Articoli più recenti per Sviluppo di farmaci

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.

Il machine learning sta cambiando il modo in cui si scoprono e progettano gli anticorpi nella medicina.

I ricercatori scoprono il potenziale di SPDZi1 nella lotta contro i tumori cerebrali aggressivi.

Un nuovo metodo migliora la previsione delle forme molecolari usando il machine learning.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare lo sviluppo di farmaci per le terapie anticolinesterasiche.

NAG2G migliora il processo di previsione dei reagenti per la sintesi dei composti.

Un nuovo metodo migliora la valutazione dei candidati farmaceutici sfruttando le strutture molecolari 3D.

Uno studio rivela come la temperatura e i livelli di proteine influenzano le proprietà delle soluzioni proteiche acquose.

Questo studio esamina farmaci che ripristinano l'apoptosi nelle cellule cancerose.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo framework per prevedere le conformazioni molecolari in modo più accurato.

I ricercatori si concentrano su IspE per sviluppare nuovi trattamenti per infezioni resistenti ai farmaci.

Valutare i modelli animali con l'IST migliora i test farmacologici e la comprensione delle malattie.

I ricercatori sviluppano un modello che migliora la stabilità nelle simulazioni di dinamica molecolare.

Il melanoma acrale presenta sfide diverse nella diagnosi e nel trattamento rispetto ad altri melanomi.

Un nuovo approccio migliora la comprensione delle forme molecolari e dei loro effetti sulle proprietà.

La ricerca svela come i movimenti degli enzimi influenzano la loro funzione e evoluzione.

Uno sguardo a come il ciclo cellulare influisce sul trattamento e sulla ricerca del cancro.

Esaminando come la proteina 2C aiuta la replicazione dell'enterovirus e i potenziali bersagli per il trattamento.

Un nuovo metodo per migliorare l'ottimizzazione offline in vari settori.

Un nuovo framework migliora la previsione delle interazioni e delle funzioni delle proteine.

Nuovo dataset migliora significativamente le prestazioni dei LLM nei compiti di chimica.

Uno studio rivela il ruolo fondamentale dei lipidi nelle interazioni tra le proteine di membrana.

Un nuovo metodo migliora il design delle molecole considerando più proprietà contemporaneamente.

La ricerca esamina come il safinamide influisce sull'attività della dopamina nei neuroni.

Uno sguardo a come i ricercatori studiano l'aspirina usando metodi moderni.

Un nuovo metodo per affrontare sfide di ottimizzazione complesse usando strategie basate sui dati.

Nuove scoperte mostrano che l'inibizione di PIKFYVE può aumentare l'efficacia dell'immunoterapia contro il cancro.

Uno sguardo ai metodi di deep learning nella scoperta di farmaci.