TECHNOLOGIES FOR PERSONALIZED MEDICINE

iten
Codice
106753
ANNO ACCADEMICO
2021/2022
CFU
9 cfu al 1° anno di 11159 BIOENGINEERING (LM-21) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
ING-IND/34
SEDE
GENOVA (BIOENGINEERING)
periodo
2° Semestre
materiale didattico

PRESENTAZIONE

Lo scopo principale dell'insegnamento è quello di fornire agli studenti conoscenze di base relative ai principi della medicina personalizzata e alle sue applicazioni ingegneristiche nei campi della diagnostica e della terapia  e i fondamenti per la progettazione dei relativi materiali e dispositivi, sia alla nano che alla micro-scala. Poiché tutti questi aspetti si basano su un intenso e consapevole uso dei sistemi informativi sia per quanto riguarda l’operatività e la comunicazione, verranno anche presentati contenuti di base di: sistemi operativi, reti di comunicazione e sicurezza informatica.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Overview of the main aspects of personalized medicine approaches by introducing the clinical impact of individual molecular and lifestyle variability and of environmental factors. In particular the course will cover omics principles enabling greater treatment precision respect to conventional diagnostics and treatment approaches, through the intensive use of informatic resources. The students will address the basics of molecular diagnostics, the role of biomarkers and of genomic and non-genomic factors at the basis of personalized medicine. The course also covers the technological basis of digital health applied to individual patient care and the influence of specific components of the informatic infrastructure (like operating systems, communication and security tools) on the performance and applicability of personal digital health.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

La frequenza e la partecipazione attiva alle attività formative proposte e lo studio individuale consentiranno allo studente di:

-conoscere in modo approfondito i principi alla base della diagnosi precoce e della terapia personalizzata;

-saper descrivere i principi delle scienze omiche (genomica, proteomica, trascrittomica, metabolomica);

-applicare le differenti proprietà chimico-fisiche delle biomolecole ai diversi ambiti bioingegneristici (diagnosi e terapia);

-conoscere i principali meccanismi alla base della replicazione ed espressione genica;

-applicare le proprietà chimico-fisiche degli acidi nucleici alla progettazione ed ingegnerizzazione di dispositivi per la diagnosi e la terapia personalizzata. 

-saper descrivere le principali classi di sistemi nanoingegnerizzati per diagnosi e terapia.

-identificare i nanosistemi più adatti per una specifica applicazione;

-fare esempi di applicazioni ingegneristiche nell’ambito della medicina personalizzata. 

-conoscere le caratteristiche dei sistemi operativi che possono guidarlo nella loro scelta relativamente alle applicazioni necessarie in questi ambiti

-conoscere ed applicare correttamente i meccanismi di comunicazione fra sistemi informativi

-conoscere ed applicare correttamente le misure di sicurezza informatica indispensabili nel trattamento di questi dati personali classificati come molto sensibili

MODALITA' DIDATTICHE

L'insegnamento si compone di lezioni frontali con supporto di materiale audio-visivo.

PROGRAMMA/CONTENUTO

  • Genomica, trascrittomica, proteomica, metabolomica;
  • Biomolecole per la bioingegneria;
  • Replicazione ed espressione genica;
  • Tecniche per il sequenziamento genico e per l’analisi dell’espressione genica;
  • Sistemi nanoingegnerizzati per la diagnosi precoce e per la terapia personalizzata; 
  • Barriere biologiche.
  • Cenni di Sistemi Operativi: architettura degli stessi, gestione della memoria e dei processi
  • Cenni di Reti di Calcolatori: lo stack di protocolli ISO/OSI, indirizzamento TCP/IP
  • Cenni di sicurezza informatica: crittografia simmetria/asimmetrica, comunicazioni protette

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Slides fornite a lezione e articoli scientifici su argomenti specifici.

Per approfondimenti:

  • Andrew S. Tanenbaum, Herbert Bos “I moderni sistemi operativi” IV Ed. Pearson 2019
  • Andrew S. Tanenbaum, David J. Wetherall “Reti di calcolatori” IV Ed. Pearson 2018

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Su appuntamento

Ricevimento: In presenza o su teams previo appuntamento concordato via email con il docente.

LEZIONI

MODALITA' DIDATTICHE

L'insegnamento si compone di lezioni frontali con supporto di materiale audio-visivo.

Orari delle lezioni

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L’esame consiste in una prova orale articolata su quattro argomenti principali, di cui uno a scelta dello studente.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

L'esame orale verterà sugli argomenti trattati durante le lezioni frontali e avrà lo scopo di valutare non soltanto se lo studente ha raggiunto un livello adeguato di conoscenze, ma se ha acquisito la capacità di analizzare criticamente i problemi ingegneristici che verranno posti nel corso dell'esame