Articoli più recenti per Sviluppo di farmaci

Uno sguardo più da vicino ai tunnel enzimatici e al loro ruolo nei processi biochimici.

Nuove strategie migliorano la validazione dei modelli per miscele chimiche complesse.

Un nuovo metodo sfrutta i video in time-lapse per valutare le risposte ai farmaci contro il cancro.

La ricerca mostra promettente nell'uso dei radiotracciatori per migliorare le previsioni dei trattamenti per il cancro.

La ricerca mostra potenziali terapie che mirano al sistema immunitario per la LAM, migliorando i tassi di sopravvivenza.

Nuove scoperte collegano i livelli di Kallistatina al declino cognitivo nell'Alzheimer.

I ricercatori studiano le strutture delle proteine per sviluppare nuovi trattamenti contro il cancro.

I ricercatori stanno migliorando il design dei farmaci con tecniche innovative per sviluppare meglio i medicinali.

La ricerca svela nuove combinazioni di farmaci che potrebbero migliorare il trattamento per il cancro ovarico e al seno.

Questo articolo parla delle sfide e delle innovazioni nella progettazione di farmaci usando tecnologie avanzate.

Le proteine di membrana sono fondamentali per il segnale e il targeting dei farmaci in diverse malattie.

Rolipram sembra promettente nell'inibire la diffusione del cancro prendendo di mira enzimi chiave.

Uso di dati generati dall'IA per migliorare la scoperta di molecole e lo sviluppo di farmaci.

Nuove terapie si concentrano su p300 e CBP per combattere il cancro alla prostata avanzato.

Nuovi metodi migliorano la misurazione dei farmaci chirali per una migliore assistenza ai pazienti.

AlphaFold3 migliora la nostra comprensione delle strutture proteiche e delle interazioni per i progressi medici.

Un nuovo dataset punta a migliorare le previsioni nella scoperta di farmaci.

I metodi bayesiani stanno cambiando il modo in cui le sperimentazioni cliniche usano i dati passati per prendere decisioni migliori.

La ricerca svela nuovi composti che prendono di mira CXCR4 con potenziale per il trattamento del cancro.

La ricerca identifica fattori chiave nella resistenza al trattamento per il mieloma multiplo.

Nuovi metodi mirano a controllare i canali ionici utilizzando la degradazione proteica mirata per un trattamento migliore delle malattie.

Nuovi modelli migliorano le previsioni delle posizioni degli ioni metallici nelle proteine.

Strategie innovative stanno rivoluzionando il costoso processo di scoperta dei farmaci.

I progressi nella ricerca sulle proteine migliorano la comprensione delle forme e delle funzioni.

Uno studio rivela potenziali nuovi obiettivi per trattare il morbo di Parkinson.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza delle simulazioni nei sistemi biologici.

Uno sguardo a come MEDI5884 potrebbe migliorare la gestione del colesterolo nelle malattie cardiache.

Un nuovo metodo aiuta a capire come i geni controllano le risposte cellulari in modo efficace.

I nuovi modelli puntano a migliorare l'accuratezza nelle previsioni dei trattamenti per il cancro basati su dati molecolari.

Rac-1 sembra promettente come nuovo inibitore per TDO2, aiutando le terapie contro il cancro.

Candida albicans si adatta per sopravvivere agli attacchi del sistema immunitario e a condizioni difficili.

Una panoramica su come la tripsina interagisce con BPTI e le sue varianti.

Esaminando come i tratti genetici possano prevedere gli effetti collaterali dei farmaci.

La ricerca rivela la struttura cristallina dell'ossibutirina, aiutando nello sviluppo futuro di farmaci per la vescica.

Un nuovo approccio svela la dinamica delle chinasi e offre spunti per la progettazione di farmaci.

Combinare modelli 2D e 3D aumenta la precisione nella previsione delle proprietà molecolari.

La ricerca su piccole molecole che interrompono le interazioni di ARNT potrebbe portare a nuove terapie.

I metodi attuali che usano le impronte molecolari hanno grosse limitazioni nello sviluppo di farmaci.

I metodi di machine learning migliorano l'efficienza nell'identificare nuovi candidati farmaceutici da grandi librerie di composti.

Nuovi modelli migliorano le previsioni dell'affinità di legame dei farmaci utilizzando interazioni anticorpo-antigene.