Il Master in Genetica Oncologica forma professionisti capaci di interpretare, integrare e tradurre in decisioni cliniche le informazioni provenienti dalla genomica dei tumori. Il percorso copre l’intero continuum dalla biologia molecolare del cancro alle applicazioni nella pratica clinica, includendo diagnostica molecolare, analisi bioinformatiche, valutazione dei biomarcatori e disegno di studi per la medicina di precisione. Un’attenzione specifica è riservata alla qualità dei dati, agli standard di laboratorio e alla validazione clinica, affinché l’innovazione sia realmente trasferibile al letto del paziente. Il Master promuove inoltre una solida cultura etica e regolatoria, indispensabile per operare in contesti multidisciplinari, guidare tumor board e contribuire a programmi di prevenzione, screening e follow-up basati su evidenze.
Biologia del Tumore e Genomica Funzionale
Questa area introduce le basi della trasformazione neoplastica e le vulnerabilità molecolari che ne derivano. Si studiano oncogeni, geni oncosoppressori, instabilità genomica, riprogrammazione metabolica e rimodellamento dell’epigenoma. Ampio spazio è dedicato alla genomica del cancro: mutazioni puntiformi, indel, riarrangiamenti, copy number, LOH, mutational signatures e carico mutazionale (TMB). Si affrontano inoltre eterogeneità intratumorale, evoluzione clonale e plasticità cellulare, con moduli su microambiente tumorale, immunoediting e meccanismi di resistenza. I corsi includono tecnologie omiche (WGS, WES, RNA-seq, ATAC-seq), single-cell e spatial transcriptomics, con esempi su coorti TCGA e progetti consortili. L’obiettivo è collegare alterazioni molecolari a fenotipi clinici e a target terapeutici, sviluppando un linguaggio condiviso con patologi, bioinformatici e oncologi.
Diagnostica Molecolare e Patologia Oncologica
L’area approfondisce l’intero workflow della diagnostica: pre-analitica (tipo di campione, fissazione, macrodissezione), estrazione e controllo qualità di DNA/RNA, librerie e sequenziamento. Si studiano saggi PCR digitali, FISH, IHC, pannelli amplicon ed ibridazione cattura per NGS, con focus su validazione, sensibilità analitica, limiti di rilevazione e controlli esterni. Sono trattati refertazione strutturata e criteri di classificazione delle varianti (ACMG/AMP, ESCAT, OncoKB), oltre a biomarcatori predittivi come EGFR, ALK, ROS1, BRAF, HER2, KRAS, NTRK, MSI/dMMR, PD-L1, HRD e fusioni rare. Moduli specifici coprono biopsia liquida (ctDNA/ctRNA, CTC), MRD, e l’uso combinato di tessuto e plasma per il monitoraggio dinamico. Si discutono requisiti ISO 15189, accreditamento, tracciabilità, interoperabilità dei LIS e criteri per riportare varianti di significato incerto, garantendo riproducibilità e impatto clinico reale.
Bioinformatica, Data Science e Statistica in Oncogenomica
Questa area fornisce competenze operative per l’analisi di dati omici. Si studiano pipeline di allineamento e chiamata varianti (BWA, STAR, GATK, Mutect2, Strelka, CNVkit), filtri di qualità, annotazione (VEP, ANNOVAR), integrazione con banche dati (gnomAD, COSMIC, ClinVar) e interpretazione clinica. Sono affrontati metodi per RNA-seq, fusion calling, analisi di espressione differenziale e pathway enrichment, oltre a single-cell (Seurat, Scanpy) e spatial omics. Moduli di statistica includono disegni sperimentali, controlli di falsi positivi, modelli di sopravvivenza (Kaplan-Meier, Cox), valutazione di performance diagnostica (ROC, AUC, PPV/NPV), e calcolo di potenza. Si introducono machine learning e modelli predittivi per biomarcatori compositi, con aspetti di explainability, fairness e robustezza. Infine, si trattano sicurezza dei dati, privacy, pseudonimizzazione, FAIR principles e interoperabilità con standard HL7/FHIR per l’integrazione nei sistemi clinici.
Terapie Personalizzate, Trial e Traslazione Clinica
L’area collega il profilo genomico alle decisioni terapeutiche. Si esaminano classi di farmaci target (TKI, inibitori di PARP, MET, TRK, RET, KRAS G12C, PI3K/mTOR) e immunoterapie (ICI, vaccini personalizzati, TIL, CAR-T in onco-ematologia), includendo meccanismi di azione, resistenze primarie e acquisite e strategie di combinazione. Si affrontano disegno e conduzione di trial basket, umbrella e piattaforma, biomarker-driven e adaptive, con endpoints clinici e surrogate endpoints. Vengono trattati RWE, studi osservazionali, registri, N=1 e compassionate use. Moduli specifici riguardano raccomandazioni internazionali per il molecular tumor board, linee guida (ESMO, AIOM, NCCN), accesso ai farmaci, HTA, cost-effectiveness e impatto sul SSN. Si approfondiscono etica, consenso informato genomico, incidental findings, counseling genetico per sindromi ereditarie e programmi di screening, favorendo una pratica realmente centrata sul paziente.
La didattica combina teoria e pratica, con progressione dalle basi ai casi complessi e forte integrazione multidisciplinare. Ogni attività è orientata alla risoluzione di problemi reali e alla trasferibilità clinica.
"La medicina di precisione in oncologia nasce dall’integrazione rigorosa di dati genomici, clinici e patologici: solo così le varianti diventano decisioni terapeutiche efficaci."
— Harold Varmus