Nocera Gianluca

I gliomi cerebrali di alto grado sono tumori maligni aggressivi, con una prognosi sfavorevole. Nonostante interventi chirurgici, radioterapia e chemioterapia, tendono a ripresentarsi con recidive nel tessuto cerebrale sano che circonda l’area operata. La risonanza magnetica convenzionale, usata di routine per la diagnosi, non è in grado di prevedere con precisione quali zone potranno essere interessate da queste recidive. Il progetto si propone di sviluppare un metodo non invasivo per identificare in modo più accurato le aree di infiltrazione tumorale, combinando due tecniche di risonanza avanzate: la diffusione, che fornisce informazioni sulla densità cellulare, e l’imaging APT, che quantifica il contenuto di proteine dei tessuti. Integrando queste informazioni con algoritmi di intelligenza artificiale, sarà possibile generare mappe capaci di evidenziare, già al momento della diagnosi, le aree più a rischio di infiltrazione tumorale. I risultati verranno validati confrontandoli con campioni di tessuti prelevati durante l’intervento.

L’obiettivo finale è fornire uno strumento utile a migliorare la pianificazione chirurgica e terapeutica, contribuendo a ridurre il rischio di recidiva.