Presentación

Mejora tus conocimientos en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data a través de este programa, donde encontrarás el mejor material didáctico con casos prácticos reales. Conoce aquí los últimos avances en la especialidad para poder realizar una praxis médica de calidad”

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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. A pesar de que aún queda camino por recorrer 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 están 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, Oncologia. 

Se tienen millones de datos o publicaciones, pero cuando son analizadas por los médicos o biólogos, las conclusiones son totalmente subjetivas en relación con 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 tanto, 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.

Actualiza tus conocimientos a través del programa en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data”

Este Máster Título Propio en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas son:

  • Desarrollo de más de 75 casos prácticos presentados por expertos en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data. Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y asistencial sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
  • Novedades en Oncologia de precisión, genómica y big data
  • Contiene ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
  • Sistema interactivo de aprendizaje basado en algoritmos para la toma de decisiones sobre las situaciones clínicas planteadas
  • Con especial hincapié en la medicina basada en la evidencia y las metodologías de la investigación en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data
  • Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
  • Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Este Máster Título Propio puede ser la mejor inversión que puedes hacer en la selección de un programa de actualización por dos motivos: además de poner al día tus conocimientos en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data, obtendrás un título de TECH”

Incluye en su cuadro docente profesionales pertenecientes al ámbito de la Oncologia de Precisión, que vierten en esta especialización la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas pertenecientes a sociedades científicas de referencia.

Su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa está centrado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el médico deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso. Para ello, el médico contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en el campo de la Oncologia de precisión y con gran experiencia docente.

El Máster Título Propio permite ejercitarse en entornos simulados, que proporcionan un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales"

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Incluye casos clínicos para acercar al máximo el desarrollo del programa a la realidad de la atención médica"

Objetivos

El programa en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data está orientado a facilitar la actuación del médico dedicado al tratamiento de la patología oncológica, en la que 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.

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Este programa está orientado para que consigas actualizar tus conocimientos en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data, con el empleo de la última tecnología educativa, para contribuir con calidad y seguridad a la toma de decisiones, diagnóstico, tratamiento y acompañamiento del paciente”

Objetivo general

  • Ser capaz de interpretar con precisión el volumen de información clínica disponible actualmente y asociado a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático  

Objetivos específicos 

Módulo 1. Biología molecular

  • Actualizar los conocimientos en la biología molecular del cáncer, en relación con diferentes conceptos como el de heterogeneidad genética o la reprogramación del microambiente 
  • Aportar y ampliar conocimientos sobre la inmunoterapia como ejemplo de claro avance científico de investigación traslacional 
  • Conocer un nuevo enfoque de clasificación de los tumores más frecuentes basados en los datos genómicos disponibles en The Cancer Genome Atlas (TCGA) Research Network 

Módulo 2. Oncología genómica o de precisión

  • Discutir el cambio del panorama actual con la introducción de los datos genómicos en el conocimiento biológico de los tumores 
  • Explicar cómo la clasificación genómica proporciona información independiente para predecir los resultados clínicos, y dará la base biológica para una era de tratamiento personalizado contra el cáncer 
  • Conocer las nuevas tecnologías genómicas actualmente utilizadas en la secuenciación del DNA y RNA, basadas en la secuencia del genoma humano y posible desde la finalización del Proyecto del Genoma Humano, que ha supuesto una expansión sin precedentes de las capacidades de la genética molecular en la investigación del diagnóstico genético y clínico 
  • Comentar el proceso bioinformático se sigue para la interpretación y aplicación de los datos biológicos,
  • Analizar e interpretar la información biológica a nivel molecular, celular y genómico 

Módulo 3. Cambios en la práctica clínica actual y nuevas aplicaciones con la Oncologia genómica

  • Comentar y saber interpretar la carga mutacional tumoral (TMB) como un biomarcador genómico que tiene un impacto significativo en el panorama de la inmunoterapia contra el cáncer 
  • Aprender como la biopsia líquida de DNA circulante nos permite comprender específicamente qué tipo de cambios moleculares están sucediendo en el tumor en tiempo real
  • Describir el paradigma actual de incorporación de los datos genómicos a la práctica clínica actual 

Módulo 4. Empleo de Unix y Linux en bioinformática

  • Aprender sobre el sistema operativo Linux, el cual es actualmente fundamental en el mundo científico tanto para la interpretación de los datos biológicos procedentes de la secuenciación como lo deberá ser para la minería de textos médicos cuando manejamos datos a gran escala 
  • Proporcionar las bases para acceder a un servidor Linux y cómo encontrar e instalar los paquetes para instalar el software en local 
  • Describir los comandos básicos de Linux para: crear, renombrar, mover y eliminar directorios; listado, lectura, creación, edición, copia y eliminación de archivos 
  • Entender cómo funcionan los permisos y cómo descifrar los permisos de Linux más crípticos con facilidad

Módulo 5. Análisis de datos en proyectos de Big Data: lenguaje de programación R

  • Discutir cómo la adopción de la secuenciación de próxima generación (NGS) en un contexto de diagnóstico plantea numerosas preguntas con respecto a la identificación y los informes de variantes en genes secundarios para la patología del paciente 
  • Iniciarse en el lenguaje de programación R, que tiene las ventajas de ser un lenguaje de programación de código abierto y dispone múltiples paquetes de análisis estadístico
  • Aprender conceptos básicos de programación de R como tipos de datos, aritmética de vectores e indexación 
  • Realizar operaciones en R, incluida la clasificación, creación o importación de datos 
  • Aprender como la resolución de un problema comienza con una descomposición modular y luego nuevas descomposiciones de cada módulo en un proceso denominado refinamiento sucesivo 
  • Aprender los conceptos básicos de la inferencia estadística para comprender y calcular los valores p e intervalos de confianza mientras analizamos los datos con R 
  • Proporcionar ejemplos de programación R de una manera que ayudará a establecer la conexión entre los conceptos y la implementación 

Módulo 6. Entorno gráfico en R

  • Usar técnicas de visualización para explorar nuevos conjuntos de datos y determinar el enfoque más apropiado  
  • Aprender a visualizar datos lo cual permitirá extraer información, comprender mejor los datos y tomar decisiones más efectivas
  • Enseñar a tomar datos que a primera vista tienen poco significado y presentar visualmente esos datos en una forma que tenga sentido para su análisis 
  • Aprender a utilizar las tres fuentes principales de gráficos de R: base, lattice y ggplot2
  • Conocer en que se basa cada paquete de gráficos para definir cuál debemos utilizar y las ventajas que ofrecen uno u otro 

Módulo 7. Análisis estadístico en R

  • Describir las técnicas estadísticas más apropiadas como alternativa cuando los datos no se ajustan a los supuestos requeridos por el enfoque estándar 
  • Aprender los conceptos básicos para realizar investigaciones reproducibles mediante el uso de scripts R para analizar datos

Módulo 8. Machine learning para el análisis de Big Data

  • Procesar y analizar de forma rápida y automática enormes volúmenes de datos complejos estructurados, semiestructurados y no estructurados en big data  
  • Comprender qué es el aprendizaje automático y utilizar algunas de las técnicas para la clasificación de datos (árbol de decisiones, k-NN,  Máquinas de Vector de Soporte, redes neuronales, etc.) 
  • Aprender a dividir los datos en un conjunto de prueba y otro de entrenamiento, y descubrir los conceptos de sesgo y varianza 

Módulo 9. Minería de datos aplicado a la genómica

  • Aprender cómo la minería de datos permite encontrar patrones y regularidades en las bases de datos  
  • Aprender a aplicar los principios de minería de datos a la disección de grandes conjuntos de datos complejos (Big Data), incluidos aquellos en bases de datos muy grandes o en páginas web 
  • Explorar, analizar y aprovechar los datos y convertirlos en información útil y valiosa para la práctica clínica 

Módulo 10. Técnicas de extracción de datos genómicos

  • Comprender como la mayoría de los datos científicos aparecen en documentos como páginas web y archivos PDF difícilmente procesables para su posterior análisis, sin embargo, mediante las técnicas de scraping se pueden utilizar 
  • Acceder a muchas fuentes de datos a través de la web para la implantación de la medicina de precisión al permitir la extracción masiva de información

Módulo 11. Nuevas técnicas en la era genómica

  • Poner en práctica los conocimientos adquiridos para la interpretación de un estudio genómico en varios casos de cáncer mediante la extracción de información útil que ayude a la toma de decisiones 
  • Utilizar diversos algoritmos realizados con el lenguaje R para la extracción de conocimiento desde las bases de datos Pubmed, DGIdb y Clinical Trials a partir de la búsqueda de información genética en determinados tumores 

Módulo 12. Aplicación de la bioinformática en la Oncologia genómica

  • Conocer la función de genes con escasa información clínica en base a la proximidad ontológica  
  • Descubrir genes implicados en una enfermedad en base a una búsqueda masiva en Pubmed y representación gráfica del nivel evidencia científico  
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Aprovecha la oportunidad y da el paso para ponerte al día en las últimas novedades en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data”

Máster en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data

La ingente cantidad de textos académicos, referentes bibliográficos y bases de datos que se pueden obtener a la hora de actualizar, clasificar y unificar conceptos dentro del campo médico supone un complejo reto que pocos campos de enseñanza se atreven a abordar. Una de las áreas más susceptibles a este paradigma es el estudio y tratamiento de las patologías cancerosas. Animados por solventar dicha incidencia, TECH Universidad Tecnológica ha diseñado el Máster en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data: una propuesta innovadora a nivel de educación superior que busca dotar al personal interesado de conocimientos puntuales respecto al manejo de sistemas de información oncológica, pero no limitado a los parámetros de la misma; conceptos propios de la biología molecular y la informática aplicada al campo clínico son dos de los enfoques en los que se desarrolla este programa. Contamos con un grupo de expertos versados en la materia que fungen como docentes para motivar al estudiante y transmitir todas esas competencias curriculares tan estimadas en un mercado que evoluciona gracias al avance tecnológico.

Bioinformática y oncología: el plus perfecto

Con el paso de los años, la mejora de softwares ha repercutido considerablemente en la ejecución de los distintos campos del saber. Unos de los beneficiados han sido las ciencias medicinales que sustentan su perfeccionamiento gracias a los análisis de datos y metadatos. Sin una correcta lectura e interpretación de un resultado extraído en laboratorios, el diagnóstico del especialista patina hacia terrenos confusos y abiertos al margen de error. De ahí la vital importancia de compaginar la praxis clásica con las nuevas tecnologías computacionales que ofrece el medio. Nuestro máster se inclina hacia esta visión, garantizando la sumatoria de innovadores paradigmas a tu plan de carrera. Son doce módulos de estudio netamente virtual donde podrás ahondar en concepciones tan interesantes como los estudios moleculares de distintos cánceres, la minería de datos aplicada a la genómica, las aplicaciones de la bioinformática, entre muchos otros. En TECH sabemos que la excelencia es un proceso continuo en el que el acceso al conocimiento especializado es primordial y, por ello, te abrimos las puertas a todo un mundo de posibilidades.