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Un obiettivo fondamentale del programma è quello di avvicinare e diffondere le conoscenze informatiche che sono già applicate in altre aree del sapere, ma che hanno solo una minima implementazione nel mondo medico. Al fine di consentire alla medicina genomica di diventare una realtà, è necessario interpretare con precisione l'enorme volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associarle ai dati biologici generati dopo un'analisi bioinformatica.

Sebbene si tratti di una sfida difficile, permetterà di esplorare gli effetti della variazione genetica e le potenziali terapie in modo rapido, economico e con maggiore precisione di quanto sia possibile attualmente. Gli esseri umani non sono naturalmente equipaggiati per percepire e interpretare le sequenze genomiche, né per capire tutti i meccanismi, i percorsi e le interazioni che avvengono all'interno di una cellula vivente, né per prendere decisioni mediche con decine o centinaia di variabili. Per andare avanti, è necessario un sistema con capacità analitiche sovrumane per semplificare l'ambiente di lavoro e mostrare le relazioni e le vicinanze tra le variabili.

Nella genomica e nella biologia, è ormai riconosciuto che le risorse sono meglio spese in nuove tecniche computazionali che nella pura raccolta di dati, qualcosa che è forse altrettanto vero in medicina e, naturalmente, in oncologia.

Abbiamo milioni di dati o pubblicazioni, ma quando vengono analizzati da medici o biologi, le conclusioni sono totalmente soggettive in relazione alle pubblicazioni o ai dati disponibili che sono arbitrariamente prioritari. Questo genera una conoscenza parziale e, naturalmente, sempre più distante dalle conoscenze genetiche e biologiche disponibili supportate dalla computazione, per cui un passo da gigante nell'implementazione della medicina di precisione è ridurre questa distanza attraverso l'analisi massiva delle informazioni mediche e farmacologiche disponibili.

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Questo master privato in Oncologia di Precisione: Genomica e Big Data possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del corso sono:

• Sviluppo di più di 75 casi pratici presentati da esperti nelle Oncologia di Precisione: Genomica e Big Data. I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale
• Novità sull’oncologia di precisione, genomica e big data
• Sono disponibili esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Sistema di apprendimento interattivo, basato su algoritmi per il processo decisionale riguardante le situazioni cliniche presentate.
• Con speciale enfasi sulla medicina basata su evidenze e metodologie di ricerca in Oncologia di Precisione: Genomica e Big Data
• Il tutto completato da lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
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Questo master privato può essere il miglior investimento che tu possa fare nella selezione di un programma di aggiornamento per due motivi: oltre a rinnovare le tue conoscenze in Oncologia di Precisione: Genomica e Big Data, otterrai una qualifica di master privato rilasciata da TECH Università Tecnologica”

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

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La progettazione di questo programma è basata sull’Apprendimento Basato su Problemi mediante la quale il medico deve cercare di risolvere le diverse situazioni che si presentano durante il corso. A tal fine, lo specialista disporrà di un innovativo sistema di video interattivo creato da esperti di riconosciuta fama nel campo dell’Oncologia di Precisione e con un’ampia esperienza di insegnamento.

Il master privato permette di esercitarsi con situazioni simulate, che forniscono un apprendimento programmato per prepararsi facendo fronte a situazioni reali"

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Il programma in Oncologia di Precisione: Genomica e Big Data ha lo scopo di facilitare le prestazioni del medico dedicato al trattamento della patologia oncologica in cui è necessario interpretare con precisione l'enorme volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associarle ai dati biologici generati dopo un'analisi bioinformatica

Questo programma è stato ideato per aiutarti ad aggiornare le tue conoscenze in Oncologia di Precisione: Genomica e Big Data, utilizzando le ultime tecnologie educative, al fine di contribuire con qualità e sicurezza al processo decisionale, alla diagnosi, al trattamento e al supporto del paziente”

Obiettivo generale

• Essere in grado di interpretare accuratamente il volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associate ai dati biologici generati dopo l'analisi bioinformatica  

Obiettivi specifici 

Modulo 1. Biologia molecolare

• Aggiornare le conoscenze nella biologia molecolare del cancro, in particolare in relazione al concetto di eterogeneità genetica, riprogrammazione del microambiente, il ruolo della risposta immunitaria nel controllo del cancro e i meccanismi molecolari coinvolti nel processo di invasione e metastasi
• Fornire e ampliare le conoscenze sull'immunoterapia, come esempio di un chiaro progresso scientifico nella ricerca traslazionale e una delle linee di ricerca più promettenti nel trattamento del tumore
• Conoscere un nuovo approccio alla classificazione dei tumori più comuni basato sui dati genomici disponibili in The Cancer Genome Atlas (TCGA) Research Network, che non solo rinnova le idee tradizionali su come i tumori maligni vengono diagnosticati e trattati, ma può anche avere un profondo impatto sul futuro panorama dello sviluppo dei farmaci

Modulo 2. Oncologia genomica o di precisione

• Discutere il cambiamento del panorama attuale con l'introduzione dei dati genomici nella comprensione biologica dei tumori, che ha permesso un cambiamento nella ricerca e nel trattamento dei tumori dalla visione classica, definisce il cancro come una malattia secondo il tessuto in cui ha avuto origine, e a considerare la firma genomica per identificare sottotipi tumorali con valore prognostico e predittivo indipendente
• Spiegare come la classificazione genomica, anche se correlata al tessuto di origine, fornisce informazioni indipendenti per prevedere gli esiti clinici, e fornirà la base biologica per un'era di trattamento personalizzato del cancro
• Conoscere le nuove tecnologie genomiche attualmente utilizzate nel sequenziamento del DNA e dell'RNA, basate sulla sequenza del genoma umano e rese possibili dal completamento del Progetto Genoma Umano, che ha significato un'espansione senza precedenti delle capacità della genetica molecolare nella ricerca genetica e diagnostica clinica
• Commentare il processo bioinformatico seguito per l'interpretazione e l'applicazione dei dati biologici, fondamentale dall'avvento delle moderne tecniche di sequenziamento, e che permette l'organizzazione, l'analisi e l'interpretazione dell'informazione biologica a livello molecolare, cellulare e genomico, che è fondamentale oggi, poiché l'identificazione delle sequenze di acidi nucleici è diventata uno strumento onnipresente ed essenziale in tutti i settori della scienza biologica

Modulo 3. Cambiamenti nella pratica clinica attuale e nuove applicazioni con l'oncologia genomica

• Discutere e interpretare il carico mutazionale del tumore (TMB) come biomarcatore genomico che ha un impatto significativo sul panorama dell'immunoterapia del cancro Questo marcatore emergente misura il numero di mutazioni all'interno del genoma del tumore e ha già dimostrato di essere associato a una migliore risposta agli inibitori del punto di controllo immunitario
• Imparare come la biopsia liquida del DNA circolante ci permette di capire specificamente che tipo di cambiamenti molecolari stanno accadendo nel tumore in tempo reale, che è un grande passo oltre i criteri attuali per la risposta clinica del tumore e il follow-up
• Descrivere l'attuale paradigma di incorporazione dei dati genomici nella pratica clinica corrente, dove la selezione del trattamento deve essere dettata dalle specifiche aberrazioni molecolari trovate nel tumore di ogni paziente In questo modo, il paradigma classico di ammissibilità dei pazienti basato su parametri clinico-patologici viene abbandonato a favore degli attuali studi clinici che reclutano i pazienti sulla base di specifiche aberrazioni molecolari

Modulo 4. Impiego di Unix e Linux in bioinformatica

• Imparare il sistema operativo Linux, che è attualmente fondamentale nel mondo scientifico sia per l'interpretazione dei dati biologici dal sequenziamento e dovrebbe essere per il Text Mining medico quando si tratta di dati su larga scala Le ragioni sono molte, ma una che giustifica questa sezione è che Unix è il sistema più popolare al mondo ed è ampiamente utilizzato soprattutto nel mondo scientifico, ed essendo un sistema open source corrisponde chiaramente all'approccio scientifico di condividere risultati e metodi per garantire la riproducibilità dei risultati.
• Fornire le basi per accedere a un server Linux e come trovare e installare pacchetti per installare software localmente
• Descrivere i comandi di base di Linux per: creare, rinominare, spostare e cancellare directory; elencare, leggere, creare, modificare, copiare e cancellare file; come funzionano i permessi e come decifrare i più criptici permessi di Linux con facilità; metodi per cercare file e directory; come confrontare il contenuto dei file; cosa sono le pipe, perché sono utili e come usarle; come comprimere i file per risparmiare spazio e facilitare il trasferimento dei dati, ecc.

Modulo 5. Analisi dei dati in progetti di big data: linguaggio di programmazione R

• Discutere come l'adozione del sequenziamento di prossima generazione (NGS) in un contesto diagnostico solleva numerose questioni per quanto riguarda l'identificazione e la segnalazione di varianti in geni secondari alla patologia del paziente, rendendo critico per definire quei geni considerati perseguibili attraverso la cura efficiente e la raccolta di dati pubblicati
• Iniziare con il linguaggio di programmazione R, che ha i vantaggi di essere un linguaggio di programmazione open source, molteplici pacchetti di analisi statistica, una comunità che si sforza di sviluppare i vari aspetti di questo strumento, e fornisce un linguaggio efficace per gestire e manipolare i dati
• Imparare i concetti base della programmazione in R come i tipi di dati, l'aritmetica vettoriale e l'indicizzazione
• Esecuzione di operazioni in R, incluso l'ordinamento, la creazione o l'importazione di dati
• Imparare come la risoluzione dei problemi inizia con una decomposizione modulare e poi ulteriori decomposizioni di ogni modulo in un processo chiamato raffinamento successivo
• Imparare le basi dell'inferenza statistica per capire e calcolare i valori p e gli intervalli di confidenza mentre analizzi i dati con R
• Fornire esempi di programmazione R in un modo che aiuterà a fare la connessione tra i concetti e l'implementazione

Modulo 6. Contesto grafico in R

• Usare tecniche di visualizzazione per esplorare nuove serie di dati e determinare l'approccio più appropriato
• Imparare come visualizzare i dati per estrarre informazioni, capire meglio i dati e prendere decisioni più efficaci
• Insegnare come prendere dati che a prima vista hanno poco significato e presentarli visivamente in una forma che abbia senso per l'analisi
• Imparare come usare le tre principali fonti di grafici in R: base, lattice e ggplot2
• Sapere su cosa si basa ogni pacchetto grafico per definire quale usare e i vantaggi offerti dall'uno o dall'altro

Modulo 7. Analisi statistica in R

• Descrivere le tecniche statistiche più appropriate come alternativa quando i dati non sono conformi alle ipotesi richieste dall'approccio standard
• Imparare le basi per condurre una ricerca riproducibile usando gli script R per analizzare i dati

Modulo 8. Machine learning per l'analisi di Big Data

• Elaborare e analizzare in modo rapido e automatico enormi volumi di dati complessi strutturati, semi-strutturati e non strutturati in big data
• Capire cos'è l'apprendimento automatico e utilizzare alcune tecniche di classificazione dei dati (albero decisionale, k-NN, macchine a vettori di supporto, reti neurali, ecc.)
• Imparate a dividere i dati in un insieme di test e pratica e scoprire i concetti di bias e varianza

Modulo 9. Data mining applicato alla genomica

• Imparare come il data mining permette di trovare modelli e regolarità nei database, che sarà molto utile per fare previsioni e prognosi, e in generale per migliorare ed estendere la conoscenza attraverso l'interazione con i dati, che sta diventando fondamentale per l'arricchimento delle varianti genetiche e sarà fondamentale per l'arricchimento clinico e l'attuazione di oncologia di precisione
• Imparare ad applicare i principi del data mining alla dissezione di grandi insiemi di dati complessi (Big Data), compresi quelli in database molto grandi o in siti web
• Esplorare, analizzare e sfruttare i dati e trasformarli in informazioni utili e preziose per la pratica clinica

Modulo 10. Tecniche di data mining genomico

• Capire come la maggior parte dei dati scientifici appare in documenti come pagine web e file PDF che sono difficili da elaborare per ulteriori analisi, ma possono essere resi utilizzabili attraverso tecniche di scraping
• La possibilità di accedere a molte fonti di dati attraverso il web ha reso le tecniche di scraping una parte essenziale dell’insieme di strumenti per l'implementazione della medicina di precisione, permettendo l'estrazione massiccia di informazioni, la loro ulteriore elaborazione e la conversione in dati utili per l'interpretazione

Modulo 11. Nuove tecniche nell'era genomica

• Mettere in pratica le conoscenze acquisite per l'interpretazione di uno studio genomico in diversi casi di cancro, estraendo informazioni utili per aiutare il processo decisionale
• Uso di vari algoritmi utilizzando il linguaggio R per l'estrazione di conoscenza dai database Pubmed, DGIdb e Clinical Trials basati sulla ricerca di informazioni genetiche in alcuni tumori

Modulo 12. Applicazioni di bioinformatica in l'oncologia genomica

• Capire la funzione dei geni con poche informazioni cliniche basate sulla vicinanza ontologica
• Scoprire i geni coinvolti in una malattia sulla base di una massiccia ricerca su Pubmed e una rappresentazione grafica del livello di evidenza scientifica

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