Melhore os seus conhecimentos em Oncologia de Precisão: Genómica e Big Data através deste programa, onde encontrará o melhor material didático com casos práticos reais. Informe-se aqui sobre os últimos avanços na especialidade, a fim de poder realizar uma prática médica de qualidade"

Um objetivo fundamental do programa é aproximar os estudantes e divulgar os conhecimentos informáticos que já são aplicados noutras áreas do conhecimento, mas que têm uma implementação reduzida no mundo médico. Embora ainda falte algum caminho a percorrer antes da medicina genómica se tornar uma realidade, o enorme volume de informação clínica atualmente disponível precisa de ser interpretado com precisão e associado aos dados biológicos gerados pela análise bioinformática. 

Embora este seja um desafio difícil, isto permitirá que os efeitos da variação genética e potenciais terapias sejam explorados rapidamente, de forma barata e com maior precisão do que é possível atualmente. Os seres humanos não possuem a capacidade natural de perceber e interpretar sequências genómicas, nem de compreender todos os mecanismos, caminhos e interações que ocorrem dentro de uma célula viva ou de tomar decisões médicas com dezenas ou centenas de variáveis. Para avançar, é necessário um sistema com capacidade analítica sobre-humana que simplifique o ambiente de trabalho e que mostre as relações e proximidades entre as variáveis. 

Em genómica e biologia, sabe-se que é melhor gastar os recursos em novas técnicas computacionais do que na recolha de dados puros, algo que, provavelmente, também se aplica à medicina e, é claro, à oncologia. 

Estão disponíveis milhões de dados ou publicações, mas quando são analisados por médicos ou biólogos, as conclusões são totalmente subjetivas em relação às publicações ou dados disponíveis que são arbitrariamente priorizados, resultando num conhecimento parcial e, naturalmente, cada vez mais distante do conhecimento genético e biológico disponível e apoiado pelo cálculo. Por isso, um passo gigantesco na implementação da medicina de precisão é reduzir esta distância, através da análise em massa da informação médica e farmacológica disponível.

Atualize os seus conhecimentos através do programa em Oncologia de Precisão: Genómica e Big Data”

Este master em Oncologia de Precisão: Genómica e Big Data conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de mais de 75 casos práticos apresentados por especialistas em Oncologia de Precisão: Genómica e Big Data os seus conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos, concebidos para fornecer informação científica e de assistência sobre as disciplinas essenciais para a prática profissional
• As novidades em Oncologia de Precisão: Genómica e Big Data
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo a fim de melhorar a aprendizagem
• Um sistema de aprendizagem interativo baseado em algoritmos para aa tomada de decisões sobre as situações clínicas propostas
• Com especial ênfase na medicina baseada em evidências e metodologias de investigação em Oncologia de Precisão: Genómica e Big Data
• Lições teóricas, questões ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e documentos individuais de reflexão
• Disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à internet

Este master poderá ser o melhor investimento que fará na seleção de um curso de atualização por duas razões: além de atualizar os seus conhecimentos em Oncologia de Precisão: Genómica e Big Data, obterá um certificado da TECH Universidade de Tecnologia”

O corpo docente deste curso é formado por profissionais da área da Oncologia de Precisão, que transferem toda a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestigio.

O seu conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, oferece ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma aprendizagem imersiva e programada para capacitar em situações reais.

A conceção deste programa centra-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, pelo qual o médico deverá resolver as diferentes situações da prática profissional que surgirem ao longo do curso. Para isso, o médico contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo, realizado por especialistas reconhecidos na área da Oncologia de Precisão e com uma vasta experiência de ensino.

O master permite-lhe praticar em ambientes simulados, que lhe proporcionam uma aprendizagem imersiva programada para a prática em situações reais"

Inclui casos clínicos visando aproximar ao máximo o desenvolvimento do programa à realidade do atendimento médico"

O programa em Oncologia de Precisão: Genómica e Big Data tem como objetivo auxiliar o desempenho do médico se dedica ao tratamento da patologia oncológica, na qual é necessário interpretar com precisão um grande volume de informações clínicas atualmente disponíveis e associá-las com os dados biológicos gerados após uma análise bioinformática.

Este programa tem como objetivo ajudá-lo a atualizar os seus conhecimentos em Oncologia de Precisão: Genómica e Big Data, com a utilização da mais recente tecnologia educativa, para contribuir com qualidade e segurança para a tomada de decisões, o diagnóstico, o tratamento e o acompanhamento dos pacientes"

Objetivo geral

• Ser capaz de interpretar com precisão o volume de informações clínicas atualmente disponíveis e associadas aos dados biológicos gerados após a análise bioinformática.

Objetivos específicos 

Módulo 1. Biologia molecular

• Atualizar os conhecimentos sobre biologia molecular do cancro, em relação a diferentes conceitos como a heterogeneidade genética ou a reprogramação do microambiente 
• Proporcionar e expandir o conhecimento sobre imunoterapia como exemplo de um claro avanço científico na investigação translacional 
• Aprender sobre uma nova abordagem para classificar os tumores mais frequentes com base nos dados genómicos disponíveis em The Cancer Genome Atlas (TCGA) Research Network 

Módulo 2. Oncologia Genómica ou de Precisão

• Discutir a mudança do panorama atual com a introdução dos dados genómicos no conhecimento biológico dos tumores. 
• Explicar como a classificação genómica fornece informações independentes para prever resultados clínicos e proporcionar a base biológica para uma era de tratamentos personalizados contra o cancro 
• Conhecer as novas tecnologias genómicas atualmente utilizadas no sequenciamento do ADN e RNA, baseadas na sequência do genoma humano e tornadas possíveis desde a conclusão do Projeto do
• Genoma Humano, o que significou uma expansão sem precedentes da capacidade da genética molecular na investigação do diagnóstico genético e clínico 
• Discutir o processo bioinformático seguido pela interpretação e aplicação dos dados biológicos
• Analisar e interpretar a informação biológica a nível molecular, celular e genómico 

Módulo 3. Mudanças na prática clínica atual e novas aplicações com a Oncologia Genómica

• Discutir e interpretar a carga mutacional tumoral (TMB) como um biomarcador genómico que tem um impacto significativo no cenário da imunoterapia contra o cancro 
• Saber como a biopsia líquida do ADN em circulação nos permite compreender especificamente que tipo de mudanças moleculares estão a acontecer no tumor em tempo real
• Descrever o paradigma atual para incorporar dados genómicos na prática clínica atual 

Módulo 4. Utilização de Unix e Linux em bioinformática

• Conheça o sistema operativo Linux, o qual é, atualmente, fundamental no mundo científico tanto para a interpretação de dados biológicos do sequenciamento quanto para a mineração de textos médicos quando se trata de dados em grande escala 
• Proporcionar as bases de acesso a um servidor Linux e como encontrar e instalar os pacotes para a instalação do software no local 
• Descrever os comandos básicos do Linux para: criar, renomear, mover e apagar diretórios; enumerar, ler, criar, editar, copiar e apagar ficheiros 
• Compreender como funcionam as permissões e como decifrar com facilidade as permissões mais crípticas do Linux

Módulo 5. Análise de dados em projetos de Big Data: linguagem de programação R

• Discutir como a adoção do sequenciamento de próxima geração (NGS) num contexto de diagnóstico, levanta inúmeras questões relativas à identificação e ao relatório de variantes em genes secundários à patologia do paciente 
• Introduzir-se na linguagem de programação R, que tem as vantagens de ser uma linguagem de programação de código aberto e que dispõe de múltiplos pacotes de análise estatística
• Aprender conceitos básicos de programação R como tipos de dados, aritmética de vetores e indexação. 
• Realização de operações em R, incluindo classificação, criação ou importação de dados 
• Saber como a solução de problemas começa com uma decomposição modular e depois outras decomposições de cada módulo em um processo chamado de refinamento sucessivo. 
• Aprender os conceitos básicos da inferência estatística para entender e calcular os valores p e intervalos de confiança enquanto analisa os dados com R 
• Fornecer exemplos de programação R de uma forma que ajude a fazer a conexão entre os conceitos e a implementação. 

Módulo 6. Ambiente gráfico em R

• Usar técnicas de visualização para explorar novos conjuntos de dados e determinar a abordagem mais apropriada  
• Aprender a visualizar os dados para extrair informações, entendê-los melhor e tomar decisões mais efetivas
• Ensinar como obter dados que à primeira vista têm pouco significado e apresentar visualmente esses dados de uma maneira que faça sentido para análise 
• Saber utilizar as três principais fontes gráficas em R: base, látice e ggplot2
• Saber em que se baseia cada pacote gráfico para definir qual utilizar e as vantagens oferecidas por um ou por outro 

Módulo 7. Análise estatística em R

• Descrever as técnicas estatísticas mais apropriadas como uma alternativa, quando os dados não estiverem de acordo com as suposições exigidas pela abordagem padrão 
• Aprender os conceitos básicos para realizar pesquisas reproduzíveis usando scripts de R para analisar dados

Módulo 8. Machine learning para a análise de Big Data

• Processar e analisar de forma rápida e automática grandes volumes de dados complexos estruturados, semi-estruturados e não estruturados em Big Data  
• Entender o que é a aprendizagem automática e utilizar algumas das técnicas de classificação de dados (árvore de decisão, k-NN, máquinas de vetores de suporte, redes neurais, etc.) 
• Saber dividir os dados num conjunto de teste e um conjunto de formação e descobrir os conceitos de viés e variação 

Módulo 9. Extração de dados aplicada à genómica

• Saber como a extração de dados permite encontrar padrões e regularidades em bases de dados
• Aprender a aplicar os princípios de extração de dados à dissecação de grandes conjuntos de dados complexos (Big Data), incluindo aqueles em bases de dados muito grandes ou em páginas da web 
• Explorar, analisar e aproveitar os dados, transformando-os em informações úteis e valiosas para a prática clínica 

Módulo 10. Técnicas de extração de dados genómicos

• Entender como a maioria dos dados científicos aparece em documentos como páginas da web e arquivos PDF, que são difíceis de processar para análise posterior, mas que podem ser utilizados através de técnicas de scraping 
• Aceder a muitas fontes de dados através da web para a implementação da medicina de precisão, permitindo a extração massiva de informação

Módulo 11. Novas técnicas na era genómica

• Colocar em prática os conhecimentos adquiridos na interpretação de um estudo genómico em vários casos de cancro, extraindo informações úteis para ajudar na tomada de decisões 
• Uso de vários algoritmos utilizando a linguagem R para a extração de conhecimentos dos bancos de dados Pubmed, DGIdb e Clinical Trials, com base na busca de informações genéticas em determinados tumores 

Módulo 12. Aplicações da bioinformática na genómica oncológica

• Compreender a função dos genes com pouca informação clínica baseada na proximidade ontológica  
  Descobrir genes envolvidos em uma doença a partir de uma pesquisa massiva no Pubmed e da representação gráfica do nível de evidência científica    

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