La ricerca internazionale condotta con il contributo dell’Università della Calabria combina micro-tomografia a raggi X e intelligenza artificiale per ricostruire i tessuti tiroidei senza sezionarli e mappare in tre dimensioni la distribuzione dello iodio
L’istologia virtuale apre nuove possibilità per lo studio tridimensionale della tiroide grazie a una ricerca internazionale alla quale ha contribuito l’Università della Calabria (CS). Il metodo, descritto sulla rivista IEEE Transactions on Medical Imaging, consente di osservare un campione di tessuto umano nella sua interezza, senza doverlo suddividere in sottili sezioni, e di ricostruire anche la distribuzione dello iodio al suo interno.
Lo studio è frutto della collaborazione tra l’Università della Calabria e l’Università di Trieste e mette insieme competenze di fisica, informatica, medicina e analisi dei dati. Primo autore della pubblicazione è Sandro Donato, afferente al Dipartimento di Matematica e Informatica e al Dipartimento di Fisica dell’Università della Calabria.
La tecnica si basa sull’utilizzo della micro-tomografia a raggi X, attraverso la quale è possibile ricostruire il tessuto senza ricorrere al tradizionale sezionamento necessario per l’osservazione microscopica. Da qui il concetto di “istologia virtuale”. Nel caso specifico della tiroide, il procedimento consente di ottenere una rappresentazione tridimensionale della presenza e della distribuzione dello iodio.
L’elemento riveste un’importanza particolare perché lo iodio è indispensabile alla produzione degli ormoni tiroidei, coinvolti nella regolazione del metabolismo e di numerose funzioni dell’organismo. Una diversa capacità dei tessuti di accumularlo e utilizzarlo può essere collegata a varie patologie tiroidee, inclusi alcuni tumori. La possibilità di visualizzarne la distribuzione nello spazio potrebbe quindi aggiungere informazioni alle analisi tradizionali, permettendo di descrivere con maggiore dettaglio la relazione tra struttura del tessuto e sua composizione.
La sperimentazione ha dimostrato, per la prima volta, che un sistema di micro-tomografia a raggi X disponibile in laboratorio può essere utilizzato per ricostruire tridimensionalmente un campione umano di tessuto tiroideo e per determinarne la distribuzione dello iodio. La risoluzione raggiunge circa 20 micrometri, pari a circa un quinto dello spessore di un capello, mentre la sensibilità è di 1 mg/ml, valore che consente di rilevare anche variazioni contenute nella concentrazione dello iodio.
Nel procedimento entra anche l’intelligenza artificiale, impiegata per migliorare la qualità delle immagini e aumentare la precisione delle misurazioni.
La tecnologia è però ancora lontana dall’essere un esame clinico di uso corrente. L’acquisizione di un singolo campione richiede attualmente diverse ore e la sperimentazione è stata condotta su quattro campioni di tessuto tiroideo umano, relativi a differenti condizioni patologiche. I risultati costituiscono quindi una prima dimostrazione della fattibilità dell’approccio. Per arrivare a una validazione più ampia saranno necessari studi su un numero maggiore di campioni e ulteriori interventi per accorciare i tempi di acquisizione, anche attraverso l’impiego di sorgenti di raggi X più intense.
Un passaggio importante per verificare la solidità dei risultati è stato il confronto con misurazioni realizzate presso l’European Synchrotron Radiation Facility (ESRF) di Grenoble, una delle principali infrastrutture europee dedicate alla ricerca con la luce di sincrotrone. Le due tecniche hanno restituito risultati fortemente concordanti: le differenze nella quantificazione dello iodio sono risultate inferiori al 20%.
«Questo studio dimostra come l’integrazione tra imaging avanzato, analisi quantitativa e intelligenza artificiale possa ampliare le informazioni che possiamo ottenere da un campione di tessuto – sottolinea Sandro Donato – e apre nuove prospettive per una migliore comprensione delle alterazioni patologiche della tiroide. L’obiettivo è sviluppare strumenti che consentano di studiare i tessuti in modo sempre più completo, mettendo in relazione la loro struttura tridimensionale con le informazioni sulla loro composizione».
Per il gruppo di ricerca il progetto rappresenta anche un’occasione per valorizzare le infrastrutture disponibili all’Università della Calabria. Le attività proseguiranno infatti attraverso l’utilizzo della sorgente di raggi X STAR (Southern European Thomson source for Applied Research) dell’Ateneo.
«La presenza all’Università della Calabria di infrastrutture avanzate per l’imaging a raggi X e di competenze nell’intelligenza artificiale, nell’elaborazione dei dati e nell’analisi quantitativa crea le condizioni per sviluppare nuove tecniche per lo studio tridimensionale dei tessuti biologici», aggiunge Donato. «La presenza di un percorso formativo in Medicina e Chirurgia offre inoltre nuove possibilità di collaborazione tra ricerca tecnologica e ricerca biomedica».
Le attività realizzate all’Università della Calabria hanno ricevuto il sostegno del progetto “Tech4You – Technologies for Climate Change Adaptation and Quality of Life Improvement”, finanziato nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR). La ricerca ha inoltre beneficiato del progetto “MUST” (CUP J53D23014070001), finanziato dal PNRR – NextGenerationEU.
Al lavoro hanno partecipato anche l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN), l’Unità di Anatomia Patologica dell’Ospedale di Cattinara di Trieste, Elettra-Sincrotrone Trieste e l’European Synchrotron Radiation Facility (ESRF) di Grenoble, in Francia.
Gli autori dello studio sono S. Donato, D. Bonazza, F. Arfelli, F. Brun, A. L. Coathup, P. Cook, E. Giacomello, R. H. Menk, P. Perion e L. Brombal. L’articolo è pubblicato con il titolo “Spectral virtual histology of thyroid specimens with a compact laboratory X-ray system” su IEEE Transactions on Medical Imaging.
La figura dello studio mette a confronto l’imaging a raggi X realizzato in laboratorio presso PEPI Lab, Trieste, con quello di sincrotrone su un campione di carcinoma follicolare della tiroide. Le sezioni virtuali sovrappongono la morfologia dei tessuti molli alla mappa quantitativa dello iodio, espressa in mg/ml, e la confrontano con una sezione istologica convenzionale. La correlazione voxel-per-voxel tra le concentrazioni rilevate dai due sistemi raggiunge R = 0,96, confermando l’elevato accordo tra le modalità di imaging. L’immagine è adattata da Donato et al., IEEE Transactions on Medical Imaging, 2026, doi: 10.1109/TMI.2026.3718051, CC BY 4.0.
