Neuroimaging

Il ruolo delle tecniche di neuroimmagine è fondamentale nella ricerca clinica e preclinica. Soltanto iniziative di rete nazionali e internazionali possono veramente portare alla generalizzazione dei risultati e all’adozione di nuove tecniche nella clinica personalizzata. Tali studi consentono l’acquisizione di grandi campioni di dati (“BIG-DATA”) che permetteranno in un futuro prossimo di arrivare ad un uso delle neuroimmagini quantitative per una medicina personalizzata.

Il progetto mira ad incrementare il poterer diagnostico e prognostico dei dati RM (biomarcatori di immagini) da diversi siti attraverso:

• Integrazione dei dati attraverso un infrastruttura informatica

• Armonizzazione dei diversi protocolli tra i diversi produttori e i diversi centri per minimizzare la variabilità intra e inter scanner

• Condivisione di conoscenze ed esperienze per aumentare la competitività scientifica della rete a livello internazionale.

L’impatto di questo progetto si può riassumere in quattro parole chiave:

• razionalizzazione delle risorse messe a disposizione presso i vari centri che consentirà l’individuazione di protocolli mirati per
  specifiche patologie;

• standardizzazione di protocolli e metodi di analisi che consentirà il confronto di dati acquisiti presso centri diversi;

• ottimizzazione dei sistemi di acquisizione;

• condivisione di procedure e dati.

• Censimento delle strumentazioni e sequenze RM disponibili;

• Definizione e condivisione, tra i diversi IRCCS afferenti, di protocolli diagnostici RM standardizzati di base e avanzati sia per la
  clinica che per la ricerca;

• Elaborazione di metodi e procedure (Procedure Operative Standard) per l’acquisizione, elaborazione e condivisione di protocolli
  RM sia di base che avanzati specifici per le patologie identificate tra i diversi IRCCS della rete;

• Acquisizione di un gruppo normativo di soggetti sani (stratificato per età) per identificare parametri quantitativi di imaging di
  valore sia diagnostico che prognostico;

• Creazione di un database che integri informazioni cliniche e radiologiche (big data) sui progetti pilota nelle demenze e di
  disabilita intellettiva in età pediatrica;

• Definizione del percorso delle responsabilità nel trasferimento e gestione dei dati sensibili (“pseudonimizzazione”).

• Valutazione della qualità delle immagini degli scanner, misure intra e inter-scanner su fantocci e volontari ed elaborazione di
  procedure comuni;

• Implementazione di una piattaforma di scambio e di analisi dei dati raccolti finalizzata al controllo di qualità delle immagini RM
  basata sulla piattaforma già esistente NeuGRID (https://www.neugrid2.eu)

• Implementazione di un progetto pilota di interfaccia con Human Brain Project, con infrastruttura di comunicazione, archiviazione
  e gestione dei dati.

È stato costituito un team composto da 4 ricercatori appartenenti a 4 IRCCS a supporto della impostazione delle sequenze RM, del caricamento dei dati ed immagini sulle piattaforme di analisi e del controllo di qualità.

Il team è composto dai seguenti ricercatori.

• Dr. Paolo Bosco, Fisico Ricercatore, del FiRM lab, Fondazione IRCCS Stella Maris.

  Contributo:

  • supporto alla ottimizzazione delle sequenze per le misure qMRI sui fantocci
  • supporto alla ottimizzazione di protocolli di acquisizione per imaging cerebrale quantitativo;
  • supporto all’utilizzo di pipeline avanzate per il processamento (coregistrazioni a spazi standard, creazione di template progetto specifici) e l’estrazione di misure per il controllo di qualità (SNR, CNR, FBER) e misure quantitative da immagini MR strutturali e ultrastrutturali;
  • supporto allo sviluppo di modelli AI allenati su misure quantitative in studi multicentriche.

• Dr.ssa Silvia De Francesco, Ingegnare Biomedico, Laboratorio di Neuroinformatica, IRCCS Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli.

  Contributo:

  • supporto alla creazione di pipeline web-based per archiviazione ed elaborazione di dati acquisiti (i.e.: animal model, phantoms, clincial data);
  • supporto al post processing di MRI del protocollo RIN (i.e.: T13D, FLAIR, DTI, rsfMRI, QSM);
  • supporto alla sviluppo di strumenti di “machine learning” e “deep learning” come servizi di second opinion nella piattaforma RIN e negli istituti Virtuali Nazionali.

• Dr.ssa Anna Nigri, Ingegnere ricercatrice sanitaria,UOC Neuroradiologia, Fondazione IRCCS Istituto Neurologico C. Besta.

  Contributo:

  • supporto alla ottimizzazione delle sequenze per le misure qMRI sui fantocci;
  • supporto alla ottimizzazione di protocolli di acquisizione per imaging cerebrale quantitativo;
  • supporto per la messa a punto di studi fMRI.

• Dr. Giovanni Sighinolfi, Fisico, Ricercatore Sanitario presso il Laboratorio Neuroimmagini, ‘IRCCS Istituto delle Scienze Neurologiche di Bologna.

  Contributo:

  • Supporto all’ottimizzazione di protocolli di acquisizione per RM cerebrale funzionale e di diffusione;
  • Supporto all’implementazione di pipeline per il pre-processing delle immagini funzionali e diffusione;
  • Supporto all’implementazione di tecniche di analisi delle immagini, in particolare finalizzate a studi di connettomica sia funzionale che strutturale;
  • Supporto alla definizione di metodi statistici per l’analisi dei risultati.

Per ulteriori informazioni scrivere a: info@reteneuroscienze.it