Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano it
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

New Directions for Structure Segmentation, Phenotyping, and Language Interfacing in Histopathology

Descrizione del progetto

Rompere la «scatola nera» della patologia basata sull’intelligenza artificiale

La patologia è la fase definitiva della diagnosi del cancro; ciononostante, in tal ambito vi è una carenza globale di patologi e si registra un aumento della complessità dei dati sui tessuti. Sebbene i modelli di fondazione dell’intelligenza artificiale (IA) offrano un potente metodo per elaborare immagini a gigapixel, spesso funzionano come «scatola nere»; ciononostante, un’IA che decida in merito alla presenza o meno del cancro senza spiegare il suo ragionamento ha un’utilità limitata. Il progetto DeepSPIM, finanziato dal CER, si propone di integrare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, large language model) con la segmentazione automatizzata dei tessuti per creare un’interfaccia che consenta ai patologi di esaminare un vetrino. Invece di accettare un risultato passivo, il medico può in tal modo chiedere all’IA di quantificare specifici biomarcatori o di spiegare quali caratteristiche cellulari hanno portato a determinare un particolare punteggio di rischio, supportando in tal modo la fornitura di diagnosi più accurate.

Obiettivo

Progress in deep learning brings new tools and methods that start reshaping pathology practice and advancing research in oncology. As a postdoctoral researcher in the Mahmood Lab (Harvard Medical School, 2022–), I played a pivotal role in the development and evaluation of “foundation models” for pathology – general-purpose models that can be used for various downstream tasks. Despite advances, foundation models still face several key limitations that restrict their widespread adoption. First, these models are designed to provide “non-human interpretable” data representation, providing little actionable insights to practitioners. Moreover, they lack robust language interfacing capabilities, especially in providing quantitative information. Finally, they are predominantly focused on hematoxylin & eosin (H&E) staining, leaving other histopathology modalities largely untouched. In this context, I hypothesize that foundation models for pathology will remain limited in impact unless they incorporate key additional features: (a) off-the-shelf structure segmentation and phenotyping for downstream analysis, (b) interactive language interfacing capable of answering quantitative queries, and (c) expanded support for other modalities, e.g. immunohistochemistry. To bring these ideas to life, I introduce DeepSPIM. In DeepSPIM, I will semi-automate data labeling to train segmentation models that will be combined with large language modeling to build a language interface. I will evaluate the translational capabilities of the models in assisting pathologists with routine clinical tasks, and, exploring interpretable morphological correlates of treatment response in oncology. The goals of DeepSPIM are closely aligned with the technical skills I developed throughout my PhD and postdoc. Leveraging my mentoring experience, professional network, and support of the University of Lausanne and the ERC Program, I aim to establish an independent research group in computational pathology.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2025-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

UNIVERSITE DE LAUSANNE
Contributo netto dell'UE
€ 1 675 683,00
Indirizzo
QUARTIER UNIL CENTRE - BATIMENT UNICENTRE
1015 LAUSANNE
Svizzera
Regione
Schweiz/Suisse/Svizzera Région lémanique Vaud
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 1 675 683,00

Beneficiari (1)