DOTTORATO DI RICERCA IN MEDICINA MOLECOLARE

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Dottorato di Ricerca in Medicina Molecolare presso l'Università degli Studi di Siena mira a fornire una solida formazione scientifica avanzata e trasversale in ambito biomedico. L'obiettivo è formare ricercatori in grado di comprendere i meccanismi molecolari alla base delle malattie umane e di sviluppare nuove strategie terapeutiche. Il corso si concentra su aree chiave come la genetica dei tumori, la fisiopatologia del muscolo striato, la fisiopatologia della riproduzione umana e le neuroscienze, con un approccio interdisciplinare che integra competenze di biologia, chimica, bioinformatica e medicina.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede attività di ricerca presso i laboratori dell'Università e la possibilità di svolgere periodi di studio e ricerca all'estero. Sono previsti corsi specifici per le diverse linee di ricerca, seminari e workshop sulla comunicazione scientifica e sull'analisi di Big Data. Il percorso formativo include anche attività in ambito industriale, promuovendo l'acquisizione di competenze gestionali e la capacità di interpretare dati complessi nel contesto delle omics, con particolare attenzione alla genomica.

• Competenze acquisite

  I dottorandi acquisiscono competenze avanzate nella progettazione e conduzione di progetti di ricerca, nell'analisi di dati sperimentali, nella stesura di pubblicazioni scientifiche e nella presentazione dei risultati a congressi nazionali e internazionali. Sviluppano inoltre capacità di problem-solving, pensiero critico e lavoro di squadra. Il corso mira a formare professionisti in grado di operare in contesti accademici, enti di ricerca, aziende biomediche e cliniche, con una solida preparazione teorico-pratica e una visione multidisciplinare della medicina.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta rivoluzionando il settore della medicina molecolare in diversi modi. L'analisi di grandi quantità di dati (Big Data) generati dalla genomica, dalla proteomica e da altre tecnologie omics è ora gestita in modo più efficiente grazie agli algoritmi di machine learning. Questi algoritmi possono identificare modelli e correlazioni complesse che sfuggono all'analisi umana, accelerando la scoperta di nuovi biomarcatori e bersagli terapeutici. La diagnostica e la medicina personalizzata stanno beneficiando dell'I.A., con sistemi in grado di prevedere la risposta ai farmaci e di personalizzare i trattamenti in base al profilo genetico del paziente.

• Per i futuri laureati in medicina molecolare, l'I.A. offre opportunità significative. La capacità di utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi dei dati, la modellazione di sistemi biologici e la progettazione di esperimenti sarà sempre più richiesta. Tuttavia, ci sono anche delle sfide. La necessità di interpretare i risultati generati dall'I.A., di garantire l'accuratezza e l'affidabilità dei modelli e di affrontare le implicazioni etiche dell'uso dell'I.A. in medicina richiederà una formazione continua e una solida comprensione dei principi scientifici di base.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze aggiuntive. La familiarità con i linguaggi di programmazione come Python e R, la conoscenza dei metodi di machine learning e la capacità di lavorare con database complessi saranno fondamentali. Inoltre, la capacità di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi dei dati e di collaborare con esperti di I.A. e informatici sarà essenziale per il successo professionale.