Derniers articles pour Développement de médicaments

Un regard plus près sur les tunnels enzymatiques et leur rôle dans les processus biochimiques.

De nouvelles stratégies améliorent la validation des modèles pour les mélanges chimiques complexes.

Une nouvelle méthode utilise des vidéos en accéléré pour évaluer les réponses aux médicaments contre le cancer.

Des recherches montrent qu'il y a du potentiel à utiliser des radiotraceurs pour améliorer les prédictions de traitement du cancer.

Des recherches montrent des thérapies potentielles ciblant le système immunitaire pour le LAM, améliorant les taux de survie.

De nouvelles découvertes relient les niveaux de Kallistatine au déclin cognitif dans la maladie d'Alzheimer.

Les chercheurs étudient les structures des protéines pour développer de nouveaux traitements contre le cancer.

Les chercheurs améliorent la conception des médicaments avec des techniques innovantes pour un meilleur développement des traitements.

Des recherches montrent de nouvelles combinaisons de médicaments qui pourraient améliorer le traitement du cancer de l'ovaire et du sein.

Cet article parle des défis et des innovations dans la conception de médicaments en utilisant des technologies avancées.

Les protéines membranaires sont super importantes pour le signalement et le ciblage des médicaments dans pas mal de maladies.

Rolipram montre du potentiel pour inhiber la propagation du cancer en ciblant des enzymes clés.

Utiliser des données générées par l'IA pour améliorer la découverte de molécules et le développement de médicaments.

De nouvelles thérapies se concentrent sur p300 et CBP pour lutter contre le cancer de la prostate avancé.

De nouvelles méthodes améliorent la mesure des médicaments chiraux pour un meilleur soin des patients.

AlphaFold3 améliore notre compréhension des structures protéiques et des interactions pour faire avancer la médecine.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer les prédictions en matière de découverte de médicaments.

Les méthodes bayésiennes transforment la façon dont les essais cliniques intègrent les données passées pour prendre de meilleures décisions.

Des recherches montrent de nouveaux composés ciblant CXCR4 avec un potentiel pour le traitement du cancer.

La recherche identifie des facteurs clés dans la résistance au traitement pour le myélome multiple.

De nouvelles méthodes visent à contrôler les canaux ioniques en utilisant la dégradation ciblée des protéines pour un meilleur traitement des maladies.

De nouveaux modèles améliorent les prévisions des emplacements des ions métalliques dans les protéines.

Des stratégies innovantes refaçonnent le processus coûteux de découverte de médicaments.

Les avancées en recherche sur les protéines améliorent la compréhension des formes et des fonctions.

Une étude révèle de nouvelles cibles potentielles pour traiter la maladie de Parkinson.

Un nouveau modèle améliore la précision des simulations dans les systèmes biologiques.

Un aperçu de comment le MEDI5884 pourrait améliorer la gestion du cholestérol dans les maladies cardiaques.

Une nouvelle méthode aide à comprendre comment les gènes contrôlent efficacement les réponses cellulaires.

De nouveaux modèles visent à améliorer la précision des prédictions de traitement du cancer basées sur des données moléculaires.

Rac-1 montre du potentiel en tant que nouvel inhibiteur pour le TDO2, aidant les thérapies contre le cancer.

Candida albicans s'adapte pour survivre aux attaques du système immunitaire et aux conditions difficiles.

Un aperçu de comment la trypsine interagit avec BPTI et ses variantes.

Examiner comment les traits génétiques peuvent prédire les effets secondaires des médicaments.

La recherche révèle la structure cristalline de l'oxybutynine, ce qui aide au développement futur de médicaments pour la vessie.

Nouvelle approche révèle la dynamique des kinases et des infos sur la conception de médicaments.

Combiner des modèles 2D et 3D améliore la précision des prédictions des propriétés moléculaires.

Des recherches sur de petites molécules qui perturbent les interactions d'ARNT pourraient mener à de nouvelles thérapies.

Les méthodes actuelles utilisant des empreintes moléculaires ont des limites importantes dans le développement de médicaments.

Les méthodes de machine learning améliorent l'efficacité pour identifier de nouveaux candidats médicaments à partir de grandes bibliothèques de composés.

De nouveaux modèles améliorent les prévisions de l'affinité de liaison des médicaments en utilisant les interactions anticorps-antigène.