Biotecnologie Mediche (ROMA)

Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata"

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea Magistrale in Biotecnologie Mediche presso l'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" mira a formare laureati con una solida preparazione nelle discipline fondamentali come biochimica, biologia, informatica, biologia molecolare, fisiologia, patologia generale, immunologia, genetica, farmacologia, anatomia patologica, fisiopatologia e diagnostica. L'obiettivo è fornire una conoscenza interdisciplinare delle metodologie biotecnologiche applicabili in diversi campi di interesse medico, con particolare attenzione a ricerca, diagnostica, terapie, riproduzione e attività medico-legali, nel rispetto delle normative e delle problematiche bioetiche. Questo corso prepara professionisti altamente competenti nella programmazione e nello sviluppo scientifico e tecnico-produttivo delle biotecnologie applicate alla salute umana, capaci di operare con responsabilità.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede l'acquisizione di conoscenze e abilità tecniche per l'inserimento in diversi ambiti lavorativi. Gli studenti studieranno la sperimentazione e il coordinamento di progetti di ricerca in campo biomedico, con focus su nuovi farmaci e ingegneria tissutale. Verranno approfondite le tecnologie per la prevenzione e la diagnosi delle malattie, lo sviluppo di terapie innovative, e la valutazione di brevetti nel campo biomedico. Il corso include anche lo studio di aspetti etici, tecnici, giuridici e di tutela ambientale. È prevista la capacità di confrontarsi con ambienti didattici internazionali e l'acquisizione di capacità manageriali e gestionali di nuovi prodotti biotecnologici, considerando gli aspetti etici e regolamentari europei.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, i laureati avranno acquisito competenze per la ricerca biomedica, la diagnostica molecolare, lo sviluppo di farmaci e vaccini, e la gestione di progetti biotecnologici. Saranno in grado di valutare l'applicazione industriale dei brevetti, considerando gli aspetti etici e legali. Avranno inoltre sviluppato capacità di apprendimento per intraprendere studi specialistici, come master di II livello, dottorati di ricerca e scuole di specializzazione. I laureati potranno iscriversi all'Ordine professionale dei Biologi, previo superamento dell'esame di Stato.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore delle biotecnologie mediche in diversi modi. L'automazione dei processi di laboratorio, l'analisi avanzata dei dati (ad esempio, genomica e proteomica) e lo sviluppo di algoritmi di machine learning per la scoperta di farmaci stanno accelerando la ricerca e lo sviluppo. L'I.A. è utilizzata anche nella diagnostica, nell'imaging medico e nella medicina personalizzata, consentendo diagnosi più rapide e precise e trattamenti su misura per i pazienti.

  • Per i futuri laureati, le opportunità sono significative. La crescente domanda di professionisti in grado di integrare le competenze biotecnologiche con l'I.A. aprirà nuove strade nella ricerca, nello sviluppo di farmaci, nella diagnostica e nella terapia. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di affrontare questioni etiche legate all'uso dell'I.A. in medicina, come la privacy dei dati e la responsabilità clinica.

  • Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze in bioinformatica, analisi dei dati, machine learning e programmazione. Sarà fondamentale comprendere i principi dell'I.A. e come applicarli alla ricerca e allo sviluppo in campo biomedico. La capacità di collaborare con esperti di I.A. e di comunicare efficacemente i risultati delle analisi sarà altrettanto importante.

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competenze da sviluppare

Competenze in bioinformatica e analisi di dati
Acquisire familiarità con strumenti di analisi di dati (R, Python), database biologici e algoritmi di machine learning per l'analisi di dati genomici, proteomici e clinici. Approfondire la conoscenza di algoritmi di deep learning per l'imaging medico.
Competenze in machine learning e i.a.
Studiare i fondamenti del machine learning, del deep learning e delle reti neurali. Imparare a utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch. Seguire corsi online e partecipare a workshop per acquisire esperienza pratica nella costruzione e nell'addestramento di modelli di I.A. per applicazioni biomediche.
Competenze di programmazione e coding
Imparare Python, un linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato in bioinformatica e I.A.. Familiarizzarsi con librerie come scikit-learn, pandas e biopython. Praticare la scrittura di codice per l'analisi di dati e lo sviluppo di modelli di I.A..
Competenze di comunicazione e collaborazione interdisciplinare
Sviluppare la capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi e i concetti di I.A. a un pubblico non tecnico. Imparare a collaborare con esperti di I.A., informatici e medici. Partecipare a progetti interdisciplinari e a conferenze per ampliare la propria rete professionale.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi online, webinar e conferenze sull'I.A. e le biotecnologie. Leggere articoli scientifici e blog per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi. Iscriversi a newsletter specializzate.
Pratica costante
Praticare regolarmente la programmazione e l'analisi dei dati. Lavorare su progetti personali o partecipare a competizioni di data science per migliorare le proprie competenze. Sperimentare con diversi dataset e algoritmi.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e conferenze nel settore delle biotecnologie e dell'I.A.. Connettersi con professionisti del settore su LinkedIn e altre piattaforme. Collaborare con altri ricercatori e sviluppatori su progetti comuni.

esperienze utili

Tirocini e stage
Svolgere tirocini o stage presso laboratori di ricerca, aziende biotecnologiche o istituzioni che utilizzano l'I.A. per applicazioni biomediche. Cercare opportunità di lavoro che coinvolgano l'I.A. e l'analisi dei dati.
Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano l'I.A. e le biotecnologie, collaborando con ricercatori di diverse discipline. Cercare opportunità di finanziamento per progetti innovativi.
Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze e imparare nuove tecniche. Utilizzare piattaforme come Kaggle per partecipare a competizioni di machine learning.

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