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• oncologia pediatrica
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• radiomics

Il neuroblastoma è la neoplasia solida extracranica più frequente nella popolazione pediatrica. Nonostante grandi sforzi abbiano portato ottimi risultati nella caratterizzazione della patogenesi molecolare del tumore, ai quali si devono numerosi avanzamenti terapeutici, diverse sfide rimangono aperte. La più urgente di queste è lo scarso successo terapeutico nei pazienti ad alto rischio, i quali riportano prognosi scarse. Al fine di ottimizzare la diagnosi ed il trattamento è imprescindibile affinare la stratificazione prognostica, in base alla quale la terapia stessa è determinata.
Lo studio costituisce un primo tentativo di implementazione delle metodiche radiomiche a questo fine. La radiomica è la materia di studio che utilizza algoritmi al fine di estrarre informazioni e parametri aggiuntivi dalle immagini, in questo caso di risonanza magnetica. In questo studio viene valutata la capacità di diversi algoritmi di predire, a partire dalle immagini, specifiche caratteristiche del paziente come la categoria di rischio corrispondente. Seppur limitato da una numerosità campionaria ridotta, questo lavoro si configura come uno studio pilota per l’applicazione delle tecnologie radiomiche alla coorte dei pazienti con neuroblastoma.


Neuroblastoma is the most common solid extracranial tumour in the pediatric population. Although great efforts have shed light on the molecular pathology of this disease and led to many innovations in therapy, several challenges still lie ahead. Mainly, the limited success in treating high-risk patients is quite worrisome, as it reflects in very poor prognosis. To optimize diagnosis and treatment it is fundamental to refine the current prognostic stratification process.
This study constitutes a first attempt to implement radiomic technologies to this end. Radiomics is the field of studies that utilizes algorithms to extract additional data and parameters from images, which in this case are obtained with magnetic resonance. In this study the capacity of various algorithms to predict, from the images, specific patient characteristics such as risk-group is evaluated. Although limited by the reduced availability of data, this work provides a pilot study in the application of these techniques in the Neuroblastoma patient cohort.