Progetti

Lung Anatomy Reconstruction with Deep Learning

Ricostruire i modelli polmonari per comprendere meglio la deposizione dell'aerosol

Finanziamento: IFAB call for projects

Tecnologia abilitante: Advanced Modeling and Simulation, Artificial Intelligence, Digital Twin, Image recognition

Obiettivi di sviluppo sostenibile

La maggior parte dei modelli polmonari attualmente disponibili per studiare la deposizione di aerosol nei polmoni non sono specifici per i pazienti e non sono conformi al loro volume polmonare effettivo/funzione polmonare.
I modelli di deposizione potrebbero essere notevolmente migliorati adattando gli algoritmi di ricostruzione basati sul deep learning attualmente disponibili per generare una migliore ricostruzione del polmone nel suo complesso, in particolare integrando le vie aeree superiori e l’albero tracheo-bronchiale e adattando il modello generato alla forma reale dei lobi polmonari, che possono essere acquisiti da scansioni.
Questa ricostruzione anatomica costituirà la base per la simulazione della deposizione su più scale, che consentirà una migliore progettazione dell’aerosol terapeutico.

Obiettivi

Ricostruzione dell’intero albero tracheo-bronchiale umano a partire dall’analisi deep learning delle TAC dei pazienti, integrata con algoritmi generativi per la porzione distale delle vie aeree.

Sfida iniziale

Sebbene il 90% dell’interpretazione assistita da AI/ML delle TAC sia a scopo diagnostico, solo una quantità molto limitata di software include algoritmi in grado di generare un albero tracheobronchiale completo ricostruendo la parte al di sotto della risoluzione della TAC. Di questi, solo una piccola parte consiste nel costruire la parte mancante dell’albero sulla base della distribuzione statistica post-mortem, cioè nel generare alberi fisiologicamente realistici. Anche un sottoinsieme più piccolo è open source e liberamente disponibile.

Soluzione

Una volta testato e reso disponibile lo strumento per la generazione dell’albero tracheo-bronchiale, Chiesi lo integrerà in un progetto più ampio per creare un gemello digitale del polmone umano.

L’obiettivo finale di questo strumento, dal punto di vista dell’azienda, è quello di avere uno strumento predittivo ad alta fedeltà per la deposizione di aerosol terapeutici, per assistere nella progettazione e nell’ottimizzazione di nuovi prodotti farmaceutici.

Benefici

Il risultato principale sarà la creazione di un prototipo di strumento per la ricostruzione dell’albero tracheo-bronchiale a partire dalle TAC dei pazienti.

Consentire l’accesso remoto al prototipo dello strumento avrà un grande impatto in diversi contesti: medico (consentendo la diagnostica in tempo reale dopo la TAC), sicurezza e ambiente (fornendo morfologie polmonari per studiare la deposizione di aerosol tossici o cancerogeni), farmaceutico (aprendo la strada a studi farmacologici e farmacocinetici basati sulla fisiologia).

Mantenere il prototipo online e disponibile garantirà l’ulteriore sviluppo degli algoritmi e i relativi test su casi d’uso reali ad alto rendimento.

Il ruolo di IFAB

IFAB ha partecipato al progetto in qualità di ente finanziatore, selezionandolo nell’ambito delle proprie linee di investimento in ricerca, innovazione e trasferimento tecnologico. Il contributo di IFAB si è concretizzato nel riconoscere il valore scientifico e applicativo del progetto e nel sostenerlo economicamente, rendendo possibile lo sviluppo delle attività di ricerca condotte dai partner tecnici. Una partecipazione che conferma la missione di IFAB come acceleratore di iniziative ad alto impatto per il territorio e il sistema produttivo.