Titolo della tesi: Gastric preneoplastic and neoplastic conditions: endoscopic evaluation, histopathological characterization, and assessment of neoplastic risk.
Le condizioni gastriche preneoplastiche, la gastrite cronica atrofica e la metaplasia intestinale gastrica rappresentano il substrato istopatologico da cui possono originare la displasia e l’adenocarcinoma gastrico. Tra queste, la gastrite atrofica del corpo (GAC) è una condizione di crescente rilevanza clinica per la sua complessità fisiopatologica e il suo potenziale neoplastico. Questa tesi di Dottorato ha avuto come obiettivo la caratterizzazione integrata della GAC attraverso quattro principali linee di ricerca. In primo luogo, è stata condotta una valutazione endoscopica delle condizioni gastriche preneoplastiche mediante cromoendoscopia elettronica, identificando specifici pattern mucosali associati a infezione attiva o pregressa da Helicobacter pylori (H. pylori) e validando il sistema EGGIM per la stadiazione della metaplasia intestinale gastrica. Sono stati sviluppati modelli di intelligenza artificiale basati su Support Vector Machine e reti neurali convoluzionali per la stratificazione del rischio neoplastico e il riconoscimento automatico della metaplasia intestinale gastrica su immagini endoscopiche. In secondo luogo, sono stati analizzati i cambiamenti istologici longitudinali della mucosa gastrica, valutando le differenze secondo lo stato infettivo da H. pylori e la presenza di caratteristiche autoimmuni. In terzo luogo, è stata studiata la gestione terapeutica della gastrite cronica e atrofica, con particolare attenzione ai regimi di eradicazione dell’H. pylori nei pazienti con GAC. Infine, sono stati valutati l’incidenza e i predittori di lesioni neoplastiche gastriche, nonché il rischio di carcinoma gastrico nei familiari di primo grado di pazienti affetti da adenocarcinoma gastrico. Nel complesso, questo progetto di dottorato di ricerca contribuisce a definire un quadro integrato per la gestione delle condizioni gastriche preneoplastiche, in cui l’innovazione endoscopica, la valutazione istopatologica, l’ottimizzazione terapeutica e i modelli computazionali si combinano, contribuendo a migliorare l’accuratezza diagnostica, la gestione clinica e la sorveglianza del rischio di sviluppo dell’adenocarcinoma gastrico.