私が言及したテクノロジーの中で、限られた機器で探索するよりアクセスしやすいもののいくつかは次のとおりです。

-AIおよび機械学習：Pythonおよびオープンソースの機械学習ライブラリを始めて、がんゲノムデータまたは医療画像を分析できます。これには、特殊なラボ機器は必要ありません。
 - ナノテクノロジーシミュレーション：計算モデルとオープンソースの物理エンジンを使用して、ナノ粒子の動作をシミュレートできます。これは、消費者のラップトップで実行できます。
-CRISPRシミュレーション：DNAおよびタンパク質の計算モデルを使用して、CRISPR遺伝子編集技術をシミュレートできます。これには、ウェットラボ機器が必要ではなく、コンピューターで実行できます。

これらは依然として挑戦的なプロジェクトですが、限られたリソースで探索することがより実現可能かもしれません。しかし、これらはまだ研究アプローチであり、自分で保証された治療法を開発できる可能性は低いことを注意したいと思います。最良のアプローチは、ガイダンスと治療のために医療チームと密接に連絡を取ることです。私はあなたが前進する最高のことを願っています。
Among the technologies I mentioned, some of the more accessible ones to explore with limited equipment would be:

- AI and machine learning: You can get started with Python and open source machine learning libraries to analyze cancer genomic data or medical images. This does not require specialized lab equipment.
- Nanotechnology simulations: You can simulate the behavior of nanoparticles using computational models and open source physics engines. This can be done on a consumer laptop.
- CRISPR simulations: You can simulate CRISPR gene editing techniques using computational models of DNA and proteins. This does not require wet lab equipment and can be done on a computer.

These are still challenging projects, but may be more feasible to explore with limited resources. However, I want to caution that these are still research approaches and it is unlikely you can develop a guaranteed cure on your own. The best approach is to stay in close contact with your medical team for guidance and treatment. I wish you the best moving forward.