L’obiettivo principale di questa tesi è lo sviluppo di un possibile biomarcatore predittivo della risposta patologica alla terapia neoadiuvante nei pazienti affetti da cancro del retto, a partire da immagini di anatomia patologica digitale. Il lavoro è stato condotto su due versioni di un dataset di immagini ottenute da biopsie endoscopiche: un dataset completo, contenente tutte le tiles, e una versione filtrata, da cui sono state escluse le tiles corrispondenti a tessuto di background. In entrambi i casi, le immagini erano già state pre-processate e rappresentate tramite feature quantitative estratte con tecniche di elaborazione delle immagini. È stata sviluppata una pipeline modulare che include fasi di pulizia, normalizzazione, aggregazione, selezione delle feature e classificazione supervisionata.