Biotecnologie Mediche (TORINO)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di laurea magistrale in Biotecnologie Mediche dell'Università di Torino forma ricercatori e operatori biomedici di alta professionalità, capaci di integrare le conoscenze mediche con le tecnologie più avanzate. L'obiettivo è creare esperti in grado di operare con funzioni di elevata responsabilità nella programmazione e sviluppo scientifico di biotecnologie applicate alla medicina, dalla diagnostica alla terapia.

• Piano di studi

  Il percorso formativo è fortemente orientato alla ricerca e all'innovazione. Il piano di studi approfondisce discipline come la biologia molecolare avanzata, la farmacologia, la patologia umana e le terapie biotecnologiche (terapie geniche, cellulari, ingegneria tissutale). Un ruolo centrale è ricoperto dall'attività pratica, che si concretizza in un lungo e approfondito tirocinio e nella preparazione di una tesi sperimentale presso laboratori di ricerca universitari o enti esterni accreditati.

• Competenze acquisite

  I laureati possiedono competenze avanzate nella progettazione e conduzione di esperimenti di ricerca biomedica. Sono in grado di sviluppare e validare nuovi sistemi diagnostici (diagnostica molecolare, biosensori) e approcci terapeutici innovativi (farmaci biologici, medicina rigenerativa). Acquisiscono la capacità di analizzare criticamente la letteratura scientifica e di applicare rigorosi metodi statistici per l'analisi dei dati sperimentali, preparandosi a carriere nella ricerca accademica e industriale.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'Intelligenza Artificiale sta accelerando in modo esponenziale la ricerca biomedica. Algoritmi di I.A. analizzano enormi database genomici e proteomici per identificare nuovi bersagli farmacologici (drug discovery). Il machine learning è fondamentale per la progettazione di nuove molecole e per prevederne l'efficacia e la tossicità (drug design). Nella diagnostica, l'I.A. migliora l'interpretazione di immagini mediche (es. istologia, risonanze) e l'analisi di dati omici per una medicina di precisione.

• Per il biotecnologo medico, l'opportunità è di lavorare a una velocità e su una scala impensabili fino a pochi anni fa, contribuendo a scoperte rivoluzionarie. La sfida sarà acquisire una mentalità computazionale per dialogare con i data scientist e utilizzare piattaforme bioinformatiche complesse. Il biotecnologo non sarà solo un esperto di wet lab (laboratorio umido), ma dovrà diventare un professionista ibrido, a suo agio anche nel dry lab (laboratorio computazionale).

• Sarà cruciale sviluppare competenze in bioinformatica, analisi statistica di big data e programmazione (almeno a livello di scripting con Python o R). Una comprensione dei principi del machine learning e del deep learning applicati alla biologia diventerà un requisito fondamentale per essere competitivi. La capacità di gestire, analizzare e visualizzare dati complessi sarà la competenza più richiesta dal mercato.