Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data

Duración

12 meses

Fecha de inicio

05-11-2025

Modalidad

Online

ECTS

Horas

1500

Precio

4065 $

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Presentación del Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data

El Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data de ISEIE es la formación avanzada que necesitas para posicionarte como un profesional líder en el diagnóstico y tratamiento del cáncer, integrando las últimas innovaciones tecnológicas y científicas. Este programa te ofrece una preparación integral que combina conocimientos médicos especializados con herramientas de genómica y análisis de grandes volúmenes de datos, fundamentales para la medicina personalizada y la toma de decisiones clínicas de alta precisión.

A lo largo del máster, profundizarás en los principios y aplicaciones de la oncología médica, así como en las tecnologías emergentes que revolucionan el campo oncológico, como la secuenciación genómica y el Big Data. Aprenderás a interpretar datos complejos, identificar biomarcadores y aplicar estrategias de tratamiento basadas en información genética, lo que te permitirá desarrollar enfoques terapéuticos adaptados a cada paciente.

Propósito del Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data

El Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data de ISEIE es un programa académico de vanguardia diseñado para profesionales de la salud que buscan integrar las últimas tecnologías en el tratamiento del cáncer. Este programa ofrece una visión global y especializada, fusionando el conocimiento clínico avanzado con las herramientas innovadoras de la medicina de precisión. Los estudiantes adquirirán una comprensión profunda de los procesos moleculares y genéticos subyacentes a la enfermedad.

La maestría capacita a sus participantes para aplicar activamente el análisis genómico y el Big Data en la práctica clínica oncológica. Se centra en el diagnóstico, tratamiento y seguimiento integral de pacientes oncológicos, basándose en las guías internacionales y la medicina basada en evidencia. El objetivo es formar especialistas capaces de liderar la transformación hacia tratamientos más personalizados y efectivos.

Este programa utiliza una tecnología educativa vanguardista que permite a los profesionales actualizar sus conocimientos en esta materia de alta demanda y relevancia. El enfoque está puesto en los aspectos más cruciales e innovadores de la medicina moderna, preparando a los egresados para tener amplias posibilidades de mejorar su puesto de trabajo y su prestigio profesional en el campo oncológico.

Para qué te prepara el Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data

tudiar este Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data es crucial para adquirir una distinción única y con alta demanda en el sector salud actual. La Oncología está en constante evolución, y esta formación avanzada es indispensable para dominar las técnicas de diagnóstico molecular y las estrategias terapéuticas más innovadoras. Se trata de una inversión en el futuro de la medicina personalizada.

El programa te prepara específicamente para aplicar herramientas de Big Data e Inteligencia Artificial en la gestión e integración masiva de datos clínicos, moleculares y epidemiológicos. Esta habilidad es fundamental para tomar decisiones terapéuticas más precisas, contribuyendo a generar soluciones personalizadas y a impulsar la investigación traslacional en la lucha contra el cáncer.

Además del conocimiento técnico y clínico, la formación en ISEIE te otorga un prestigio internacional y la oportunidad de convertirte en un líder en un campo con gran proyección. Al dominar la medicina de precisión a través de la genómica y el análisis de datos masivos, te posicionarás en la vanguardia de la atención oncológica, mejorando significativamente los resultados para tus pacientes y tu carrera profesional.

Solicitad más información del Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data

Razones por las cuales elegir ISEIE

Prestigio internacional

ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.

Validez internacional

La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.

Trayectoria académica

ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.

Mejora salarial

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Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario

Demanda laboral

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Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.

Flexibilidad

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Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.

ISEIE Innovation School es calidad académica

Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.

Objetivos del Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data

Integrar la Genómica y el Big Data en el diagnóstico, pronóstico y seguimiento de los pacientes oncológicos.

Desarrollar habilidades avanzadas en el manejo e interpretación de datos masivos (Big Data) aplicados a la oncología clínica.

Aplicar la medicina de precisión para diseñar estrategias de tratamiento oncológico personalizadas y más efectivas.

Actualizar los conocimientos clínicos en oncología médica conforme a los últimos avances moleculares y terapéuticos.

Formar líderes capaces de implementar y gestionar tecnologías de vanguardia en la práctica asistencial y la investigación oncológica.

Beneficios del Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data

Especialización en el ámbito de la oncología médica, lo que permite adquirir mayores conocimientos y habilidades en el tratamiento de cáncer.
Formación en genómica, lo que permite comprender mejor la base genética del cáncer y aplicar tratamientos más personalizados y efectivos.
Conocimientos en Big Data, lo que permite analizar grandes cantidades de información para identificar patrones y tendencias en el tratamiento del cáncer.
Mayor empleabilidad, ya que la demanda de profesionales especializados en oncología médica, genómica y Big Data es cada vez mayor.
Posibilidad de participar en investigaciones y estudios clínicos en el campo de la oncología, lo que contribuye al avance de la ciencia y la medicina.
Oportunidad de trabajar en centros especializados en cáncer, hospitales, clínicas y empresas del sector farmacéutico y biotecnológico.
Posibilidad de colaborar con equipos multidisciplinarios, lo que enriquece la experiencia profesional y permite aprender de diferentes áreas del conocimiento.
Desarrollo de habilidades de comunicación y trabajo en equipo, fundamentales en el ámbito de la oncología médica.
Mejora de la calidad de vida de los pacientes con cáncer, al contar con profesionales altamente capacitados y especializados en su tratamiento.
Oportunidad de crecimiento profesional y personal, al adquirir nuevos conocimientos y habilidades en un campo tan importante como es la oncología médica.

Importancia del Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data

Liderazgo en Medicina de Precisión: Prepara profesionales para liderar la implementación de la medicina de precisión en oncología, un cambio de paradigma esencial para el futuro del tratamiento del cáncer.
Optimización de Tratamientos: Facilita la optimización y personalización de los planes de tratamiento al integrar datos genómicos y clínicos masivos, mejorando las tasas de respuesta y supervivencia.
Dominio de Tecnología Innovadora: Otorga el dominio en el uso de tecnologías vanguardistas como la secuenciación de alto rendimiento y herramientas de Inteligencia Artificial aplicadas al análisis biomédico.
Impulso a la Investigación Traslacional: Capacita para transformar los hallazgos moleculares en soluciones clínicas directas, acortando la brecha entre el laboratorio y la cabecera del paciente oncológico.
Respuesta a la Demanda Laboral: Satisface la creciente necesidad de expertos con un perfil dual (clínica y bioinformática), lo que se traduce en un incremento del valor profesional y mejores oportunidades laborales.
Análisis Predictivo Avanzado: Permite desarrollar habilidades para la identificación temprana de biomarcadores y la predicción de la respuesta a terapias, anticipándose a la evolución de la enfermedad.
Posicionamiento de Élite: Coloca al egresado en una posición de referencia en la comunidad médica, al ser un especialista en las áreas más innovadoras y de mayor proyección de la oncología.
Mejora de la Gestión de Datos: Proporciona las herramientas necesarias para la gestión ética y eficiente del volumen masivo de información.

Diseño del plan de estudios Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data

Para el diseño del Plan de estudios de este Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data de ISEIE ha seguido las directrices del equipo docente, el cual ha sido el encargado de seleccionar la información con la que posteriormente se ha constituido el temario.

De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.

Todo ello a través de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.

El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.

Plan de estudios Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data

MÓDULO 1 FUNDAMENTOS DE NUTRICIÓN Y DIETÉTICA

1.1. Utilidad del perfil de expresión génica en cáncer
1.2. Subtipos moleculares del cáncer de mama
1.3. Plataformas genómicas de carácter pronóstico-predictivo en el cáncer de mama
1.4. Dianas terapéuticas en cáncer de pulmón célula no pequeña
1.4.1. Introducción
1.4.2. Técnicas de detección molecular
1.4.3. Mutación EGFR
1.4.4. Translocación ALK
1.4.5. Translocación ROS
1.4.6. Mutación BRAF
1.4.7. Reordenamientos NRTK
1.4.8. Mutación HER2
1.4.9. Mutación/amplificación de MET
1.4.10. Reordenamientos de RET
1.4.11. Otras dianas moleculares
1.5. Clasificación molecular del cáncer de colon
1.6. Estudios moleculares en el cáncer gástrico
1.6.1. Tratamiento del cáncer gástrico avanzado
1.6.2. Sobreexpresión de HER2 en cáncer gástrico avanzado
1.6.3. Determinación e interpretación de sobreexpresión de HER2 en cáncer gástrico avanzado
1.6.4. Fármacos con actividad frente a HER2
1.6.5. Trastuzumab en primera línea de cáncer gástrico avanzado
1.6.6. Actividad de otros fármacos anti-HER2 en cáncer gástrico avanzado
1.7. El GIST como modelo de investigación traslacional: 15 años de experiencia
1.7.1. Introducción
1.7.2. Mutaciones de KIT y PDGFRA como promotores principales en GIST
1.7.3. Genotipo en GIST: valor pronóstico y predictivo
1.7.4. Genotipo en GIST y resistencias al imatinib
1.7.5. Conclusiones
1.8. Biomarcadores moleculares y genómicos en melanoma
1.9. Clasificación molecular de los tumores cerebrales
1.10. Biomarcadores moleculares y genómicos en melanoma
1.11. Inmunoterapia y biomarcadores
1.11.1. Escenario de las terapias inmunológicas en el tratamiento del cáncer y necesidad de definir el perfil mutacional de un tumor
1.11.2. Biomarcadores del inhibidor del punto de control: PD-L1 y más allá
1.11.3. Desarrollo de fármacos de punto de control inmune en cáncer
1.11.4. Fármacos disponibles

MÓDULO 2. BIOLOGÍA MOLECULAR

2.1. Mecanismos moleculares del cáncer
2.1.1. Ciclo celular
2.1.2. Desprendimiento de las células tumorales
2.2. Reprogramación del microambiente tumoral
2.2.1. El microambiente del tumor: una visión general
2.2.2. El TME como factor pronóstico del cáncer de pulmón
2.2.3. TME en progresión y metástasis del cáncer de pulmón
2.2.4. Contribución del TME a la resistencia terapéutica
2.2.5. El TME como blanco terapéutico en el cáncer de pulmón
2.3. Inmunología tumoral: bases de la inmunoterapia en cáncer
2.3.1. Introducción al sistema inmune
2.3.2. Inmunología tumoral
2.3.3. Bases de la inmunoterapia en cáncer
2.3.4. Moduladores inmunes no específicos
2.3.5. Otros enfoques para la inmunoterapia
2.4. Mecanismos moleculares implicados en el proceso de invasión y metástasis

MÓDULO 3. MACHINE LEARNING PARA EL ANÁLISIS DE BIG DATA

3.1. Introducción a Machine Learning
3.2. Presentación del problema, carga de datos y librerías
3.3. Limpieza de datos (NAs, categorías, variables Dummy)
3.4. Análisis de datos exploratorio (ggPlot) + validación cruzada
3.5. Algoritmos de predicción: regresión lineal múltiple, Support Vector Machine, árboles de regresión, Random Forest, etc.
3.6. Algoritmos de clasificación: regresión lineal múltiple, Support Vector Machine, árboles de regresión, Random Forest, etc.
3.7. Ajuste de los hiperparámetros del algoritmo
3.8. Predicción de los datos con los diferentes modelos
3.9. Curvas ROC y matrices de confusión para evaluar la calidad del modelo

MÓDULO 4. MINERÍA DE DATOS APLICADO A LA GENÓMICA

4.1. Introducción
4.2. Inicialización de variables
4.3. Limpieza y acondicionado del texto
4.4. Generación de la matriz de términos
4.4.1. Creación de la matriz de términos TDM
4.4.2. Visualizaciones sobre la matriz de palabras TDM
4.5. Descripción de la matriz de términos
4.5. Descripción de la matriz de términos
4.5.1. Representación gráfica de las frecuencias
4.5.2. Construcción de una nube de palabras
4.6. Creación de un Data Frame apto para KNN
4.7. Construcción del modelo de clasificación
4.8. Validación del modelo de clasificación
4.9. Ejercicio práctico guiado de minería de datos en Genómica en cáncer

MÓDULO 5. TÉCNICAS DE EXTRACCIÓN DE DATOS GENÓMICOS

5.1. Introducción al “Scraping Data”
5.2. Importación de archivos de datos de hoja de cálculo almacenados online
5.3. Scraping de texto HTML
5.4. Scraping los datos de una tabla HTML
5.5. Aprovechar las API para Scraping de los datos
5.6. Extraer la información relevante
5.7. Uso del paquete rvest de R
5.8. Obtención de datos distribuidos en múltiples páginas
5.9. Extracción de datos genómicos de la plataforma “My Cancer Genome”
5.10. Extracción de información sobre genes de la base de datos” HGNC HUGO Gene Nomenclature Committee”
5.11. Extracción de datos farmacológicos de la base de datos “OncoKB” (Precision Oncology Knowledge Base)

MÓDULO 6. ANÁLISIS DE DATOS, BIG DATA EN SALUD, TRAZABILIDAD E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

6.1. Los datos
6.1.1. Ciclo de vida del dato
6.2. Aplicación de ciencias de los datos y Big Data en salud
6.3. Estado del arte en salud e inteligencia artificial
6.3.1. Usos de la IA en salud
6.4. Técnica de cadena de bloques (Blockchain)
6.5. Realidad virtual, aumentada, Internet de las Cosas (IoT) y domótica
6.5.1. Usos de la realidad virtual/aumentada en salud
6.5.2. Usos de IoT en salud
6.5.3. Usos de la domótica en salud
6.6. Inteligencia artificial centrada en el paciente: redes neuronales, chatbots, aprendizaje automático
6.7. Aplicaciones emergentes en el cuidado de la salud usando IA
6.7.1. Principales aplicaciones emergentes de IA en salud
6.8. Bioinformática
6.9. Semántica web en salud
6.9.1. Lenguajes de uso en terminología semántica
6.10. Estrategia de implantación de IA

MÓDULO 7. NUEVAS TÉCNICAS EN LA ERA GENÓMICA

7.1. Entendiendo la nueva tecnología: Next Generation Sequence (NGS) en la práctica clínica
7.1.1. Introducción
7.1.2. Antecedentes
7.1.3. Problemas en la aplicación de la secuenciación Sanger en Oncología
7.1.4. Nuevas técnicas de secuenciación
7.1.5. Ventajas del uso de la NGS en la práctica clínica
7.1.6. Limitaciones del uso de la NGS en la práctica clínica
7.1.7. Términos y definiciones de interés
7.1.8. Tipos de estudios en función de su tamaño y profundidad
7.1.9. Etapas en la secuenciación NGS
7.1.10. Anotación y clasificación de variantes
7.2. Secuenciación DNA y análisis bioinformático
7.2.1. Introducción
7.2.2. Software
7.2.3. Procedimiento
7.3. Secuenciación RNA y análisis bioinformático
7.3.1. Introducción
7.3.2. Software
7.3.3. Procedimiento
7.4. Tecnología ChIP-seq
7.4.1. Introducción
7.4.2. Software
7.4.3. Procedimiento
7.5. Big Data aplicado a la oncología genómica
7.5.1. El proceso de análisis de datos
7.6. Servidores genómicos y bases de datos de variantes genéticas
7.6.1. Introducción
7.6.2. Servidores genómicos en web
7.6.3 Arquitectura de los servidores genómicos
7.6.4 Recuperación y análisis de datos
7.6.5. Personalización
7.7. Anotación de variantes genéticas
7.7.1. Introducción
7.7.2. ¿Qué es la llamada de variantes?
7.7.3. Entendiendo el formato VCF
7.7.4. Identificadores de variantes
7.7.5. Análisis de variantes
7.7.6. Predicción del efecto de la variación en la estructura y función de la proteína

MÓDULO 8. TRABAJO DE FIN DE MÁSTER (TFM)

TRABAJO DE FIN DE MÁSTER (TFM)

Requisitos del Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data en ISEIE

A quien está dirigido

Requisitos

Titulación

A quien está dirigido

Requisitos

Titulación

$ 4065

8 Módulos
1500 Horas
20 ECTS

Razones por las cuales estudiar en ISEIE

Estudiantes

+ 0

Tutores

+ 0

Online

0 %

Trabajo final del Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data de ISEIE

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data de ISEIE, deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del programa.

Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.

Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido y sus objetivos.

Recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.

Conoce todas nuestras preguntas más frecuentes del Curso

Preguntas Frecuentes

Descubre todas las preguntas más frecuentes del Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big data de ISEIE, y sus respuestas, de no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información.

¿Qué es la maestría en oncología médica, genómica y big data?

La maestría en oncología médica, genómica y big data es un programa de formación avanzado que proporciona a los estudiantes una comprensión profunda de la biología molecular del cáncer, la genética y la epigenética de los tumores, así como una formación en las técnicas más avanzadas de diagnóstico y tratamiento de la enfermedad.

¿Qué requisitos son necesarios para inscribirse en este programa?

La mayoría de los programas de maestría en oncología médica, genómica y big data requieren que los estudiantes tengan una licenciatura en ciencias de la salud o una disciplina relacionada. Además, es posible que se requieran cartas de recomendación, una declaración de propósito y calificaciones académicas.

¿Qué habilidades y conocimientos puedo esperar adquirir en este programa?

Los estudiantes pueden esperar adquirir habilidades y conocimientos avanzados en biología molecular del cáncer, genómica del cáncer, análisis de big data en oncología y terapias innovadoras en oncología. Además, aprenderán a aplicar estas habilidades y conocimientos en la investigación del cáncer y la toma de decisiones clínicas.

¿Qué carreras puedo seguir después de completar este programa?

Los graduados de la maestría en oncología médica, genómica y big data estarán bien preparados para trabajar en centros de investigación de vanguardia, hospitales y clínicas privadas, así como en la industria farmacéutica. También pueden optar por seguir una carrera en la educación o la investigación académica.

¿Cuánto tiempo dura el programa?

El programa de maestría en oncología médica, genómica y big data puede durar entre uno y dos años, dependiendo del programa y el formato de enseñanza.

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