DRUG DESIGN AND SYNTHESIS

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Drug Design and Synthesis presso l'Università degli Studi di Siena si propone di formare ricercatori e tecnici specializzati nel campo del Drug Discovery e delle Biotecnologie per le Imprese Farmaceutiche. L'obiettivo è fornire una solida preparazione teorica e pratica sui temi strategici del Drug Discovery contemporaneo, con un focus sull'innovazione e le nuove tecnologie.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede lezioni tenute da docenti provenienti dal mondo della ricerca applicata e industriale europea. Il corso include moduli su progettazione di farmaci, sintesi chimica, biotecnologie, farmacologia e valutazione preclinica. Verranno approfondite le metodologie didattiche più avanzate, con particolare attenzione all'apprendimento basato su progetti e all'utilizzo di strumenti di simulazione.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti acquisiranno competenze avanzate nella progettazione e sintesi di farmaci, nella ricerca di nuovi target terapeutici e nell'applicazione delle biotecnologie. Saranno in grado di utilizzare strumenti di modellazione molecolare, di condurre sperimentazioni in vitro e in vivo, e di interpretare i risultati ottenuti. Saranno inoltre preparati a lavorare in team multidisciplinari e a comunicare efficacemente i risultati delle loro ricerche.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore del Drug Design and Synthesis. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per accelerare la scoperta di farmaci, prevedere l'efficacia e la sicurezza dei composti, e ottimizzare i processi di sintesi. L'automazione basata sull'I.A. sta riducendo i tempi e i costi della ricerca, consentendo di identificare nuovi candidati farmaci in modo più efficiente. La modellazione computazionale e la simulazione in silico sono diventate strumenti indispensabili per la progettazione di farmaci.

• Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative. La crescente domanda di professionisti in grado di utilizzare e interpretare i dati generati dall'I.A. è in aumento. Le aziende farmaceutiche cercano sempre più esperti in bioinformatica, scienza dei dati e intelligenza artificiale applicata alla scoperta di farmaci. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente alle nuove tecnologie e di sviluppare competenze interdisciplinari, combinando la conoscenza della chimica, della biologia e dell'informatica.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è fondamentale acquisire competenze in programmazione (Python, R), analisi dei dati, machine learning e modellazione molecolare. La capacità di lavorare con grandi set di dati (big data) e di utilizzare strumenti di bioinformatica è essenziale. Inoltre, è importante sviluppare una solida comprensione dei principi etici legati all'I.A. e alla privacy dei dati, e la capacità di collaborare efficacemente con team multidisciplinari.