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Especialización en Bioinfomática aplicada a Tromboembolismo Venoso

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  • Tipología

    Especialidad

  • Metodología

    En línea

  • Horas lectivas

    450h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus virtual

  • Clases virtuales

Título Universidad CEU Cardenal Herrera 18 ECTS

La trombosis venosa, producida por los coágulos de sangre en las venas, puede producir embolias pulmonares cuando uno de los coágulos se desplaza hasta los pulmones, provocando un tromboembolismo venoso. Esta patología puede llegar a ser muy grave para la salud de las personas si no se realiza un tratamiento adecuado. En la actualidad, la bioinformática ha dado grandes pasos en este campo para lograr mejores resultados.

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Acerca de este curso

Objetivo general Profundizar en el conocimiento de la enfermedad tromboembólica venosa como enfermedad compleja. Formar en el ámbito de los datos ómicos y los métodos bioinformáticos aplicados a la Medicina de Precisión. Estar al día en las últimas actualizaciones de esta enfermedad. Objetivos específicos Módulo 1. Demostrar la enorme complejidad biológica y clínica que subyace al tromboembolismo venoso. Explicar los mecanismos patológicos por los que se desarrolla un trombo en las venas y las consecuencias a corto y a largo plazo que puede tener.

El Experto Universitario en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso está orientado a facilitar la actuación del profesional dedicado a la medicina con los últimos avances y tratamientos más novedosos en el sector.

Solo para médicos especialistas.

Este Experto Universitario en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Tras la superación de las evaluaciones por parte del alumno, éste recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente Título Experto Universitario emitido por el CEU (Universidad CEU-Cardenal Herrera). El título expedido por la Universidad CEU-Cardenal Herrera expresará la calificación que haya obtenido en el Experto, y reúne los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores carreras profesionales. Título: Experto Universitario en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso ECTS: 18 Nº Horas Lectivas: 450

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning. Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los médicos que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

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Materias

  • Linux
  • Papel
  • Unix
  • Epidemiología
  • Celulares
  • Lenguaje
  • Patología
  • Trombosis
  • Programación R
  • Test de hipótesis
  • Datos ómicos

Profesores

José Manuel Soria

José Manuel Soria

Grup de Genòmica de Malalties Complexes.

Grup de Genòmica de Malalties Complexes. Institut de Recerca de l’Hospital de Sant Pau (IIB Sant Pau) Hospital de la Santa Creu i Sant Pau. Barcelona Grup de Genòmica de Malalties Complexes. Institut de Recerca de l’Hospital de Sant Pau (IIB Sant Pau) Hospital de la Santa Creu i Sant Pau. Barcelona

Programa académico

Módulo 1. Fisiopatologia y Epidemiologia de la Enfermedad Tromboembólica Venosa

1.1. Introducción general a la complejidad y al impacto clínico de la ETEV.

1.1.1. Introducción general a la complejidad.
1.1.2. Impacto clínico de la ETEV.

1.2. Generación de un trombo patológico.

1.2.1. El equilibrio de la hemostasia.
1.2.2. La ruptura del equilibrio (Triada de Virchow clásica) y las consecuencias.
1.2.3. Función venosa normal y patológica.
1.2.4. Papel de las valvas venosas en el trombo patológico.
1.2.5. Papel del endotelio vascular.
1.2.6. Papel de las plaquetas y polifosfatos.
1.2.7. Papel de las trampas extracelulares de neutrófilos (NETs).
1.2.8. Papel de las micropartículas circulantes.
1.2.9. Procesos inflamatorios locales.
1.2.10. La trombosis paraneoplásica (relación con Módulo 4).
1.2.11. Mecanismo y lugar de formación de trombo.

1.3 Clasificación y características de la ETEV según lugares anatómicos.

1.3.1. Localización en extremidades inferiores.
1.3.2. Localización en extremidades superiores.
1.3.3. Tromboembolismo pulmonar.
1.3.4. Localizaciones atípicas.

1.3.4.1. Viscerales.
1.3.4.2. Intracraneales.

1.4. Clasificación de las trombosis según circunstancias asociadas.

1.4.1. ETEV espontánea vs secundaria.
1.4.2. Factores de riesgo ambientales (Tabla a).
1.4.3. Papel de raza, edad y sexo.
1.4.4. Papel de los dispositivos intravasculares (catéteres endovenosos).

1.5. Secuelas de la ETEV.

1.5.1. Síndrome postrombótico y trombosis residual. Relación con la recidiva.
1.5.2. Hipertensión pulmonar crónica.
1.5.3. Mortalidad a corto y largo plazo
1.5.4. Sobre la calidad de vida

1.6. Impacto de la ETEV en el conjunto de las enfermedades mundiales

1.6.1. Contribución en la carga de enfermedad global.
1.6.2. Impacto sobre la economía.

1.7. Epidemiologia de la ETEV.

1.7.1. Variables que influyen (edad, raza, comorbilidades, fármacos, factores estacionales….).

1.8. Riesgo y Epidemiologia de la recidiva trombótica.

1.8.1. Diferencias entre sexos.
1.8.2. Diferencias según las circunstancias asociadas al primer episodio.

1.9. Trombofilia.

1.9.1. Concepto clásico.
1.9.2. Biomarcadores biológicos de trombofilia.

1.9.2.1. Genéticos.
1.9.2.2. Plasmáticos.
1.9.2.3. Celulares.

1.9.3. Estudio de laboratorio de la trombofilia.

1.9.3.1. Debate sobre su utilidad.
1.9.3.2. Anomalías clásicas.
1.9.3.3. Otros biomarcadores o fenotipos intermediarios (Tabla b).

1.10. La trombofilia como concepto de patología compleja y crónica.

1.10.1. Alta complejidad (ver apartado 2.1).
1.10.1. Importancia de la base genética. Concepto de heredabilidad.
1.10.2. Factores de riesgo genético conocidos (Tabla c). Relación con Módulos 7 y 8.
1.10.3. La heredabilidad por descubrir.

1.11. Perfil de riesgo individual.

1.11.1. Concepto.
1.11.2. Componentes permanentes (genéticos).
1.11.3. Circunstancias cambiantes.
1.11.4. Modelos matemáticos nuevos y potentes para evaluar conjuntamente todas las variables de riesgo (relación con Módulo 9).

Módulo 2. Datos Ómicos: Introducción al lenguaje de programación R

2.1. Introducción básica al sistema operativo UNIX/Linux.

2.1.1. Historia y filosofía.
2.1.2. Intérprete de comandos (Shell).
2.1.3. Comandos básicos en Linux.
2.1.4. Procesadores de texto.

2.2. Gestión de archivos en UNIX/Linux.

2.2.1. Sistema de ficheros.
2.2.2. Usuarios y grupos.
2.2.3. Permisos.

2.3. Gestión de sistemas UNIX/Linux.

2.3.1. Tareas (jobs).
2.3.2. Registros (logs).
2.3.3. Herramientas de monitorización.
2.3.4. Redes.

2.4. Introducción y características básicas de R.

2.4.1. ¿Qué es R?
2.4.2. Primeros pasos.

2.4.2.1. Instalación e interfaz gráfica
2.4.2.2. Espacio de trabajo (workspace)

2.4.3. Extensiones en R

2.4.3.1. Paquetes estándar.
2.4.3.2. Paquetes aportados, CRAN y Bioconductor.

2.5. Tipos de datos en R.

2.5.1. Vectores.
2.5.2. Listas.
2.5.3. Variables indexadas (arrays) y matrices.
2.5.4. Factores.
2.5.5. Hojas de datos (data frames).
2.5.6. Strings de texto.
2.5.7. Otros tipos de datos.

2.6. Gestión de los datos en R.

2.6.1. Importar y exportar datos.
2.6.2. Manipulación de datos.

2.6.2.1. Vectores.
2.6.2.2. Matrices.
2.6.2.3. Strings de texto.
2.6.2.4. Hojas de datos.

2.7. Funciones de control y bucles en R.

2.7.1. Ejecución condicional: if.
2.7.2. Ciclos: for, repeat, while.
2.7.3. Funciones del tipo *apply.

2.8. Modelos estadísticos en R.

2.8.1. Datos univariantes.
2.8.2. Datos multivariantes.
2.8.3. Test de hipótesis.

2.9. Representación gráfica en R.

2.9.1. Representaciones básicas.
2.9.2. Parámetros y elementos gráficos.
2.9.3. El paquete ggplot2.

2.10. Definición de funciones en R.

2.10.1. Ejemplos simples.
2.10.2. Argumentos y valores predeterminados
2.10.3. Asignaciones dentro de una función

Módulo 3. Modelos Predictivos

3.1. Aprendizaje estadístico.

3.1.1. Estimación de f.
3.1.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado.
3.1.3. Problemas de regresión y de clasificación.
3.1.4. Modelos lineales y no lineales.

3.2. Preprocesamiento de los datos.

3.2.1. Normalización.
3.2.2. Imputación.
3.2.3. Valores atípicos (outliers).

3.3. Regresión lineal.

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