Il gruppo di ricerca Imaging e Radiomica utilizza una combinazione sinergica di tecniche di Intelligenza Artificiale, Radiomica, Biotecnologie e Image Processing per risolvere nuove sfide sperimentali emergenti nell’ambito dell’Imaging Biomedico e della Radiobiologia, ambiti che richiedono la collaborazione sempre più stretta di figure professionali con background differenti, quali informatici, biotecnologi, medici con diverse specializzazioni, ingegneri e clinici di tutti i settori.

Il nostro Team multidisciplinare è composto da figure scientifiche che hanno competenze trasversali adatte a supportare l’intero workflow traslazionale che va dal processamento dei test In-Vitro (modelli cellulari) ai test Ex-Vivo (phantom, scaffold, tessuti e organi) e In-Vivo (modelli animali), fino all’analisi attraverso Intelligenza Artificiale, algoritmi di Machine Learning e Deep Learning applicate ad Immagini Multispettrali in ambito Agroalimentare e Immagini Biomedicali (cellulari, precliniche e cliniche).

Obiettivi

• Sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale per supportare il processo decisionale biomedico
• Sviluppo di tools per l’intercettazione, la Segmentazione e la Classificazione dei target nell’Imaging Biomedico
• Sviluppo di tools di Radiomica per la Biodistribuzione dei Radiofarmaci in Preclinica
• Quantificazione In Vitro di composti Radioattivi

Focus

• Intelligenza Artificiale nella Medicina di Precisione 
• Radiomica per la valutazione quantitativa dell’Efficacia dei trattamenti 
• Studi Teranostici In Vitro e In Vivo: Nuovi Radiofarmaci per Diagnosi e Terapia 
• Studi di Radiobiologia per l’Efficacia Dosimetria-Tempo della Terapia con Radionuclidi

Competenze e risorse

• Imaging, Radiomica, Intelligenza Artificiale, Deep Learning, Machine Learning 
• Analisi di Biodistribuzione di Radiofarmaci: Imaging Molecolare Preclinico 
• Radiobiologia In Vitro e In Vivo: Radiofarmaci e Chelanti Radiomarcati 
• PET/TC, MRI, HRCT, IVIS, Gamma Counter 
• Python, Matlab, CUDA

Attività svolte e ambiti di applicazione

Radiobiologia e Radiofarmaci Innovativi Teranostici:

• Progettazione e set up di modelli In-Vitro per lo studio della radiobiologia usando modelli di linee cellulari e contatori radiometrici;
• Dalla valutazione di nuovi radiofarmaci direttamente su modelli cellulari in ambito infiammatorio e oncologico (Radiobiology In-Vitro test, usando gamma counter) alla analisi di Radiomica di Biodistribuzione di Nuovi Radiotracer adatti a PET/SPECT attraverso Imaging non invasivo su modelli animali (In-Vivo test) nell’ambito della Teranostica (Diagnosi e Terapia) Radiobiologia;
• Studi dose-assorbimento, internalizzazione/esternalizzazione di composti Bioattivi e Radiomarcati in funzione del tempo e della concentrazione, test di competizione con inibitori specifici, andamenti temporali dell’esternalizzazione mediante quantificazioni dosimetriche del rilascio di sostanze bioattive e radiomarcate, saggi di vitalità per quantificazione radiometrica dell’uptake;
• Applicazioni di intelligenza artificiale, terapia di medicina nucleare e PET/MRI

Biodiversità e Medicina di Precisione:

• Dalla valutazione In-Vitro e In-Vivo dei Polifenoli e sostanze naturali su modelli cellulari e animali attraverso Imaging preclinico (CT ad alta risoluzione, MRI, IVIS) per applicazioni terapeutiche in ambito biomedicale

Analisi di Big Data in ambito Agroalimentare:

• Intelligenza Artificiale applicata a immagini termiche ed RGB per monitoraggio e gestione sostenibile in ambito agroalimentare

Anatomia Patologica e Intelligenza Artificiale:

• Valutazione dell’espressione di caratteristiche molecole implicate nella regolazione della risposta immunitaria contro il cancro attraverso analisi digitale di immagini diagnostiche istopatologiche e istochimiche, attraverso tecniche di Machine Learning, Pattern Recognition e Decision Support System

Sviluppo tool di Intelligenza Artificiale e Radiomica:

• Implementazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale (Deep e Machine Learning), filtri semiautomatici e Radiomica per l’analisi delle immagini, per la conta cellulare, per studi di Biodistribuzione, per l’individuazione e la quantificazione di aree sospette in vitro, in preclinica e in clinica;
• Sviluppo di modelli per  Rilevamento, la Segmentazione e la Classificazione dei target nell’Imaging Biomedico e la ricostruzione 3D morfologica di regioni di interesse (ROI) per la biostampa (es. la prototipazione di scaffold 3D antropomorfi che simulano tessuti, lesioni etc..) supportati da un approccio di apprendimento automatico;
• Segmentazione e analisi delle immagini Precliniche e Cliniche 3D (MRI/CT/PET/SPECT/IVIS) e immagini 2D (istologiche e di microscopia) per estrarre nuovi bio-marcatori radiomici attraverso anche la correlazioni tra le diverse metodiche di Imaging;
• Supporto alle decisioni mediche/biomediche e identificazione di nuovi bio-marcatori attraverso l’estrazione e l’opportuna selezione di caratteristiche Radiomiche, per correlarle con altre Omiche e addestrare altri sistemi di Intelligenza Artificiale (machine learning e deep learning) che consentano di determinare precocemente l’efficacia del trattamento sia nel modello preclinico che clinico;
• Acquisizione e analisi di immagini morfologiche e di bioluminescenza mediante Imaging microCT/IVIS/MRI utilizzando scaffold 2.5 e 3D in condizioni di coltura cellulare (statica e/o dinamica), e l’analisi mediante algoritmi di Intelligenza Artificiale e Radiomica;
• Analisi e elaborazione delle immagini biomedicali di ambito neurologico, analisi statistica dei segnali fisiologici;
• Sviluppo di tecniche di analisi di componenti indipendenti del cervello umano nel dominio dell’informazione nell’ambito della Risonanza Magnetica Funzionale;
• Distretti anatomici trattati: fegato, polmoni, seno, prostata, pancreas, cervello, testa collo, cuore, cardiovascolare, muscolo-scheletrico e colon retto;
• Sviluppo software di nuovi algoritmi, scritti principalmente in C, C++, Matlab o Python.

Team