需要生物化学、生物技术或其他相关生物/生物医学科学的 2：1 荣誉学位或以上。

癌症研究的计算方法正经历一场革命，机器学习、数字病理学、空间关系分析和大数据等前沿技术正重塑我们对疾病的理解。本课程旨在引领下一代研究人员进入这一变革的前沿，不仅介绍正在塑造癌症研究未来的新兴数字技术，还教授如何解读这些数据输出的深层含义。课程的核心在于培养学生对组织学、数字病理学和生物信息学原理的批判性思维，以及掌握在癌症研究中应用尖端、新兴技术和人工智能的基础知识。 学生将接受数字病理学平台的入门培训，并学习其在癌症研究中的实际应用。此外，课程还将涵盖多重免疫组织化学（IHC）、空间转录组学以及组织内细胞关系的深入分析，培养学生的分析技能。 作为课程的一部分，学生还将获得设计生物信息学相关大数据项目的实践经验，并通过数字平台学习基本的图像分析和数据输出分析技巧，为未来的癌症研究奠定坚实基础。