Un sistema CAD (Computer Assisted Detection) per il glioma cerebrale e il follow-up chemioterapico in immagini di Risonanza Magnetica (MRI) e in Tensore di Diffusione (DT-MRI)

Il progetto riguarda la commercializzazione di un’infrastruttura basata su un sistema software CAD (Computer Assisted Detection) per l’individuazione e il contornamento (“segmentazione”) automatici dei tumori, e il loro follow-up terapico. Il sistema concerne in particolare il glioma (Figura 1), il più diffuso tumore primario del cervello, in immagini di Risonanza Magnetica “convenzionali” (FLAIR, ad esempio) e in Tensore di Diffusione (DT-MRI, Diffusion Tensor – Magnetic Resonance Imaging, o DTI).

L’obiettivo è rendere automatiche e fondamentalmente indipendenti dall’operatore determinate procedure medico-diagnostiche della pratica clinica oncologica.

L’idea nasce da una specifica esigenza manifestata dall’Unità di Neuroradiologia e dal Centro di Eccellenza ad essa affiliato, CERMAC, dell’Istituto Scientifico e Università Vita-Salute S. Raffaele di Milano: disporre di un sistema di individuazione e contornamento della regione tumorale in immagini di Risonanza Magnetica che risulti stabile, oggettivo e riproducibile.

La segmentazione manuale del glioma da parte del medico richiede tempo, è un’operazione tediosa e ripetitiva, è affetta da errori derivanti dalla stanchezza, ed è una procedura soggettiva (segmentazioni ottenute da medici diversi, o dal medesimo medico in momenti diversi, non sempre coincidono).

Il sistema proposto solleva da questo compito il medico radiologo, o il radioterapista che deve preparare i piani di trattamento in un sistema TPS (Treatment Planning System), consentendogli di dedicarsi ad attività cliniche in cui è insostituibile, con vantaggio per i pazienti e per la Struttura. Il rapido processamento delle immagini riduce l’attesa del referto e i tempi di preparazione dei piani radioterapici. Il CAD è oggettivo e permette di confrontare segmentazioni realizzate a distanza di tempo. In radioterapia una miglior definizione dei margini tumorali consente di concentrare la dose nella zona malata, riducendo il rischio di necrosi in aree sane.

Altra applicazione di rilievo è in chemioterapia. L’efficacia del trattamento chemioterapico è attualmente valutata confrontando il volume del tumore prima e dopo il trattamento, metodica grossolana perché solo variazioni volumetriche importanti sono significative. Al contrario, il CAD da noi sviluppato permette il confronto punto per punto (nelle immagini in Tensore di Diffusione) del tessuto cerebrale pre- e post-chemioterapia, misurando con accuratezza il ricompattamento delle fibre (successo della terapia!) o la diffusione del tumore (fallimento della terapia).

Infine, è ben noto e intuitivo che la doppia lettura indipendente di un’immagine diagnostica favorisce la qualità della diagnosi; le risorse disponibili per la Sanità non consentono però di incrementare a tal fine il personale medico-radiologo. Soluzione: il CAD può svolgere il ruolo di secondo lettore indipendente.

Il software sviluppato processa immagini MR-DTI e FLAIR. Le FLAIR (FLuid Attenuated Inversion Recovery), generate da sequenze di impulsi con una pesatura in T2 e soppressione del liquido cerebrospinale, sono utilizzate generalmente per studi di volumetria del tumore a seguito di interventi terapeutici.

L’imaging in tensore di diffusione (DTI), tecnica di risonanza magnetica avanzata sensibile alla diffusione direzionale dell’acqua nei tessuti, permette di identificare anormalità della materia bianca dovute al glioma, che non sono visibili in MR convenzionale, evidenziando le regioni di infiltrazione del tumore. La Risonanza Magnetica (MRI) convenzionale, infatti, non può localizzare con accuratezza le infiltrazioni microscopiche del glioma, il che rappresenta un problema in caso di intervento chirurgico o radioterapia (che devono tener conto di un margine più esteso) e per determinare la risposta alla chemioterapia.

Riassumendo, il software è d’ausilio per il medico radiologo nella fase di diagnosi del tumore; è impiegabile, in caso di chemioterapia, per valutare il successo della cura nel follow-up in base alla variazione di isotropia e anisotropia in immagini DT-MRI; è utile per la segmentazione delle immagini in fase di trattamento radioterapico.

Figura 1. A sinistra: neuro-immagine in Risonanza Magnetica in tensore di diffusione, raffigurante un glioma (tumore cerebrale della glia). A destra, esempio di segmentazione manuale e automatica di glioma, a confronto.

Il sistema si basa sul calcolo di feature tessiturali in 3D, e su una rete neurale opportunamente addestrata; il prototipo è attualmente in fase di test presso l’Istituto Vita-Salute San Raffaele di Milano, dove sono in corso prove di accuratezza basate su prelievi istologici dei pazienti durante resezione dei gliomi. E’ prevista un’interfaccia web per la fornitura del servizio di segmentazione e follow-up.

Clienti potenziali sono i medici radiologi (ma anche di radioterapia, se il sistema è integrato in un TPS, Treatment Planning System), e quindi le Aziende Sanitarie o le cliniche ospedaliere in cui essi svolgono la loro attività.