Articoli più recenti per Ricerca Farmaceutica

MV-Mol integra diverse fonti di dati per una migliore comprensione molecolare.

Un modello che spiega come le cellule distinguono tra segnali per risposte immunitarie precise.

Un nuovo framework migliora le tecniche di generazione di grafi molecolari per la scoperta di farmaci.

CBGBench offre un approccio strutturato per migliorare la progettazione e la valutazione dei farmaci.

La ricerca dimostra che i metodi di condizionamento migliorano la generazione di molecole simili a farmaci.

Un nuovo metodo migliora le previsioni degli effetti collaterali dei farmaci usando approcci basati sui dati.

La ricerca mette in evidenza i benefici per il cuore degli inibitori SGLT2 oltre alla gestione del diabete.

Questi modelli aiutano gli scienziati a generare strutture molecolari 3D complesse per lo sviluppo di farmaci.

qFit-ligand aiuta a capire meglio le forme dei ligandi e le interazioni tra proteine.

TrustAffinity migliora le previsioni di legame dei farmaci e valuta l'incertezza in modo efficace.

Sguardo su Toxoplasma gondii e le sfide nel trattamento.

Un nuovo approccio migliora la generazione e l'efficacia dei candidati farmaceutici nella ricerca.

Scopri come l'IA sta cambiando la scoperta di farmaci e le terapie alternative.

Un nuovo metodo accelera la generazione di librerie molecolari per medicinali migliori.

Nuovo metodo prevede il legame dei farmaci usando la struttura 3D delle proteine.

MolTRES migliora la previsione chimica integrando conoscenze e metodi di formazione innovativi.

Gli oppioidi sintetici rappresentano una minaccia crescente per la salute pubblica.

Nuovi approcci nella progettazione di farmaci danno priorità alla sintetizzabilità delle molecole per risultati migliori.

Uno sguardo a come il framework degli estimand migliora l'analisi delle sperimentazioni cliniche.

Nuovo studio evidenzia come i cambiamenti nelle proteine influenzano le interazioni tra farmaci.

La ricerca svela il potenziale per nuovi farmaci contro i casi difficili di tubercolosi.

Un nuovo modo di progettare molecole basato sugli effetti cellulari.

Rag2Mol migliora l'efficienza della scoperta di farmaci integrando metodi di recupero e apprendimento automatico.

Esaminando il legame tra le proteine tau, MDM2 e il morbo di Alzheimer.

La ricerca svela il potenziale ruolo del levetiracetam nel modificare la progressione dell'Alzheimer.

La recensione rivela che il NAC potrebbe non ridurre significativamente le voglie per i disturbi da uso di sostanze.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel calcolo delle differenze di energia molecolare.

La ricerca mette in luce le complessità delle cellule persister nel'infezioni micobatteriche.

La ricerca esplora come alcuni farmaci influenzano la gravità del COVID-19 in persone con problemi di salute mentale.

BALM usa l'apprendimento automatico per migliorare l'accuratezza nella scoperta di farmaci.

Uno studio mostra che dosi più alte di corticosteroidi non offrono vantaggi per i pazienti COVID-19 che hanno bisogno di ventilazione.

I ricercatori sviluppano tecniche innovative per capire meglio le proteine di membrana integrale e le loro interazioni con i farmaci.

Un nuovo modello migliora le previsioni sui farmaci che attraversano la barriera emato-encefalica.

Uno studio cerca di trovare nuove possibilità di trattamento usando farmaci esistenti e intelligenza artificiale.

PharmacoMatch utilizza il machine learning per migliorare l'efficienza dello screening dei farmacofori.

Le A-GFN usano atomi per creare nuove molecole simili a farmaci, migliorando la scoperta di farmaci.

Nuove ricerche mettono in evidenza i benefici della metformina per gestire i sintomi dell'ipertensione intracranica idiopatica.

Nuovo peptide mostra potenziale nel combattere la resistenza antimicrobica e nel potenziare l'efficacia degli antibiotici.

Nuove ricerche mettono in evidenza il ruolo di PLSCR1 nella lotta contro l'influenza.

Nerpa 2 collega i gruppi di geni ai peptidi, migliorando la scoperta di farmaci.