Biotecnologie mediche, veterinarie e farmaceutiche (CATANZARO)

Università degli Studi "Magna Graecia" di CATANZARO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea Magistrale in Biotecnologie mediche, veterinarie e farmaceutiche presso l'Università degli Studi "Magna Graecia" di Catanzaro, mira a formare professionisti con competenze avanzate negli aspetti molecolari e biotecnologici della salute umana e animale. L'obiettivo è fornire una solida base scientifica per l'intervento in ambito medico e veterinario, con particolare attenzione alle soluzioni biotecnologiche innovative. Il corso si focalizza sulla sicurezza degli alimenti, lo sviluppo di farmaci mirati, e l'utilizzo di modelli animali per la ricerca terapeutica. Gli studenti acquisiranno conoscenze approfondite sulla diagnostica molecolare e le piattaforme tecnologiche all'avanguardia, preparandosi per carriere nei laboratori di analisi e ricerca. Il corso include anche lo studio dello sviluppo, della brevettazione e della commercializzazione dei prodotti biotecnologici, con un'attenzione alle implicazioni etiche.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede 13 esami integrati per un totale di 103 CFU, distribuiti su due anni accademici. Sono inclusi 8 CFU a scelta dello studente, 1 CFU di tirocinio presso laboratori universitari o strutture convenzionate, e 8 CFU per la prova finale, che incoraggia attività di laboratorio per la preparazione di una tesi sperimentale. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche in laboratorio, seminari e attività di ricerca. L'approccio è volto a sviluppare una solida preparazione teorica, integrata da esperienze pratiche e applicative.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate in biologia molecolare, genetica, biochimica, farmacologia e immunologia. Saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite per la diagnosi, la prevenzione e il trattamento di malattie umane e animali. Avranno familiarità con le tecniche di biotecnologia, la diagnostica molecolare e le piattaforme tecnologiche più recenti. Saranno inoltre preparati per lo sviluppo, la brevettazione e la commercializzazione di prodotti biotecnologici, con una consapevolezza delle implicazioni etiche e normative.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore delle biotecnologie mediche, veterinarie e farmaceutiche. L'automazione dei processi di laboratorio, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) genomici e proteomici, e lo sviluppo di nuovi farmaci basati sull'I.A. stanno accelerando la ricerca e lo sviluppo. L'I.A. viene utilizzata per la scoperta di nuovi target farmacologici, la progettazione di farmaci personalizzati, la diagnostica avanzata e la previsione della risposta ai trattamenti.

  • I laureati in biotecnologie si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di lavorare nello sviluppo di algoritmi per l'analisi di dati biologici, nella progettazione di sistemi di intelligenza artificiale per la diagnostica e nella ricerca di nuovi farmaci assistita dall'I.A. Le sfide includono la necessità di adattarsi a un ambiente di lavoro in rapida evoluzione, la gestione di dati complessi e la collaborazione con esperti di I.A. e informatica. La capacità di interpretare e utilizzare i risultati dell'I.A. sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in bioinformatica, analisi dei dati, machine learning e programmazione. La conoscenza delle piattaforme di I.A. per la ricerca farmaceutica e la diagnostica sarà un vantaggio significativo. Sarà inoltre importante sviluppare capacità di problem-solving, pensiero critico e comunicazione efficace per collaborare con team multidisciplinari.

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competenze da sviluppare

Bioinformatica e analisi dei dati
Acquisire competenze nell'uso di strumenti di analisi dei dati e bioinformatica per interpretare dati genomici, proteomici e di imaging. Imparare linguaggi di programmazione come Python e utilizzare librerie come Pandas e Scikit-learn. Approfondire la conoscenza di database biologici e strumenti di visualizzazione dei dati.
Machine learning e deep learning
Studiare i fondamenti del machine learning e del deep learning, con particolare attenzione alle applicazioni in ambito biomedico. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera o edX. Sperimentare con framework come TensorFlow e PyTorch. Leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.
Competenze di programmazione e software engineering
Imparare a programmare in Python e acquisire familiarità con i concetti di software engineering. Studiare le basi di Git per il controllo versione e collaborare a progetti open source. Approfondire la conoscenza di strumenti di sviluppo come Jupyter Notebook e ambienti di sviluppo integrati (IDE).

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche e i blog del settore. Partecipare a conferenze e workshop sull'I.A. e le biotecnologie. Iscriversi a newsletter e canali YouTube di esperti del settore.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi di settore e costruire una rete di contatti con professionisti del settore. Collaborare a progetti di ricerca multidisciplinari. Utilizzare piattaforme come LinkedIn per connettersi con esperti e aziende.
Sviluppo del pensiero critico
Praticare la lettura critica di articoli scientifici e valutare l'affidabilità delle fonti. Partecipare a discussioni e dibattiti su temi scientifici e tecnologici. Sviluppare la capacità di analizzare dati complessi e trarre conclusioni basate sull'evidenza.

esperienze utili

Tirocini e stage in aziende innovative
Effettuare tirocini e stage in aziende che applicano l'I.A. in ambito biotecnologico e farmaceutico. Cercare opportunità in aziende come Insitro, Recursion Pharmaceuticals, o BenevolentAI. Acquisire esperienza pratica nell'uso di strumenti e piattaforme di I.A..
Progetti di ricerca con approccio data-driven
Partecipare a progetti di ricerca che utilizzano l'I.A. per l'analisi di dati biologici. Sviluppare competenze nella raccolta, pulizia e analisi di dati. Presentare i risultati della ricerca a conferenze e pubblicare articoli scientifici.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere in pratica le competenze acquisite. Competizioni come quelle organizzate da Kaggle offrono l'opportunità di risolvere problemi reali e confrontarsi con altri professionisti.

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