Neuste Artikel für Arzneimittelentwicklung

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Proteinladung und ihrem Verhalten.

Neue Methoden verbessern die Empfindlichkeit bei der Identifizierung von chiralen Molekülen durch thermische Messungen.

Forscher haben DLK1 als potenzielles Ziel für die Behandlung von schwer zu behandelnden Krebsarten entdeckt.

Neue Methoden mit Modelltieren zeigen vielversprechende Ansätze zur Entwicklung von Behandlungen für seltene Krankheiten.

Forschung nutzt mathematische Modelle, um Behandlungsstrategien für Krebsmedikamente zu optimieren.

Neue Methoden ermöglichen effektive Peptidbinder nur aus Proteinsequenzen.

Ein Blick darauf, wie man die Vielfalt der Teilnehmer in klinischen Studien durch virtuelle Methoden verbessern kann.

Neue Kombinationstherapien zeigen grosses Potenzial, die Ergebnisse der Krebsbehandlung zu verbessern.

Chai-1 sagt die Formen von Biomolekülen voraus und verbessert so das Design von Medikamenten und die biologische Forschung.

Neue Methoden verbessern, wie Wissenschaftler Proteinbindungsinteraktionen vorhersagen.

Thailand strebt nach grösserer Selbstversorgung in der Drogenproduktion durch verbesserte Strategien und Unterstützung.

CALDERA verbessert die Priorisierung von Genen, indem es Vorurteile angeht und die Interpretierbarkeit erhöht.

Forschung untersucht, wie PRC2 das Wachstum von Krebszellen und die Reaktionen auf Behandlungen beeinflusst.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen zur Medikamentenreaktion für bessere Behandlungsoptionen bei Krebs.

Ein neuer Ansatz zeigt, wie Proteine in Zellmembranen binden.

Forschung zeigt, wie wichtig Phospholipide für die Funktion von GPCRs sind, indem Lipidvesikel verwendet werden.

Erforschen, wie geheimnisvolle Taschen in Proteinen die Arzneimittelentwicklung beeinflussen.

Eine neue Methode sagt therapeutische Proteine basierend auf von der FDA genehmigten Daten vorher.

TXGNN hat sich zum Ziel gesetzt, neue Anwendungen für bestehende Medikamente zu finden, insbesondere für seltene Krankheiten.

Forscher zeigen neue Ziele für die Medikamentenentwicklung durch gezielte Proteinabbau-Techniken.

PATopics vereinfacht den Zugang zu Pharma-Patenten für Forscher, Chemiker und Unternehmen.

DeepVul verbindet Gen-Daten, um die Medikamentenreaktionen bei Krebspatienten vorherzusagen.

Die Untersuchung von Lipidmembranen gibt Einblicke in Zellfunktionen und Anpassungen.

Dieser Artikel untersucht die Rolle von Mikro-RNAs in Gesundheit und Krankheit.

Neue Methoden verbessern die Abbildung biologischer Proben auf molekularer Ebene.

Geo2Seq verwandelt 3D-Molekülstrukturen in handhabbare Sequenzen für eine effiziente Generierung.

FilmCPI verbessert die Arzneimittelforschung, indem es Datenungleichgewichte angeht und die Vorhersageeffizienz steigert.

Eine neue Methode kombiniert Modelle, um das Moleküldesign für Medikamente und Materialien zu verbessern.

Ein genauerer Blick auf die Wirkungen und Risiken von CBD für die Gesundheit.

Forscher suchen nach neuen Antimykotika, um den steigenden Gesundheits- und Landwirtschaftsproblemen zu begegnen.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersage der Wirkungen von Medikamenten auf Krebszellen.

Neue Modelle verbessern die Genauigkeit der Arzneimittelforschung und verringern die Abhängigkeit von Tierversuchen.

TransTox nutzt KI, um Vorhersagen zur Arzneimittelsicherheit in verschiedenen Organen zu verbessern.

Forschung zeigt Potenzial von der Wiederverwendung von Medikamenten bei aggressivem Hirnkrebs.

Neue Anwendungen für bestehende Medikamente mit fortschrittlichen Techniken finden.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Vorhersage von Enzymfunktionen und -reaktionen.

CIGB-300 zeigt vielversprechende Ansätze, um die Medikamentenresistenz bei der Behandlung von Lungenkrebs zu überwinden.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Berechnung von molekularen Energieunterschieden.

Diese Studie untersucht die Wechselwirkungen von Polyelektrolyten mit dem SARS-CoV-2-Spike-Protein.

Neue Arzneikandidaten könnten zu effektiven Therapien gegen Hepatitis B führen.