SCIENZE CHIMICHE E FARMACEUTICHE ED INNOVAZIONE INDUSTRIALE

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Dottorato di Ricerca in Scienze Chimiche e Farmaceutiche ed Innovazione Industriale presso l'Università degli Studi di Pavia si propone di formare ricercatori di eccellenza, capaci di operare con successo nei settori chimico, chimico-farmaceutico e tecnologico-farmaceutico. Il corso mira a sviluppare competenze avanzate nella progettazione, sintesi e caratterizzazione di nuovi materiali multifunzionali, molecole e composti biologicamente attivi, sia di origine naturale che di sintesi. Un focus particolare è posto sullo studio di approcci innovativi per lo sviluppo e la caratterizzazione delle proprietà chimico-fisiche dei nuovi materiali, con applicazioni in ambiti quali l'energetica, la sostenibilità e la nanomedicina. L'obiettivo è formare professionisti in grado di affrontare le sfide dell'innovazione industriale, con particolare attenzione all'ottimizzazione formulativa di sistemi terapeutici a controllo del rilascio e/o direzionamento del farmaco, estendendo tali metodologie anche ai settori cosmetico e nutraceutico.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un approccio interdisciplinare, integrando competenze chimiche, farmaceutiche e tecnologiche con conoscenze industriali. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, attività di laboratorio e progetti di ricerca. Gli studenti saranno coinvolti in attività di ricerca originali e innovative, sotto la supervisione di docenti e ricercatori esperti. Il percorso formativo è volto a fornire una solida preparazione teorica e pratica, con particolare attenzione alle tecniche di analisi e alle strumentazioni avanzate. È previsto lo sviluppo di capacità di problem-solving, di comunicazione scientifica e di lavoro in team.

• Competenze acquisite

  I dottori di ricerca acquisiranno competenze avanzate nella progettazione, sintesi e caratterizzazione di nuovi materiali e farmaci. Saranno in grado di applicare metodologie innovative per lo sviluppo formulativo e l'ottimizzazione di sistemi terapeutici. Avranno una solida conoscenza delle proprietà chimico-fisiche dei materiali e delle molecole, con particolare attenzione alle applicazioni in ambito industriale. Saranno in grado di condurre ricerche originali e di comunicare efficacemente i risultati scientifici. Avranno sviluppato capacità di problem-solving, di lavoro in team e di gestione di progetti di ricerca.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta rivoluzionando il settore delle scienze chimiche e farmaceutiche, automatizzando e ottimizzando processi come la progettazione di farmaci, la sintesi chimica e la ricerca di nuovi materiali. Algoritmi di machine learning e deep learning accelerano la scoperta di nuovi composti, prevedendo l'efficacia e la sicurezza dei farmaci con una precisione senza precedenti. La simulazione computazionale e la modellazione molecolare basate sull'I.A. riducono i tempi e i costi della ricerca e sviluppo, consentendo di identificare più rapidamente i candidati farmaceutici promettenti. L'I.A. è anche impiegata nell'analisi di grandi quantità di dati (big data) per individuare correlazioni e tendenze, migliorando la comprensione delle malattie e personalizzando le terapie.

• 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. apre nuove strade per la carriera, come data scientist specializzati in chimica e farmaceutica, bioinformatici e sviluppatori di algoritmi per la scoperta di farmaci. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di acquisire competenze in I.A. e analisi dei dati. La capacità di collaborare efficacemente con sistemi di I.A. e di interpretare i risultati ottenuti sarà fondamentale per il successo.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze in programmazione (ad esempio, Python), statistica, analisi dei dati e machine learning. La conoscenza dei software di modellazione molecolare e delle piattaforme di scoperta di farmaci basate sull'I.A. sarà un vantaggio competitivo. Inoltre, la capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca e di collaborare con team multidisciplinari sarà cruciale. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle proprie competenze saranno fondamentali per rimanere competitivi.