製薬研究 に関する最新の記事

新しいアプローチが薬物反応予測のための分子生成を向上させる。

高品質なデータは、成功する薬の発見とAI統合にとってめっちゃ大事だよ。

機械学習がキナーゼ研究と薬の発見をどう変えているかを知ろう。

新しいベンチマークが、いろんな分野でオフラインの多目的最適化手法を強化するよ。

薬の発見を簡単にする新しいモデルで、効率的に分子を生成するんだ。

サターンは治療のための効果的な分子を効率よく生成することで、薬の発見を改善する。

マラリア治療の成功を示す指標としてのメトヘモグロビンレベルに関する新しい知見。

RGFNは、薬の発見のために合成可能な化合物を生成する新しい方法を提供しているよ。

PepFlowは、ディープラーニングを活用して、薬の開発のための効果的なペプチドデザインを作っているよ。

FusionDTIは、薬物標的相互作用の予測を改善して、薬の開発をより進めるんだ。

MolSnapperを含む新しい手法が、薬の設計の効率と効果を向上させる。

UdanDTIは薬がタンパク質とどう相互作用するかの予測を改善する。

機械学習がドラッグ開発におけるPROTACの効果を予測する方法を探ってる。

フルオロベンゼンの研究で、速い化学反応を制御する方法についての知見が得られたよ。

研究によると、海藻レタスの抽出物が動物の傷の治癒を早めるかもしれないんだって。

この研究は、安全で効果的ながん薬の組み合わせを特定する方法を提案してるよ。

研究によると、フルチカゾンフルオラートとプロピオン酸の構造に違いがあることがわかった。

MV-Molはいろんなデータソースを統合して、分子の理解を深めるよ。

細胞が正確な免疫応答のために信号を区別する仕組みを説明するモデル。

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。