Neuste Artikel für Arzneimittelentwicklung

PTMNavigator vereinfacht das Studium von Proteinmodifikationen und deren Auswirkungen in biologischen Wegen.

Ein neuer Ansatz für Dosisfindungsstudien verbessert die Effizienz und Genauigkeit in der Arzneimittelentwicklung.

Dieser Artikel untersucht die sich ändernden Erfolgsraten von Medikamenten in klinischen Studien.

Innovative Techniken verbessern die Modellierung von molekularen Interaktionen und Dynamik.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Proteininteraktionen für die Medikamentenentwicklung.

ProLLM verbessert die Vorhersagen von Protein-Protein-Interaktionen mit fortschrittlichen Sprachmodellen.

Forschung hebt potenzielle senolytische Medikamente hervor, die helfen könnten, altersbedingte Krankheiten zu bekämpfen.

Ein Modell integriert Wissen von Molekülen, um Vorhersagen in der Wissenschaft zu verbessern.

Neue Methode verbessert Sicherheit und Zuverlässigkeit bei der Dosierung in Drug Trials.

Forschung zeigt ein neues Modell für bessere Medikamentenabgabe ins Gehirn.

Wissenstransfer von Wissensgraphen und fallbasiertem Denken für bessere Behandlungen kombinieren.

Neue Methoden verbessern das Verständnis der Cannabinoid-Rezeptoren für die Arzneimittelentwicklung.

KI hilft dabei, neue Antikörper zu entwickeln, die PD-1 anvisieren, um bessere Krebsbehandlungen zu ermöglichen.

Eine Studie zeigt mögliche Vorteile von Anti-miR-155 für NSCLC-Patienten.

Herausforderungen und Durchbrüche bei Arzneimittelwechselwirkungen mit flexiblen Proteinen.

Forschung zeigt wichtige Interaktionen von BRD-Proteinen in der Krebsbehandlung.

TRACE verbessert die Bewertung der Arzneimittelsicherheit, indem es Gewebeproben mit KI analysiert.

Nanobodies zeigen vielversprechende Ansätze in der Medizin und Forschung, mit wachsenden Datenbanken für Studien.

Wissenschaftler haben eine neue Plattform entwickelt, um das Wachstum und die Überwachung von Gehirnorganoiden zu verbessern.

Forschung hebt das Potenzial von Glukokinase bei der Behandlung von Typ-2-Diabetes durch Genetik hervor.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Proteininteraktionen für die Arzneimittelentdeckung.

VN-EGNN verbessert die Medikamentenentwicklung, indem es die Identifizierung von Bindungsstellen auf Proteinen erleichtert.

GradNav hilft Wissenschaftlern, das molekulare Verhalten effizienter zu untersuchen.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen in der Arzneimittelforschung und Materialwissenschaft.

KI hilft dabei, Medikamente zur Behandlung von hirnbezogenen Erkrankungen zu entwickeln, indem sie die Blut-Hirn-Schranke überwindet.

Die Forschung zielt darauf ab, orale Peptidmedikamente zur Diabetesbehandlung zu verbessern.

GPMelt verbessert die Analyse von Protein-Schmelzverhalten für bessere biologische Einblicke.

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.