Últimos artículos para Desarrollo de fármacos

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.

Explorando cómo la senescencia afecta el crecimiento del cáncer y los tratamientos.

Un estudio revela diferencias estructurales entre fluticasona furoato y propionato.

Humatch simplifica la humanización de los medicamentos con anticuerpos para una mejor eficacia y seguridad.

Explorando cómo el alcohol afecta las transiciones de fase en materiales vivos.

Una mirada a cómo la respuesta de frecuencia ayuda a estudiar redes bioquímicas.

Un nuevo modelo de IA mejora la eficiencia de los ensayos clínicos.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia y precisión en el diseño de anticuerpos terapéuticos.

Cómo las explicaciones contrafactuales ayudan en la predicción del comportamiento molecular y sus implicaciones.

Nuevos métodos mejoran el diseño molecular al medir la incertidumbre de las predicciones.

El diseño continuo busca acelerar el desarrollo de tratamientos contra el cáncer.

Investigadores exploran hongos de pantanos para nuevos tratamientos contra la tuberculosis.

Examinando el impacto de los inhibidores de HDAC en las respuestas al tratamiento del cáncer de pulmón.

Explorando la intersección de la computación cuántica y la química molecular para soluciones innovadoras.

La investigación revela métodos distintos de propagación del poliovirus entre células, destacando estrategias no líticas.