Titolo della tesi: Radiomics in Oncology
Negli ultimi anni si è assistito ad una crescita esponenziale della Diagnostica per Immagini, con un numero sempre maggiore di strumenti e modelli clinico-diagnostici ed un enorme crescita dei dataset utilizzati. Questi progressi hanno fatto emergere nuove opportunità di sviluppo per tale disciplina, come ad esempio l'estrazione di centinaia e migliaia di caratteristiche quantitative a partire delle immagini digitali e la successiva analisi di questi dati per il supporto decisionale clinico: si assiste così alla nascita della Radiomica. Il concetto fondante di tale nuova disciplina è l’estrazione e l’utilizzo delle immagini biomediche a livello ultrastrutturale, al di là della semplice analisi visiva, per estrapolare
Roma 8.12.2020
informazioni che riflettano la fisiopatologia sottostante l’immagine stessa e l’integrazione di questi dati con altre informazioni molecolari e cliniche.
Per poter comprendere più a fondo il concetto di Radiomica è possibile far riferimento ad uno dei suoi predecessori ovvero il sistema computer-aided diagnosis and detection (CAD), sebbene con le dovute differenze. Il CAD è stato uno strumento di enorme successo in Senologia o con la Colonscopia Virtuale, grazie alla possibilità di utilizzarlo per rispondere a domande dirette come ad esempio il riconoscimento di una lesione tumorale. La Radiomica, sebbene parta ugualmente dall’analisi delle Immagini radiologiche, al contrario è una metodica che permette di estrarre le caratteristiche quantitative ultrastrutturali di un’immagine attraverso l’analisi dei pixel e voxel che la compongono, al fine però di estrarre dei dati per la generazione o per la conferma di ipotesi cliniche. La Radiomica infatti è uno strumento che ha il fine ultimo di integrarsi nel processo decisionale medico, nell’ottica di rispondere a quesiti personalizzati per il paziente, così come è auspicabile nell’emergente idea di Medicina di Precisione. Il maggior campo di indagine della Radiomica è infatti rappresentato dall’Oncologica (circa 90%) ed in minor misura da patologie non oncologiche (patologie neurodegenerative, metaboliche, etc...); inoltre, le modalità di Imaging utilizzate in tale ambito sono rappresentate dalla Tomografia Computerizzata (TC), Risonanza Magnetica Nucleare (RMN), Tomografia ad Emissione di Positroni (PET/TC e PET/RMN), Ecografia e Mammografia.
Le caratteristiche quantitative di un’immagine diagnostica digitale riguardanti intensità dei pixel, forma, dimensione o volume e texture riflettono informazioni nuove sul fenotipo tumorale e sul microambiente (o habitat) e sono integrabili con quelle fornite dai dati clinici, dai risultati dei test di laboratorio e dai test genomici o proteomici. Esse infatti, possono fornire dati aggiuntivi che, combinandosi con gli altri dati quantitativi e qualitativi del paziente e della patologia in esame, permetteranno di migliorare la valutazione
prognostica, la previsione della risposta al trattamento e il monitoraggio dello stato della malattia durante follow-up.
Una prima applicazione dei dati radiomici, ad esempio, riguarda l’analisi delle immagini per suggerire l'espressione genica o lo stato di mutazione di un tessuto o di un organo che potenzialmente merita ulteriori test di approfondimento. Questo è importante perché i dati radiomici sono derivati dall'intero tumore piuttosto che solo da un campione come si può ottenere da una biopsia. Pertanto, la Radiomica può fornire informazioni importanti sulla genomica del campione e può essere utilizzata per una convalida incrociata dei dati. D’altro canto, in caso di caratteristiche radiomiche non strettamente correlate all'espressione genica, esse hanno il potenziale di fornire ulteriori informazioni indipendenti utili per la prognosi del Paziente. La combinazione di questo sottoinsieme di caratteristiche radiomiche con dati genomici può così aumentare il potere diagnostico, prognostico e predittivo di uno specifico tumore. Tale approccio volto alla multidisciplinarietà è rappresentato dalla Radiogenomica ovvero, nell’estrazione di dati radiomici da un tessuto e le correlazioni di questi con schemi genomici con il fine di integrare ed associare un biomarker di Imaging ed uno molecolare. Il suffisso -omica è un termine che ha origine dalle discipline di biologia molecolare per descrivere la caratterizzazione dettagliata di molecole biologiche come DNA (Genomica), RNA (Trascrittomica), proteine (Proteomica) e metaboliti (Metabolomica). Pertanto, tale suffisso è stato traslato e viene utilizzato anche in altri campi della ricerca medica che generano dati complessi ad alta dimensione da singoli oggetti o campioni, come appunto la Radiomica. Un'immagine multislice o tridimensionale di un paziente può contenere facilmente milioni di voxel. Inoltre, un tumore (o un tessuto/organo oggetto di studio) può contenere centinaia di caratteristiche quantitative che descrivono dimensioni, forma e consistenza. A tal proposito, un punto di forza di un approccio radiomico in ambito oncologico, è che le tutti i Pazienti oncologici vengono esaminati con immagini radiologiche digitali durante il processo diagnostico e di follow-up e tutte queste immagini
rappresentano potenziali fonti di dati radiomici estraibili e analizzabili per migliorare la conoscenza della patologia oncologica e di conseguenza il trattamento per il Paziente. Ad esempio, numerosi studi hanno già dimostrato la capacità delle analisi di Radiomica di apportare un contributo importante in termini di prognosi e risposta alla terapia per quanto riguarda il tumore del retto, il tumore polmonare non a piccole cellule, i tumori renali, i tumori primitivi e metastatici epatici.
L’applicazione della Radiomica all’Oncologia ha dato spazio a nuovi scenari, prima impensabili nel mondo della Diagnostica per Immagini, in termini di analisi microstrutturale del tessuto o dell’organo studiato, al fine di poter offrire una caratterizzazione con l’imaging comparabile a quella istologica con tutti i vantaggi di poterla effettuare in-vivo nel Paziente durante il follow-up oncologico. I campi di applicazione oncologica della Radiomica sono numerosi e variegati, come ad esempio l’analisi del tumore del colon-retto e del tumore polmonare.
Il tumore del retto è un campo emergente di analisi Radiomica per migliorare la diagnosi, la caratterizzazione e la risposta alla terapia del tumore del retto in Risonanza Magnetica (RM). In tal modo, analizzando la variazione dei diversi parametri di Radiomica è possibile estrarre una vera e propria “firma radiomica” del tessuto analizzato, discriminando e quantificando dunque le diverse componenti tumorali o di tessuto fibrocicatriziale come espressione predittiva di risposta alla terapia. È possibile dunque prospettare che uno strumento come la Radiomica permetterà in futuro di poter selezionare il trattamento più efficace e meno invasivo possibile per ogni singolo Paziente.
Il progetto ha sviluppando differenti task:
- Segmentazione delle lesioni
- Caratterizzazione delle lesioni
- Valore predittivo nella terapia
- Valutazione della risposta alla terapia.
Conclusione
Concludendo, gli ultimi anni hanno visto emergere la Radiomica come una nuova
disciplina innovativa e promettente per approcciare le Immagini radiologiche con una prospettiva differente che va al di là della mera osservazione ad occhio nudo, con la sfida di apportare nel mondo della Medicina di Precisione informazioni aggiuntive ed importanti cambiamenti volti al rispondere sempre più ai quesiti dell’Oncologia moderna. L’avvento della Radiomica nella Diagnostica per Immagini applicata all’ambito oncologico potrebbe quindi rappresentare un’innovazione con potenzialità straordinarie nell’Imaging Oncologico, migliorando la diagnosi, la caratterizzazione e la valutazione dopo terapia, dunque il management del Paziente Oncologico.