Breve descrizione del progetto

Il progetto AI-VASCUES ha investigato la disregolazione vascolare come biomarcatore funzionale condiviso tra condizioni autoimmuni/infiammatorie e tumori, sfruttando l’imaging fotoacustico (PA) quantitativo per visualizzare e analizzare in modo non invasivo le reti vascolari. La direzione tecnologica principale del progetto è stata quella di abilitare l’imaging PA volumetrico e funzionale utilizzando una sonda ecografica lineare convenzionale e l’illuminazione multi-angolo, supportata da metodi di intelligenza artificiale per la ricostruzione, la riduzione degli artefatti e l’analisi automatizzata.

Finalità

La finalità del progetto ha riguardato lo sviluppo di una pipeline di imaging e analisi in grado di estrarre parametri quantitativi vascolari (e, ove possibile, metabolici) correlabili con endpoint clinicamente rilevanti. Nel piano originale, la traduzione clinica si concentrava su due casi d’uso di riferimento, infiammazione del tendine d’Achille e carcinoma cutaneo a cellule squamose, utilizzando le informazioni vascolari derivate dall’imaging PA come principale indicatore, con l’obiettivo a lungo termine di supportare biomarcatori clinicamente utilizzabili della disregolazione.

Risultati attesi

I risultati attesi includevano: (i) un sistema di acquisizione PA/US robusto, con illuminazione multi-angolo ottimizzata e compatibile con sonde lineari; (ii) metodi di ricostruzione e di miglioramento/analisi delle immagini PA basati su intelligenza artificiale (incluse strategie specifiche per geometrie a vista limitata); e (iii) una validazione progressiva, da simulazioni e studi su phantom fino a studi preclinici/clinici, finalizzata a consentire la valutazione quantitativa delle firme vascolari associate a processi infiammatori e tumorali.

Risultati raggiunti

AI-VASCUES ha prodotto risultati abilitanti a supporto della successiva traduzione clinica: un sistema sperimentale di imaging 3D PA/US basato su sonda lineare; un’ampia attività di ingegneria della sicurezza e caratterizzazione del sistema; due approvazioni etiche; studi preliminari di fattibilità in vivo su volontari sani; metodi basati su intelligenza artificiale per il miglioramento delle immagini e l’analisi automatizzata; nonché attività di benchmarking, supportate da simulazioni e phantom, delle strategie di ricostruzione volumetrica per acquisizioni a vista limitata. In parallelo, i progressi clinici sono stati mantenuti attraverso sviluppi complementari nell’analisi dei tendini (imaging 3D/ecografia quantitativa) e in studi di ambito dermatologico mediante tecniche di imaging ottico biomedicale, come la LC-OCT.