessuti neoplastici. A tal proposito, l’elaborato mira ad analizzare in modo qualitativo le mappe perfusionali di slice adiacenti a quella di riferimento e a verificare se queste possano restituire informazioni aggiuntive che risultino indispensabili ai fini della formulazione di una corretta diagnosi e scelta del piano terapeutico da applicare al paziente.

Nanotecnologie e nanomedicina nella diagnosi e nella terapia del cancro.

Negli ultimi decenni la nanotecnologia contestualizzata nel campo medico ha rivolto le sue applicazioni alla cura e alla diagnosi del cancro. In questo elaborato di tesi sono passati in rassegna lo stato dell'arte riguardante le attuali metodologie di cura e di diagnosi nonché le caratteristiche biologiche fondamentali del cancro.Inoltre sono approfonditi tutti gli aspetti innovativi e le potenzialità della nanomedicina e delle nanotecnologie che negli anni hanno dato risultati promettenti e che in futuro potranno consentire un nuovo tipo di approccio diagnostico-terapeutico multidisciplinare basato su una diagnosi precoce e su una terapia personalizzata.

Progettazione, Sintesi e Caratterizzazione di nanoparticelle a base di HSA-MnO2 per la terapia multimodale del cancro

Una strategia promettente per potenziare l’efficacia di un trattamento antitumorale limitandone gli effetti collaterali sistemici e i fenomeni di resistenza, è quella di combinare, all’interno di un nanoveicolo, l’azione sinergica/additiva di diversi trattamenti terapeutici, come ad esempio la terapia fotodinamica (PDT) e l’immunoterapia. In questo lavoro di tesi sono state preparate nanoparticelle multimodali altamente biodegradabili e biocompatibili, a base di albumina umana (HSA) caricate con un pro-farmaco del paclitaxel (PTX), un agente chemioterapeutico approvato per il trattamento di diversi tumori solidi; una molecola fotosensibile, IR780, che illuminata a una specifica lunghezza d'onda, induce la formazione di specie radicaliche dell'ossigeno (ROS) e ossigeno di singoletto (1O2), in grado di uccidere le cellule malate; ed infine con Indoximod (IND), in grado di inibire un checkpoint immunitario, con azione indiretta sull’enzima indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO-1). Le nanoparticelle sono poi state rivestite con un guscio di MnO2, per limitare l’ipossia caratteristica dell’ambiente tumorale, potenziando così l’azione citotossica. Le nanoparticelle ottenute sono state caratterizzate in termini di dimensioni, capacità di loading, stabilità in acqua e in ambiente fisiologico. Inoltre, mediante spettroscopia UV-vis, è stata studiata la capacità dell’IR780 di produrre specie reattive all’ossigeno (ROS). In futuro, saranno studiati i fenomeni di rilascio dei diversi agenti dalle nanoparticelle e sarà verificato se la presenza dell’ossido di manganese sia in grado di migliorare l’ossigenazione del microambiente tumorale.

Valutazione delle tecniche di parallelizzazione nell'addestramento di una CNN per la diagnostica del cancro al seno.

Il cancro è un processo autosufficiente e adattivo che interagisce dinamicamente con il suo microambiente, la cui diagnosi, complessa e dispendiosa in termini di tempo e numero di specialisti impiegati, viene solitamente effettuata valutando l’imaging radiografico oppure effettuando un esame istologico. L'interpretazione di tali immagini risulta generalmente molto complessa, a questo scopo sarebbe molto utile poter addestrare un computer a comprendere tali immagini potendo di fatto affiancarsi allo specialista, senza sostituirlo, al momento della diagnosi. A questo scopo è possibile affidarsi alle tecniche di apprendimento automatico, sistema alla base dell’intelligenza artificiale (AI), le quali permettono di fatto di apprendere automaticamente la rappresentazione delle caratteristiche da immagini campione. Tali tecniche di intelligenza artificiale, hanno però bisogno, per essere addestrate, di grandi quantità di dati in cui il segnale di uscita desiderato è noto, comportando di fatto un aumento delle tempistiche di addestramento. Inoltre, in ambito sanitario, i dati sono distribuiti su più archivi, dislocati sul territorio nazionale, rendendo impossibile l’utilizzo di soluzioni centralizzate. L’obbiettivo di questa trattazione sarà cercare di trovare una soluzione a queste due problematiche, ricorrendo all’utilizzo delle tecniche di parallelizzazione. A seguito dell'introduzione dello scenario biologico e delle tecniche di diagnostica ad esso associato è presentato il percorso di creazione della rete neurale. A seguito del suo addestramento sulla GPU di una singola macchina, ottenendo un'accuratezza dell'83.94% in 5 ore 48 minuti e 43 secondi, è stata introdotto la parallelizzazione ed una sua implementazione. In conclusione, sfruttando il sistema implementato, è stata distribuita la fase di addestramento prima su due macchine e poi su tre, ottenendo una diminuzione del tempo di addestramento rispettivamente del 31.4% e del 50%.

Proposta di un glossario terminologico trilingue italiano-russo-spagnolo sul cancro ovarico

Il presente elaborato ha come obiettivo la creazione di un glossario terminologico trilingue italiano-russo-spagnolo sul cancro ovarico. Un glossario terminologico è un glossario che contiene diverse informazioni rilevanti sui termini (definizione, contesto d'uso, sinonimi, collocazioni). Si tratta di uno strumento prezioso per interpreti e traduttori impegnati in un incarico concernente un ambito specifico e specializzato. Dunque, un glossario terminologico è una risorsa fondamentale che può essere aggiornata e sviluppata costantemente. Per la creazione di glossari terminologici è importante analizzare la terminologia utilizzata in una grande quantità di testi e ciò è possibile grazie ai corpora, che, oggigiorno, possono essere creati automaticamente tramite l'utilizzo di software specifici. Nell'elaborato, dunque, ci si soffermerà dapprima su aspetti teorici relativi ai linguaggi specialistici, alla terminologia e alla linguistica dei corpora. Successivamente, si descriverà il dominio oggetto di indagine, ossia il cancro ovarico. Infine, si descriverà la metodologia utilizzata per la creazione dei corpora specialistici nelle tre lingue oggetto di studio e delle schede terminologiche finali, che rappresentano il risultato ultimo dell'elaborato.