Valutazione Automatica e Quantitativa dei Linfociti Infiltranti il Tumore nel Carcinoma Mammario = Automatic and Quantitative Evaluation of Tumor-infiltrating Lymphocytes in Breast Cancer

Il tumore della mammella racchiude un gruppo eterogeno di sottotipi che differiscono per una molteplice varietà di fattori e che presentano prognosi molto diverse. Il carcinoma della mammella è un tumore maligno caratterizzato da un’abnorme crescita cellulare, svincolata dai normali meccanismi di controllo dell’organismo che si origina a livello della ghiandola mammaria. Le sue caratteristiche istologiche consentono di individuare, in base allo stato dei recettori ormonali e HER2, almeno 5 sottotipi clinicamente rilevanti. Tra queste categorie ne esistono due, il tumore triplo negativo ed il tumore HER2 positivo, in genere associati a cattiva prognosi a causa dell’alta aggressività del tumore, in cui la componente immunogenica ed in particolare l’entità dell’infiltrazione di linfociti ed altre cellule immunitarie può rappresentare un’importante discriminante per la prognosi. La valutazione dei linfociti infiltranti il tumore (TILs) viene effettuata su campioni di tessuto prelevati tramite biopsia e colorati con Ematossilina ed Eosina (H&E) ed è unicamente di tipo manuale. Il metodo presenta un’alta variabilità intra- ed inter-operatore, per questo motivo sono state recentemente pubblicate delle linee guida per standardizzare il processo, che risulta però ancora poco riproducibile. Scopo della presente tesi è lo sviluppo di un algoritmo automatico che esegua il conteggio ed il calcolo della percentuale vera dei TILs in modo da aumentare la precisione, accuratezza e ripetibilità di questo marker prognostico e predittivo. Le immagini istopatologiche vengono segmentate per mezzo di una Convolutional Neural Network (CNN) che produce delle mappe di probabilità dei pixel di appartenere alla regione interna, esterna o bordo delle cellule; queste mappe sono successivamente sottoposte ad una fase di post-processing per ottenere la segmentazione finale. Infine, i TILS vengono individuati e conteggiati e se ne calcola la percentuale. L’algoritmo, confrontato con le percentuali calcolate dall’operatore manuale ha fornito risultati soddisfacenti, suggerendo una sua applicazione futura come tool di supporto alla diagnostica nel carcinoma della mammella.