Introduzione al progetto di istologia virtuale
Nel cuore di Bergamo, presso il Dipartimento di Fisica Tecnica dell'Università degli Studi di Bergamo, è stato avviato un laboratorio dedicato all'istologia virtuale. Guidato dal docente Marco Rossi, il centro utilizza la microtomografia a raggi X per acquisire volumi tridimensionali di campioni biologici senza distruggerli. L’obiettivo è superare i limiti dell’esame istologico tradizionale, riducendo i tempi di diagnosi e mantenendo il tessuto disponibile per ulteriori indagini genomiche e molecolari.
Che cosa è l'istologia virtuale
L'istologia virtuale consiste nella ricostruzione digitale di un campione biologico a partire da una serie di immagini tomografiche ad alta risoluzione. Grazie a software di visualizzazione avanzata, i patologi possono esplorare il volume come se fosse un vetrino tradizionale, ma con la possibilità di navigare liberamente tra le diverse profondità e di applicare algoritmi di intelligenza artificiale per evidenziare strutture di interesse.
Microtomografia a raggi X: parametri tecnici
Il sistema di microtomografia installato a Bergamo raggiunge una risoluzione isotropica di 1 µm per voxel, consentendo la visualizzazione di singoli nuclei cellulari. Un campione di dimensioni tipiche (circa 5 mm³) richiede circa 30 min di acquisizione, seguiti da 10 min di ricostruzione volumetrica. Il fascio di raggi X è calibrato per minimizzare il danno al tessuto, garantendo che il campione rimanga perfettamente idoneo a successive sezioni istologiche, immunoistochimiche o sequenziamento del DNA.
Ruolo dell'intelligenza artificiale
Gli algoritmi di deep learning, in particolare reti convolutionali di tipo U‑Net, sono addestrati su migliaia di immagini annotate da patologi esperti. Questi modelli raggiungono un’accuratezza del 92 % nella segmentazione dei nuclei e del 88 % nell’identificazione di strutture vascolari. L'AI elabora in tempo reale le immagini 3D, generando mappe di densità cellulare, evidenziando aree di necrosi o di proliferazione tumorale e suggerendo possibili diagnosi preliminari prima ancora che il medico esamini il vetrino.
Integrazione con la patologia digitale
Il flusso di lavoro prevede che il volume ricostruito venga importato nella piattaforma di patologia digitale dell'ospedale Papa Giovanni XXIII. Qui, i patologi possono utilizzare strumenti di annotazione, misurazione e confronto con banche dati di immagini cliniche. La possibilità di sovrapporre dati immunoistochimici ottenuti da sezioni successive sul medesimo volume 3D permette una correlazione spaziale senza precedenti tra morfologia e espressione proteica.
Vantaggi clinici e di ricerca
- Riduzione del tempo diagnostico: da 48 h (istologia tradizionale) a meno di 6 h grazie alla visualizzazione immediata dei volumi.
- Preservazione del tessuto: il campione rimane intatto per analisi molecolari, riducendo la necessità di biopsie multiple.
- Analisi quantitativa: l'AI fornisce metriche numeriche (densità cellulare, rapporto nucleo‑citoplasma) utili per studi di prognosi.
- Supporto a studi pre‑clinici: i ricercatori possono valutare l’efficacia di nuovi farmaci su organoidi o tessuti freschi senza distruggerli.
Nel primo anno di attività, il laboratorio prevede di analizzare circa 200 campioni clinici, tra cui biopsie di tumore al seno, polmone e prostata. I dati raccolti saranno inseriti in un repository open‑source, favorendo la collaborazione tra istituti di ricerca europei.
Prospettive future e collaborazioni
Il progetto è finanziato da una combinazione di fondi regionali (Regione Lombardia), della Fondazione Cariplo e di un premio Horizon Europe per l'innovazione in diagnostica digitale. Sono in corso trattative per estendere la collaborazione con l'Istituto Nazionale di Ricerca (CNR) e con start‑up biotech specializzate in sequenziamento a singola cellula. A medio termine, il team intende integrare tecniche di spettroscopia Raman per arricchire ulteriormente le informazioni morfo‑chimiche dei volumi 3D.