Derniers articles pour Développement de médicaments

PTMNavigator facilite l'étude des modifications protéiques et de leurs effets dans les voies biologiques.

Une nouvelle approche pour les essais de recherche de dose améliore l'efficacité et la précision dans le développement de médicaments.

Cet article examine les taux de succès changeants des médicaments dans les essais cliniques.

Des techniques innovantes améliorent la modélisation des interactions et des dynamiques moléculaires.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des interactions des protéines pour le développement de médicaments.

ProLLM améliore les prédictions des interactions protéine-protéine en utilisant des modèles de langage avancés.

La recherche met en avant des médicaments sénolytiques qui pourraient aider à combattre les maladies liées à l'âge.

Un modèle intègre des connaissances sur les molécules pour améliorer les prévisions en science.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité et la fiabilité des doses dans les essais cliniques de médicaments.

Des recherches montrent un nouveau modèle pour une meilleure livraison de médicaments au cerveau.

Combiner l'embedding de graphes de connaissances et le raisonnement basé sur des cas pour de meilleurs traitements.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des récepteurs cannabinoïdes pour le développement de médicaments.

L'IA aide à créer de nouveaux anticorps ciblant le PD-1 pour de meilleures thérapies contre le cancer.

Une étude dévoile les avantages potentiels de l'anti-miR-155 pour les patients atteints de NSCLC.

Défis et avancées dans les interactions médicamenteuses avec des protéines flexibles.

Des recherches montrent des interactions cruciales des protéines BRD dans le traitement du cancer.

TRACE améliore les évaluations de la sécurité des médicaments en analysant des échantillons de tissus avec de l'IA.

Les nanobodies montrent un potentiel en médecine et en recherche, avec des bases de données de plus en plus nombreuses pour les études.

Des scientifiques développent une nouvelle plateforme pour mieux faire pousser et surveiller les organoïdes cérébraux.

Des recherches mettent en avant le potentiel de la glucokinase dans la gestion du diabète de type 2 via la génétique.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des interactions protéiques pour la découverte de médicaments.

VN-EGNN améliore le développement de médicaments en renforçant l'identification des sites de liaison sur les protéines.

GradNav aide les scientifiques à étudier le comportement moléculaire plus efficacement.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions dans la découverte de médicaments et la science des matériaux.

L'IA aide à créer des médicaments pour traiter des problèmes liés au cerveau en traversant la barrière hémato-encéphalique.

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.