(a) Evaluarea utilizării inteligenței artificiale și a imagisticii hiperspectrale în optimizarea marginilor de rezecție în chirurgia oncologică. – coordonator: CS I dr. Bartoș Adrian
Cercetările recente din domeniul chirurgiei oncologice evidențiază provocări semnificative în determinarea precisă a limitelor tumorale, aspect critic pentru succesul intervențiilor și prevenirea recidivelor. Această temă propune investigarea sinergiei dintre tehnologii avansate de imagistică hiperspectrală și algoritmi de inteligență artificială (AI) pentru îmbunătățirea vizualizării țesuturilor neoplazice în timp real în timpul procedurile chirurgicale.
Determinarea precisă a limitelor tumorale reprezintă un pilon al chirurgiei curative, însă metodele convenționale (palparea, imagistică preoperatorie) prezintă limitări semnificative. De exemplu, studii din literatură indică o rata de recidivă locală de până la 30% în cazul carcinomului hepatic, parțial datorită subestimării extinderii microscopice.
Astfel, dezvoltarea tehnologiilor intraoperatorii capabile să detecteze modificări tisulare la nivel submillimetric a devenit o prioritate, cu implicații directe asupra supraviețuirii pacienților.
Imagistica hiperspectrală în chirurgie presupune colectarea de date spectrale într-o gamă largă de lungimi de undă (400-1700 nm), identificând alterațiile biochimice asociate neoplaziei. În hepatocarcinom, de exemplu, modificările concentrației de hemoglobină și colagen oferă semnături spectrale distincte. Cercetări preliminare la modele animale demonstrează capacitatea de a diferenția țesutul malign cu o acuratețe de 92%, superioră imagisticii fluorescențe cu verde de indocianină. Algoritmii de învățare profundă (deep learning) pot procesa volume masive de date hiperspectrale, identificând modele invizibile ochiului uman.
Integrarea AI cu imagistica avansată poate să ofere potențialul de a schimba paradigma în chirurgia oncologică. Viitoare direcții de cercetare includ adaptarea tehnologiei pentru alte tipuri tumorale și dezvoltarea de instrumente predictive pentru răspunsul la terapii combinate. Implementarea acestor soluții necesită o colaborare transdisciplinară între chirurgi, ingineri și experți în domeniul datelor medicale.
(b) Integrarea modelelor ex vivo cu bioprintarea 3D pentru optimizarea procedurilor de anastomoză intestinală în chirurgia digestivă. – coordonator: CS I dr. Bartoș Adrian
Cercetările recente în domeniul modelelor experimentale biomedicale evidențiază necesitatea unor sisteme avansate care să combine fidelitatea biologică cu precizia biomecanică pentru studierea procedurilor chirurgicale complexe. Această temă propune dezvoltarea unui model hibrid care integrează segmente de intestin porcin ex vivo cu structuri vasculare bioprintate 3D, având ca scop evaluarea parametrilor critici ai anastomozelor intestinale. Prin simularea condițiilor fiziologice (presiune intraluminală, flux sanguin) și incorporarea de senzori pentru monitorizarea în timp real, acest model urmărește să identifice factorii de risc pentru apariția fistulelor anastomotice și să valideze noi tehnici de sutură. Studiul vizează corelarea datelor biomecanice (presiune de ruptură, elasticitate tisulară) cu markerii biologici ai vindecării, oferind o platformă translațională pentru testarea materialelor chirurgicale de nouă generație.
Modelele in vivo prezintă variabilitate individuală mare și costuri logistice ridicate, limitând reproducibilitatea studiilor pe anastomoze. Datele din literatura indică o corelație slabă între rezultatele obținute pe șobolani și răspunsul clinic la oameni, în special în ceea ce privește dinamica procesului de vindecare. De asemenea, etica experimentării animale impune reducerea utilizării acestora în favoarea unor alternative ex vivo.
Bioprintarea asistată de laser permite crearea de rețele capilare personalizate cu diametru variabil (50-200 μm), esențiale pentru simularea angiogenezei postoperatorii. Utilizarea hidrogelurilor pe bază de dECM (matrice extracelulară decelularizată) derivată din colon uman asigură biocompatibilitate și promovează migrația celulelor endoteliale.
Modelele ar putea permite testarea preoperatorie a rezistenței anastomozelor pe baza caracteristicilor individuale ale pacientului (vârstă, comorbidități, tratamente). Integrarea cu date de tomografie computerizată ar facilita recrearea geometriei anatomice specific. Convergența dintre biotehnologii și ingineria medicală poate deschide căi inovatoare pentru raționalizarea procedurilor chirurgicale digestive. Viitoare direcții de cercetare includ conectarea modelului hibrid cu platforme de tip ‚‚organ-on-chip’’ pentru studierea impactului sistemului imun asupra procesului de vindecare. Standardizarea acestor modele necesită colaborare transdisciplinară între chirurgi, biologi și ingineri de țesut.
(c) Dezvoltarea unui sistem nano-teranostic bazat pe nanoparticule de aur funcționalizate cu anticorpi anti-MUC1 pentru ablație fototermală asistată de imagistică Raman în chirurgia pancreatică oncologică – coordonator: CS I dr. Bartoș Adrian
Cancerul pancreatic rămâne unul dintre cele mai letale tipuri de tumori, cu o supraviețuire la 5 ani sub 10%. Datorită prezenței frecvente a micrometastazelor perioperatorii, 30-40% dintre rezecțiile R0 evoluează către recidivă locală. Metodele actuale de evaluare intraoperatorie (palpare, ultrasonografie, elastografie) prezintă rezoluții limitate, insuficiente pentru identificarea focarelor tumorale submillimetrice.
Cercetările recente în nanotehnologia biomedicală evidențiază potențialul sinergic al sistemelor teranostice integrate pentru îmbunătățirea preciziei intervențiilor chirurgicale în cancerul pancreatic. Această temă propune crearea unui sistem multifuncțional bazat pe nanoparticule de aur (AuNPs) funcționalizate cu anticorpi anti-MUC1 și receptori Raman, capabil să ofere simultan: cartografierea intraoperatorie a marginilor tumorale prin spectroscopie Raman de suprafață (SERS) și ablație fototermală selectivă a țesutului neoplazic. Studiul vizează depășirea limitărilor actuale privind detectarea extensiilor subclinice și a recidivele postoperatorii în adenocarcinomul ductal pancreatic (PDAC), prin sinteza unui nanomaterial hibrid cu proprietăți plasmonice îmbunătățite și clearance renal controlat.
Perspectivele și direcțiile viitoare includ extindere cercetării la alte tipuri tumorale, integrarea cu imunoterapia (încărcare cu inhibitori PD-L1) și terapia personalizată (integrare de anticorpi pe baza profilului proteomic individual).
Această abordare transdisciplinară, care îmbină fotonica avansată cu robotică chirurgicală, poate reprezenta un domeniu de progres major în gestionarea PDAC, oferind o soluție completă de la detectare la tratament într-un singur protocol intraoperator. Validarea în studii clinice va determina potențialul de implementare ca standard de îngrijire în oncologia pancreatică.
(d) Evaluarea avansată a metastazelor peritoneale prin integrarea imaginii hibrid FAPI PET/MRI cu radiomica bazată pe inteligență artificială pentru stratificarea terapeutică personalizată – coordonator: CS I dr. Bartoș Adrian
Cercetările recente în domeniul imagisticii oncologice evidențiază limitări semnificative ale metodelor convenționale (CT, FDG PET CT) în detectarea precoce și caracterizarea metastazelor peritoneale (MP). Aceste proceduri imagistice prezintă sensibilitate redusă în detectarea leziunilor subcentimetrice, ducând la subestimarea indicelui de carcinomatoză peritoneală. Mai mult, studiile arată că 20% din pacienții cu metastaze peritoneale sunt diagnosticați incidental intraoperator, cu impact negativ asupra supraviețuirii globale.
Această temă propune dezvoltarea unui protocol multimodal care integrează tomografia cu emisie de pozitroni folosind trasorul 68Ga-FAPI (PET CT), imagistica prin rezonanță magnetică cu difuzie ponderată (DW-MRI) și analiza radiomică asistată de inteligență artificială (AI). Studiul vizează optimizarea depistării leziunilor subclinice (< 5 mm), evaluarea indicelui de carcinomatoză peritoneală (PCI) și ghidarea personalizată a strategiilor terapeutice (chirurgie citoreductivă vs terapie sistemică).
Avantajele sinergiei tehnologice sunt reprezentate de faptul că tracerii anti-FAP (Fibroblast Activation Protein) au afinitate crescută pentru microambientele tumorale, cu sensibilitate de 92-98% în MP. DW-MRI poate detecta leziuni de 2-3 mm prin restricție difuzională, superioară CT-ului în evaluarea infiltrării mezenterice. Radiomica bazată pe AI poate extrage peste 1000 de caracteristici texturale din imagini, corelându-le cu profilul genomic al tumorii pentru predicția răspunsului la terapii țintite.
Direcțiile viitoare sunt reprezentate deintegrarea cu senzori intraoperatori fluorescenți pentru marcarea în timp real a leziunilor reziduale, dezvoltarea de agenți teranostici combinați pentru terapie țintită, implementarea modelelor generative pentru simularea răspunsului la chimioterapia intraperitoneală hipertermică (HIPEC).
Convergența dintre imagistica moleculară avansată și analiza radiomică bazată pe AI poate redefini paradigma de management a metastazelor peritoneale. Protocolul propus oferă o abordare personalizată, reducând rata intervențiilor inutile și optimizând alocarea resurselor terapeutice. Validarea pe cohorte multicentrice va stabili cadrul pentru includerea acestor tehnologii în ghidurile clinice naționale și internaționale.