Neuste Artikel für Pharmaforschung

Rag2Mol steigert die Effizienz bei der Arzneimittelentdeckung, indem es Abrufmethoden und maschinelles Lernen integriert.

Untersuchen des Zusammenhangs zwischen Tau-Proteinen, MDM2 und Alzheimer.

Forschung zeigt, dass Levetiracetam möglicherweise die Alzheimer-Verlaufsveränderung beeinflussen kann.

Die Überprüfung zeigt, dass NAC vielleicht nicht wirklich die Verlangen bei Substanzgebrauchsstörungen verringert.

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

Forschung hebt die Komplexität von Persistenzzellen bei mykobakteriellen Infektionen hervor.

Forschung untersucht, wie bestimmte Medikamente die Schwere von COVID-19 bei Menschen mit psychischen Gesundheitsproblemen beeinflussen.

BALM nutzt maschinelles Lernen, um die Genauigkeit bei der Medikamentenentwicklung zu verbessern.

Studie zeigt, dass höhere Dosen von Kortikosteroiden keinen Nutzen für COVID-19-Patienten bringen, die beatmet werden müssen.

Forscher entwickeln innovative Techniken, um integrale Membranproteine und ihre Wechselwirkungen mit Medikamenten besser zu verstehen.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen von Medikamenten, die die Blut-Hirn-Schranke überwinden.

Eine Studie hat zum Ziel, neue Behandlungsmöglichkeiten mit bestehenden Medikamenten und KI zu finden.

PharmacoMatch nutzt Machine Learning, um die Effizienz beim Pharmacophor-Screening zu steigern.

A-GFNs nutzen Atome, um neue medikamentenähnliche Moleküle zu kreieren, was die Arzneimittelentdeckung verbessert.

Neue Forschungen zeigen die Vorteile von Metformin zur Behandlung der Symptome der idiopathischen intrakraniellen Hypertension.

Neues Peptid zeigt Potenzial im Kampf gegen antimikrobielle Resistenzen und zur Steigerung der Wirksamkeit von Antibiotika.

Neue Forschungen zeigen die Rolle von PLSCR1 im Kampf gegen die Influenza.

Nerpa 2 verbindet Gencluster mit Peptiden und verbessert so die Medikamentenentwicklung.

Einblicke, wie Patientenfaktoren die Medikamentenreaktionen beeinflussen.

PeptideCLM verbessert die Entdeckung von Peptidmedikamenten, indem es die Eigenschaften genau vorhersagt.

GapDiff verbessert die molekulare Generierungsmethoden für ein besseres Design von Arzneimitteln.

Ein neuer Ansatz, um die Einfachheit der Arzneimittelsynthese zu messen.

Die Bedeutung von Vorhersagesets in der Arzneimittelentwicklung erkunden.

DrugGen hat sich zum Ziel gesetzt, die Medikamentenentwicklung mit fortschrittlichen Machine-Learning-Techniken zu revolutionieren.

Ein Blick darauf, wie SBMO das Design von Medikamenten durch die Verfeinerung molekularer Kandidaten vorantreibt.

Entdecke die Grundlagen der Zellkultur und der Stoffwechselprozesse für bessere Forschungsergebnisse.

Sialinsäuren beeinflussen, wie Bakterien mit dem Immunsystem umgehen.

Forschung beleuchtet die Ansammlung von Medikamenten für bessere bakterielle Behandlung.

Entdecke die Anwendungen von Zonisamid, mögliche Nebenwirkungen und wichtige Gesundheitsüberlegungen.

Diese Studie beschäftigt sich mit Arzneimittelwechselwirkungen mithilfe von Aktivitätsklippen und maschinellem Lernen.

Entdeck, wie Pyrazinamid die Tuberkulose-Behandlung durch Interaktion mit dem Immunsystem verbessert.

Molekulare Kleber versprechen neue Therapien, indem sie schwer erreichbare Proteine anvisieren.

Neue Forschung nutzt Smartphones, um Bewegungsstörungen bei Antipsychotika-Patienten zu beurteilen.

Studie zeigt, dass Statine die TB-Heilungsraten in Ghana verbessern könnten.

Ein vielversprechender Pilz zeigt Potenzial gegen antibiotikaresistente Bakterien.

Ein neues Framework verbessert Vorhersagen in der Medikamentenentwicklung, indem es zelluläre Reaktionen analysiert.

Lern, wie Wissenschaftler Quanten-Simulationen nutzen, um Energieniveaus in Molekülen zu untersuchen.