L’obiettivo generale del progetto è sviluppare un algoritmo per l’analisi computazionale della captazione del tracciante 18F-DPA-714, tracciante legato all’espressione della proteina traslocatrice mitocondriale (TSPO).

Obiettivi specifici:
•    Sviluppare un software di analisi per l’imaging PET in grado di quantificare in modo automatizzato la captazione del 18F-DPA-714 nel muscolo scheletrico;
•    Ridurre la dipendenza dall’analisi manuale, migliorando la riproducibilità e l’affidabilità delle stime.
•    Valutare la brevettabilità del software come prodotto innovativo a supporto della diagnostica avanzata

•    Introduzione di un metodo oggettivo e standardizzabile per l’analisi della captazione PET di traccianti TSPO-specifici sfruttando modelli consolidati di analisi compartimentale;
•    Possibilità di impiegare il 18F-DPA-714 come nuovo biomarcatore per la SLA, con impatto sul piano diagnostico e prognostico;
•    Riduzione della variabilità tra operatori nell’interpretazione dei dati PET;
•    Creazione di un sistema scalabile, eventualmente estendibile ad altri traccianti e patologie infiammatorie o degenerative. 

I settori di potenziale applicazione di questo software sviluppato sono:
•    Ricerca neuroscientifica;
•    Diagnostica per immagini;
•    Neurologia clinica;
•    Biotecnologie applicate alla salute.

Tra i possibili utenti troviamo:
•    Università e Centri di ricerca;
•    IRCCS (Istituti di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico);
•    Strutture ospedaliere con reparti di neurologia e medicina nucleare;
•    Aziende biotech orientate allo sviluppo di software medicali e diagnostica avanzata

Brevetto disponibile per licensing.

scarica la scheda

1.    Marini C, Morbelli S, Cistaro A, Campi C, Caponnetto C, Bauckneht M, Bellini A, Buschiazzo A, Calamia I, Beltrametti MC, Margotti S, Fania P, Poggi I, Cabona C, Capitanio S, Piva R, Calvo A, Moglia C, Canosa A, Massone A, Nobili F, Mancardi G, Chiò A, Piana M, Sambuceti G.
Interplay between spinal cord and cerebral cortex metabolism in amyotrophic lateral sclerosis. Brain. 2018 Aug 1;141(8):2272-2279. doi: 10.1093/brain/awy152. PMID: 30730551; PMCID: PMC6061793
2.    Marini C, Cistaro A, Campi C, Calvo A, Caponnetto C, Nobili FM, Fania P, Beltrametti MC, Moglia C, Novi G, Buschiazzo A, Perasso A, Canosa A, Scialò C, Pomposelli E, Massone AM, Bagnara MC, Cammarosano S, Bruzzi P, Morbelli S, Sambuceti G, Mancardi G, Piana M, Chiò A. 
A PET/CT approach to spinal cord metabolism in amyotrophic lateral sclerosis. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2016 Oct;43(11):2061-71. doi: 10.1007/s00259-016-3440-3. Epub 2016 Jul 15. PMID: 27421971; PMCID: PMC5007279.
3.    Bauckneht M, Lai R, Miceli A, Schenone D, Cossu V, Donegani MI, Raffa S, Borra A, Marra S, Campi C, Orengo A, Massone AM, Tagliafico A, Caponnetto C, Cabona C, Cistaro A, Chiò A, Morbelli S, Nobili F, Sambuceti G, Piana M, Marini C. 
Spinal cord hypermetabolism extends to skeletal muscle in amyotrophic lateral sclerosis: a computational approach to [18F]-fluorodeoxyglucose PET/CT images. EJNMMI Res. 2020 Mar 23;10(1):23. doi: 10.1186/s13550-020-0607-5. PMID: 32201914; PMCID: PMC7085992.
4.    Marini C, Cossu V, Bonifacino T, Bauckneht M, Torazza C, Bruno S, Castellani P, Ravera S, Milanese M, Venturi C, Carlone S, Piccioli P, Emionite L, Morbelli S, Orengo AM, Donegani MI, Miceli A, Raffa S, Marra S, Signori A, Cortese K, Grillo F, Fiocca R, Bonanno G, Sambuceti G. 
Mechanisms underlying the predictive power of high skeletal muscle uptake of FDG in amyotrophic lateral sclerosis. EJNMMI Res. 2020 Jul 7;10(1):76. doi: 10.1186/s13550-020-00666-6. PMID: 32638178; PMCID: PMC7340686.
5.    Chiu IM, Phatnani H, Kuligowski M, Tapia JC, Carrasco MA, Zhang M, Maniatis T, Carroll MC. Activation of innate and humoral immunity in the peripheral nervous system of ALS transgenic mice. Proc Natl Acad Sci U S A. 2009 Dec 8;106(49):20960-5. doi: 10.1073/pnas.0911405106. Epub 2009 Nov 20. PMID: 19933335; PMCID: PMC2791631

Responsabile scientifico 

Prof. Gianmario Sambuceti

Informazioni

Servizio per il trasferimento tecnologico e delle conoscenze
Settore valorizzazione della ricerca, trasferimento tecnologico e rapporti con le imprese
trasferimentotecnologico@unige.it
tel. 010 2095922