Últimos artículos para Desarrollo de fármacos

GPMelt mejora el análisis del comportamiento de fusión de proteínas para obtener mejores insights biológicos.

GearBind mejora la fuerza de los anticuerpos usando técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

Investigadores descubren mecanismos de resistencia en tratamientos para el cáncer de ovario.

El diseño DEMO busca mejorar la búsqueda de dosis en ensayos oncológicos usando marcadores biológicos.

MiMiC permite simulaciones complejas de interacciones moleculares en múltiples escalas para obtener mejores perspectivas.

La investigación destaca fármacos potenciales para inhibir Aurora-B y tratar el cáncer.

DIG-Mol mejora las predicciones del comportamiento molecular para acelerar el desarrollo de medicamentos.

La estructura única de la gramicidina muestra potencial para nuevas terapias antimicrobianas.

Un nuevo modelo ayuda a evaluar los impactos económicos de los tratamientos para el Alzheimer.

PINDER proporciona datos vitales para estudiar interacciones de proteínas y mejorar métodos terapéuticos.

Un nuevo enfoque para estudiar las interacciones entre fármacos y proteínas usando ensayos de estabilidad térmica.

Un nuevo enfoque bayesiano mejora la estimación del tamaño de muestra en ensayos clínicos.

Este artículo examina el papel y la importancia de las mPPasas en los procesos celulares.

Mejorar la preparación del estado inicial aumenta la precisión en los cálculos moleculares cuánticos.

Los investigadores evalúan la estabilidad de las formas de aspirina utilizando modelado por computadora y aprendizaje automático.

Los investigadores desarrollan inhibidores para estudiar mejor el papel de UBE2D en la gestión de proteínas.

Un estudio revela un comportamiento único del gen rRNA en parásitos de malaria.

Examinando el impacto y las técnicas de la simulación cuántica para sistemas cuánticos abiertos.

La investigación revela el potencial de los cuádruples de G en el tratamiento del cáncer y el VIH.

drGAT usa aprendizaje automático para predecir cómo responden las células a los medicamentos.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión del diseño de fármacos.

Investigando las funciones del apicoplast y sus implicaciones en enfermedades relacionadas con parásitos.

Cómo los gemelos digitales mejoran el tratamiento de pacientes y el desarrollo de medicamentos.

Los investigadores presentan una técnica más segura para medir con precisión el potencial de la membrana celular.

La quinasa Abl1 es vital para manejar los procesos celulares y el desarrollo del cáncer.

La investigación sobre nuevos compuestos muestra promesas contra la resistencia a los antibióticos.

La investigación resalta a IL12B como un objetivo para el desarrollo de medicamentos de moléculas pequeñas.

Un estudio revela el papel de las vías Wnt en el crecimiento del duela hepática y posibles dianas para medicamentos.

Un nuevo enfoque mejora la generación de moléculas para predecir la respuesta a medicamentos.

Un estudio revela conexiones entre el conteo de células inmunitarias y enfermedades mediadas por el sistema inmunológico.

Los datos de alta calidad son clave para el descubrimiento de medicamentos exitoso y la integración de IA.

Un nuevo modelo que simplifica el descubrimiento de fármacos generando moléculas de forma eficiente.

Saturn mejora el descubrimiento de fármacos generando de manera eficiente moléculas efectivas para tratamientos.

La investigación se centra en mejorar las pruebas de medicamentos con modelos basados en humanos para obtener mejores resultados.

Nuevas ideas sobre las interacciones del ARN podrían llevar a mejores medicamentos para infecciones bacterianas.

La investigación revela cómo los péptidos interactúan con los GPCRs de adhesión, influyendo en el diseño de medicamentos.

PepFlow utiliza aprendizaje profundo para crear diseños de péptidos efectivos para el desarrollo de medicamentos.

Nuevos métodos, incluyendo MolSnapper, mejoran la eficiencia y efectividad en el diseño de fármacos.

Nuevas investigaciones destacan un método para aumentar la efectividad de la quimioterapia usando condensados de TopBP1.

Explorando cómo el aprendizaje automático predice la efectividad de PROTAC en el desarrollo de fármacos.