Últimos artículos para Desarrollo de fármacos

Una mirada más cercana a los túneles enzimáticos y su papel en los procesos bioquímicos.

Nuevas estrategias mejoran la validación de modelos para mezclas químicas complejas.

Un nuevo método utiliza videos en time-lapse para evaluar las respuestas a los medicamentos contra el cáncer.

La investigación muestra que los radiotrazadores tienen potencial para mejorar las predicciones en el tratamiento del cáncer.

La investigación revela terapias potenciales que atacan el sistema inmunológico para LAM, mejorando las tasas de supervivencia.

Nuevos hallazgos conectan los niveles de Kallistatina con el deterioro cognitivo en la enfermedad de Alzheimer.

Los investigadores examinan las estructuras de las proteínas para desarrollar nuevos tratamientos contra el cáncer.

Los investigadores están mejorando el diseño de medicamentos con técnicas innovadoras para un mejor desarrollo de medicamentos.

Investigaciones revelan nuevas combinaciones de medicamentos que podrían mejorar el tratamiento para el cáncer de ovario y de mama.

Este artículo habla sobre los desafíos e innovaciones en el diseño de medicamentos usando tecnologías avanzadas.

Las proteínas de membrana son clave para la señalización y el enfoque de medicamentos en varias enfermedades.

Rolipram muestra potencial para inhibir la propagación del cáncer al atacar enzimas clave.

Usando datos generados por IA para mejorar el descubrimiento de moléculas y el desarrollo de medicamentos.

Nuevas terapias se centran en p300 y CBP para combatir el cáncer de próstata avanzado.

Nuevos métodos mejoran la medición de medicamentos quirales para una mejor atención al paciente.

AlphaFold3 mejora nuestra comprensión de las estructuras y interacciones de las proteínas para avances médicos.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar las predicciones en el descubrimiento de medicamentos.

Los métodos bayesianos están cambiando la forma en que los ensayos clínicos usan datos pasados para tomar mejores decisiones.

La investigación revela nuevos compuestos que apuntan al CXCR4 con potencial para el tratamiento del cáncer.

La investigación identifica factores clave en la resistencia al tratamiento para el mieloma múltiple.

Nuevos métodos buscan controlar los canales iónicos usando degradación de proteínas dirigida para un mejor tratamiento de enfermedades.

Nuevos modelos mejoran las predicciones de la ubicación de iones metálicos en las proteínas.

Las estrategias innovadoras están transformando el costoso proceso de descubrimiento de medicamentos.

Los avances en la investigación de proteínas mejoran la comprensión de las formas y funciones.

Un estudio revela nuevos objetivos potenciales para tratar la enfermedad de Parkinson.

Un nuevo modelo mejora la precisión de las simulaciones en sistemas biológicos.

Una mirada a cómo MEDI5884 podría mejorar el manejo del colesterol en enfermedades del corazón.

Un nuevo método ayuda a entender cómo los genes controlan las respuestas celulares de manera efectiva.

Nuevos modelos buscan mejorar la precisión en las predicciones de tratamientos contra el cáncer basados en datos moleculares.

Rac-1 parece prometedor como un nuevo inhibidor de TDO2, ayudando en terapias contra el cáncer.

Candida albicans se adapta para sobrevivir a los ataques del sistema inmunológico y a condiciones difíciles.

Una visión general de cómo la tripsina interactúa con BPTI y sus variantes.

Examinando cómo los rasgos genéticos pueden predecir los efectos secundarios de los medicamentos.

La investigación revela la estructura cristalina de la oxibutinina, ayudando en el desarrollo de futuros medicamentos para la vejiga.

Nuevo enfoque revela dinámicas de quinasas e ideas para el diseño de fármacos.

Combinar modelos 2D y 3D mejora la precisión de la predicción de propiedades moleculares.

La investigación sobre moléculas pequeñas que interrumpen las interacciones de ARNT podría llevar a nuevas terapias.

Los métodos actuales que usan huellas moleculares enfrentan limitaciones importantes en el desarrollo de medicamentos.

Los métodos de aprendizaje automático mejoran la eficiencia en la identificación de nuevos candidatos a fármacos a partir de grandes bibliotecas de compuestos.

Nuevos modelos mejoran las predicciones de la afinidad de unión de fármacos usando interacciones entre anticuerpos y antígenos.