Legal Acceptances
{* #legalAcceptancesForm *}
Gentile Dottore/Dottoressa, ti informiamo che a partire dal 25 maggio 2018, con l'entrata in vigore del regolamento UE 2016/679 (GDPR) e del conseguente aggiornamento del D.lgs 196/2003, sono stati modificati alcuni paragrafi nei consensi che ci hai fornito.
La MSD Italia, titolare del trattamento dei tuoi dati, si è uniformata al succitato Regolamento, nominando tra l'altro, un Responsabile Protezione Dati (DPO). L'informativa Privacy aggiornata è disponibile al seguente link: www.msdsalute.it/privacy.
Ti ricordiamo che, in accordo con gli artt. 13 comma 2, 15, 16, 17, 18 e 20 del Regolamento UE 2016/679, potrai esercitare in qualsiasi momento i tuoi diritti scrivendo all'indirizzo email privacy_italy@merck.com.
{* acceptTermsofUse *}
MSD raccoglie i tuoi dati ai fini della registrazione al sito web e raccoglie il consenso per le comunicazioni promozionali. Per maggiori dettagli puoi consultare l’Informativa Privacy.
{* /legalAcceptancesForm *}
Unable to login, your account is inactive.
Unable to login, your account is rejected.
Unable to login, your account is pending.
Per completare il processo di registrazione clicca sul link contenuto nella mail che ti abbiamo appena inviato.
Impossibile accedere, il tuo account non è associato alle autorizzazioni per questo paese.
Your password has been successfully changed.
Abbiamo inviato un'e-mail con le istruzioni per impostare una nuova password. La tua password corrente non è stata cambiata.
Riceverai una email di avvenuta registrazione non appena avremo terminato le verifiche necessarie a farti accedere a MSDsalute, che ti ricordiamo essere dedicato ai Professionisti della Salute.
{* #createPasswordFormNoAuth *}
{* newPassword *}
{* newPasswordConfirm *}
{* userStatusHidden *}
{* preregEmailAddressHidden *}
{* emailVerifiedHidden *}
{* referral *}
{* /createPasswordFormNoAuth *}
La tua password è stata correttamente impostata.
La tua password è stata correttamente aggiornata.
We didn't recognize that password creation code. Enter your email address to get a new one.
{* #resetPasswordForm *}
{* signInEmailAddress *}
{* /resetPasswordForm *}
Siamo spiacenti, il codice di reimpostazione password non è valido, ripetere la procedura per ottenere un nuovo codice.
{* #resetPasswordForm *}
{* signInEmailAddress *}
{* /resetPasswordForm *}
We've sent you an email with instructions to create a new password. Your existing
password has not been changed.
Il tuo profilo è già presente nei nostri sistemi. Per completare la registrazione segui le istruzioni contenute nella email che ti abbiamo appena inviato.
Cancro gastrico: predirlo con un nuovo modello gene driver
Nonostante l’elevata prevalenza del cancro gastrico (GC), i biomarcatori molecolari in grado di rilevare in modo affidabile il GC devono ancora essere valutati attentamente. Attraverso una precisa ricerca, quindi, gli esperti hanno mirato a individuare una solida signature genica basata sui geni driver del cancro (CDG) in grado di predire la prognosi del GC.
I profili trascrizionali e i dati clinici dei pazienti con GC sono stati analizzati utilizzando l’analisi di regressione di Cox univariata e l’analisi di regressione di Cox penalizzata dalla contrazione e selezione minima (LASSO) per selezionare i geni correlati alla prognosi ottimale per la modellazione. La caratteristica operativa del ricevitore dipendente dal tempo (ROC) e le analisi di Kaplan-Meier sono state poi eseguite per valutare il potere predittivo di questa signature genica. Si è riuscito quindi a stabilire un modello di nomogramma per la previsione della sopravvivenza dei pazienti con GC utilizzando la signature CDG e le informazioni cliniche ed è stata identificata una signature a 7 CDG. I punteggi di rischio, invece, sono stati calcolati utilizzando questa signature e i pazienti sono stati successivamente divisi in gruppi ad alto e basso rischio; i pazienti ad alto rischio nei set di dati di addestramento e convalida avevano prognosi più sfavorevoli rispetto ai pazienti a basso rischio.
La signature e altre caratteristiche cliniche sono state utilizzate per costruire un nomogramma per predire la sopravvivenza complessiva del paziente con GC.
I risultati hanno evidenziato come la calibrazione e l’analisi della curva di decisione abbiano dimostrato l’efficacia predittiva del nomogramma. Pertanto, è stata stabilita una nuova signature e un nomogramma CDG per predire la prognosi del GC, che può facilitarne il trattamento personalizzato.
Fonte: Chen J, et al Aging (Albany NY). 2022 Mar 14;14(5):2383-2399 – doi: 10.18632/aging.203948
IT-NON-06651-W-03/2024
Completa la registrazione
Questo portale è dedicato ai Professionisti della Salute. Per questo motivo dobbiamo chiederti alcune infomazioni per essere sicuri che tu lo sia.
Tutti i campi sono OBBLIGATORI. L'accesso al portale è GRATUITO.
Informazioni di Accesso
{* #socialRegistrationForm *}Personal Information
Professional Information
MSD is using your phone number during this registration phase for the unique purpose to communicate with you if we are not able to verify if you are a HCP and grant you access to the website. Your phone number will not be used for Direct Marketing purpose.
Interessi
Your updates
The selected channels indicate by which means MSD is communicating with you. Below you can select your preferred channels.
Terms of Use
{* acceptTermsofUse *}MSD raccoglie i tuoi dati ai fini della registrazione al sito web e raccoglie il consenso per le comunicazioni promozionali. Per maggiori dettagli puoi consultare l’Informativa Privacy.