Biotecnologie del farmaco (MILANO)

Università degli Studi di MILANO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea magistrale in Biotecnologie del farmaco presso l'Università degli Studi di Milano mira a formare professionisti con competenze avanzate nello sviluppo e nell'applicazione di nuove metodologie scientifiche, con particolare attenzione al disegno e alla progettazione di farmaci biotecnologici innovativi. Il corso prepara laureati capaci di partecipare attivamente a progetti di ricerca a livello nazionale e internazionale, con solide basi negli aspetti scientifici e tecnico-produttivi delle biotecnologie applicate alla salute umana.

  • Piano di studi

    Il corso è strutturato in tre curricula: Biotecnologie nella ricerca e sviluppo del farmaco, Sviluppo e produzione di farmaci biotecnologici, e Pharmacogenomics and Precision Therapeutics (in inglese). I primi due curricula prevedono un periodo comune nel primo anno, focalizzato sull'acquisizione di competenze di base. Il curriculum in inglese offre una formazione specifica sulle sfide future nel campo dei farmaci biotecnologici. Il piano di studi include insegnamenti a scelta, attività pratiche di laboratorio e la preparazione di una tesi sperimentale.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiranno competenze avanzate nella ricerca e sviluppo di farmaci, nella produzione biotecnologica, e nella farmacogenomica. Saranno in grado di dirigere laboratori, gestire strutture produttive, e coordinare programmi di sviluppo e controllo di metodologie biotecnologiche, considerando gli aspetti etici, tecnici, giuridici e ambientali. Il corso fornisce anche competenze linguistiche in inglese, essenziali per la ricerca scientifica internazionale.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore delle biotecnologie farmaceutiche, automatizzando la scoperta di farmaci, accelerando la ricerca e migliorando la precisione delle terapie. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per analizzare enormi quantità di dati genomici e clinici, identificando nuovi target farmacologici e prevedendo l'efficacia dei farmaci. La simulazione computazionale e la modellazione molecolare stanno riducendo i tempi e i costi dello sviluppo di nuovi farmaci.

  • I laureati in Biotecnologie del farmaco si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare terapie personalizzate basate sull'analisi dei dati genetici e sullo sviluppo di farmaci intelligenti. Le sfide includono la necessità di acquisire competenze in bioinformatica, analisi dei dati e I.A., oltre alla capacità di collaborare con sistemi I.A. e interpretare i risultati. Sarà fondamentale comprendere le implicazioni etiche e regolatorie dell'uso dell'I.A. in ambito sanitario.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la risoluzione di problemi complessi e la comunicazione efficace. La capacità di lavorare in team multidisciplinari, comprendendo esperti di I.A., biologi, chimici e medici, sarà essenziale. La formazione continua e l'aggiornamento costante sulle nuove tecnologie saranno cruciali per rimanere competitivi.

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competenze da sviluppare

Bioinformatica e analisi dei dati
Acquisire competenze nell'analisi di dati genomici, proteomici e clinici, utilizzando strumenti di machine learning e I.A.. Imparare a utilizzare Python, R e altri linguaggi di programmazione per l'analisi dei dati biologici.
Modellazione e simulazione computazionale
Sviluppare competenze nella modellazione molecolare, nella simulazione di sistemi biologici complessi e nell'utilizzo di strumenti di I.A. per la scoperta di farmaci. Approfondire la conoscenza di software come Schrödinger e OpenMM.
Intelligenza artificiale e machine learning applicati alla farmaceutica
Studiare i principi dell'I.A. e del machine learning e le loro applicazioni nella scoperta di farmaci, nella progettazione di studi clinici e nella medicina di precisione. Approfondire la conoscenza di framework come TensorFlow e PyTorch.

routine di successo

Formazione continua e aggiornamento costante
Seguire corsi online, partecipare a workshop e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in I.A., bioinformatica e biotecnologie farmaceutiche. Iscriversi a newsletter specializzate e seguire i principali ricercatori del settore.
Networking e collaborazione multidisciplinare
Partecipare a eventi del settore, connettersi con professionisti di diversi ambiti (biologi, chimici, informatici, medici) e collaborare a progetti di ricerca. Utilizzare piattaforme come LinkedIn per ampliare la propria rete professionale.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende biotech e farmaceutiche
Svolgere stage in aziende che utilizzano I.A. per la scoperta di farmaci, la ricerca clinica o la produzione farmaceutica. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione di strumenti di I.A. e bioinformatica.
Progetti di ricerca con applicazione di i.a.
Partecipare a progetti di ricerca che utilizzano I.A. per analizzare dati biologici, sviluppare modelli predittivi o ottimizzare processi farmaceutici. Pubblicare i risultati su riviste scientifiche.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per risolvere problemi reali nel campo della biotecnologia e della farmaceutica. Mettersi alla prova con altri professionisti e acquisire nuove competenze.

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