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In the era of personalized medicine, BRAF mutational assessment is mandatory in advanced-stage melanoma and non-small cell lung cancer (NSCLC) patients. The identification of actionable mutations is crucial for the adequate management of these patients. To date various drugs have been implemented in clinical practice. Similarly, various methods may be adopted for the identification of BRAF mutations. Here, we briefly review the current literature on BRAF in melanoma and NSCLC, focusing attention in particular on the different methods and drugs adopted in these patients. In addition, an overview of the real-world practice in different Italian laboratories with high expertise in molecular predictive pathology testing is provided.
BRAF as a positive predictive biomarker: Focus on lung cancer and melanoma patients / Malapelle, U., Rossi, G., Pisapia, P., Barberis, M., Buttitta, F., Castiglione, F., Cecere, F.L., Grimaldi, A.M., Iaccarino, A., Marchetti, A., Massi, D., Medicina, D., Mele, F., Minari, R., Orlando, E., Pagni, F., Palmieri, G., Righi, L., Russo, A., Tommasi, S., et al.. - In: CRITICAL REVIEWS IN ONCOLOGY HEMATOLOGY. - ISSN 1040-8428. - 156:(2020), p. 103118. [10.1016/j.critrevonc.2020.103118]
BRAF as a positive predictive biomarker: Focus on lung cancer and melanoma patients
Malapelle U.;Rossi G.;Pisapia P.;Barberis M.;Buttitta F.;Castiglione F.;Cecere F. L.;Grimaldi A. M.;Iaccarino A.;Marchetti A.;Massi D.;Medicina D.;Mele F.;Minari R.;Orlando E.;Pagni F.;Palmieri G.;Righi L.;Russo A.;Tommasi S.;Vermi W.;Troncone G.
2020
Abstract
In the era of personalized medicine, BRAF mutational assessment is mandatory in advanced-stage melanoma and non-small cell lung cancer (NSCLC) patients. The identification of actionable mutations is crucial for the adequate management of these patients. To date various drugs have been implemented in clinical practice. Similarly, various methods may be adopted for the identification of BRAF mutations. Here, we briefly review the current literature on BRAF in melanoma and NSCLC, focusing attention in particular on the different methods and drugs adopted in these patients. In addition, an overview of the real-world practice in different Italian laboratories with high expertise in molecular predictive pathology testing is provided.
BRAF as a positive predictive biomarker: Focus on lung cancer and melanoma patients / Malapelle, U., Rossi, G., Pisapia, P., Barberis, M., Buttitta, F., Castiglione, F., Cecere, F.L., Grimaldi, A.M., Iaccarino, A., Marchetti, A., Massi, D., Medicina, D., Mele, F., Minari, R., Orlando, E., Pagni, F., Palmieri, G., Righi, L., Russo, A., Tommasi, S., et al.. - In: CRITICAL REVIEWS IN ONCOLOGY HEMATOLOGY. - ISSN 1040-8428. - 156:(2020), p. 103118. [10.1016/j.critrevonc.2020.103118]
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.