製薬研究 に関する最新の記事

新しいフレームワークが薬の発見のための分子グラフ生成技術を改善する。

CBGBenchは、薬の設計と評価を強化するための体系的なアプローチを提供してるよ。

研究によると、条件付けの方法が薬のような分子生成を改善するんだって。

新しい方法がデータ駆動型アプローチを使って薬の副作用の予測を向上させるんだ。

研究は、SGLT2阻害剤が糖尿病管理を超えた心臓への利点を持っていることを示しています。

これらのモデルは、科学者たちが薬の開発のために複雑な3D分子構造を生成するのを手助けしているんだ。

qFit-ligandはリガンドの形状やタンパク質の相互作用を理解するのに役立つよ。

TrustAffinityは薬物結合予測を強化し、不確実性を効果的に評価するよ。

トキソプラズマ・ゴンディの洞察と治療の課題。

新しいアプローチが医薬品研究における薬剤候補の生成と効果を高める。

AIがどのように薬の発見や代替療法を変えているかを探ろう。

新しい方法で、より良い薬のための分子ライブラリの生成が早くなった。

新しい方法で、タンパク質の3D構造を使って薬の結合を予測する。

MolTRESは、知識と革新的なトレーニング方法を統合することで、化学的予測を強化します。

合成オピオイドは、公共の健康に対する脅威が大きくなってる。

新しい薬のデザインでは、より良い結果のために分子の合成しやすさを優先しているよ。

エスティマンドフレームワークが臨床試験の分析をどう改善するかを見てみよう。

新しい研究が、たんぱく質の変化が薬の相互作用にどう影響するかを強調してるよ。

研究によると、難治性結核に対する新薬の可能性があるらしい。

細胞効果に基づいた分子デザインの新しいアプローチ。

Rag2Molは、情報検索方法と機械学習を組み合わせて、薬の発見効率を高めるんだ。

タウタンパク質、MDM2、アルツハイマー病の関係を調べてる。

研究がレベチラセタムがアルツハイマーの進行に影響を与える可能性を示唆してるよ。

レビューによると、NACは物質使用障害の cravings を大幅に減らさないかもしれないってさ。

新しい方法で分子エネルギー差の計算精度がアップしたよ。

研究は、マイコバクテリア感染における持続細胞の複雑さを浮き彫りにしている。

研究は、特定の薬がメンタルヘルスの問題を持つ人々のCOVID-19の重症度にどのように影響するかを探っている。

BALMは機械学習を使って薬の発見の精度をアップさせるよ。

研究によると、換気が必要なCOVID-19患者には高用量のコルチコステロイドは効果がないって。

研究者たちは、膜貫通タンパク質とその薬剤相互作用をよりよく理解するための革新的な技術を開発している。

新しいモデルが薬が血液脳関門を通過する予測を改善する。

ある研究が既存の薬とAIを使って新しい治療法の可能性を探ろうとしてるんだ。

PharmacoMatchは機械学習を使って薬理フォルムのスクリーニング効率を向上させるよ。

A-GFNは原子を使って新しい薬のような分子を作り、薬の発見を改善してるよ。

新しい研究が、特発性頭蓋内高圧の症状を管理するためのメトホルミンの利点を強調しているよ。

新しいペプチドが抗菌耐性と抗生物質の効果を高める可能性を示してるよ。

新しい研究で、PLSCR1がインフルエンザと戦う役割を果たしていることが明らかになった。

Nerpa 2は遺伝子クラスターをペプチドに結びつけて、薬の発見を促進するよ。

患者の要因が薬の反応にどう影響するかの洞察。

PeptideCLMはペプチド薬の発見を正確に特性を予測することで強化するよ。