Esta capacitación generará una sensación de seguridad en el desempeño de la praxis médica, que te ayudará a crecer personal y profesionalmente”

La escala y la complejidad de los datos genómicos empequeñecen las medidas que se usan tradicionalmente en las pruebas de laboratorio. En los últimos años ha existido un enorme desarrollo de la informática para poder analizar e interpretar la secuenciación del DNA, y ha creado un distanciamiento entre el conocimiento biológico y su aplicación a la práctica clínica habitual. Es por ello que es preciso educar, difundir e incorporar igualmente esas técnicas informáticas entre la comunidad médica con el fin de poder interpretar el análisis masivo de datos procedentes de publicaciones, bases de datos biológicas o médicas e historiales clínicos, entre otros, y poder, de este modo, enriquecer a nivel clínico la información biológica disponible. 

Este aprendizaje automático permitirá el desarrollo de la oncología de precisión, con el fin de interpretar las características genómicas y encontrar terapias dirigidas, o identificar los riesgos a determinadas enfermedades y establecer medidas preventivas más individualizadas. Es un objetivo fundamental del programa acercar al alumno y difundir el conocimiento informático, que ya se aplica en otras áreas del conocimiento, pero que tiene una mínima implantación en el mundo médico, y a pesar de que para que la medicina Genómica sea una realidad, es preciso interpretar con precisión el volumen ingente de información clínica disponible actualmente y asociarlo a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático. Si bien este es un  desafío difícil, permitirá que los efectos de la variación genética y las terapias potenciales se exploren de forma rápida, económica y con mayor precisión de la que se logra en el momento actual.

Los humanos no están naturalmente equipados para percibir e interpretar secuencias genómicas ni para comprender todos los mecanismos, vías e interacciones que tienen lugar dentro de una célula viva, ni para tomar decisiones médicas con decenas o centenares de variables. Para avanzar, se requiere un sistema con capacidad analítica sobrehumana que simplifique el entorno de trabajo y muestre las relaciones y proximidades entre unas variables u otras. En Genómica y biología, ahora se reconoce que es mejor gastar los recursos en nuevas técnicas computacionales que en la recolección de datos puros, algo que posiblemente pasa igual en medicina y, por supuesto, Oncología. 

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Módulo 1. Biología molecular

1.1. Mecanismos moleculares del cáncer.

1.1.1. Ciclo celular
1.1.2. Desprendimiento de las células tumorales

1.2. Reprogramación del microambiente tumoral 

1.2.1 El microambiente del tumor: una visión general
1.2.2 El TME como factor pronóstico del cáncer de pulmón
1.2.3. TME en progresión y metástasis del cáncer de pulmón

1.2.3.1. Fibroblastos Asociados al Cáncer (CAF)
1.2.3.2. Células endoteliales
1.2.3.3. Hipoxia en cáncer de pulmón
1.2.3.4. Inflamación
1.2.3.5. Células inmunológicas

1.2.4. Contribución del TME a la resistencia terapéutica

1.2.4.1. Contribución de TME a la resistencia a la radioterapia

1.2.5. El TME como blanco terapéutico en el cáncer de pulmón

1.2.5.1. Direcciones futuras

1.3. Inmunología tumoral:  bases de la inmunoterapia en cáncer

1.3.1. Introducción al sistema inmune
1.3.2. Inmunología tumoral

1.3.2.1. Antígenos asociados a tumores
1.3.2.2. Identificación de antígenos asociados a tumor
1.3.2.3. Tipos de antígenos asociados a tumores

1.3.3. Bases de la inmunoterapia en cáncer

1.3.3.1. Introducción a los enfoques inmunoterapéuticos
1.3.3.2. Anticuerpos monoclonales en la terapia contra el cáncer

1.3.3.2.1. Producción de anticuerpos monoclonales
1.3.3.2.2. Tipos de anticuerpos terapéuticos
1.3.3.2.3. Mecanismos de acción de los anticuerpos
1.3.3.2.4. Anticuerpos modificados

1.3.4. Moduladores inmunes no específicos

1.3.4.1. Bacilo de Calmette-Guérin
1.3.4.2. Interferón-α
1.3.4.3. Interleucina-2
1.3.4.4. Imiquimod

1.3.5. Otros enfoques para la inmunoterapia

1.3.5.1. Vacunas de células dendríticas
1.3.5.2. Sipuleucel-T
1.3.5.3. Bloqueo de CTLA-4
1.3.5.4. Terapia de células T adoptivas

1.3.5.4.1. Terapia celular adoptiva con clones de células T
1.3.5.4.2. Terapia celular adoptiva con linfocitos infiltrantes de tumor

1.4. Mecanismos moleculares implicados en el proceso de invasión y metástasis

Módulo 2. Oncología Genómico o de Precisión

2.1. Utilidad del perfil de expresión génica en cáncer
2.2. Subtipos moleculares del cáncer de mama
2.3. Plataformas genómicas de carácter pronóstico-predictivo en el cáncer de mama
2.4. Dianas terapéuticas en cáncer de pulmón de célula no pequeña

2.4.1. Introducción
2.4.2. Técnicas de detección molecular
2.4.3. Mutación EGFR
2.4.4. Translocación ALK
2.4.5. Translocación ROS
2.4.6. Mutación BRAF
2.4.7. Reordenamientos NRTK
2.4.8. Mutación HER2
2.4.9. Mutación/Amplificación de MET
2.4.10. Reordenamientos de RET
2.4.11. Otras dianas moleculares

2.5. Clasificación molecular del cáncer de colon
2.6. Estudios moleculares en el cáncer gástrico

2.6.1. Tratamiento del cáncer gástrico avanzado
2.6.2. Sobreexpresión de HER2 en cáncer gástrico avanzado
2.6.3. Determinación e interpretación de sobreexpresión de HER2 en cáncer gástrico avanzado 
2.6.4. Fármacos con actividad frente a HER2
2.6.5. Trastuzumab en primera línea de cáncer gástrico avanzado

 2.6.5.1. Tratamiento del cáncer gástrico avanzado HER2+ después de la progresión a esquemas con trastuzumab

2.6.6. Actividad de otros fármacos anti-HER2 en cáncer gástrico avanzado

2.7. El GIST como modelo de investigación traslacional: 15 años de experiencia

2.7.1. Introducción
2.7.2. Mutaciones de KIT y PDGFRA como promotores principales en GIST
2.7.3. Genotipo en GIST: valor pronóstico y predictivo
2.7.4. Genotipo en GIST y resistencias al imatinib
2.7.5.  Conclusiones

2.8. Biomarcadores moleculares y genómicos en melanoma
2.9. Clasificación molecular de los tumores cerebrales
2.10. Biomarcadores moleculares y genómicos en melanoma
2.11. Inmunoterapia y biomarcadores

2.11.1. Escenario de las terapias inmunológicas en el tratamiento del cáncer y necesidad de definir el perfil mutacional de un tumor
2.11.2. Biomarcadores del inhibidor del punto de control: PD-L1 y más allá

2.11.2.1. El papel de PD-L1 en la regulación inmune 
2.11.2.2. Datos de ensayos clínicos y biomarcador PD-L1 
2.11.2.3. Umbrales y ensayos para la expresión de PD-L1: una imagen    compleja
2.11.2.4. Biomarcadores emergentes 

2.11.2.4.1. Carga Mutacional Tumoral (TMB)

2.11.2.4.1.1. Cuantificación de la carga mutacional tumoral
2.11.2.4.1.2. Evidencia de la carga mutacional tumoral
2.11.2.4.1.3. Carga tumoral como biomarcador predictivo
2.11.2.4.1.4. Carga tumoral como un biomarcador pronóstico
2.11.2.4.1.5. El futuro de la carga mutacional

2.11.2.4.2. Inestabilidad de microsatélites
2.11.2.4.3. Análisis del infiltrado inmune
2.11.2.4.4. Marcadores de toxicidad

2.11.2.5. Desarrollo de fármacos de punto de control inmune en cáncer 
2.11.2.6. Fármacos disponibles

Módulo 3. Cambios en la práctica clínica actual y nuevas aplicaciones con la Oncología Genómica

3.1. Biopsias líquidas: ¿moda o futuro? 

3.1.1. Introducción
3.1.2. Células circulantes tumorales
3.1.3. ctDNA
3.1.4. Utilidades clínicas
3.1.5. Limitaciones del ctDNA
3.1.6. Conclusiones y futuro

3.2. Papel del Biobanco en la investigación clínica

3.2.1. Introducción
3.2.2. ¿Merece la pena hacer el esfuerzo de crear un Biobanco?
3.2.3. Cómo se puede empezar a establecer un Biobanco 
3.2.4. Consentimiento informado para Biobanco
3.2.5. Toma de muestras para Biobanco 
3.2.6. Control de calidad
3.2.7. Acceso a las muestras

3.3. Ensayos clínicos: nuevos conceptos basados en la medicina de precisión 

3.3.1. ¿Qué son los ensayos clínicos? ¿En qué se diferencian de otros tipos de investigaciones? 

3.3.1.1. Tipos de ensayos clínicos

3.3.1.1.1. Según sus objetivos
3.3.1.1.2. Según el número de centros participantes
3.3.1.1.3. Según su metodología
3.3.1.1.4. Según su grado de enmascaramiento 

3.3.2. Resultados de los ensayos clínicos en Oncología torácica

3.3.2.1. Relacionados con el tiempo de supervivencia
3.3.2.2. Resultados relacionados con el tumor
3.3.2.3. Resultados comunicados por el paciente

3.3.3. Ensayos clínicos en la era de la medicina de precisión

3.3.3.1. Medicina de precisión
3.3.3.2. Terminología relacionada con el diseño de ensayos en la era de la medicina de precisión

3.4. Incorporación de los marcadores accionables en la práctica clínica
3.5. Aplicación de la genómica en la práctica clínica por tipo tumoral 
3.6. Sistemas de soporte a las decisiones en oncología basados en Inteligencia Artificial

Módulo 4. Nuevas técnicas en la era Genómica 

4.1. Entendiendo la nueva tecnología: Next Generation Sequence (NGS) en la práctica clínica

4.1.1. Introducción
4.1.2. Antecedentes
4.1.3. Problemas en la aplicación de la secuenciación Sanger en Oncología
4.1.4. Nuevas técnicas de secuenciación 
4.1.5. Ventajas del uso de la NGS en la práctica clínica 
4.1.6. Limitaciones del uso de la NGS en la práctica clínica 
4.1.7 Términos y definiciones de interés 
4.1.8. Tipos de estudios en función de su tamaño y profundidad

4.1.8.1. Genomas 
4.1.8.2. Exomas
4.1.8.3. Paneles multigénicos 

4.1.9. Etapas en la secuenciación NGS

4.1.9.1. Preparación de muestras y librerías
4.1.9.2. Preparación de Templates y secuenciación 
4.1.9.3. Procesado bioinformático  

4.1.10. Anotación y clasificación de variantes 

4.1.10.1. Bases de datos poblacionales 
4.1.10.2. Bases de datos locus específicas 
4.1.10.3. Predictores bioinformáticos de funcionalidad

4.2. Secuenciación DNA y análisis bioinformático

4.2.1. Introducción.
4.2.2. Software.
4.2.3. Procedimiento.

4.2.3.1. Extracción de secuencias crudas
4.2.3.2. Alineación de secuencias
4.2.3.3. Refinamiento de la alineación
4.2.3.4. Llamada de variantes
4.2.3.5. Filtrado de variantes

4.3. Secuenciación RNA y análisis bioinformático

4.3.1. Introducción
4.3.2. Software
4.3.3. Procedimiento

4.3.3.1. Evaluación de QC de datos sin procesar
4.3.3.2. Filtrado de RNAr
4.3.3.3. Datos filtrados de control de calidad
4.3.3.4. Recorte de calidad y eliminación del adaptador
4.3.3.5. Alineación de reads a una referencia
4.3.3.6. Llamada de variantes
4.3.3.7. Análisis de expresión diferencial del gen

4.4. Tecnología ChIP-Seq

4.4.1. Introducción
4.4.2. Software
4.4.3. Procedimiento

4.4.3.1. Descripción del conjunto de datos CHiP-Seq
4.4.3.2. Obtener información sobre el experimento utilizando los sitios web de GEO y SRA
4.4.3.3. Control de calidad de los datos de secuenciación
4.4.3.4. Recorte y filtrado de reads
4.4.3.5. Visualización los resultados con Integrated Genome Browser (IGV)

4.5. Big data aplicado a la oncología genómica 

4.5.1. El proceso de análisis de datos

4.6. Servidores genómicos y bases de datos de variantes genéticas

4.6.1. Introducción
4.6.2. Servidores genómicos en web
4.6.3. Arquitectura de los servidores genómicos
4.6.4. Recuperación y análisis de datos
4.6.5. Personalización

4.7. Anotación de variantes genéticas

4.7.1. Introducción
4.7.2. ¿Qué es la llamada de variantes?
4.7.3. Entendiendo el formato VCF
4.7.4. Identificadores de variantes
4.7.5. Análisis de variantes
4.7.6. Predicción del efecto de la variación en la estructura y función de la proteína

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