Verbessern Sie Ihr Wissen in der Präzisionsonkologie: Genomik und Big Data durch dieses Programm, in dem Sie das beste didaktische Material mit realen Fallstudien finden werden. Erfahren Sie hier mehr über die neuesten Fortschritte im Fachgebiet um eine qualitativ hochwertige medizinische Praxis ausüben zu können”

Ein grundlegendes Ziel des Programms ist es, den Studenten Informatikkenntnisse näher zu bringen und zu vermitteln, die in anderen Wissensbereichen bereits angewandt werden, in der Medizin jedoch nur in geringem Umfang zum Einsatz kommen, obwohl es für die Verwirklichung der Genommedizin notwendig ist, die riesige Menge an klinischen Informationen, die derzeit zur Verfügung stehen, genau zu interpretieren und sie mit den biologischen Daten zu verknüpfen, die nach einer bioinformatischen Analyse erzeugt werden. 

Dies ist zwar eine schwierige Aufgabe, aber sie wird es ermöglichen, die Auswirkungen genetischer Variationen und potenzieller Therapien schnell, kostengünstig und mit größerer Präzision zu erforschen, als dies derzeit möglich ist. Der Mensch ist von Natur aus nicht in der Lage, genomische Sequenzen zu erkennen und zu interpretieren, alle Mechanismen, Wege und Wechselwirkungen innerhalb einer lebenden Zelle zu verstehen oder medizinische Entscheidungen zu treffen, die Dutzende oder Hunderte von Variablen betreffen. Um voranzukommen, ist ein System mit übermenschlichen Analysefähigkeiten erforderlich, das das Arbeitsumfeld vereinfacht und die Beziehungen und Zusammenhänge zwischen den Variablen aufzeigt. 

In der Genomik und Biologie ist man sich inzwischen darüber im Klaren, dass es besser ist, Ressourcen für neue Rechentechniken als für die reine Datenerfassung aufzuwenden, was möglicherweise auch für die Medizin und natürlich die Onkologie gilt. 

Wir haben Millionen von Daten oder Veröffentlichungen, aber wenn sie von Ärzten oder Biologen analysiert werden, sind die Schlussfolgerungen völlig subjektiv und in Bezug auf die verfügbaren Veröffentlichungen oder Daten die willkürlich priorisiert werden, was zu partiellem Wissen führt, und natürlich immer weiter entfernt von dem verfügbaren genetischen und biologischen Wissen, das durch Berechnungen unterstützt wird. Ein großer Schritt bei der Umsetzung der Präzisionsmedizin besteht also darin, diese Entfernung durch die massive Analyse der verfügbaren medizinischen und pharmakologischen Informationen zu verringern.

Aktualisieren Sie Ihr Wissen durch den Privater Masterstudiengang in Präzisionsonkologie: Genomik und Big Data"

Dieser Privater Masterstudiengang in Präzisionsonkologie: Genomik und Big Data enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Entwicklung von mehr als 75 Fallstudien, die von Experten für Präzisionsonkologie: Genomik und Big Data vorgestellt werden Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt wissenschaftliche und gesundheitsbezogene Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen
• Neuigkeiten in der Präzisionsonkologie, Genomik und Big Data
• Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann um das Lernen zu verbessern
• Interaktives Lernsystem auf der Grundlage von Algorithmen zur Entscheidungsfindung in den dargestellten klinischen Situationen
• Mit besonderem Schwerpunkt auf evidenzbasierter Medizin und Forschungsmethoden in der der Präzisionsonkologie: Genomik und Big Data
• Ergänzt wird dies durch theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Verfügbarkeit von Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Dieser Privater Masterstudiengang kann aus zwei Gründen die beste Investition sein, die Sie bei der Auswahl eines Auffrischungsprogramms tätigen können: Sie aktualisieren nicht nur Ihre Kenntnisse in der Präzisionsonkologie: Genomik und Big Data, sondern erhalten auch einen Abschluss der TECH Technologische Universität”

Das Lehrpersonal besteht aus Fachleuten aus dem Bereich der Präzisionsonkologie, die ihre Erfahrungen in diese Spezialisierung einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten, die führenden wissenschaftlichen Gesellschaften angehören.

Dank seiner multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, wird es den Fachleuten ermöglichen, in einer situierten und kontextbezogenen Weise zu lernen, d. h. in einer simulierten Umgebung, die ein immersives Lernen ermöglicht, das auf die Ausführung in realen Situationen programmiert ist.

Das Programm basiert auf problemorientiertem Lernen, bei dem der Arzt versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die im Laufe des Kurses auftreten. Zu diesem Zweck wird der Arzt durch ein innovatives interaktives Videosystem unterstützt, das von anerkannten Experten auf dem Gebiet der Präzisionsonkologie mit umfassender Lehrerfahrung entwickelt wurde.

Der Privater Masterstudiengang ermöglicht es in simulierten Umgebungen zu praktizieren, die einen immersiven Lernprozess begünstigen, der darauf programmiert ist,  in realen Situationen zu üben"

Er umfasst klinische Fälle, um die Entwicklung des Programms so nah wie möglich an die Realität der medizinischen Versorgung heranzuführen"

Das Programm in Präzisionsonkologie: Genomik und Big Data soll die Arbeit des Arztes erleichtern, der sich mit der Behandlung onkologischer Erkrankungen befasst, bei denen es notwendig ist, die riesige Menge an klinischen Informationen, die derzeit verfügbar sind, genau zu interpretieren und sie mit den biologischen Daten zu verknüpfen, die nach einer bioinformatischen Analyse erzeugt werden.

Dieses Programm soll Ihnen helfen, Ihr Wissen in der Präzisionsonkologie: Genomik und Big Data zu aktualisieren, indem Sie die neuesten Bildungstechnologien nutzen, um mit Qualität und Sicherheit zur Entscheidungsfindung, Diagnose, Behandlung und Patientenversorgung beizutragen"

Allgemeines Ziel

• In der Lage sein, die Menge an klinischen Informationen, die derzeit verfügbar sind und mit biologischen Daten in Verbindung stehen, die nach einer bioinformatischen Analyse erzeugt wurden, genau zu interpretieren  

Spezifische Ziele 

Modul 1. Molekularbiologie

• Aktualisieren der Kenntnisse in der Molekularbiologie von Krebs, insbesondere in Bezug auf das Konzept der genetischen Heterogenität, die Umprogrammierung der Mikroumgebung, die Rolle der Immunantwort bei der Krebsbekämpfung und die molekularen Mechanismen, die am Prozess der Invasion und Metastasierung beteiligt sind
• Bereitstellung und Erweiterung des Wissens über die Immuntherapie als Beispiel für einen klaren wissenschaftlichen Fortschritt in der translationalen Forschung und eine der vielversprechendsten Forschungslinien in der Krebsbehandlung
• Kennenlernen eines neuen Ansatzes zur Klassifizierung der häufigsten Tumoren auf der Grundlage von Genomdaten des Forschungsnetzes The Cancer Genome Atlas (TCGA), der nicht nur die traditionellen Vorstellungen über die Diagnose und Behandlung bösartiger
• Erkrankungen erneuert, sondern auch die künftige Entwicklung von Arzneimitteln grundlegend beeinflussen könnte

Modul 2. Genomische oder Präzisionsonkologie

• Erörtern der Veränderung des derzeitigen Umfelds mit der Einführung genomischer Daten in das biologische Verständnis von Tumoren, die einen Wandel in der Tumorforschung und -behandlung ermöglicht hat: von der klassischen Sichtweise, die Krebs als eine Krankheit definiert, die sich nach dem Gewebe richtet, in dem sie entstanden ist hin zur Berücksichtigung der genomischen Signatur, um Tumorsubtypen mit unabhängigem prognostischem und prädiktivem Wert zu identifizieren
• Erklären, wie die genomische Klassifizierung, auch wenn sie mit dem Ursprungsgewebe korreliert, unabhängige Informationen zur Vorhersage der klinischen Ergebnisse liefert und die biologische Grundlage für eine Ära der personalisierten Krebsbehandlung bildet
• Kennenlernen der neuen genomischen Technologien, die derzeit bei der DNA- und RNA-Sequenzierung eingesetzt werden, basierend auf der menschlichen Genomsequenz und ermöglicht durch den Abschluss des Humangenomprojekts, welches zu einer beispiellosen
• Erweiterung der Möglichkeiten der Molekulargenetik in der genetischen und klinischen Diagnostikforschung geführt hat
• Erläuterung des bioinformatischen Prozesses zur Interpretation und Anwendung biologischer Daten, der seit dem Aufkommen moderner Sequenzierungstechniken von grundlegender Bedeutung ist und die Organisation, Analyse und Interpretation biologischer Informationen auf molekularer, zellulärer und genomischer Ebene ermöglicht, was heute von größter Bedeutung ist, da die Identifizierung von Nukleinsäuresequenzen zu einem allgegenwärtigen und unverzichtbaren Instrument in allen Bereichen der biologischen Wissenschaft geworden ist

Modul 3. Veränderungen in der derzeitigen klinischen Praxis und neue Anwendungen der genomischen Onkologie

• Erläuterung und Interpretation der Tumormutationslast (TMB) als genomischer Biomarker, der die Landschaft der Krebsimmuntherapie maßgeblich beeinflusst Dieser neu entstehende Marker misst die Anzahl der Mutationen im Tumorgenom und wurde bereits mit einem besseren Ansprechen auf Immun-Checkpoint-Inhibitoren in Verbindung gebracht
• Lernen, wie die Flüssigbiopsie der zirkulierenden DNA es uns ermöglicht, genau zu verstehen, welche molekularen Veränderungen im Tumor in Echtzeit stattfinden, was einen großen Schritt über die derzeitigen Kriterien für das klinische Ansprechen auf einen Tumor und die
• Nachsorge hinaus darstellt
• Beschreiben des derzeitigen Paradigmas der Einbeziehung genomischer Daten in die aktuelle klinische Praxis, bei der die Auswahl der Behandlung von den spezifischen molekularen Aberrationen abhängt, die im Tumor eines jeden Patienten gefunden werden So wird das klassische Paradigma klinischer Studien, bei dem die Eignung von Patienten auf der Grundlage klinisch-pathologischer Parameter erfolgt, zugunsten aktueller klinischer Studien aufgegeben, bei denen Patienten auf der Grundlage spezifischer molekularer Aberrationen rekrutiert werden

Modul 4. Einsatz von Unix und Linux in der Bioinformatik

• Kenntnis über das Betriebssystem Linux, das derzeit in der wissenschaftlichen Welt sowohl für die Interpretation von biologischen Daten aus der Sequenzierung als auch für das medizinische Textmining bei großen Datenmengen von grundlegender Bedeutung ist Es gibt viele Gründe, aber einer der dieses Bereiche rechtfertigt, ist die Tatsache, dass Unix das populärste System der Welt ist und vor allem in der wissenschaftlichen Welt weit verbreitet ist, und da es ein Open-Source-System ist, entspricht es eindeutig dem wissenschaftlichen
• Ansatz, Ergebnisse und Methoden gemeinsam zu nutzen, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten
• Vermitteln der Grundlagen für den Zugriff auf einen Linux-Server und das Auffinden und Installieren von Paketen zur lokalen Installation von Software
• Beschreiben der grundlegenden Linux-Befehle für: Erstellen, Umbenennen, Verschieben und Löschen von Verzeichnissen; Auflisten, Lesen, Erstellen, Bearbeiten, Kopieren und Löschen von Dateien; wie Berechtigungen funktionieren und wie man die kryptischsten Linux-
• Berechtigungen mit Leichtigkeit entschlüsselt; Methoden zum Durchsuchen von Dateien und Verzeichnissen; wie man den Inhalt von Dateien vergleicht; was Pipes sind, warum sie nützlich sind und wie man sie benutzt; wie man Dateien komprimiert, um Speicherplatz zu sparen und die Datenübertragung zu erleichtern, usw.

Modul 5. Datenanalyse in Big-Data-Projekten: Programmiersprache R

• Erörtern, wie die Einführung der Sequenzierung der nächsten Generation (NGS) im diagnostischen Kontext zahlreiche Fragen hinsichtlich der Identifizierung und Meldung von Varianten in Genen aufwirft, die für die Pathologie des Patienten von sekundärer Bedeutung sind, so dass es von entscheidender Bedeutung ist, diejenigen Gene zu definieren, die aufgrund ihres effizienten Heilungsprozesses und der Sammlung veröffentlichter Daten als handlungsfähig gelten
• Einsteigen in die Programmiersprache R, deren Vorteile darin liegen, dass es sich um eine Open-Source-Programmiersprache handelt, sie mehrere Pakete für die statistische Analyse enthält, eine Gemeinschaft, die sich um die Weiterentwicklung der verschiedenen Aspekte dieses Tools bemüht, und eine effiziente Sprache für die Verwaltung und Bearbeitung von Daten bietet
• Erlernen grundlegender R-Programmierkonzepte wie Datentypen, Vektorarithmetik und Indizierung
• Durchführen von Operationen in R, einschließlich Klassifizieren, Erstellen oder Importieren von Daten
• Lernen, wie die Lösung eines Problems mit einer modularen Zerlegung beginnt und dann weitere Zerlegungen jedes Moduls in einem Prozess, der als sukzessive Verfeinerung bezeichnet wird
• Erlernen der Grundlagen der statistischen Inferenz, um p-Werte und Konfidenzintervalle bei der Datenanalyse mit R zu verstehen und zu berechnen
• Bereitstellen von Beispielen für die R-Programmierung in einer Art und Weise, die den Zusammenhang zwischen Konzepten und Implementierung verdeutlicht

Modul 6. Grafische Umgebung in R

• Verwenden von Visualisierungstechniken zur Erkundung neuer Datensätze und zur Ermittlung des am besten geeigneten Ansatzes
• Erlernen der Visualisierung von Daten, um Informationen zu extrahieren, Daten besser zu verstehen und effektivere Entscheidungen zu treffen
• Vermitteln der Fähigkeit, Daten, die auf den ersten Blick wenig aussagekräftig sind, in einer für die Analyse sinnvollen Form visuell darzustellen
• Erlernen des Umgangs mit den drei wichtigsten Diagrammquellen in R: base, lattice und ggplot2
• Wissen, worauf die einzelnen Grafikpakete basieren, um zu bestimmen, welches zu verwenden ist und welche Vorteile das eine oder das andere bietet

Modul 7. Statistische Analyse in R

• Beschreiben der am besten geeigneten statistischen Verfahren als Alternative, wenn die Daten nicht mit den Annahmen des Standardansatzes übereinstimmen
• Erlernen der Grundlagen der Durchführung reproduzierbarer Forschung mit Hilfe von R-Skripten zur Datenanalyse

Modul 8. Machine learning für die Analyse von Big Data

• Verarbeitung und Analyse großer Mengen komplexer strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten zu Big Data
• Verständnis des maschinellen Lernens und Anwendung einiger Techniken zur Datenklassifizierung (Entscheidungsbaum, k-NN, Support Vector Machines, neuronale Netzwerke usw.)
• Erlernen der Aufteilung von Daten in einen Test- und einen Trainingssatz, sowie Entdecken der Konzepte von Verzerrung und Varianz

Modul 9. Data Mining in der Genomik

• Lernen, wie Data Mining das Auffinden von Mustern und Regelmäßigkeiten in Datenbanken ermöglicht, was für Vorhersagen und Prognosen sehr nützlich sein wird, und generell Verbessern und Erweitern des Wissens durch Interaktion mit Daten, was für die Anreicherung von genetischen Varianten von grundlegender Bedeutung ist und für die klinische Anreicherung und Umsetzung der Präzisionsonkologie von grundlegender Bedeutung sein wird
• Erlernen des Anwenden von Data-Mining-Prinzipien auf die Analyse großer komplexer Datensätze (Big Data), einschließlich solcher in sehr großen Datenbanken oder auf Webseiten
• Erforschen, Analysieren und Verwerten von Daten, um sie in nützliche und wertvolle Informationen für die klinische Praxis umzuwandeln

Modul 10. Genomische Data-Mining-Techniken

• Verstehen, wie die meisten wissenschaftlichen Daten in Dokumenten wie Webseiten und PDF-Dateien erscheinen, die für weitere Analysen schwer zu verarbeiten sind, aber durch Scraping-Techniken nutzbar gemacht werden können
• Die Möglichkeit, über das Internet auf zahlreiche Datenquellen zuzugreifen, hat Scraping-Techniken zu einem wesentlichen Bestandteil des Instrumentariums für die Umsetzung der Präzisionsmedizin gemacht, da sie die massive Extraktion von Informationen, deren
• Weiterverarbeitung und Umwandlung in nützliche Daten für die Interpretation ermöglichen

Modul 11. Neue Techniken im Zeitalter der Genomik

• Umsetzen der erworbenen Kenntnisse in die Praxis bei der Interpretation einer Genomstudie in mehreren Krebsfällen durch Extraktion nützlicher Informationen für die Entscheidungsfindung
• Einsatz verschiedener Algorithmen unter Verwendung der Sprache R zur Extraktion von Wissen aus den Datenbanken Pubmed, DGIdb und Clinical Trials auf der Grundlage der Suche nach genetischen Informationen in bestimmten Tumoren

Modul 12. Anwendung der Bioinformatik in der genomischen Onkologie

• Kennenlernen der Funktion von Genen mit wenig klinischen Informationen auf der Grundlage ontologischer Nähe
• Entdecken von Genen, die an einer Krankheit beteiligt sind, auf der Grundlage einer umfangreichen Pubmed-Suche und einer grafischen Darstellung des Grads der wissenschaftlichen Evidenz  

Nutzen Sie die Gelegenheit und informieren Sie sich über die neuesten Entwicklungen in der Präzisionsonkologie: Genomik und Big Data"