by: Team BioStatOmics | data 19/09/2025
Assisting Clinical Diagnosis with Interpretable Fuzzy Probabilistic Modelling. Capitoli G., Ambags E.L., L’Imperio V., Provenzano M., Nobile M.S., Liò P. (2024+). BMC Medical Informatics and Decision Making, doi:10.1186/s12911-025-03183-5
Biomarker Identification through Spatial Proteomics for the Characterization of Indeterminate Thyroid Nodules. Capitoli G, Alviano A.M., Monza N., Pagani L., Piga P., Bernasconi D.P., Greco A., Leni D., Maggioni A., Gatti A.V., Maffini F., Fusco N., Garancini M., Magni F., Galimberti S., Pagni F., L’Imperio V., Denti V. (2025+). Endocrine, doi:10.1007/s12020-025-04383-9
Improving the annotation for spatial proteomics:A computational approach to enhance molecular characterization of thyroid nodules. Coelho V., Monza N., Porto N.S., Capitoli G., L’Imperio V., Papetti D.M., Denti V. (2025+). Journal of Proteome Research
Match or no-match? An investigation into spectral similarity for MALDI mass spectrometry identification. Capitoli G., Van Abeelen K., Piga I., L’Imperio V., Nobile M.S., Besozzi D., Galimberti S. (2025+).
Multi-dataset image segmentation of MALDI-MSI spectra via spatially-informed biclustering methods. Denti F., Balocchi C., Denti V., Capitoli G. (2025+).
Automatic Fuzzy Terms Assignment and Rules Disambiguation for Highly Interpretable AI Systems. Marcuzzo M., Papetti D.M., Capitoli G., Besozzi D., Galimberti S., Cattoni A., Nobile M.S. (2025+).
Well Begun Is Half Done: The Impact of Pre-Processing in MALDI Mass Spectrometry Imaging Analysis Applied to a Case Study of Thyroid Nodules. Capitoli G., van Abeelen KC., Piga I., L’Imperio V., Nobile MS., Besozzi D., Galimberti S. 2025. Stats, 8(3), 57, doi: 10.3390/stats8030057.
Machine Learning Ensemble Algorithms for Classification of Thyroid Nodules Through Proteomics: Extending the Method of Shapley Values from Binary to Multi-Class Tasks. Capitoli G., Magnaghi S., D’Amicis A., Di Martino CV., Piga I., L’Imperio V., Nobile MS., Galimberti S., Bernasconi DP. 2025, Stats,8(3), 64, doi: 10.3390/stats8030064
The routine use of a digital tool for the tumor cell fraction quantification in molecular pathology: an international validation of QuANTUM. L’Imperio V., Capitoli G., Cazzaniga G., Mannino M., Bono F., Seminati D., Eloy C., Pinto J., Rocco EG., Faasan M., Pisapia P., Pepe F., Pijuan L., Temprana-Salvador J., Polonia A., Khurram SA., Bonoldi E., Marando A., Perrone G., Galimberti S., Troncone G., Malapelle U., Pagni, F. 2025, Pathologica, 117(3):269–277. doi: 10.32074/1591-951X-1100
Spatially Informed Nonnegative Matrix Trifactorization for Coclustering Mass Spectrometry Data. Sottosanti A., Denti F., Galimberti S., Risso D., Capitoli G. 2025, Biometrical Journal, 0:e70031, doi: 10.1002/bimj.70031
Spatially Resolved Molecular Characterization of Noninvasive Follicular Thyroid Neoplasms with Papillary-like Nuclear Features (NIFTPs) Identifies a Distinct Proteomic Signature Associated with RAS-Mutant Lesions. Denti V., Greco A., Alviano A. M., Capitoli G., Monza N., Smith A., Pilla D., Maggioni A., Ivanova M., Venetis K., Maffini F., Garancini M., Pincelli A.I. Galimberti S., Magni F., Fusco N., L’Imperio V., Pagni F. 2024, International Journal of Molecular Sciences, 25(23), 13115, doi: 10.3390/ijms252313115
Machine Learning Streamlines the Morphometric Characterization and Multiclass Segmentation of Nuclei in Different Follicular Thyroid Lesions: Everything in a NUTSHELL. L’Imperio V., Coelho V., Cazzaniga G., Papetti D. M., Del Carro F., Capitoli G., Marino M., Ceku J., Fusco N., Ivanova M., Gianatti A., Nobile M.S., Galimberti S., Besozzi D., Pagni F. 2024, Modern Pathology, 37(12), 100608, doi: 10.1016/j.modpat.2024.100608
Spatial Multiomics of Lipids, N-Glycans, and Tryptic Peptides on a single FFPE Tissue Section. Denti V., Capitoli G., Piga I., Clerici F., Pagani L., Criscuolo L., Bindi G., Principi L., Chinello C., Paglia G., Magni F., Smith A. 2022 (Erratum, 2023), Journal of proteome research, 21(11), 2798-2809, doi: 10.1021/acs.jproteome.2c00601
Unsupervised neural networks as a support tool for pathology diagnosis in MALDI-MSI experiments: A case study on thyroid biopsies. Nobile M.S., Capitoli G., Sowirono V., Clerici F., Piga I. Van Abeelen K., Magni F., Pagni F., Galimberti S., Cazzaniga P., Besozzi D. 2023, Expert Systems with Applications, 215, 119296, doi: 10.1016/j.eswa.2022.119296
Spatially Resolved Molecular Approaches for the Characterization of Non-invasive Follicular Tumours with Papillary-like Features (NIFTPs). Piga I., L'Imperio V., Principi L., Bellevicine C., Fusco N., Maffini F.A., Venetis K., Ivanova M., Seminati D., Casati G., Pagani L., Galimberti S., Capitoli G., Garancini G., Gatti A., Magni F., Pagni F. 2023, International journal of molecular sciences, 24(3):2567. doi: 10.3390/ijms24032567
Paving the path toward multi-omics approaches in the diagnostic challenges faced in thyroid pathology. Piga I., L’Imperio V., Capitoli G., Denti V., Smith A., Magni F, Pagni F. 2023, Expert Review of Proteomics 20 (12), 419-437, doi: 10.1080/14789450.2023.2288222
Lights on HBME-1: the elusive biomarker in thyroid cancer pathology. Cazzaniga G., Seminati D., Smith A., Piga I., Capitoli G., Garancini M., L’Imperio V., Fusco N., Pagni F. 2022, Journal of clinical pathology, 75(9), 588-592, doi: 10.1136/jclinpath-2022-208248
Cytomolecular Classification of Thyroid Nodules Using Fine-Needle Washes Aspiration Biopsies. Capitoli G., Piga I., L’Imperio V., Clerici F., Leni D., Garancini M., Casati G., Galimberti S., Magni F., Pagni F. 2022, International journal of molecular sciences, 23(8), 4156, doi: 10.3390/ijms23084156
Use of Diagnostic Criteria from ACR and EU-TIRADS Systems to Improve the Performance of Cytology in Thyroid Nodule Triage. Seminati D., Capitoli G., Leni D., Fior D., Vacirca F., Di Bella C., Galimberti S., L'Imperio V., Pagni F. 2021, Cancers, 13(21), 5439,doi: 10.3390/cancers13215439
Diagnostic performances of the acr-tirads system in thyroid nodules triage: A prospective single center study. Leni D., Seminati D., Fior D., Vacirca F., Capitoli G., Cazzaniga L., Di Bella C., L'imperio V., Galimberti S., Pagni F. 2021, Cancers, 13(9), 2230, doi: 10.3390/cancers13092230
Ex vivo thyroid fine needle aspirations as an alternative for MALDI-MSI proteomic investigation: intra-patient comparison. Piga I., Capitoli G., Clerici F., Mahajneh A., Brambilla V., Smith A., Leni D., L'Imperio V., Galimberti S., Pagni F., Magni F. 2021,Analytical and Bioanalytical Chemistry, 413(5), 1259–1266, doi: 10.1007/s00216-020-03088-4
Analysis of Hashimoto's thyroiditis on fine needle aspiration samples by MALDI-Imaging. Capitoli G., Piga I., Clerici F., Brambilla V., Mahajneh A., Leni D., Garancini M., Pincelli A., L'Imperio V., Galimberti S., Magni F., Pagni F. 2020, Biochimica et Biophysica Acta (BBA) – Proteins and Proteomics, 1868(11), 140481, doi: 10.1016/j.bbapap.2020.140481
Molecular trait of follicular-patterned thyroid neoplasms defined by MALDI-imaging. Piga I., Capitoli G., Clerici F., Brambilla V., Leni D., Scardilli M., Canini V., Cipriani N., Bono F., Valsecchi M., Galimberti S., Magni F., Pagni F. 2020, Biochimica et Biophysica Acta (BBA) – Proteins and Proteomics, 1868(11), 140511, doi: 10.1016/j.bbapap.2020.140511
Clinical-pathological issues in thyroid pathology: study on the routine application of NIFTP diagnostic criteria.Canini V., Leni D., Pincelli A., Scardilli M., Garancini M., Villa C., Di Bella C., Capitoli G., Cimini R., Leone B., Pagni F. 2019,Scientific Reports,9(1), 13179, doi: 10.1038/s41598-019-49851-1
MALDI-MSI as a Complementary Diagnostic Tool in Cytopathology: A Pilot Study for the Characterization of Thyroid Nodules. Capitoli G., Piga I., Galimberti S., Leni D., Pincelli A., Garancini M., Clerici F., Mahajneh A., Brambilla V., Smith A., Magni F., Pagni F. 2019, Cancers, 11(9), 1377, doi: 10.3390/cancers11091377
Feasibility Study for the MALDI-MSI Analysis of Thyroid Fine Needle Aspiration Biopsies: Evaluating the Morphological and Proteomic Stability Over Time. Piga I., Capitoli G., Tettamanti S., Denti V., Smith A., Chinello C., Stella M., Leni D., Garancini M., Galimberti S., Magni F., Pagni F. 2019, Proteomics. Clinical Applications, 13(1), 1700170, doi: 10.1002/prca.201700170
Molecular signatures of medullary thyroid carcinoma by matrix-assisted laser desorption/ionisation mass spectrometry imaging. Smith A., Galli M., Piga I., Denti V., Stella M., Chinello C., Fusco N., Leni D., Manzoni M., Roversi G., Garancini M., Pincelli AI., Cimino V., Capitoli G., Magni F., Pagni F. 2019, Journal of Proteomics, 191:114-123. doi: 10.1016/j.jprot.2018.03.021.
The management of haemoglobin interference for the MALDI-MSI proteomics analysis of thyroid fine needle aspiration biopsies. Piga I., Capitoli G., Denti V., Tettamanti S., Smith A., Stella M., Chinello C., Leni D., Garancini M., Galimberti S., Magni F., Pagni F. 2019, Analytical And Bioanalytical Chemistry, 411(20), 5007-5012, doi: 10.1007/s00216-019-01908-w
Update on: proteome analysis in thyroid pathology - part II: overview of technical and clinical enhancement of proteomic investigation of the thyroid lesions. Piga I., Casano S., Smith A., Tettamanti S., Leni D., Capitoli G., Pincelli A., Scardilli M., Galimberti S., Magni F., Pagni F. 2018, Expert Review Of Proteomics, 15(11), 937-948, doi: 10.1080/14789450.2018.1532793
Il nostro team si compone di Vincenzo, Giorgio e Antonio, medici e ricercatori in anatomia patologica. Si occupano della parte clinica del progetto, da anni lavorano in collaborazione con un team di biotecnologhe, statistici ed informatici per ridurre al minimo le asportazioni non necessarie di tiroidi. Vanna e Lisa sono le biotecnologhe del team, esperte nell’analisi di campioni biologici per l’identificazione di marcatori di patologie cliniche, come ad esempio patologie renali o tiroidee. Giulia, Giulia, Francesco e Francesca sono gli statistici del gruppo, incaricati di analizzare la grande quantità di dati provenienti dalle analisi biologiche, il loro obiettivo è studiare le relazioni tra gli aspetti biologici e i risvolti clinici sui pazienti, tramite modelli predittivi, integrando le varie informazioni, tenendo conto della natura del dato. Contemporaneamente tramite tecniche di intelligenza artificiale per la manipolazione di immagini, Vasco, informatico, sviluppa reti neurali a supporto dei clinici per la detezione, segmentazione e classificazione dei campioni di tessuto tiroideo. Non per ultima, Sofia, specializzata nella comunicazione, si occupa di guidare il team nella divulgazione del progetto.