¿Cuál es el mejor camino educativo de posgrado para un ingeniero informático que va a migrar a Biología / Ciencias Médicas para trabajar en la investigación de la leucemia?

Realmente depende del tipo de investigación que estés buscando.

Si desea permanecer en el laboratorio de laboratorio, puede utilizar sus habilidades computacionales para estudiar el cáncer, por ejemplo, utilizando algoritmos para predecir la evolución del cáncer, la migración celular, la velocidad de modelado de mutaciones, etc. Para poder elegir un doctorado en Bioinformática o Biología Computacional . Estos son doctores muy generales, pero dado que es un laboratorio en seco, las habilidades de computación se pueden aplicar en cualquier lugar. Para que pueda hacer Bioinformática y todavía puede estudiar leucemia, todo lo que necesita es centrarse en esa área y sumergirse en ella.

Si desea convertirse en un investigador de laboratorio húmedo, las habilidades computacionales pueden ser muy útiles. Sin embargo, tendrá que practicar mucho con la experimentación, por lo que le gusta hacer los experimentos. Y esto puede ser desalentador, especialmente si nunca lo has hecho antes. Los proyectos de laboratorio húmedo son suficientes, ya sea inmunología PhD o PhD específico para leucemia. Necesitarás leer y aprender mucho sobre los métodos, la técnica, etc. porque con el verdadero experimento, tu vida dependerá de ello y tendrás que planificar todo tú mismo. Por ejemplo, cultivo de células, si tiene que dividir su celda, tendrá que hacerlo, no importa si es festivo o si hay una tormenta afuera, porque las celdas seguirán dividiéndose y no se detendrán. Tendrá que dividirlos para evitar confluencia excesiva.

Una opción más es un proyecto medio seco, medio húmedo. Por lo general, con este tipo de proyectos, modelas cosas basadas en algunos experimentos que has hecho. Por lo tanto, no es tanto el laboratorio húmedo como el proyecto de laboratorio húmedo, y también puedes usar muchas de tus habilidades computacionales. Así que puedes hacer un poco de clonación, un poco de cultivo celular, algunos experimentos que te ayudan a obtener algunos datos para que puedas ponerlos en tu algoritmo.

Personalmente, no creo que haya una mejor ruta porque todos son únicos. Usted ha mencionado que hay una gran variedad de caminos tomados. Esto se debe en parte a que las personas descubren su pasión e interés a medida que obtienen más conocimiento en el campo.

Creo que la primera mejor apuesta es leer. Mencionaste que la leucemia es tu interés. Sin embargo, la leucemia en sí misma es un grupo de enfermedad. ¿Desea concentrarse en 1 subtipo de leucemia o leucemia como un todo? Wikipedia es un gran lugar para comenzar. Leucemia – Wikipedia Luego comience a devorar publicaciones de investigación científica, libros de oncología y libros de medicina. Otra cosa a tener en cuenta es que necesitarás conocimientos básicos de biología y biología del cáncer para comprender las vías, seguido de inmunología para comprender qué salió mal y cómo tratarlo.

Luego, solicite un lugar en los laboratorios de investigación o en el hospital donde utilizarán sus habilidades de CE, permitiéndole desarrollar software predictivo. En esta parte, probablemente necesites conocimiento bioinformático. Luego muévete lentamente hacia los laboratorios húmedos, donde te arremangarás las mangas y llegarás al banco.

El cáncer en sí mismo es un grupo de enfermedades y cuando se habla de tratarlo, se convierte en un tema de campo cruzado, por lo que leer y leer continuamente es el camino a seguir.

Puede sonar desalentador, pero el conocimiento es acumulativo. se hace más fácil a medida que avanzas. ¡Todo lo mejor!

Ofrezco esta opinión basada en mis años como investigador de cáncer. Estoy un poco desactualizado, así que verifique esta opinión con sus profesores. Una formación en informática puede ser muy valiosa en la investigación del cáncer. De hecho, las colaboraciones entre algunos expertos en informática y médicos son habituales en algunos de los principales centros oncológicos. Su experiencia específica puede o no ser relevante para las preguntas planteadas en oncología, por lo que puede tener que aprender nuevos sistemas o métodos de análisis de datos. Como ejemplo, podemos secuenciar el genoma completo de cánceres individuales y compararlos con tejidos normales correspondientes del mismo individuo. Tenemos enormes bases de datos de información genética derivadas de miles de personas e información sobre el tratamiento brindado y los resultados clínicos. Los médicos y científicos trabajan en conjunto para analizar estos datos y mejorar los tratamientos contra el cáncer. Los médicos no son científicos informáticos, no son estadísticos, los médicos trabajan con estos otros científicos para interpretar los datos. Estoy seguro de que también hay muchas oportunidades en la industria farmacéutica para los informáticos capacitados y experimentados.