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Es un objetivo fundamental del programa, acercar al alumno y difundir el conocimiento informático, que ya se aplica en otras áreas del conocimiento pero que tiene una mínima implantación en el mundo médico, y a pesar de que para que la medicina genómica sea una realidad, es preciso interpretar con precisión el volumen ingente de información clínica disponible actualmente y asociarlo a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático. Si bien este es un desafío difícil, permitirá que los efectos de la variación genética y las terapias potenciales se exploren de forma rápida, económica y con mayor precisión de la que se logra en el momento actual.

Los humanos no estamos naturalmente equipados para percibir e interpretar secuencias genómicas ni para comprender todos los mecanismos, vías e interacciones que tienen lugar dentro de una célula viva, ni para tomar decisiones médicas con decenas o centenares de variables. Para avanzar, se requiere un sistema con capacidad analítica sobrehumana que simplifique el entorno de trabajo y muestre las relaciones y proximidades entre unas variables u otras. En genómica y biología, ahora se reconoce que es mejor gastar los recursos en nuevas técnicas computacionales que en la recolección de datos puros, algo que posiblemente pasa igual en medicina y, por supuesto, oncología.

Tenemos millones de datos o publicaciones pero cuando son analizadas por los médicos o biólogos, las conclusiones son totalmente subjetivas y en relación a las publicaciones o datos disponibles, que son priorizados de forma arbitraria, lo que genera un conocimiento parcial, y por supuesto, cada vez más distanciado del conocimiento genético y biológico disponible y apoyado en computación, por lo que un paso de gigante en la implantación de la medicina de precisión es disminuir esta distancia mediante el análisis masivo de la información médica y farmacológica disponible.

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Este Curso Universitario en Nuevas Aplicaciones Clínicas de la Oncología Genómica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del Curso Universitario son:

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El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el alumno deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del Curso Universitario. Para ello, el alumno contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en el campo de la Nuevas Aplicaciones Clínicas de la Oncología Genómica y con gran experiencia docente.

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Modulo 1. Cambios en la práctica clínica actual y nuevas aplicaciones con la oncología genómica

1.1. Biopsias líquidas: ¿moda o futuro?

1.1.1. Introducción
1.1.2. Células circulantes tumorales
1.1.3. ctDNA
1.1.4. Utilidades clínicas
1.1.5. Limitaciones del ctDNA
1.1.6. Conclusiones y Futuro

1.2. Papel del Biobanco en la Investigación Clínica

1.2.1. Introducción
1.2.2. ¿Merece la pena hacer el esfuerzo de crear un Biobanco?
1.2.3. Cómo se puede empezar a establecer un Biobanco
1.2.4. Consentimiento informado para Biobanco
1.2.5. Toma de muestras para Biobanco
1.2.6. Control de Calidad
1.2.7. Acceso a las muestras

1.3. Ensayos clínicos: nuevos conceptos basados en la medicina de precisión

1.3.1. ¿Qué son los ensayos clínicos? ¿En qué se diferencian de otros tipos de investigaciones?

1.3.1.1. Tipos de ensayos clínicos

1.3.1.1.1. Según sus objetivos
1.3.1.1.2. Según el número de centros participantes
1.3.1.1.3. Según su metodología
1.3.1.1.4. Según su grado de enmascaramiento

1.3.2. Resultados de los ensayos clínicos en oncología torácica

1.3.2.1. Relacionados con el tiempo de supervivencia
1.3.2.2. Resultados relacionados con el tumor
1.3.2.3. Resultados comunicados por el paciente

1.3.3. Ensayos clínicos en la era de la medicina de precisión

1.3.3.1. Medicina de precisión
1.3.3.2. Terminología relacionada con el diseño de ensayos en la era de la medicina de precisión

1.4. Incorporación de los marcadores accionables en la práctica clínica
1.5. Aplicación de la genómica en la práctica clínica por tipo tumoral
1.6. Big data aplicado a la oncología genómica

1.6.1. El proceso de análisis de datos

1.7. Sistemas de soporte a las decisiones en oncología basados en Inteligencia Artificial

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