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该计划的一个基本目标是让学生接近并传播计算机知识，这些，知识已经应用于其他知识领域，但在医学界的实施却微乎其微，尽管基因组医学要成为现实就必须准确度解释目前大量的临床信息，并将其与生物信息学分析后产生的生物数据联系起来。虽然这是一个困难的挑战，但它将使遗传变异和潜在疗法的影响得到快速，廉价和比目前更精确的探索。
人类天生不具备感知和解释基因组序列的能力，也不了解活体细胞内发生的所有机制，途径和相互作用，也不具备做出有几十或几百个变量的医疗决定的能力。为了向前推进，需要一个具有超人分析能力的系统来简化工作环境，并显示变量之间的关系和接近性。在基因组学和生物学领域，人们现在认识到，把资源花在新的计算技术上比花在纯粹的数据收集上更好，这一点在医学上可能也是如此，当然也包括肿瘤学。我们有数以百万计的数据或出版物，但当医生或生物学家对其进行分析时，结论完全是主观，与现有的出版物或数据有关，这些出版物或数据被任意排序，产生了部分知识，当然，与现有的遗传和生物知识越来越远，并得到计算的支持，因此，实施精准医疗的一个巨大步骤是通过对现有医疗和药理学信息的大量分析来减少这种距离。

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该课程的设计侧重于基于问题的学习，通过这种方式，学生将不得不尝试解决整个课程中提出的不同的专业实践情况。为此，学生将得到一个创新的互动视频系统的帮助，该系统由基因组肿瘤学新临床应用领域公认的具有丰富教学经验的专家创建。

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总体目标

• 能够准确解释目前可用的临床信息量，并与生物信息学分析后产生的生物数据相关联

具体目标

• 讨论和解释肿瘤突变负担（TMB）作为一种基因组生物标志物，对癌症免疫治疗的前景有重大影响
• 了解循环DNA的液体活检如何让我们具体了解肿瘤中实时发生的何种分子变化
• 描述目前将基因组数据纳入当前临床实践的范式 
  
  

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