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Siena, 7 ottobre 2026<\/strong> \u2013 \u00c8 stato presentato oggi a Siena GLIOGEN-X<\/strong> \u201cFrom Magnetic Resonance Imaging to Molecular Signatures: Generative AI for Virtual Biopsy in Gliomas<\/em><\/strong>\u201d, il progetto di ricerca che punta a verificare se le immagini di risonanza magnetica (RM) cerebrale contengano gi\u00e0 le informazioni necessarie a caratterizzare il profilo molecolare dei gliomi. Un nuovo approccio nella neuro-oncologia, basato sull\u2019applicazione di Intelligenza Artificiale, <\/strong>per dimostrare come le immagini comunemente usate nel percorso clinico dei pazienti possano fornire informazioni sulle caratteristiche molecolari del tumore, favorendo un processo diagnostico non invasivo e personalizzato nonch\u00e9 lo sviluppo di nuovi e pi\u00f9 efficaci trattamenti.<\/p>\n Il progetto, \u00a0coordinato dalla PMI senese Siena Imaging s.r.l.<\/strong>, ha come partners Fondazione Toscana Life Sciences <\/strong>(TLS), l\u2019Universit\u00e0 di Manchester, <\/strong>la Fundaci\u00f3 per a la Universitat Oberta de Catalunya <\/strong>e la Northern Care Alliance NHS Foundation Trust di Manchester <\/strong>(ente affiliato) ed \u00e8 uno dei 7 progetti finanziati dall’European Innovation Council (EIC)<\/strong> nell’ambito del bando Pathfinder Challenges \u201cGenerative-AI based Agents to Revolutionise Medical Diagnosis and Treatment of Cancer\u201d<\/em> (Horizon Europe), dedicato alla ricerca di frontiera ad alto rischio e alto potenziale. GLIOGEN-X \u00e8 finanziato con un budget complessivo di 3.996.043,38 euro<\/strong> per una durata di 4 anni<\/strong>.<\/p>\n I gliomi<\/strong> sono i tumori cerebrali pi\u00f9 comuni negli adulti, con un\u2019incidenza di oltre 27.700[1]<\/a> nuovi casi l’anno in Europa. Tra questi, la forma pi\u00f9 aggressiva, il glioblastoma, ha una sopravvivenza media di 12-15 mesi[2]<\/a>. Inoltre, l’incidenza dei tumori del sistema nervoso centrale \u00e8 stimata in crescita del 50% entro il 2045[3]<\/a>. Oggi la diagnosi e la scelta terapeutica si basano sul profilo molecolare del tumore, \u201cleggibile\u201d unicamente attraverso la biopsia: procedure invasive e non sempre praticabili, come nel caso di pazienti fragili o con tumori in strutture del cervello ad alto rischio o inaccessibili alla neurochirurgia.<\/p>\n GLIOGEN-X<\/strong> si pone l\u2019obiettivo di sviluppare un modello di \u201cbiopsia virtuale\u201d a partire da oltre 3.000 risonanze magnetiche annotate, provenienti dagli ospedali di Manchester e Sheffield<\/strong>: predire cio\u00e8 il profilo molecolare del glioma direttamente dalle immagini di risonanza magnetica (RM). Il progetto, dunque, nasce con l\u2019obiettivo di validare il principio che le immagini di RM contengano le informazioni molecolari necessarie alla diagnosi e stratificazione di questo tipo di tumori, individuando le mutazioni specifiche in base alle quali vengono classificati. Siena Imaging ha gi\u00e0 ottenuto incoraggianti risultati preliminari, raggiungendo un\u2019accuratezza dell\u201986-96% nel predire i principali sottotipi molecolari dei gliomi[4]<\/a>, in precedenti ricerche finanziate da fondi PNRR.<\/p>\n Il progetto si articola su tre pilastri: intelligenza artificiale generativa che crei immagini di RM sintetiche \u201csimili\u201d a quelle caratteristiche per ogni tipo di glioma, che permetta di ottenere dataset disponibili alla comunit\u00e0 scientifica per studiare la malattia; investigare e verificare l\u2019esistenza di una \u201cimpronta biologica\u201d molecolare rilevabile nelle immagini di RM; sviluppare modelli algoritmici interpretabili (approccio non black-box<\/em>), capaci di predire in maniera non invasiva e con la massima accuratezza le caratteristiche molecolari dei gliomi, il tutto condotto attraverso un’infrastruttura di \u201cfederated learning<\/em>\u201d che permetta agli ospedali di collaborare senza trasferire i dati dei pazienti, e dunque nel rispetto di GDPR e AI Act.<\/p>\n La ricerca condotta nell\u2019ambito di GLIOGEN-X<\/strong> potrebbe aprire la strada alla diagnosi molecolare anche per quei pazienti che oggi non possono sottoporsi alle procedure chirurgiche invasive. Il progetto punta inoltre a produrre una piattaforma e una collezione di dati riutilizzabili, come asset europei per un’intelligenza artificiale affidabile in sanit\u00e0.\u00a0 L\u2019approccio di ricerca definir\u00e0 con maggiore chiarezza fino a che punto la risonanza magnetica possa rivelare la biologia del tumore. Al di l\u00e0 dei suoi obiettivi scientifici, GLIOGEN-X implementer\u00e0 metodologie che garantiscano la conformit\u00e0 del modello sviluppato nel progetto all’AI Act e alle altre normative rilevanti, per un utilizzo dell\u2019AI che sia spiegabile, verificabile e incentrato sulla persona.<\/strong><\/p>\n \u201cSiamo orgogliosi di questo importante successo. Siena Imaging nasce come gruppo di ricerca della nostra universit\u00e0 di altissimo livello nel campo dell\u2019analisi e delle interpretazioni delle neuroimmagini \u2013 <\/em>afferma Nicola De Stefano<\/strong>, professore ordinario di Neurologia all\u2019Universit\u00e0 di Siena e co-fondatore di Siena Imaging – Nel nostro DNA la ricerca \u00e8 sempre stata presente, \u00e8 il valore fondante della nostra identit\u00e0; ci\u00f2 che ha guidato e guida ancora la nostra crescita come azienda\u201d.<\/em><\/p>\n \u201cSiena Imaging opera con la volont\u00e0 di portare a pazienti e professionisti del settore soluzioni innovative che colmino la distanza tra la ricerca e l\u2019applicazione clinica<\/em> \u2013 precisa Marco Battaglini<\/strong>, CEO e co-fondatore di Siena Imaging – Con questo riconoscimento, abbiamo fatto un passo concreto in questa direzione, sempre guidati dalla convinzione che la ricerca di altissimo livello sia fondamentale anche per una piccola azienda che vuole essere innovativa. Siamo stati riconosciuti meritevoli di vincere il Pathfinder Challenge programme al pari di istituzioni di ricerca di primissimo piano, come il Karolinska Instititute o il Max Plank institute. E di questo, che noi consideriamo un punto di partenza e non di arrivo, siamo orgogliosi\u201d.<\/em><\/p>\n \u201cIl finanziamento di GLIOGEN-X da parte dello European Innovation Council \u00e8 un risultato di straordinario valore scientifico e strategico. Essere tra i pochissimi progetti finanziati in uno dei bandi pi\u00f9 competitivi d’Europa conferma la qualit\u00e0 della ricerca nel nostro territorio e il ruolo di TLS come importante hub d\u2019innovazione. \u00c8 anche la dimostrazione concreta di come la collaborazione tra imprese innovative, ricerca pubblica, sistema sanitario e istituzioni possa generare progetti capaci di competere ai massimi livelli internazionali \u2013 <\/em>commenta Francesco Frati<\/strong>, Presidente della Fondazione Toscana Life Sciences – Siamo particolarmente orgogliosi di affiancare partner come Siena Imaging, l\u2019Universit\u00e0 di Manchester e la Fundaci\u00f3 per a la Universitat Oberta de Catalunya in questa sfida che coniuga intelligenza artificiale, medicina di precisione e ricerca oncologica, contribuendo non solo allo sviluppo di nuove tecnologie innovative ma anche alla definizione di modelli etici, regolatori e organizzativi che saranno fondamentali per il futuro dell’AI applicata alla salute in Europa. GLIOGEN-X \u00e8 un successo che va oltre il singolo progetto: \u00e8 il risultato di un ecosistema delle scienze della vita capace di fare rete, attrarre competenze e risorse europee altamente competitive. Il ruolo di Toscana Life Sciences \u00e8 proprio quello di creare connessioni affinch\u00e9 l’eccellenza scientifica si traduca in crescita industriale per il territorio. E, appunto, la partecipazione a un progetto cos\u00ec ambizioso conferma che anche Siena e la Toscana possono essere protagoniste nello sviluppo delle tecnologie che guideranno la medicina del futuro\u201d.<\/em><\/p>\n Il progetto vede la partecipazione, oltre a Siena Imaging (coordinatore e sviluppatore dei modelli di AI e GenAI), di Fondazione Toscana Life Sciences<\/strong> (gestione regolatoria, coordinamento con gli altri 6 progetti del portfolio EIC, aderenza ai principi etici, disseminazione e comunicazione, project management condiviso), University of Manchester<\/strong> \u2013 con Northern Care Alliance NHS Foundation Trust<\/strong>, affiliata \u2013 (validazione clinica) e Fundaci\u00f3 per a la Universitat Oberta de Catalunya<\/strong> (sviluppo della piattaforma di infrastruttura federata per l’addestramento collaborativo dei modelli).<\/p>\n \u201cLe Universit\u00e0 di Manchester e Sheffield e i loro gruppi clinici di Neuro-Oncologia sono all\u2019avanguardia nella ricerca e nel trattamento dei tumori del sistema nervoso centrale e sono entrambe riconosciute dalla Tessa Jowell Brain Tumour Mission come centri di eccellenza a livello nazionale e internazionale <\/em>\u2013 spiega Federico Roncaroli<\/strong>, Professor of Clinical Neuropathology e principal investigator, University of Manchester (UNIMAN) e Northern Care Alliance (NCA) – Le due Universit\u00e0 sono le prime nel mondo ad aver introdotto trattamenti per i gliomi che vengono somministrati prima dell\u2019intervento chirurgico, in specifici pazienti selezionati sulla base della caratterstiche di RM. La collaborazione con Siena Imaging in GLIOGEN-X reppresenta una pietra miliare nello svilippo di questi trattamenti innovativi perch\u00e9 permetter\u00e0 un\u2019accurata classificazione molecolare dei tumori e la personalizzazione della terapia senza la necessit\u00e0 di procedure invasive\u201d. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/em><\/p>\n \u201cUno degli aspetti pi\u00f9 innovativi di GLIOGEN-X \u00e8 la possibilit\u00e0 di far collaborare centri clinici diversi senza che i dati sensibili dei pazienti debbano lasciare le istituzioni che li custodiscono. Il contributo della Universitat Oberta de Catalunya sar\u00e0 quello di mettere a disposizione la propria esperienza nel federated learning per progettare, implementare e rendere operativa un\u2019infrastruttura che permetta di addestrare e validare i modelli di intelligenza artificiale in modo distribuito, sicuro e scalabile <\/em>\u2013 afferma Ferran Prados<\/strong>, principal investigator della Fundaci\u00f3 per a la Universitat Oberta de Catalunya (FUOC) – \u00a0Questo approccio consentir\u00e0 di sfruttare la diversit\u00e0 dei dati provenienti da pi\u00f9 centri, migliorando la robustezza e la generalizzabilit\u00e0 dei modelli nel rispetto della privacy e del quadro normativo europeo. Parallelamente, esploreremo, dove scientificamente utile e tecnicamente possibile, il contributo dei dati sintetici per ampliare la variabilit\u00e0 disponibile per l\u2019addestramento e contribuire a superare alcune delle limitazioni legate alla scarsit\u00e0 e all\u2019eterogeneit\u00e0 dei dati clinici\u201d. <\/em><\/p>\n GLIOGEN-X<\/strong> \u00e8 uno dei 7 progetti selezionati dall’European Innovation Council per sostenere lo sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale generativa in un settore strategico per la salute pubblica. I progetti finanziati formeranno un portfolio europeo chiamato a produrre modelli validati clinicamente, dataset sintetici condivisi e framework di valutazione conformi all’AI Act e al regolamento sui dispositivi medici, per posizionare l’Europa come leader nell’IA affidabile in oncologia.<\/p>\n ************<\/strong><\/p>\n NOTA PER LA REDAZIONE<\/strong><\/p>\n GLIOGEN-X<\/strong> \u00e8 uno studio di fattibilit\u00e0 scientifica: l’obiettivo \u00e8 verificare se la risonanza magnetica possa fornire informazioni molecolari sui gliomi, non sostituire la biopsia n\u00e9 rappresentare una cura. I risultati della ricerca saranno soggetti a validazione scientifica nel corso dei 4 anni di progetto.<\/p>\n Clicca qui<\/a><\/strong> per scaricare il comunicato stampa.<\/p>\n <\/p>\n [1]<\/strong><\/em><\/a> Crocetti E et al. RARECARE working group. Epidemiology of glial and non-glial brain tumours in Europe. Eur J Cancer. 2012 Jul;48(10):1532-42.<\/em><\/p>\n [2]<\/strong><\/em><\/a> Wen PY et al. Glioblastoma in adults: a Society for Neuro-Oncology (SNO) and European Society of Neuro-Oncology (EANO) consensus review on current management and future directions. Neuro Oncol. 2020 Aug 17;22(8):1073-1113.<\/em><\/p>\n