Studio PINK - Protocollo di studio per la linea di ricerca su Imaging e Radiomica

Pieroni S., Franchini M., Salvatori M., Anastasi G., Colantonio S., Pascali M. A., Trombadori C., Palma S., Belli P., Nicolucci A.

Radiomica  Tumore al Seno  Machine Learning  Medicina di precisione 

L'approccio personalizzato a prevenzione, diagnosi e cura rappresenta il caposaldo della medicina di precisione e si integra, come elemento fondante, nella medicina multiomica, l'ultima frontiera delle scienze mediche. Si tratta di un approccio basato sulla modellazione delle caratteristiche dei singoli e della variabilità di queste, in contrapposizione all'approccio classico basato su protocolli generalizzati ricavati da valutazioni (medie) su intere popolazioni. Seguire un approccio personalizzato presuppone la necessità di integrare dati eterogenei su singolo paziente con un intento olistico (e.g., dati clinici, stile di vita, alimentazione, esposizione ambientali ecc.), e possibilmente in un'ottica omica (i.e., attraverso tecnologie di analisi che consentono la produzione di informazioni/dati, in numero molto elevato e nel tempo, per la descrizione e l'interpretazione di processi o sistemi). Il disegno dello studio PINK è coerente con questa impostazione, consapevole dell'enorme potenziale che i dati e le informazioni raccolte fino ad oggi abbiano per la ricerca sul cancro al seno. In questo contesto, il tavolo di approfondimento su imaging e radiomica si colloca come un elemento centrale per la creazione di un ambiente di ricerca che, integrando i dati provenienti dalla piattaforma di inserimento implementata dall'impianto principale dello studio PINK, i dati di imaging e i questionari sullo stile vita, permetterà, attraverso differenti metodi di analisi (e.g., tecniche di analisi di immagini, Big Data analytics e intelligenza artificiale) di perseguire molteplici scenari di approfondimento relativi all'intero processo patologico del tumore mammario, dalla stima del rischio individuale, alla diagnosi precoce fino al monitoraggio della evoluzione della malattia.