La patologia digitale sta cambiando radicalmente la ricerca clinica, grazie alla possibilità di acquisire e analizzare grandi quantità di dati e di sviluppare strumenti avanzati basati su intelligenza artificiale (AI). Una delle fasi più delicate è l’annotazione delle immagini istologiche, cioè il processo con cui i patologi evidenziano sul vetrino digitale le aree di tessuto di particolare interesse clinico. Farlo in modo preciso e riproducibile è fondamentale, ma gli strumenti disponibili finora hanno mostrato limiti importanti, come approcci di annotazione poco strutturati, difficoltà nel seguire protocolli rigorosi e scarsa tracciabilità dei passaggi, con il rischio di eccessiva variabilità e scarsa riusabilità dei dati.
Per rispondere a queste sfide, i nostri ricercatori hanno sviluppato la CRS4 Digital Pathology Platform (CDPP), un sistema open-source pensato per la ricerca che rende il processo di annotazione più strutturato, accurato e collaborativo.
Le sue principali caratteristiche includono: annotazioni multi-label, protocolli di revisione controllati ma personalizzabili, strumenti dedicati per aumentare precisione ed efficienza e analisi computazionale integrata con tracciamento completo delle procedure.
Questo risultato è solo l’ultimo raggiunto in questo campo dal settore Informatica Visuale e ad Alta Intensità di Dati del CRS4 che, attraverso prototipi, test clinici e collaborazioni internazionali, lavora a un obiettivo ambizioso: rendere la patologia digitale collaborativa, riproducibile e integrata con le nuove tecnologie di AI.
La CRS4 Digital Pathology Platform è già stata utilizzata con successo in diversi studi, dimostrando di poter permettere la generazione di dataset annotati di alta qualità, riutilizzabili in nuovi progetti di ricerca e utili allo sviluppo di strumenti di AI per la patologia digitale.
La piattaforma e i diversi ambiti in cui è stata utilizzata e validata sono descritti nell’articolo “An open-source platform for structured annotation and computational workflows in digital pathology research” (doi.org/10.1038/s41598-025-13546-7), recentemente pubblicato su Nature Scientific Reports.
Il lavoro porta la firma dei nostri ricercatori Luca Lianas, Mauro Del Rio, Luca Pireddu, Simone Leo e della ricercatrice Francesca Frexia, insieme a clinici, patologi ed epidemiologi dell’Università di Bologna, del Karolinska Institutet di Stoccolma e dell’Università di Torino.
La CRS4 Digital Pathology Platform (CDPP)
La CRS4 Digital Pathology Platform (CDPP), nasce dall’esperienza maturata negli anni dal gruppo e raccoglie in un unico strumento diverse esigenze della comunità scientifica: annotare immagini di vetrini digitali con protocolli rigorosi, lavorare in team anche a distanza, integrare flussi di analisi automatica basati su modelli di AI, e garantire la tracciabilità completa dei dati.
CDPP non è solo un software ma un vero e proprio ambiente di ricerca collaborativo, che ha già trovato applicazione in studi clinici di ampio respiro sul carcinoma prostatico e che ora si apre alla comunità scientifica come piattaforma open-source.
Collaborazioni e sostegno
Un risultato di questo tipo è possibile solo grazie a un fitto intreccio di collaborazioni: tra i progetti che hanno sostenuto il lavoro ci sono XDATA e PAM finanziati dalla Regione Sardegna, PATH dal MIUR, l’Investigator Grant 2020 della Fondazione AIRC, il progetto europeo DeepHealth finanziato dalla Commissione Europea attraverso il programma Horizon 2020, il progetto Hybrid Hub (H2UB) finanziato dal Ministero della Salute, oltre ai contributi delle associazioni svedesi Swedish Cancer Society, Prostatacancerförbundet e Radiumhemmets Forskningsfonder.
Uno sguardo al futuro
Con la pubblicazione su Scientific Reports si consolida un percorso che guarda già ai prossimi traguardi. Il gruppo CRS4 continua a lavorare per estendere le funzionalità della piattaforma, rafforzare le collaborazioni cliniche e aprire nuove prospettive di utilizzo, confermando il ruolo del Centro come ponte tra ricerca computazionale e bisogni reali della biomedicina.
