Últimos artículos para Investigación Farmacéutica

DigiLoCs mejora las predicciones en las pruebas de medicamentos, aumentando la seguridad y efectividad.

GShot genera gráficos de alta calidad a partir de datos de entrenamiento limitados usando técnicas de meta-aprendizaje.

iScore ofrece un método más rápido para predecir la unión de fármacos a proteínas.

Nuevas técnicas mejoran la identificación de candidatas a fármacos al capturar la flexibilidad de las proteínas.

Examinando el papel de las patentes en la innovación y la investigación farmacéutica.

Explorando el potencial de las redes neuronales cuánticas en la investigación química y farmacéutica.

ShapeLinker optimiza el diseño de enlaces para mejorar la eficacia de los fármacos usando aprendizaje automático.

La investigación explora el uso de medicamentos conocidos para nuevas opciones de tratamiento contra el COVID-19.

Descubre cómo los modelos de compartimentos fraccionarios mejoran la comprensión del comportamiento de los medicamentos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los sistemas cuánticos a través de estados excitados e interacciones complejas.

Explorando cómo el muestreo mejorado y el aprendizaje automático mejoran las simulaciones de dinámica molecular.

Este artículo evalúa las fortalezas y debilidades de los modelos farmacométricos en ensayos de medicamentos.

La investigación compara enfoques de modelos NLME para la estimación del efecto de los medicamentos.

La investigación destaca el papel de las enzimas en la producción de compuestos N-nitroso.

Aurodox parece prometedor para luchar contra infecciones difíciles causadas por bacterias resistentes.

La investigación revela cómo las combinaciones de antibióticos afectan el crecimiento y las tasas de supervivencia de las bacterias.

Un nuevo método mejora las predicciones de cómo los medicamentos interactúan con sus objetivos, ahorrando tiempo y recursos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de la unión de medicamentos y su efectividad.

Examinando el papel de CTLA-4 en el control inmune y sus aplicaciones médicas.

Examinando el papel de la γ-secretasa en la enfermedad de Alzheimer y sus interacciones complejas.

La investigación revela compuestos de quinoxalina prometedores para combatir la resistencia a la malaria.

Nuevos métodos revelan el potencial para la producción sostenible de terpenoides.

La investigación sobre la esparteína muestra prometedoras oportunidades para el desarrollo de medicamentos y mejoras agrícolas.

Estudio investiga dosis más seguras de primaquina para tratar la malaria en pacientes con deficiencia de G6PD.

Nuevos enfoques en el cuidado del cáncer se centran en tratamientos dirigidos basados en la genética del tumor.

Los investigadores mejoran los métodos de análisis de medicamentos para enfermedades virales a través de huellas dactilares de redes neuronales en grafos.

Un nuevo modelo, ADRNet, mejora las predicciones de los efectos secundarios relacionados con medicamentos.

Usando machine learning para clasificar drogas efectivamente y mejorar los resultados del tratamiento.

Los investigadores usan información genética para mejorar el desarrollo de medicamentos para enfermedades complejas.

Examinando los efectos del semaglutide en el crecimiento y el metabolismo en ratones jóvenes desnutridos.

La investigación revela cómo las bacterias resisten el antibiótico daptoicina a través de cambios en los lípidos.

Nueva base de datos y herramientas mejoran la detección de la resistencia a los antibióticos.

GIT-Mol integra gráficos, imágenes y texto para manejar mejor los datos moleculares.

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

DiffHopp mejora el descubrimiento de medicamentos al generar nuevas estructuras moleculares para una mejor eficacia.

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

Un enfoque nuevo mejora la precisión de la predicción en el descubrimiento de fármacos usando datos de bioactividad.

Investigadores desarrollaron un método para crear moléculas 3D diversas usando formas existentes.

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

ATM simplifica predecir la energía de unión para el descubrimiento de fármacos.