Articoli più recenti per Sviluppo di farmaci

PTMNavigator semplifica lo studio delle modifiche proteiche e dei loro effetti nei percorsi biologici.

Un nuovo approccio per le prove di ricerca della dose migliora l'efficienza e l'accuratezza nello sviluppo dei farmaci.

Questo articolo analizza come stanno cambiando i tassi di successo dei farmaci nei trial clinici.

Tecniche innovative migliorano la modellazione delle interazioni e dinamiche molecolari.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni proteiche per lo sviluppo di farmaci.

ProLLM migliora le previsioni delle interazioni proteina-proteina usando modelli di linguaggio avanzati.

La ricerca evidenzia potenziali farmaci senolitici che potrebbero aiutare a combattere le malattie legate all'età.

Un modello integra conoscenze da molecole per migliorare le previsioni nella scienza.

Nuovo metodo migliora la sicurezza e l'affidabilità nel dosaggio delle sperimentazioni cliniche.

La ricerca rivela un nuovo modello per una migliore somministrazione dei farmaci al cervello.

Unire l'embedding dei grafi di conoscenza e il ragionamento basato sui casi per trattamenti migliori.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dei recettori cannabinoidi per lo sviluppo di farmaci.

L'IA aiuta a creare nuovi anticorpi che mirano al PD-1 per migliorare le terapie contro il cancro.

Uno studio rivela potenziali benefici dell'anti-miR-155 per i pazienti con NSCLC.

Sfide e scoperte nelle interazioni tra farmaci con proteine flessibili.

La ricerca svela interazioni cruciali delle proteine BRD nel trattamento del cancro.

TRACE migliora le valutazioni di sicurezza dei farmaci analizzando campioni di tessuto con l'IA.

I nanobodi mostrano promettenti in medicina e ricerca, con database in crescita per lo studio.

Gli scienziati hanno sviluppato una nuova piattaforma per migliorare la crescita e il monitoraggio degli organoidi cerebrali.

La ricerca evidenzia il potenziale della glucokinasi nella gestione del diabete di tipo 2 attraverso la genetica.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni proteiche per la scoperta di farmaci.

VN-EGNN migliora lo sviluppo di farmaci migliorando l'identificazione dei siti di legame sulle proteine.

GradNav aiuta gli scienziati a studiare il comportamento molecolare in modo più efficiente.

Nuovi metodi migliorano le previsioni nella scoperta di farmaci e nella scienza dei materiali.

L'IA aiuta a creare farmaci per trattare le condizioni legate al cervello attraversando la barriera ematoencefalica.

La ricerca punta a migliorare i farmaci peptidici orali per gestire il diabete.

GPMelt migliora l'analisi dei comportamenti di fusione delle proteine per ottenere migliori intuizioni biologiche.

GearBind migliora la forza degli anticorpi usando tecniche avanzate di machine learning.

I ricercatori scoprono i meccanismi di resistenza nei trattamenti per il cancro ovarico.

Il design DEMO punta a migliorare la ricerca della dose negli studi oncologici usando marcatori biologici.

MiMiC permette simulazioni complesse delle interazioni molecolari su più scale per avere migliori intuizioni.

La ricerca mette in evidenza potenziali farmaci per inibire l'Aurora-B e trattare il cancro.

DIG-Mol migliora le previsioni del comportamento molecolare per uno sviluppo dei farmaci più veloce.

La struttura unica della gramicidina mostra potenziale per nuove terapie antimicrobiche.

Un nuovo modello aiuta a valutare gli impatti economici dei trattamenti per l'Alzheimer.

PINDER fornisce dati fondamentali per studiare le interazioni delle proteine e migliorare i metodi terapeutici.

Un nuovo approccio per studiare le interazioni farmaco-proteina usando saggi di stabilità termica.

Un nuovo approccio bayesiano migliora la stima della dimensione del campione nelle sperimentazioni cliniche.

Quest'articolo esplora il ruolo e l'importanza delle mPPasi nei processi cellulari.

Migliorare la preparazione dello stato iniziale aumenta l'accuratezza nei calcoli molecolari quantistici.