Reti neurali e modelli fisico-predittivi: Dati clinici e analisi di trattamenti in tomotherapy

Il lavoro è parte integrante di un progetto di ricerca del Ministero della Salute ed è stato sviluppato presso la Fisica Sanitaria ed il reparto di Radioterapia Oncologica dell’Azienda Ospedaliero Universitaria di Modena. L’obiettivo è la realizzazione di modelli predittivi e di reti neurali per tecniche di warping in ambito clinico. Modifiche volumetrico-spaziali di organi a rischio e target tumorali, durante trattamenti tomoterapici, possono alterare la distribuzione di dose rispetto ai constraints delineati in fase di pianificazione. Metodologie radioterapiche per la valutazione di organ motion e algoritmi di registrazione ibrida permettono di generare automaticamente ROI deformate e quantificare la divergenza dal piano di trattamento iniziale. Lo studio si focalizzata sulle tecniche di Adaptive Radiation Therapy (ART) mediante la meta-analisi di 51 pazienti sottoposti a trattamento mediante Tomotherapy. Studiando il comportamento statistico del campione, sono state generate analisi predittive per quantificare in tempo reale divergenze anatomico dosimetriche dei pazienti rispetto al piano originale e prevedere la loro ripianificazione terapeutica. I modelli sono stati implementati in MATLAB, mediante Cluster Analysis e Support Vector Machines; l’analisi del dataset ha evidenziato il valore aggiunto apportabile dagli algoritmi di deformazione e dalle tecniche di ART. La specificità e sensibilità della metodica è stata validata mediante l’utilizzo di analisi ROC. Gli sviluppi del presente lavoro hanno aperto una prospettiva di ricerca e utilizzo in trattamenti multicentrici e per la valutazione di efficacia ed efficienza delle nuove tecnologie in ambito RT.

Sviluppo e validazione di un algoritmo per la classificazione veglia-sonno

La sonnolenza durante la guida è un problema di notevole entità e rappresenta la causa di numerosi incidenti stradali. Rilevare i segnali che precedono la sonnolenza è molto importante in quanto, é possibile mettere in guardia i conducenti dei mezzi adottando misure correttive e prevenendo gli incidenti. Attualmente non esiste una metodica efficace in grado di misurare la sonnolenza in maniera affidabile, e che risulti di facile applicazione. La si potrebbe riconoscere da mutazioni di tipo comportamentale del soggetto come: presenza di sbadigli, chiusura degli occhi o movimenti di caduta della testa. I soggetti in stato di sonnolenza presentano dei deficit nelle loro capacità cognitive e psicomotorie. Lo stesso vale per i conducenti i quali, quando sono mentalmente affaticati non sono in grado di mantenere un elevato livello di attenzione. I tempi di reazione si allungano e la capacità decisionale si riduce. Ciò è associato a cambiamenti delle attività delta, theta e alfa di un tracciato EEG. Tramite lo studio dei segnali EEG è possibile ricavare informazioni utili sullo stato di veglia e sull'insorgenza del sonno. Come strumento di classificazione per elaborare e interpretare tali segnali, in questo studio di tesi sono state utilizzate le support vector machines(SVM). Le SVM rappresentano un insieme di metodi di apprendimento che permettono la classicazione di determinati pattern. Necessitano di un set di dati di training per creare un modello che viene testato su un diverso insieme di dati per valutarne le prestazioni. L'obiettivo è quello di classicare in modo corretto i dati di input. Una caratteristica delle SVM è una buona capacità di generalizzare indipendentemente dalla dimensione dello spazio di input. Questo le rende particolarmente adatte per l'analisi di dati biomedici come le registrazioni EEG multicanale caratterizzate da una certa ridondanza intrinseca dei dati. Nonostante sia abbastanza semplice distinguere lo stato di veglia dallo stato di sonno, i criteri per valutarne la transizione non sono ancora stati standardizzati. Sicuramente l'attività elettro-oculografica (EOG) riesce a dare informazioni utili riguardo l'insorgenza del sonno, in quanto essa è caratterizzata dalla presenza di movimenti oculari lenti rotatori (Slow Eye Movements, SEM) tipici della transizione dalla veglia alla sonno. L'attività SEM inizia prima dello stadio 1 del sonno, continua lungo tutta la durata dello stesso stadio 1, declinando progressivamente nei primi minuti dello stadio 2 del sonno fino a completa cessazione. In questo studio, per analizzare l'insorgere della sonnolenza nei conducenti di mezzi, sono state utilizzate registrazioni provenienti da un solo canale EEG e da due canali EOG. Utilizzare un solo canale EEG impedisce una definizione affidabile dell'ipnogramma da parte dei clinici. Quindi l'obiettivo che ci si propone, in primo luogo, è quello di realizzare un classificatore del sonno abbastanza affidabile, a partire da un solo canale EEG, al fine di verificare come si dispongono i SEM a cavallo dell'addormentamento. Quello che ci si aspetta è che effettivamente l'insorgere della sonnolenza sia caratterizzata da una massiccia presenza di SEM.

Design, realization and characterization of automated millifluidic bioreactors for investigating the molecular evolution of lytic or lysogenic vector phages infecting engineered host e. Coli

In questa tesi viene presentato un bioreattore in grado di mantenere nel tempo condizioni biologiche tali che consentano di massimizzare i cicli di evoluzione molecolare di vettori di clonazione fagici: litico (T7) o lisogeno (M13). Verranno quindi introdtti concetti legati alla Teoria della Quasispecie e alla relazione tra errori di autoreplicazione e pressioni selettive naturali o artificiali su popolazioni di virus: il modello naturale del sistema evolutivo. Tuttavia, mantenere delle popolazioni di virus significa formire loro un substrato dove replicare. Per fare ciò, altri gruppi di ricerca hanno giá sviluppato complessi e costosi prototipi di macchinari per la crescita continua di popolazioni batteriche: i compartimenti dei sistemi evolutivi. Il bioreattore, oggetto di questo lavoro, fa parte del progetto europeo Evoprog: general purpose programmable machine evolution on a chip (Jaramillo’s Lab, University of Warwick) che, utilizzando tecnologie fagiche e regolazioni sintetiche esistenti, sará in grado di produrre funzionalità biocomputazionali di due ordini di grandezza più veloci rispetto alle tecniche convenzionali, riducendo allo stesso tempo i costi complessivi. Il primo prototipo consiste in uno o piú fermentatori, dove viene fatta crescere la cultura batterica in condizioni ottimizzate di coltivazione continua, e in un cellstat, un volume separato, dove avviene solo la replicazione dei virus. Entrambi i volumi sono di pochi millilitri e appropriatamente interconnessi per consentire una sorta di screening continuo delle biomolecole prodotte all’uscita. Nella parte finale verranno presentati i risultati degli esperimenti preliminari, a dimostrazione dell’affidabilità del prototipo costruito e dei protocolli seguiti per la sterilizzazione e l’assemblaggio del bioreattore. Gli esperimenti effettuati dimostrano il successo di due coltivazioni virali continue e una ricombinazione in vivo di batteriofagi litici o lisogeni ingegnerizzati. La tesi si conclude valutando i futuri sviluppi e i limiti del sistema, tenendo in considerazione, in particolare, alcune applicazioni rivolte agli studi di una terapia batteriofagica.