Neuste Artikel für Arzneimittelentwicklung

GearBind verbessert die Antikörperstärke mithilfe fortschrittlicher maschineller Lerntechniken.

Forscher entdecken Mechanismen des Widerstands in der Behandlung von Eierstockkrebs.

Das DEMO-Design zielt darauf ab, die Dosissuche in Onkologie-Studien mithilfe von biologischen Markern zu verbessern.

MiMiC ermöglicht komplexe Simulationen von molekularen Wechselwirkungen auf mehreren Ebenen für bessere Einblicke.

Forschung zeigt mögliche Medikamente, um Aurora-B zu hemmen und Krebs zu behandeln.

DIG-Mol verbessert die Vorhersagen über das molekulare Verhalten für schnellere Arzneimittelentwicklung.

Die einzigartige Struktur von Gramicidin zeigt Potenzial für neue antimikrobielle Therapien.

Ein neues Modell hilft, die wirtschaftlichen Auswirkungen von Alzheimer-Behandlungen zu bewerten.

PINDER liefert wichtige Daten, um Proteininteraktionen zu studieren und therapeutische Methoden zu verbessern.

Ein neuer Ansatz zur Untersuchung von Arzneimittel-Protein-Interaktionen mithilfe von thermischen Stabilitätstests.

Ein neuer Bayesscher Ansatz verbessert die Schätzung der Stichprobengrösse in klinischen Studien.

Dieser Artikel beleuchtet die Rolle und Bedeutung von mPPasen in zellulären Prozessen.

Die Verbesserung der anfänglichen Zustandsvorbereitung steigert die Genauigkeit bei quantenmechanischen Molekülberechnungen.

Forscher bewerten die Stabilität von Aspirin-Formen mithilfe von Computermodellierung und maschinellem Lernen.

Forscher entwickeln Inhibitoren, um UBE2Ds Rolle im Proteinmanagement besser zu untersuchen.

Studie zeigt einzigartiges rRNA-Genverhalten bei Malaria-Parasiten.

Untersuchung der Auswirkungen und Techniken der Quanten-Simulation für offene quantenmechanische Systeme.

Forschung zeigt das Potenzial von G-Quadruplexen bei der Behandlung von Krebs und HIV.

drGAT nutzt maschinelles Lernen, um vorherzusagen, wie Zellen auf Medikamente reagieren.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Arzneimittel-Design.

Untersuchung der Funktionen von Apicoplasten und deren Auswirkungen auf parasitenbedingte Krankheiten.

Wie digitale Zwillinge die Patientenbehandlung und Arzneimittelentwicklung verbessern.

Forscher stellen eine sicherere Technik vor, um das Zellmembranpotential genau zu messen.

Abl1-Kinase ist wichtig für die Steuerung von Zellprozessen und der Krebsentwicklung.

Forschung zu neuen Verbindungen zeigt vielversprechende Ansätze gegen Antibiotikaresistenz.

Forschung hebt IL12B als Ziel für die Entwicklung von kleinmolekularen Arzneimitteln hervor.

Eine Studie zeigt, wie die Wnt-Signalwege beim Wachstum von Leberwürmern eine Rolle spielen und mögliche Medikamentenziele darstellen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Generierung von Molekülen zur Vorhersage der Medikamentenreaktion.

Studie zeigt Zusammenhänge zwischen Immunzellzahlen und immunvermittelten Krankheiten.

Hochwertige Daten sind entscheidend für erfolgreichen Arzneimittelentwurf und KI-Integration.

Ein neues Modell, das die Medikamentenentdeckung vereinfacht, indem es Moleküle effizient generiert.

Saturn verbessert die Medikamentenentwicklung, indem es effizient wirksame Moleküle zur Behandlung erzeugt.

Die Forschung konzentriert sich darauf, Drug-Testing mit menschlichen Modellen zu verbessern, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Neue Erkenntnisse über RNA-Interaktionen könnten zu besseren Medikamenten gegen bakterielle Infektionen führen.

Forschung zeigt, wie Peptide mit Adhesions-GPCRs interagieren und das Medikamentendesign beeinflussen.

PepFlow nutzt Deep Learning, um effektive Peptid-Designs für die Arzneimittelentwicklung zu erstellen.

Neue Methoden, einschliesslich MolSnapper, verbessern die Effizienz und Effektivität des Arzneimitteldesigns.

Neue Forschung zeigt eine Methode, um die Effektivität von Chemotherapie mit TopBP1-Kondensaten zu steigern.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die PROTAC-Effektivität in der Arzneimittelentwicklung vorhersagt.

Erforschen, wie Seneszenz das Wachstum von Krebs und Behandlungen beeinflusst.