BIOTECNOLOGIE MEDICHE E CHIRURGICHE

Università degli Studi di MESSINA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di dottorato in Biotecnologie Mediche e Chirurgiche presso l'Università degli Studi di Messina si propone di formare ricercatori altamente qualificati, capaci di affrontare le sfide poste dalle malattie infettive, dai tumori e dalle patologie infiammatorie. L'obiettivo è quello di sviluppare strumenti biotecnologici all'avanguardia per la prevenzione, la diagnosi e il trattamento di queste patologie, con un focus particolare sulle infezioni perinatali, pediatriche, gastroenteriche e chirurgiche. Il corso mira anche allo sviluppo di nuovi vaccini e allo studio dei meccanismi molecolari alla base della differenziazione e proliferazione cellulare, al fine di sviluppare strategie innovative per il controllo dei tumori.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un approccio multidisciplinare, con un'ampia gamma di attività formative. I dottorandi parteciperanno a corsi teorici e pratici, seminari, workshop e attività di ricerca sperimentale. Saranno incoraggiati a presentare i loro lavori a conferenze nazionali e internazionali e a pubblicare i risultati delle loro ricerche su riviste scientifiche di prestigio. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni di laboratorio, discussioni di gruppo e tutoraggio individuale. Il corso prevede anche periodi di studio e ricerca all'estero, al fine di ampliare le competenze e le prospettive dei dottorandi.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, i dottorandi avranno acquisito solide competenze teoriche e pratiche nel campo delle biotecnologie mediche e chirurgiche. Saranno in grado di progettare, condurre e interpretare esperimenti di ricerca complessi, di utilizzare le più moderne tecnologie e metodologie di analisi, e di comunicare efficacemente i risultati delle loro ricerche. Avranno inoltre sviluppato capacità di problem-solving, pensiero critico e lavoro di squadra. I dottorandi saranno preparati a svolgere un ruolo di primo piano nel settore delle biotecnologie mediche e chirurgiche, sia in ambito accademico che industriale.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore delle biotecnologie mediche e chirurgiche, offrendo nuove opportunità per la diagnosi, il trattamento e la prevenzione delle malattie. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per analizzare grandi quantità di dati genetici, immagini mediche e informazioni cliniche, consentendo una diagnosi più accurata e rapida. La robotica chirurgica, potenziata dall'I.A., permette interventi minimamente invasivi con maggiore precisione e controllo. L'I.A. sta anche accelerando la scoperta e lo sviluppo di nuovi farmaci e vaccini, simulando l'interazione tra farmaci e bersagli biologici e ottimizzando i processi di sperimentazione clinica.

  • Per i futuri laureati in biotecnologie mediche e chirurgiche, l'I.A. rappresenta sia un'opportunità che una sfida. L'automazione di alcune attività di laboratorio e di analisi dei dati richiederà l'acquisizione di nuove competenze, come la programmazione, l'analisi dei dati e la conoscenza degli algoritmi di I.A. Allo stesso tempo, l'I.A. creerà nuove opportunità di lavoro in settori emergenti, come la bioinformatica, la medicina di precisione e lo sviluppo di terapie personalizzate. La capacità di collaborare con sistemi di I.A. e di interpretare i risultati delle loro analisi sarà fondamentale per il successo professionale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti delle biotecnologie dovranno acquisire competenze trasversali, come il pensiero critico, la capacità di problem-solving e la comunicazione efficace. Sarà inoltre importante sviluppare una solida comprensione dei principi etici legati all'uso dell'I.A. in medicina e biotecnologia. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle proprie competenze saranno essenziali per rimanere competitivi in un settore in rapida evoluzione. La conoscenza di strumenti come Python, R e piattaforme di cloud computing (es. AWS, Google Cloud) sarà sempre più richiesta.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e machine learning applicato alla biomedicina
Acquisire competenze in Python e R, familiarizzandosi con librerie come TensorFlow e PyTorch. Approfondire la conoscenza degli algoritmi di machine learning per l'analisi di dati genomici, immagini mediche e dati clinici. Seguire corsi online e partecipare a workshop specializzati.
Robotica chirurgica e sistemi di navigazione
Acquisire familiarità con i sistemi di robotica chirurgica e i sistemi di navigazione assistita. Comprendere i principi di funzionamento e le applicazioni in diversi ambiti chirurgici. Seguire corsi di formazione e partecipare a simulazioni pratiche.
Bioinformatica e genomica computazionale
Acquisire competenze in bioinformatica e genomica computazionale. Imparare a utilizzare strumenti per l'analisi di dati genomici e proteomici. Approfondire la conoscenza delle basi di dati biologiche e dei metodi di analisi dei dati ad alta dimensionalità. Seguire corsi e workshop specifici.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi di formazione, partecipare a conferenze e workshop, leggere pubblicazioni scientifiche e rimanere aggiornati sulle ultime tendenze nel campo dell'I.A. e delle biotecnologie. Iscriversi a newsletter specializzate e seguire esperti del settore sui social media.
Networking e collaborazione
Partecipare attivamente a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori di diverse discipline, e collaborare a progetti di ricerca multidisciplinari. Sviluppare una rete di contatti solida e diversificata.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende biotech
Effettuare stage e tirocini presso aziende del settore biotecnologico, farmaceutico o di I.A. applicata alla medicina. Acquisire esperienza pratica nello sviluppo di prodotti e servizi innovativi. Scegliere aziende che utilizzano attivamente l'I.A. nei loro processi.
Progetti di ricerca multidisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano diverse discipline, come la biologia, la medicina, l'informatica e l'ingegneria. Collaborare con ricercatori di diverse competenze per sviluppare soluzioni innovative. Pubblicare i risultati delle ricerche su riviste scientifiche.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Sviluppare progetti pratici e risolvere problemi reali utilizzando l'I.A. e le tecnologie emergenti.

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