ЕФЕКТИВНІСТЬ СИМУЛЯЦІЙНИХ СЦЕНАРІЇВ В ОПТИМІЗАЦІЇ ПРАКТИЧНОЇ ПІДГОТОВКИ СТУДЕНТІВ У ЗАКЛАДІ ВИЩОЇ МЕДИЧНОЇ ОСВІТИ УКРАЇНИ

The aim of the work – to represent the implementation of simulation technologies into the educational process of medical students in the Higher State Educational Establishment of Ukraine “Bukovynian State Medical University”.The main body. In October of 2015, the staff of the Higher State Educational Establishment of Ukraine “Bukovynian State Medical University” joined the ERASMUS + project ТАМЕ (Training Against Medical Error), based on the problem-based learning (PBL) methodology.One of the innovative interactive training technologies used in the BSMU within the TAME project is the creation of “virtual patients”.The use of this innovative technology encourages students to self-confidence and development of teamwork skills, which will further reduce the risks of erroneous actions and decisions in practice.Conclusion. The effectiveness of simulation training implementation within professional development of doctors is proved.Мета роботи – висвітлення досвіду впровадження симуляційних технологій у навчальний процес студентів Вищого державного навчального закладу України “Буковинський державний медичний університет” та ефективності застосування симуляційного навчання у професійній підготовці медиків.Основна частина. У жовтні 2015 року колектив Вищого державного навчального закладу України “Буковинський державний медичний університет” долучився до ERASMUS+ проекту ТАМЕ (Training Against Medical Error), в основу якого покладено методику проблемно-орієнтованого навчання (Problem-based learning, PBL).Однією з інноваційних інтерактивних технологій навчання, що застосовується в БДМУ в рамках проекту ТАМЕ, є створення “віртуальних пацієнтів”.Використання даної інноваційної технології спонукає студентів до самореалізації і розвитку навичок командної роботи, що у подальшому зменшуватиме ризики помилкових дій та рішень у практичній діяльності.Висновки. Симуляційне навчання є потужним інструментом сучасної медичної освіти. Розвиток імітаційних форм навчання підвищить конкурентоспроможність вітчизняної медичної освіти. Симуляційні сценарії значно підвищують мотивацію та інтерес студентів/лікарів-інтернів до оволодіння практичними навичками та їх спроможність реалізовувати ці вміння у подальшій професійній діяльності

ВИКОРИСТАННЯ СИМУЛЯЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ В ОПТИМІЗАЦІЇ ПРАКТИЧНОЇ ПІДГОТОВКИ СТУДЕНТІВ У БУКОВИНСЬКОМУ ДЕРЖАВНОМУ МЕДИЧНОМУ УНІВЕРСИТЕТІ

The aim of the work – to evaluate the effectiveness of simulation training for improving the professional training of physicians on the basis of the Bukovinian State Medical University, based on the attitude of students to this educational technology. The main body. The implementation of simulation technologies into the educational process of medical students in the Higher State Educational Establishment of Ukraine “Bukovinian State Medical University” is presented in the article. The effectiveness of simulation training implementation within professional development of doctors is proved and the students’s attitude to this methodology. Conclusions. The method of stimulation training under the conditions of COSMIT is a modern and effective means of improving the efficiency of professional training at the postgraduate stage. The immersion of subjects in the clinical situation, created with the help of modern simulators and phantoms, as well as standardi­zed patients, not only improves the competence of the students, but also improves the confidence and readiness of future physicians to solve clinical problems in real conditions.Мета роботи – оцінити ефективність застосування симуляційного навчання для покращення професійної підготовки медиків на базі Вищого державного навчального закладу України «Буковинський державний медичний університет» з урахуванням ставлення студентів до даної освітньої технології. Основна частина. У статті висвітлено впровадження симуляційних технологій у навчальний процес студентів-медиків Вищого державного навчального закладу України «Буковинський державний медичний університет». Оцінено ефективність застосування симуляційного навчання у професійній підготовці лікарів і ставлення студентів до даної методики.  Висновки. Метод стимуляційного навчання в умовах COSMIT є сучасним і ефективним засобом підвищення ефективності фахової підготовки на додипломному етапі.  Занурення суб’єктів навчання в клінічну ситуацію, створену за допомогою сучасних тренажерів і фантомів, а також стандартизованих пацієнтів, не тільки дозволяє покращити компетентнісну підготовку студентів, але і поліпшує впевненість та готовність майбутніх медиків до вирішення клінічних задач у реальних умовах

High DNA Methylation Pattern Intratumoral Diversity Implies Weak Selection in Many Human Colorectal Cancers

It is possible to infer the past of populations by comparing genomes between individuals. In general, older populations have more genomic diversity than younger populations. The force of selection can also be inferred from population diversity. If selection is strong and frequently eliminates less fit variants, diversity will be limited because new, initially homogeneous populations constantly emerge.Here we translate a population genetics approach to human somatic cancer cell populations by measuring genomic diversity within and between small colorectal cancer (CRC) glands. Control tissue culture and xenograft experiments demonstrate that the population diversity of certain passenger DNA methylation patterns is reduced after cloning but subsequently increases with time. When measured in CRC gland populations, passenger methylation diversity from different parts of nine CRCs was relatively high and uniform, consistent with older, stable lineages rather than mixtures of younger homogeneous populations arising from frequent cycles of selection. The diversity of six metastases was also high, suggesting dissemination early after transformation. Diversity was lower in DNA mismatch repair deficient CRC glands, possibly suggesting more selection and the elimination of less fit variants when mutation rates are elevated.The many hitchhiking passenger variants observed in primary and metastatic CRC cell populations are consistent with relatively old populations, suggesting that clonal evolution leading to selective sweeps may be rare after transformation. Selection in human cancers appears to be a weaker than presumed force after transformation, consistent with the observed rarity of driver mutations in cancer genomes. Phenotypic plasticity rather than the stepwise acquisition of new driver mutations may better account for the many different phenotypes within human tumors

Tumour Cell Heterogeneity.

The population of cells that make up a cancer are manifestly heterogeneous at the genetic, epigenetic, and phenotypic levels. In this mini-review, we summarise the extent of intra-tumour heterogeneity (ITH) across human malignancies, review the mechanisms that are responsible for generating and maintaining ITH, and discuss the ramifications and opportunities that ITH presents for cancer prognostication and treatment

How Darwinian models inform therapeutic failure initiated by clonal heterogeneity in cancer medicine

Carcinogenesis is an evolutionary process that establishes the ‘hallmarks of cancer' by natural selection of cell clones that have acquired advantageous heritable characteristics. Evolutionary adaptation has also been proposed as a mechanism that promotes drug resistance during systemic cancer therapy. This review summarises the evidence for the evolution of resistance to cytotoxic and targeted anti-cancer drugs according to Darwinian models and highlights the roles of genomic instability and high intra-tumour genetic heterogeneity as major accelerators of this evolutionary process. Clinical implications and strategies that may prevent the evolution of resistance or target the origins of genetic heterogeneity are discussed. New technologies to measure intra-tumour heterogeneity and translational research on serial biopsies of cancer lesions during and after therapeutic intervention are identified as key areas to further the understanding of determinants and mechanisms of the evolution of drug resistance

Distinct populations of inflammatory fibroblasts and myofibroblasts in pancreatic cancer

Pancreatic stellate cells (PSCs) differentiate into cancer-associated fibroblasts (CAFs) that produce desmoplastic stroma, thereby modulating disease progression and therapeutic response in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDA). However, it is unknown whether CAFs uniformly carry out these tasks or if subtypes of CAFs with distinct phenotypes in PDA exist. We identified a CAF subpopulation with elevated expression of alpha-smooth muscle actin (alphaSMA) located immediately adjacent to neoplastic cells in mouse and human PDA tissue. We recapitulated this finding in co-cultures of murine PSCs and PDA organoids, and demonstrated that organoid-activated CAFs produced desmoplastic stroma. The co-cultures showed cooperative interactions and revealed another distinct subpopulation of CAFs, located more distantly from neoplastic cells, which lacked elevated alphaSMA expression and instead secreted IL6 and additional inflammatory mediators. These findings were corroborated in mouse and human PDA tissue, providing direct evidence for CAF heterogeneity in PDA tumor biology with implications for disease etiology and therapeutic development

Gene signatures of breast cancer progression and metastasis

Breast cancer is a heterogeneous disease. Patient outcome varies significantly, depending on prognostic features of patients and their tumors, including patient age, menopausal status, tumor size and histology, nodal status, and so on. Response to treatment also depends on a series of predictive factors, such as hormone receptor and HER2 status. Current treatment guidelines use these features to determine treatment. However, these guidelines are imperfect, and do not always predict response to treatment or survival. Evolving technologies are permitting increasingly large amounts of molecular data to be obtained from tumors, which may enable more personalized treatment decisions to be made. The challenge is to learn what information leads to improved prognostic accuracy and treatment outcome for individual patients