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Tecniche e manovre di identificazione in ciclo chiuso per elicotteri di produzione
No full textLa tesi, in collaborazione con Leonardo Elicotteri, tratta l'identificazione della dinamica in ciclo chiuso degli elicotteri sia nel dominio del tempo che in quello della frequenza. Per quanto riguarda il dominio del tempo è stato seguito il metodo della Prediction Error Minimization (PEM), implementato in Matlab con la funzione 'tfest'. Per l'identificazione nel dominio della frequenza è stata invece seguita una procedura proposta da M.B. Tischler, che prevede l'ottenimento della risposta in frequenza del sistema come rapporto tra l’autospettro dell’ingresso e il cross-spettro di ingresso e uscita. Tale procedura è stata implementata in Matlab con la funzione 'tfestimate'.
L'obiettivo della tesi è quello di individuare un segnale, iniettabile nel sistema in ciclo chiuso o tramite riferimento di assetto o con i comandi pilota, che ecciti sufficientemente il sistema nel range di frequenze 0.1 - 1 Hz e permetta di identificarne le funzioni di trasferimento. Dovendo evitare i tradizionali sweep in frequenza, ottimi per stimolare tutte le frequenze di interesse del sistema ma difficilmente riproducibili a mano e sgradevoli per il pilota a causa delle oscillazioni sempre più rapide imposte alla macchina, la scelta è ricaduta su una serie di doppiette a frequenze variabili.
Tale segnale è stato testato inizialmente su un modello linearizzato di elicottero, la cui dinamica bare è reperibile in letteratura, per il quale è stato implementato un controllo in retroazione sull'assetto tramite controllore mixed sensitivity. Il segnale è stato iniettato su un canale alla volta per sopperire al problema dell'accoppiamento tra gli assi dell'elicottero. Le funzioni di trasferimento identificate sono state validate tramite confronto con i diagrammi di Bode delle funzioni di trasferimento reali del sistema, imponendo un range di tolleranza di 1 dB sul modulo e 10° sulla fase.
Appurato che la procedura di identificazione era stata eseguita con successo sia iniettando il segnale scelto tramite comandi pilota che ponendolo come riferimento di assetto, i test sono stati ripetuti anche su un modello linearizzato fornito da Leonardo Elicotteri. Tale modello prevede una dinamica diversa a seconda che gli ingressi siano i riferimenti di assetto (modalità hands-off) o i comandi pilota (modalità hands-on) e nel secondo caso anche il sistema controllato risulta leggermente instabile, con le uscite che divergono lentamente oscillando.
Questo aspetto, non riscontrato nel modello implementato a partire dalla letteratura, impedisce l'identificazione nel dominio del tempo per la modalità hands-on, in quanto l'algoritmo di 'tfest' è progettato solo per la stima di sistemi stabili, mentre lascia inalterata la procedura per la modalità hands-off. Per indentificare il sistema nel dominio della frequenza in hands-on è stato implementato un modello di pilota, in linea con il crossover model teorizzato da D.T. McRuer, che stabilizza il sistema inseguendo un riferimento di assetto. La serie di doppiette a frequenze variabili non è quindi stata iniettata tramite i comandi del pilota, ma posta come riferimento e l'identificazione è stata condotta scegliendo come ingresso l'uscita del modello pilota e come uscita lo stesso output di assetto utilizzato anche in precedenza.
Dopo aver validato con successo anche l'identificazione del modello fornito dall'azienda, si è passati al test del segnale scelto su un simulatore di volo. Dal momento che al simulatore i comandi pilota devono essere inseriti manualmente da un operatore e non si aveva a disposizione un vero pilota per il lavoro di tesi, per la modalità hands-on la serie di doppiette è stata semplificata e sostituita con un segnale dello stesso tipo ma più corto e costituito solo da gradini di durata di 1 o 2 secondi. Inoltre, poiché il modello del simulatore non coincideva, a parità di condizioni operative, con la corrispettiva matrice di trasferimento fornita dall'azienda nel modello linearizzato, si è scelto di identificare le funzioni di trasferimento del simulatore anche con degli sweep in frequenza. Il risultato di quest'ultima identificazione è stato assunto come modello reale del simulatore ed utilizzato in fase di validazione. Anche in questo caso il riscontro è stato positivo.
In conclusione, dunque, questo lavoro di tesi è riuscito ad individuare alcuni segnali, costituiti da doppiette a frequenze variabili, in grado di garantire una corretta identificazione delle funzioni di trasferimento in ciclo chiuso di un elicottero, sia nella modalità hands-on che in quella hands-off
Metodologia BIM per la conservazione del patrimonio architettonico storico. Il caso di studio della messa in sicurezza della Rocca di Ripafratta
No full textL’obiettivo della tesi è l’utilizzo delle potenzialità dell’ambiente Building Information Modeling (BIM) applicato alla conservazione e alla valorizzazione del patrimonio architettonico storico, attraverso il caso di studio della messa in sicurezza della Rocca di Ripafratta. Si propone una metodologia replicabile per la digitalizzazione e l’informatizzazione di un bene, mantenendo il più possibile l’accuratezza tramite un modello mesh con texture.
La Rocca di Ripafratta, opera difensiva medievale pisana, nel secondo dopoguerra ha subito un abbandono che ha provocato un fitto rimboschimento dell’area. Attualmente le sue condizioni la rendono un bene scarsamente fruibile, ma le rinnovate attenzioni hanno portato a vari sviluppi, tra cui la creazione di un Comitato Promotore, all’interno delle cui attività si inserisce il presente lavoro di tesi.
Preceduto da una descrizione del BIM e delle peculiarità dell’approccio hBIM, il corpo della tesi si sviluppa in tre sezioni. La prima sezione riguarda lo studio del quadro conoscitivo. La seconda sezione dettaglia la creazione del modello fotogrammetrico in Agisoft Metashape, le elaborazioni in McNeel Rhinoceos e la convergenza delle geometrie e delle informazioni nel software di authoring Graphisoft Archicad. La terza sezione illustra gli interventi proposti, descrivendone la progettazione all’interno di Rhinoceros, insieme al plug-in parametrico Grasshopper, e la loro integrazione in Archicad
Tra accettazione e cambiamento: il potere trasformativo della DBT Skills training di gruppo nel disturbo di personalità Borderline.
No full textLa tesi analizza il Disturbo Borderline di Personalità (DBP), patologia grave caratterizzata da instabilità emotiva, relazionale e comportamentale, con frequenti impulsività, dissociazione e autolesionismo. Dopo una revisione teorica su eziologia, comorbidità e modelli terapeutici, il lavoro si concentra sul DBT Skills Training di gruppo, componente della Dialectical Behavior Therapy di Marsha Linehan. Lo studio, condotto su un campione omogeneo di donne, valuta l’efficacia di 12 incontri con strumenti standardizzati (DERS, DES, SHI, BIS-11). I risultati mostrano riduzioni significative dei sintomi e un effetto cumulativo nei cicli ripetuti, evidenziando il valore del contesto gruppale come risorsa relazionale ed economica. Pur con limiti metodologici (assenza di controllo, follow-up e campione ristretto), la ricerca conferma l’utilità clinica e sostenibile degli interventi di gruppo basati sulla DBT, incoraggiandone l’adozione nei servizi pubblici e privati di salute mentale
Highway Pavement Maintenance in Italy: Traffic–Temperature Correlation Analysis and Improvement Strategies
No full textItalian motorways have accumulated a maintenance backlog of roughly €12 billion since 2006, and many sections now exhibit rutting, cracking and potholes that compromise safety and ride quality. Two accelerating stressors drive this deterioration. First, freight demand has expanded the heavy-vehicle fleet by more than fifty per cent since 2000, so that by 2023 truck flows on tolled routes exceeded pre-pandemic 2019 levels by about four per cent, even though car traffic only just returned to its former volume. Second, summers are becoming markedly hotter: maximum air temperature along the network is rising by about half a degree per decade and the number of days above 35 °C has climbed everywhere, reaching roughly thirty-five days a year on the southern Adriatic corridor A14, about eighteen in central Italy on A1, and—significantly—around ten even in the traditionally temperate Po Valley on A13. Asphalt binders soften when surface temperatures exceed their design grade, so extreme heat now regularly triggers wheel-path rutting and bleeding, while intense rainfall events weaken base layers and accelerate fatigue.
The thesis analyses a thirteen-year record (2010-2022) of traffic counters and weather stations on A1, A13 and A14 and shows that annual average daily traffic rose steadily until 2019, collapsed to sixty–seventy per cent of baseline during the 2020 lockdown, then rebounded to at least ninety-five per cent by 2022. A1, the nation’s main north–south artery, consistently carries about ninety thousand vehicles a day, whereas A13 and A14 carry lower but still substantial volumes; truck share is highest on A13 at roughly thirty per cent, twenty-five on A1 and twenty on A14. Because pavement damage scales roughly with the fourth power of axle load, even a modest rise in heavy traffic multiplies structural fatigue. During the pandemic trough, car flows vanished far more than truck flows, so the percentage of heavy vehicles briefly spiked and demonstrated that pavement loading does not fall linearly with headline AADT.
Climate records over the same window reveal a clear rise in heat extremes. Southern sections already exceed 35 °C on roughly one summer day in three; central Italy now does so on one in five; and the north, once almost immune, experiences sequences of ten such days a year. Heatwaves in 2012, 2017–2019 and, most dramatically, 2022 produced pavement surface temperatures well above 50 °C, a threshold at which standard binders lose stiffness and rapid plastic deformation can occur. Time-series forecasting with ARIMA indicates that, all else equal, heavy-truck flows could reach thirty thousand a day on A1, twenty thousand on A14 and eleven thousand on A13 by 2030, while the annual count of very hot days is likely to climb toward forty-plus in central Italy and perhaps exceed fifty in extreme years. Thus the two external drivers—mechanical loading and thermal softening—are poised to intensify in parallel over the coming decade.
To integrate these orthogonal stressors with the age of the pavement surface, the study defines a Composite Pavement Stress Index. Each year’s PSI sums a traffic factor (heavy-vehicle volume normalised to a reference of thirty thousand trucks per day), a thermal factor (hot-day count normalised to forty days per year) and a maintenance-age factor (years since the last resurfacing normalised to a ten-year design life). Whenever a new overlay is applied, the age component resets, so PSI can drop sharply before climbing again as loads and heat accumulate. On A1, a major resurfacing in 2015 reset PSI to near zero, but by 2022 the index had surged to around eighty, the highest in the dataset, because the route combines the largest freight flow with the recent succession of hot summers. A13 and A14 show similar but slightly lower profiles, each interrupted by maintenance events in 2016 or 2018. Roughness measurements crowdsourced by the SmartRoadSense smartphone platform confirm that higher PSI aligns with poorer ride quality: plotting PSI against the platform’s Pavement Performance Estimate yields a near-linear relationship with an R² of roughly 0.78, meaning that three-quarters of observed variation in road smoothness can be explained by the composite stress estimate.
Because 2022 saw both near-record truck volumes and the most extreme heatwave on record, it stands out as a natural stress test for Italian highways. Field reports note wheel-path rutting and bleeding on heavily trafficked grades and toll-plaza approaches, particularly where vehicle speeds are low and shear stresses rise. The data therefore suggest that traditional eight-to-twelve-year overlay cycles will become insufficient: on critical freight corridors the composite index now climbs fast enough to breach degradation thresholds in six to eight years. Preventive strategies should therefore include shorter resurfacing intervals on segments with PSI growth rates above a calibrated alarm level, the adoption of polymer-modified or higher-grade binders capable of resisting surface temperatures above seventy degrees, thicker or rigid layers where freight concentration peaks, and the reinforcement of drainage and waterproofing in zones prone to intense precipitation or freeze–thaw swings.
Movyon’s Evolutive Pavement Management System already digests lane-level geometry, historical inspection indices and work orders; the thesis proposes extending it with continuous feeds from inductive loops, radar traffic detectors, weather stations and crowdsourced smartphone roughness, as well as integrating machine-learning deterioration models that refine ARIMA baselines by learning non-linear interactions among load, climate and material properties. Pilot tests show that coupling ARIMA with supervised learning can predict two-year International Roughness Index evolution with a mean absolute error below six per cent, and life-cycle optimisation studies indicate that data-triggered maintenance could cut long-term expenditure by fifteen to twenty per cent compared with fixed-interval resurfacing while reducing unplanned closures. The ultimate vision is a closed feedback loop in which periodic or real-time data update deterioration curves, the system projects each segment’s PSI trajectory with confidence bands, and dashboards flag the forecast year in which stress will cross a target threshold. Engineers can then simulate alternative schedules or material upgrades and select the minimum-cost path that keeps PSI, and thus roughness, within acceptable bounds.
In sum, Italy’s main motorways face a compounding challenge: freight volumes continue to rise and climate trends now expose pavements to heat levels for which many older surfaces were not designed. Historical analysis, stress-index synthesis and predictive modelling together show that reactive maintenance cannot keep pace; instead, agencies must shift to anticipatory asset management that blends denser sensing, climate-resilient mix design and data-guided intervention timing. Doing so promises smoother roads, fewer emergency repairs and a more sustainable allocation of scarce maintenance funds in the hotter, heavier-traffic era that lies ahead
Business model e performance economica nel settore cinematografico: un'analisi empirica del contesto italiano
No full textLa tesi esplora in profondità il concetto di modello di business nelle imprese culturali e creative, descrivendo strumenti teorici come il Business Model Canvas, il Value Proposition Design e la teoria della Long Tail, utili a progettare modelli flessibili in un contesto di crescente digitalizzazione. Viene analizzata la governance ibrida delle organizzazioni culturali, la frammentazione delle filiere produttive e i diversi assetti organizzativi della produzione cinematografica, dal modello verticale delle major al sistema reticolare europeo, fino all’affermazione delle piattaforme digitali. A livello macroeconomico, il lavoro descrive l’evoluzione del settore Media & Entertainment in Europa e in Italia, caratterizzato da una transizione verso il consumo on demand e sfide legate alla sostenibilità economica. Su queste basi si innesta l’analisi empirica centrale della ricerca, che valuta l’impatto del tax credit sugli incassi cinematografici italiani: dopo aver definito un dataset con variabili chiave come il costo di produzione, la percentuale di credito d’imposta, la tipologia di business model, la distribuzione territoriale e il box office complessivo, i dati sono stati elaborati e depurati dagli outlier. L’analisi correlazionale ha mostrato una relazione positiva ma debole e statisticamente non significativa tra tax credit e incassi, mentre la regressione lineare multipla ha evidenziato come l’unico fattore fortemente associato a maggiori ricavi sia l’ampiezza della distribuzione internazionale. Questi risultati indicano che il tax credit, pur incidendo sulla struttura dei finanziamenti e sulla visibilità delle opere, non garantisce da solo un successo economico, confermando la necessità di integrarlo con strategie distributive efficaci e un ecosistema produttivo capace di sostenere la competitività del cinema italiano
Developing Multimodal Deep Learning Models for Technical Documents Representation and Retrieval
No full textExisting approaches for information retrieval applied on technical documents have overlooked the potential of analyzing technical drawings in conjunction with textual data to enhance the accuracy of prior art searches. Integrating visual information with textual information to bridge the gap between visual perception and language understanding can significantly support the Engineering Design (ED) process. The ED process is a series of steps that engineers follow to find a solution to a problem. The steps include problem solving processes such as, for example, determining your objectives and constraints, prototyping, testing and evaluation. In fact, images provide synthetic representation of design artifact/process, and they emerge as the primary mode of communications among innovators, engineers, and designers throughout the ED phases. Pre-existing works did not perform tasks like image rotation, segmentation or specializing on a specific domain, increasing the complexity of the input given to the retrieval system and making more difficult to find problems if they arise. The proposed solution comprises a full dataset creation pipeline to polish the input and create descriptions aligning images with sentences in documents text. A model architecture definition, specialized for the given problem, is also provided. The results shows that performing retrieval with embeddings generated by a CLIP like model may not be enough and that more complex information retrieval pipelines are needed in order to handle technical documents
NAVIGATOR: Sviluppo di una Piattaforma Regionale per la Raccolta e l’Analisi di Dati di Imaging Oncologico Supportato da Tecniche di Intelligenza Artificiale
No full textL’obiettivo del progetto NAVIGATOR è quello di sviluppare una biobanca di imaging regionale italiana e una piattaforma di ricerca interattiva pensata per supportare l’oncologia di precisione attraverso l’integrazione di dati multimodali: imaging, dati clinici e dati omici.
La piattaforma offre un Virtual Research Environment (VRE) in cui gli utenti possono caricare dati, testare algoritmi di intelligenza artificiale (IA) e avviare intere sequenze operative di analisi.
Lo scopo del lavoro di tesi è descrivere le funzionalità della piattaforma NAVIGATOR analizzandone le prestazioni nei compiti di segmentazione, classificazione e detection attraverso tre casi d’uso oncologici: tumore della prostata, tumore dello stomaco e tumore del retto.
Il progetto ha incluso 300 casi per il tumore della prostata, 265 casi per il tumore del colon retto e 185 casi per il tumore dello stomaco. In particolare, per il tumore della prostata sono stati utilizzati modelli di segmentazione (come U-ResNet) e classificazione (come ResNet-50) a testimonianza dell’elevato valore clinico di una localizzazione precisa e della stratificazione del rischio; nel caso del tumore gastrico il focus si è spostato sulla segmentazione (grazie al modello SaB-Net), data la complessità anatomica e la rilevanza clinica della delineazione preoperatoria delle lesioni; mentre invece per il tumore del retto la priorità è stata la classificazione (con il modello ibrido 2D-3D) e la stadiazione.
Sono stati eseguiti studi di valutazione delle performance e sono stati ottenuti i seguenti risultati: per il tumore della prostata, la segmentazione eseguita sul dataset pubblico Prostate158 ha mostrato una variabilità delle prestazioni: in alcuni pazienti il modello ha segmentato correttamente le lesioni (con buoni valori di Dice Score), mentre in altri, specialmente nei casi più complessi, le lesioni sono state parzialmente o completamente mancate. Al contrario, la segmentazione anatomica della ghiandola prostatica (zona periferica e ghiandola centrale) ha mostrato una buona corrispondenza con le maschere manuali, pur con lievi discrepanze nella zona periferica.
Le predizioni del modello Retina U-Net, valutate su sequenze RM multiparametriche (T2w, b800, ADC, K-trans), hanno permesso la segmentazione delle lesioni (in arancione) e la classificazione automatica del Gleason Grade Group. Le prestazioni, misurate a livello di singola lesione, sono risultate elevate: AUC/sensibilità/specificità pari a 0.96/1.00/0.79 per il dataset ProstateX e 0.95/1.00/0.762 per il dataset IVO. A livello di paziente, le metriche sono risultate più eterogenee (es. specificità 0.375 per ProstateX), ma la sensibilità è rimasta del 100% in entrambi i dataset, indicando un forte potenziale per l’applicazione clinica.
Il modello 3D ResNet18, addestrato sul dataset interno di RM T2w e ottimizzato per la classificazione in due gruppi di rischio ISUP (1–2 vs. 3–5), ha mostrato buone performance in fase di training. Tuttavia, durante la validazione e il test su dati non visti, le capacità di generalizzazione sono risultate limitate, con performance complessivamente subottimali.
Infine, la valutazione del modello SaB-Net su un dataset interno di tumori gastrici ha evidenziato buoni risultati nella segmentazione delle aree tumorali. Tuttavia, la fase di classificazione ha risentito della presenza di falsi positivi e falsi negativi, che indicano la necessità di ulteriori miglioramenti. Nonostante ciò, il modello ha dimostrato una buona capacità di generalizzazione.
Il progetto affronta sfide critiche legate all’armonizzazione dei dati, alla conformità normativa, alla tutela della privacy e all’equità nei sistemi di intelligenza artificiale.
NAVIGATOR dimostra la realizzabilità dell’integrazione di metodologie AI all’interno di biobanche di imaging e propone un modello flessibile per avanzare nella ricerca oncologica e supportare il processo decisionale clinico
Differenze cliniche riscontrate nel passaggio da Metadone Cloridrato a Levometadone Cloridrato in una popolazione di pazienti in terapia sostitutiva afferenti ai SerD delle Valli Etrusche
No full textIl Metadone è il farmaco attualmente maggiormente utilizzato per la terapia sostitutiva nei pazienti con dipendenza da oppiacei. Il metadone è un oppioide sintetico ed è un agonista puro a livello dei recettori µ (mu) e k (kappa) oppioidi.
Vista la sua efficacia nell’ambito di programmi sostitutivi specifici nel 2005 l’Organizzazione mondiale della sanità (OMS) lo ha incluso nell’elenco dei farmaci indispensabili.
Il Metadone è miscela racemica di due enantiomeri l’R-metadone (o levometadone) e l’S-metadone (o destrometadone), in rapporto 1:1.
Il levometadone ha una potenza circa cinquanta volte superiore a quella dell'enantiomero (S) e una maggiore selettività per il recettore μ-oppioide ed è responsabile degli effetti terapeutici del metadone mentre il destrometadone contribuisce in maniera significativa agli effetti avversi. La terapia con metadone può dar luogo ai seguenti effetti avversi: depressione respiratoria, stipsi, sedazione, prolungamento dell'intervallo QTc, effetti endocrini, anedonia.
Sono stati idenntificati 107 pazienti afferenti ai Serd delle Valli Etrusche in terapia sostitutiva con Levometadone Cloridrato che da maggio del 2024 hanno effettuato il passaggio di terapia sostitutiva da Metadone Cloridrato a Levometadone Cloridrato. A tali pazienti è stato proposto un questionario per raccogliere dati sul profilo dei pazienti e per effettuare un confronto tra i due farmaci sulla sicurezza ed efficacia. I pazienti che hanno aderito alla compilazione del questionario sono stati 89, con un tasso di adesione dell’83%.
I pazienti con il passaggio da Metadone a Levometadone hanno mostrato una significativa riduzione della costipazione, valutato dal Bowel Function Index. I pazienti riferiscono un miglioramento della percezione di lucidità mentale, apparendo meno sedati
Carcinoma anaplastico della tiroide: inquadramento clinico e approcci terapeutici integrati in un centro di riferimento
No full textIl carcinoma anaplastico della tiroide (ATC) è un tumore raro ed aggressivo con una prognosi generalmente infausta e con una sopravvivenza media di sei mesi dalla diagnosi; ha una maggiore incidenza nel sesso femminile e nei soggetti di età compresa tra i 65 e i 70 anni, e non si osservano particolari prevalenze geografiche. L’ATC si origina dalle cellule follicolari della tiroide che perdono le loro caratteristiche, sviluppano delle alterazioni citologiche e accumulano mutazioni. Tra i fattori di rischio sono stati individuati le radiazioni al collo e al mediastino, il gozzo, l’età avanzata; sono correlati a prognosi peggiore l’età superiore a 65 anni, il sesso maschile, l’estensione della patologia, le metastasi a distanza. La neoplasia può insorgere con una tumefazione nella regione cervicale, che alla palpazione risulta duro-lignea, spesso con infiltrazione dei muscoli peritiroidei, dei vasi del collo, dei linfonodi e degli organi vicini alla tiroide (trachea, esofago); ciò può provocare dispnea, disfagia, raucedine, emottisi. Le metastasi a distanza già spesso presenti alla diagnosi, soprattutto ai polmoni, allo scheletro e all’encefalo possono essere responsabili di manifestazioni paraneoplastiche, astenia e dimagrimento fino alla cachessia neoplastica. La morte avviene spesso per soffocamento o progressione metastatica. Il sospetto nasce dall’esame obiettivo e dall’ecografia, che mostra lesioni solide disomogenee e ipoecogene. L’agoaspirato è comune ma può essere inconclusivo, mentre la biopsia tru-cut fornisce materiale istologico più completo e rappresenta il gold standard per la diagnosi di ATC. All’esame istologico l’ATC mostra elevata eterogeneità: cellule fusiformi, giganti pleomorfe o squamoidi, con necrosi, e alta attività mitotica.
Secondo l’American Joint Committee on Cancer (AJCC, 8ª ed.) l’ATC è considerato un quarto stadio alla diagnosi e in base al T, N, M si distinguono: lo stadio IVA (in cui il tumore è localizzato alla tiroide) lo stadio IVB (in cui il tumore si estende oltre la tiroide senza metastasi a distanza) e lo stadio IVC (con metastasi a distanza). La TC torace-addome-cranio e la PET-FDG sono utili ad identificare l’estensione della malattia e le metastasi; l’esofagogastroduodenoscopia e la broncoscopia sono utili per valutare l’invasione della vie aeree e digestiva.
L’ATC presenta un profilo genetico complesso e molto eterogeneo. Le mutazioni più comuni riguardano: TP53, BRAF, TERT, RAS (H-, K-, N-RAS). Altri geni alterati sono PIK3CA, ALK, IDH1, i geni del Mismatch Repair System. Evidenze genetiche e istologiche indicano che l’ATC può derivare per dedifferenziazione da carcinomi tiroidei differenziati (DTC), come il papillare o il follicolare, tramite accumulo di mutazioni aggiuntive (TP53, PIK3CA, CDKN2A); tuttavia, può anche insorgere de novo.
Vista la complessità clinica della patologia e l’elevata aggressività, l’approccio terapeutico prevede l’utilizzo sinergico di più modalità di trattamento: la chirurgia, la radioterapia, la chemioterapia, l’immunoterapia e le terapie a bersaglio molecolare (ad esempio gli inibitori delle tirosin chinasi). Gli inibitori delle tirosin chinasi (TKI) sono farmaci ampiamente utilizzati nel trattamento dell’ATC; in particolare nei soggetti affetti da ATC aventi la mutazione BRAFV600E si utilizza il dabrafenib in associazione con il trametinib (rispettivamente inibitori di BRAF e MEK); nei soggetti affetti da ATC con BRAF wild type si può utilizzare il lenvatinib in associazione al pembrolizumab.
In questo elaborato sono stati valutati retrospettivamente 211 pazienti con diagnosi di carcinoma anaplastico della tiroide seguiti presso l’Unità di Endocrinologia dell’Ospedale Universitario di Pisa da marzo 1972 a maggio 2025. Sono stati raccolti i dati epidemiologici, patologici e clinici dei pazienti e sono stati analizzati e discussi, valutando eventuali cambiamenti nella presentazione clinica e nell’andamento della malattia. In questa trattazione ci si è soffermati, inoltre, sulle condizioni cliniche sugli eventi avversi e sull’outcome dei pazienti sottoposti a terapia dabrafenib + trametinib o lenvatinib + pembrolizumab.
Anaplastic thyroid carcinoma (ATC) is a rare and highly aggressive tumor, generally associated with a poor prognosis and a median survival of six months from diagnosis. It has a higher incidence in females and in individuals aged between 65 and 70 years, with no specific geographical prevalence. ATC arises from thyroid follicular cells that lose their differentiated features, undergo cytological alterations, and accumulate mutations. Identified risk factors include prior radiation exposure to the neck and mediastinum, goiter, and advanced age. Poorer prognosis is associated with age over 65 years, male sex, disease extension, and the presence of distant metastases.
Clinically, ATC may present as a cervical mass that, on palpation, appears hard and woody, often infiltrating perithyroidal muscles, neck vessels, lymph nodes, and adjacent organs (trachea, esophagus). This may cause dyspnea, dysphagia, hoarseness, or hemoptysis. Distant metastases, frequently present at diagnosis—particularly in the lungs, skeleton, and brain—may lead to paraneoplastic manifestations, asthenia, weight loss, and cancer cachexia. Death most often occurs due to airway obstruction or metastatic progression. Suspicion arises from physical examination and neck ultrasound, which typically reveals solid, heterogeneous, and hypoechoic lesions. Fine-needle aspiration is commonly performed but may be inconclusive, whereas tru-cut biopsy provides more complete histological material and represents the gold standard for diagnosis. Histologically, ATC displays marked heterogeneity, with spindle cells, pleomorphic giant cells, or squamoid cells, often associated with necrosis and high mitotic activity.
According to the American Joint Committee on Cancer (AJCC, 8th edition), ATC is considered stage IV at the time of diagnosis, with further subclassifications based on T, N, and M status: stage IVA (tumor confined to the thyroid), stage IVB (tumor extending beyond the thyroid without distant metastases), and stage IVC (distant metastases present). Chest–abdomen–brain CT and FDG-PET are useful in determining disease extent and metastases; esophagogastroduodenoscopy and bronchoscopy aid in evaluating invasion of the digestive and respiratory tracts.
ATC exhibits a complex and heterogeneous genetic profile. The most frequent mutations involve TP53, BRAF, TERT, and RAS (H-, K-, N-RAS). Other altered genes include PIK3CA, ALK, IDH1, and mismatch repair system genes. Genetic and histological evidence indicates that ATC may arise through dedifferentiation of differentiated thyroid carcinomas (DTC), such as papillary or follicular carcinoma, by accumulating additional mutations (e.g., TP53, PIK3CA, CDKN2A); however, ATC may also occur de novo.
Given the clinical complexity and extreme aggressiveness of the disease, therapeutic management requires a multimodal approach, including surgery, radiotherapy, chemotherapy, immunotherapy, and molecularly targeted therapies (e.g., tyrosine kinase inhibitors, TKIs). TKIs are widely used in the treatment of ATC; specifically, in patients with ATC harboring the BRAFV600E mutation, the therapy consists of dabrafenib combined with trametinib (BRAF and MEK inhibitors, respectively). In patients with BRAF wild-type ATC, the combination of lenvatinib and pembrolizumab may be employed.
In this study, we retrospectively evaluated 211 patients diagnosed with anaplastic thyroid carcinoma and followed at the Endocrinology Unit of the University Hospital of Pisa between March 1972 and May 2025. Epidemiological, pathological, and clinical data were collected, analyzed, and discussed, with particular attention to changes in clinical presentation and disease course over time. In this study, particular attention was also given to the clinical conditions, adverse events, and outcomes of patients treated with dabrafenib plus trametinib or lenvatinib plus pembrolizumab
Introducing LLM-IMPACT: LLM-Informed Multiagent Platform for Argument Convincingness Testing
No full textThe growing ability of Large Language Models (LLMs) to generate persuasive content has exposed an "evaluation crisis," as methodologies to measure argumentative efficacy are unreliable or unscalable. This thesis introduces LLM-IMPACT, a novel framework that evaluates arguments via simulated, multi-turn debates. Grounded in a unique dataset from the r/ChangeMyView subreddit, the framework's effectiveness was rigorously tested. Our best configuration, a zero-shot Qwen 3 (14B) model guided by an empirically optimized prompt, demonstrated significant reasoning capabilities by achieving a median F-beta macro score of 66.73% and outperforming a majority-class dummy baseline by over 17 percentage points.
The final evaluation on a test set of unseen data confirmed the excellent generalization capabilities of our approach. The top-performing zero-shot model maintained its high performance with remarkable consistency. Furthermore, even the sub-optimal configurations derived from fine-tuning demonstrated highly stable and predictable behavior, successfully generalizing their distinct performance profiles to the test set. This robust generalization across different model configurations validates the methodological soundness of the LLM-IMPACT framework as a reliable tool for persuasion analysis. While fine-tuning did not surpass the zero-shot baseline, our results definitively show that sophisticated prompt engineering can produce stable and highly generalizable models