Derniers articles pour Développement de médicaments

La recherche vise à améliorer les médicaments peptidiques oraux pour la gestion du diabète.

GPMelt améliore l'analyse des comportements de fusion des protéines pour de meilleures connaissances biologiques.

GearBind renforce la puissance des anticorps grâce à des techniques avancées d'apprentissage machine.

Des chercheurs découvrent des mécanismes de résistance aux traitements du cancer de l'ovaire.

Le design DEMO vise à améliorer la recherche de doses dans les essais oncologiques en utilisant des marqueurs biologiques.

MiMiC permet des simulations complexes d'interactions moléculaires à plusieurs échelles pour de meilleures perspectives.

La recherche met en avant des médicaments potentiels pour inhiber Aurora-B et traiter le cancer.

DIG-Mol améliore les prédictions du comportement des molécules pour un développement de médicaments plus rapide.

La structure unique de la gramicidine montre un potentiel pour de nouvelles thérapies antimicrobiennes.

Un nouveau modèle aide à évaluer les impacts économiques des traitements contre Alzheimer.

PINDER fournit des données essentielles pour étudier les interactions des protéines et améliorer les méthodes thérapeutiques.

Une nouvelle méthode pour étudier les interactions entre médicaments et protéines en utilisant des essais de stabilité thermique.

Une nouvelle approche bayésienne améliore l'estimation de la taille d'échantillon dans les essais cliniques.

Cet article examine le rôle et l'importance des mPPases dans les processus cellulaires.

Améliorer la préparation de l'état initial augmente la précision des calculs moléculaires quantiques.

Des chercheurs évaluent la stabilité des formes d'aspirine en utilisant la modélisation par ordinateur et l'apprentissage automatique.

Des chercheurs développent des inhibiteurs pour mieux étudier le rôle de l'UBE2D dans la gestion des protéines.

Une étude révèle un comportement unique des gènes rRNA chez les parasites du paludisme.

Examiner l'impact et les techniques de la simulation quantique pour les systèmes quantiques ouverts.

Des recherches montrent le potentiel des quadruplexes G dans le traitement du cancer et du VIH.

drGAT utilise l'apprentissage automatique pour prédire comment les cellules réagissent aux médicaments.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision de la conception de médicaments.

Enquête sur les fonctions de l'apicoplaste et les implications pour les maladies liées aux parasites.

Comment les jumeaux numériques améliorent le traitement des patients et le développement de médicaments.

Des chercheurs dévoilent une technique plus sûre pour mesurer avec précision le potentiel de membrane cellulaire.

La kinase Abl1 est essentielle dans la gestion des processus cellulaires et le développement du cancer.

Des recherches sur de nouveaux composés montrent des promesses contre la résistance aux antibiotiques.

La recherche met en avant IL12B comme cible pour le développement de médicaments à petites molécules.

Une étude révèle le rôle des voies Wnt dans la croissance des douves du foie et des cibles potentielles pour des médicaments.

Une nouvelle méthode améliore la génération de molécules pour prédire la réponse aux médicaments.

Une étude révèle des liens entre le nombre de cellules immunitaires et les maladies médiées par le système immunitaire.

Des données de haute qualité sont super importantes pour réussir la découverte de médicaments et l'intégration de l'IA.

Un nouveau modèle qui simplifie la découverte de médicaments en générant des molécules de manière efficace.

Saturn améliore la découverte de médicaments en générant efficacement des molécules efficaces pour le traitement.

La recherche se concentre sur l'amélioration des tests de médicaments avec des modèles basés sur l'humain pour de meilleurs résultats.

De nouvelles idées sur les interactions de l'ARN pourraient conduire à de meilleurs médicaments pour les infections bactériennes.

Des recherches montrent comment les peptides interagissent avec les GPCRs d'adhésion, influençant la conception des médicaments.

PepFlow utilise l'apprentissage profond pour créer des conceptions de peptides efficaces pour le développement de médicaments.

De nouvelles méthodes, comme MolSnapper, rendent la conception de médicaments plus efficace et plus rapide.

De nouvelles recherches montrent une méthode pour booster l'efficacité de la chimiothérapie en utilisant des condensats TopBP1.