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Modul 1. Krebs. Allgemeines. Risikofaktoren 

1.1. Einführung
1.2. Allgemeiner Überblick über maligne Neoplasmen

1.2.1. Nomenklatur
1.2.2. Merkmale
1.2.3. Verbreitungswege von Metastasen
1.2.4. Prognostische Faktoren

1.3. Krebsepidemiologie

1.3.1. Inzidenz
1.3.2. Prävalenz
1.3.3. Geografische Verteilung
1.3.4. Risikofaktoren
1.3.5. Prävention
1.3.6. Frühzeitige Diagnose

1.4. Mutagene Wirkstoffe

1.4.1. Umweltbedingt
1.4.2. Berufsbedingt
1.4.3. Toxische Substanzen in Lebensmitteln

1.5. Biologische Wirkstoffe und Krebs

1.5.1. RNA-Viren
1.5.2. DNA-Viren
1.5.3. H. pylori

1.6. Genetische Veranlagung

1.6.1. Krebsassoziierte Gene
1.6.2. Anfälligkeitsgene

1.6.2.1. Brusttumore
1.6.2.2. Lungentumore
1.6.2.3. Schilddrüsentumore
1.6.2.4. Dickdarmtumore
1.6.2.5. Hauttumore
1.6.2.6. Knochentumore
1.6.2.7. Tumore der Bauchspeicheldrüse
1.6.2.8. Neuroblastom

1.7. Klinische Aspekte von bösartigen Neubildungen

1.7.1. Einführung

1.8. Stadieneinteilung bei neoplastischen Erkrankungen

1.8.1. Aktualisierung

Modul 2. Molekulare Grundlagen von Krebs 

2.1. Einführung in die molekularen Grundlagen von Krebs
2.2. Gene und Genom

2.2.1. Wichtige Zellsignalwege
2.2.2. Zellwachstum und -proliferation
2.2.3. Zelltod. Nekrose und Apoptose

2.3. Mutationen

2.3.1. Arten von Mutationen. Frameshift; Indels, Translocaciones, SNV; Missense, Nonsense, CNV, Driver vs. Passenger
2.3.2. Erreger von Mutationen

2.3.2.1. Biologische Wirkstoffe und Krebs

2.3.3. Mechanismen der Mutationsreparatur
2.3.4. Mutationen mit pathologischen und nicht-pathologischen Varianten

2.4. Große Fortschritte in der Präzisionsmedizin

2.4.1. Biomarker für Tumore
2.4.2. Onkogene und Tumorsuppressorgene
2.4.3. Diagnostische Biomarker

2.4.3.1. Widerstandsfähigkeit
2.4.3.2. Prognose
2.4.3.3. Pharmako-Genomik

2.4.4. Krebs-Epigenetik

2.5. Die wichtigsten Techniken der molekularen Krebsbiologie

2.5.1. Zytogenetik und FISH
2.5.2. Qualität des DNA-Extrakts
2.5.3. Flüssigbiopsie
2.5.4. PCR als grundlegendes molekulares Werkzeug
2.5.5. Sequenzierung, NGS

Modul 3. Zytologische Diagnose von malignen Läsionen 

3.1. Einführung in die Zytopathologie (Kunst und Wissenschaft)

3.1.1. Historische Perspektive 
3.1.2. Praktische Konzepte

3.1.2.1. Handhabung
3.1.2.2. Färbung

3.1.3. Grundlegende zytomorphologische Konzepte

3.2. Exfoliative Zytologie

3.2.1. Gynäkologische Zytologie - Bethesda-System
3.2.2. Zytologie des Urins - Pariser System
3.2.3. Zytologie von Körperflüssigkeiten

3.3. Oberflächliche Feinnadelaspiration

3.3.1. Einführung

3.3.1.1. Praktische Aspekte

3.3.2. FNA der Schilddrüse und der Speicheldrüsen
3.3.3. FNA der Brust
3.3.4. FNA von Weichteilen und Knochen

3.4. Tiefe Feinnadelaspiration

3.4.1. Einführung - ROSE (Rapid on site evaluation)

3.4.1.1. FNA der Lunge und des Mediastinums
3.4.1.2. FNA des Pankreas
3.4.1.3. FNA der Lymphknoten

3.5. Differentialdiagnose in der Zytopathologie

3.5.1. Die wichtigsten zytomorphologischen Muster
3.5.2. Immunzytohistochemie
3.5.3. Molekulare Zytopathologie

3.6. Die Rolle des Zytopathologen bei der Krebsbehandlung

3.6.1. Untersuchung von Biomarkern in zytologischen Proben
3.6.2. Immuntherapie und die Rolle der Zytopathologie
3.6.3. Herausforderungen und neue Perspektiven

Modul 4. Die Radiologie als Verbündeter der Pathologie in der onkologischen Diagnostik 

4.1. Krebsbildgebung und Staging

4.1.1. Neoplasien der Lunge
4.1.2. Neoplasien des Dickdarms und des Enddarms
4.1.3. Neoplasien der Brust
4.1.4. Prostata-Neoplasie
4.1.5. Gynäkologische Neoplasien
4.1.6. Lymphom
4.1.7. Melanom
4.1.8. Andere Tumore des Magen-Darm-Trakts
4.1.9. Hepatokarzinom und Cholangiokarzinom
4.1.10. Tumore der Bauchspeicheldrüse
4.1.11. Nierentumore
4.1.12. Schilddrüsenkrebs
4.1.13. Hirntumore

4.2. Bildgesteuerte FNA und BAG

4.2.1. Schilddrüse
4.2.2. Mamma
4.2.3. Lunge und Mediastinum
4.2.4. Leber und Bauchhöhle
4.2.5. Prostata

4.3. Follow-up

4.3.1. RECIST 1.1 und Chung
4.3.2. EASL, m-RECIST und RECICL
4.3.3. McDonald- und RANO-Kriterien
4.3.4. CHOI, MDA und Lugano-Kriterien
4.3.5. Modifizierte CHOI-Kriterien; SCAT und MASS
4.3.6. MET-RAD- P
4.3.7. PERCIST
4.3.8. Immuntherapie

4.4. Komplikationen bei der Behandlung

4.4.1. Onkologische Notfälle
4.4.2. Komplikationen bei der Behandlung

Modul 5. Big Data in der Pathologie

5.1. Einführung Big Data in der Pathologie

5.1.1. Einführung

5.1.1.1. Pathologie und Datenbanken
5.1.1.2. Data Mining in der Pathologie
5.1.1.3. Big Data

5.1.1.3.1. Grundlagen von Big Data
5.1.1.3.2. Arten von Datenbanken

5.1.1.3.2.1. Relational
5.1.1.3.2.2. Nicht-relational (SQL und NoSQL)

5.1.1.3.3. Datentypen

5.1.1.3.3.1. Strukturiert
5.1.1.3.3.2. Unstrukturiert
5.1.1.3.2.3. Teilweise strukturiert

5.1.1.3.4. Die Grenzen von Big Data

5.2. Große Chancen und Nutzen von Big Data

5.2.1. Datenstandardisierung und digitale Pathologie
5.2.2. Personalisierte Medizin: personalisierte Diagnostik und Therapien
5.2.3. Prädiktive Marker
5.2.4. Fortschritte in Forschungsbereichen wie: Genomik, molekularpathologische Diagnostik, Proteomik und diagnostische Vergleiche

5.3. Algorithmen, Modelle und Methoden, die bei Big Data verwendet werden

5.3.1. Architekturen für massiv parallele Verarbeitung
5.3.2. Modellierung und Entscheidungsbäume
5.3.3. Maching Learning und Deep Learning
5.3.4. Neuronale Netze

5.4. Big-Data- und Cloud-Computing-Technologien

5.4.1. Apache Hadoop
5.4.2. Arbeiten mit NoSQL-Datenbanken

5.4.2.1. DynamoDB oder Cassandra

5.4.3. Datenanalyse

5.4.3.1. BigQuery
5.4.3.2. Infosphere Streams
5.4.3.3. Oracle Big Data Appliance

5.5. Schlussfolgerungen und Vorteile von Big Data aus Sicht der Pathologie

5.5.1. Big-Data-Erkenntnisse aus der Perspektive der Pathologie
5.5.2. Vorteile

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