Articoli più recenti per Sviluppo di farmaci

I ricercatori valutano la stabilità delle diverse forme di aspirina usando modelli al computer e machine learning.

I ricercatori sviluppano inibitori per studiare meglio il ruolo di UBE2D nella gestione delle proteine.

Uno studio rivela un comportamento unico dei geni rRNA nei parassiti della malaria.

Esaminare l'impatto e le tecniche della simulazione quantistica per sistemi quantistici aperti.

La ricerca svela il potenziale dei quadruplex G nel trattare il cancro e l'HIV.

drGAT usa l'apprendimento automatico per prevedere come le cellule rispondono ai farmaci.

Nuovi metodi migliorano la velocità e la precisione nella progettazione di farmaci.

Indagare le funzioni dell'apicoplast e le implicazioni per le malattie legate ai parassiti.

Come i gemelli digitali migliorano il trattamento dei pazienti e lo sviluppo dei farmaci.

I ricercatori svelano una tecnica più sicura per misurare con precisione il potenziale della membrana cellulare.

La chinasi Abl1 è fondamentale per gestire i processi cellulari e lo sviluppo del cancro.

La ricerca su nuovi composti mostra promettenti risultati contro la resistenza agli antibiotici.

La ricerca mette in evidenza IL12B come obiettivo per lo sviluppo di farmaci a piccole molecole.

Uno studio rivela il ruolo delle vie Wnt nella crescita della fasciola epatica e i potenziali bersagli farmaceutici.

Un nuovo approccio migliora la generazione di molecole per la previsione della risposta ai farmaci.

Uno studio rivela connessioni tra il numero di cellule immunitarie e le malattie mediate dal sistema immunitario.

Dati di alta qualità sono fondamentali per una scoperta di farmaci di successo e per l'integrazione dell'AI.

Un nuovo modello che semplifica la scoperta di farmaci generando molecole in modo efficiente.

Saturn migliora la scoperta di farmaci generando in modo efficiente molecole efficaci per il trattamento.

La ricerca si concentra sul miglioramento dei test farmacologici con modelli basati sugli esseri umani per risultati migliori.

Nuove scoperte sulle interazioni dell'RNA potrebbero portare a farmaci migliori per le infezioni batteriche.

La ricerca mostra come i peptidi interagiscono con i GPCR di adesione, influenzando il design dei farmaci.

PepFlow sfrutta il deep learning per creare design di peptidi efficaci per lo sviluppo di farmaci.

Nuovi metodi, come MolSnapper, migliorano l'efficienza e l'efficacia del design dei farmaci.

Nuove ricerche evidenziano un metodo per aumentare l'efficacia della chemioterapia usando condensati di TopBP1.

Esplorare come il machine learning prevede l'efficacia dei PROTAC nello sviluppo di farmaci.

Esplorare come la senescenza influisca sulla crescita dei tumori e sui trattamenti.

Uno studio rivela differenze strutturali tra fluticasone furoato e propionato.

Humatch semplifica la umanizzazione dei farmaci biologici per una maggiore efficacia e sicurezza.

Esplorare come l'alcol influisce sulle transizioni di fase nei materiali viventi.

Uno sguardo a come la risposta in frequenza aiuta a studiare le reti biochimiche.

Un nuovo modello di intelligenza artificiale migliora l'efficienza dei trial clinici.

Un nuovo modello migliora l'efficienza e l'accuratezza nella progettazione di anticorpi terapeutici.

Come le spiegazioni controfattuali aiutano a prevedere il comportamento molecolare e le sue implicazioni.

Nuovi metodi migliorano il design molecolare misurando l'incertezza delle previsioni.

Il design seamless punta a velocizzare lo sviluppo dei trattamenti per il cancro.

I ricercatori esplorano funghi nei torbi pieni d'acqua per nuove terapie contro la tubercolosi.

Esaminando l'impatto degli inibitori della HDAC sulle risposte al trattamento del cancro ai polmoni.

Esplorando l'incrocio tra il calcolo quantistico e la chimica molecolare per soluzioni innovative.

La ricerca rivela metodi distinti di diffusione del poliovirus tra le cellule, mettendo in evidenza strategie non lytiche.