ادمج أكثر التطورات ذات الصلة بعلم الأورام الدقيق في ممارستك المهنية من خلال تجربة تعليمية عملية تستغرق 120 ساعة فقط"

على مدى السنوات القليلة الماضية، توالت الابتكارات العلمية والتكنولوجية في مجال علم الأورام الدقيق واحدة تلو الأخرى بوتيرة متسارعة. هكذا، في غضون عقود قليلة فقط، ظهرت أدوات مثل الخزعات السائلة واكتشاف أهداف علاجية جديدة للوقاية من أمراض أورام معينة أو لعلاجها بفعالية. في الوقت نفسه، أدى تسلسل الحمض النووي البشري والتحليل المتعمق لكل من الجينات المكونة له إلى توليد كميات كبيرة من المعلومات. للتعامل مع مثل هذه البيانات، من الضروري وجود برامج ومنصات معلوماتية حيوية تتيح للطبيب السريري اتخاذ قرارات سريرية أفضل بكثير في تحليل وتفسير النتائج السريرية المختلفة.

مع ذلك، ليس كل المتخصصين مستعدين لاستخدام هذه التطورات. لهذا السبب صممت TECH هذا التدريب العملي المتميز. يتيح البرنامج التعليمي لأطباء الأورام فرصة قضاء إقامة مكثفة وغامرة في مستشفى مرموق. ستستمر تجربة التعلم لمدة 3 أسابيع يتم إكمالها في 8 ساعات يومياً، من الاثنين إلى الجمعة. خلال هذه الفترة، ستتاح للمهني الطبي فرصة التعامل المباشر مع أدوات المعلوماتية الأكثر تقدمًا والتعرف على الفحوصات الجزيئية اللازمة للحصول على بيانات محددة.

في الوقت نفسه، سيقوم الخريج بتطوير هذه الطريقة الأكاديمية تحت إشراف مدرس مساعد. بالإضافة إلى مراقبة تقدمهم، سيقوم هذا الشكل التعليمي بإدراج مهام متفاوتة التعقيد لمساعدتهم على توسيع مهاراتهم. بالإضافة إلى ذلك، ستتاح لك الفرصة للعمل مع خبراء ذوي خلفيات مهنية متميزة. من هذا المنظور، ستحقق المزيد من التميز في نشاطها في مجال الرعاية الصحية، مع دمج البروتوكولات والإجراءات الأكثر ابتكاراً في الوقت الحالي.

استمتع بإقامة مكثفة لمدة 3 أسابيع في أحد المراكز المرموقة واطلع على أحدث الإجراءات لتنمو بشكل احترافي"

الهدف من ذلك هو مواكبة أحدث الإجراءات التشخيصية والعلاجية التي يمكن للطبيب الوصول إليها باستخدام أحدث أدوات علم الأورام الدقيق. ستتم عملية التحديث هذه في مؤسسة استشفائية تتمتع بمكانة مرموقة من خلال تطبيق الموارد التكنولوجية المثلى وطاقمها من الخبراء المتميزين.  

اغتنم الفرصة للتعرف على أحدث التطورات في هذه المادة لتطبيقها في ممارستك اليومية"

الأهداف العامة

تحديث المعرفة في البيولوجيا الجزيئية للسرطان، فيما يتعلق بمفاهيم مختلفة مثل عدم التجانس الجيني أو إعادة برمجة البيئة المجهرية
توفير وتوسيع نطاق المعرفة حول العلاج المناعي كمثال على التقدم العلمي الواضح في البحوث الانتقالية
للتعرف على نهج جديد لتصنيف الأورام الأكثر شيوعًا استنادًا إلى البيانات الجينومية المتاحة في شبكة أبحاث أطلس جينوم السرطان (TCGA)

الأهداف المحددة

تفسير عبء الطفرات الورمية (TMB) كمؤشر حيوي جينومي له تأثير كبير على توقعات العلاج المناعي للسرطان
تعلّم كيف تسمح لنا الخزعة السائلة للحمض النووي المنتشر في الدم بفهم نوع التغيرات الجزيئية التي تحدث في الورم في الوقت الحقيقي
وصف النموذج الحالي لدمج البيانات الجينومية في الممارسة السريرية الحالية
إتقان نظام التشغيل Linux، الذي أصبح الآن ضروريًا في العالم العلمي لتفسير البيانات البيولوجية من التسلسل البيولوجي، ويجب أن يكون ضروريًا للتنقيب عن النصوص الطبية عند التعامل مع البيانات واسعة النطاق
توفير أساسيات الوصول إلى خادم Linux وكيفية العثور على الحزم وتثبيتها لتثبيت البرامج محلياً
وصف أوامر لينكس الأساسية الخاصة بما يلي: إنشاء الدلائل وإعادة تسميتها ونقلها وحذفها؛ إدراج الملفات وقراءتها وإنشاءها وتحريرها ونسخها وحذفها
فهم كيفية عمل الأذونات وكيفية فك تشفير أذونات لينكس الأكثر خفاءً بسهولة
مناقشة كيف أن اعتماد تسلسل الجيل التالي (NGS) في سياق التشخيص يثير العديد من الأسئلة المتعلقة بتحديد المتغيرات في الجينات الثانوية لعلم الأمراض لدى المرضى والإبلاغ عنها
الابدأ في لغة البرمجة R، التي تتميز بكونها لغة برمجة مفتوحة المصدر وتحتوي على حزم تحليل إحصائية متعددة
إجراء عمليات في R، بما في ذلك فرز البيانات أو إنشائها أو استيرادها
تقديم أمثلة لبرمجة R بطريقة تساعد على الربط بين المفاهيم والتنفيذ
استخدام تقنيات التصور لاستكشاف مجموعات بيانات جديدة وتحديد النهج الأكثر ملاءمة
وصف التقنيات الإحصائية الأكثر ملاءمة كبديل عندما لا تتوافق البيانات مع الافتراضات التي يتطلبها النهج القياسي
إجراء بحث قابل للتكرار باستخدام البرامج النصية R لتحليل البيانات
معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات المعقدة المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة بسرعة وبشكل تلقائي في البيانات الضخمة
فهم ما هو التعلم الآلي واستخدام بعض التقنيات لتصنيف البيانات (شجرة القرار، و k-NN، وآلات دعم المتجهات والشبكات العصبية، وما إلى ذلك)
تقسيم البيانات إلى مجموعة اختبار ومجموعة تدريب، واكتشاف مفاهيم التحيز والتباين
العثور على الأنماط والانتظامات في قواعد البيانات من خلال التنقيب المستهدف
تطبيق مبادئ التنقيب عن البيانات على تشريح مجموعات البيانات المعقدة الكبيرة (البيانات الضخمة)، بما في ذلك تلك الموجودة في قواعد البيانات الكبيرة جدًا أو على صفحات الويب
استكشاف البيانات وتحليلها واستغلالها وتحويلها إلى معلومات مفيدة وقيّمة للممارسة السريرية
فهم كيف أن معظم البيانات العلمية تظهر في مستندات مثل صفحات الويب وملفات PDF التي يصعب معالجتها لإجراء المزيد من التحليل، ومع ذلك، فمن الممكن استخدام تقنيات الكشط scraping
الوصول إلى العديد من مصادر البيانات من خلال الويب لتنفيذ الطب الدقيق من خلال تمكين استخراج المعلومات على نطاق واسع
وضع المعرفة المكتسبة لتفسير الدراسة الجينومية في العديد من حالات السرطان موضع التنفيذ من خلال استخلاص معلومات مفيدة للمساعدة في اتخاذ القرار
استخدام خوارزميات مختلفة مصنوعة باستخدام لغة R لاستخراج المعرفة من قواعد بيانات Pubmed وDGIdb والتجارب السريرية من البحث عن المعلومات الوراثية في بعض الأورام
فهم وظيفة الجينات مع القليل من المعلومات السريرية استنادًا إلى القرب الأنطولوجي
اكتشاف الجينات المتورطة في مرض ما بناءً على بحث ضخم في Pubmed وتمثيل بياني لمستوى الأدلة العلمية

بفضل TECH سوف تتعلم كيفية تنفيذ العديد من الخوارزميات التي تم إنشاؤها باستخدام لغة R لاستخراج المعرفة من قواعد بيانات Pubmed وDGIdb والتجارب السريرية"