製薬研究 に関する最新の記事

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。

GapDiffは、より良い薬のデザインのために分子生成方法を改善する。

薬合成のしやすさを測る新しいアプローチ。

薬の開発における予測セットの重要性を探る。

DrugGenは、高度な機械学習技術で薬の発見を変革しようとしてるんだ。

SBMOが分子候補を洗練して薬のデザインを進める方法を見てみよう。

細胞培養と代謝プロセスの基本を探って、研究成果を向上させよう。

シアル酸は、バイ菌が免疫システムとどんなふうにやりとりするかに影響を与えるんだ。

研究が薬剤の蓄積について明らかにし、より良い細菌治療に役立てる。

ゾニサミドの使い道、潜在的な副作用、そして重要な健康に関する注意点を探ってみよう。

この研究は、アクティビティクリフと機械学習を使って薬の相互作用を扱ってるよ。

ピラジナミドが免疫システムとの相互作用で結核治療をどう強化するかを発見しよう。

分子接着剤は、手が届きにくいタンパク質を狙って新しい治療法を約束してるよ。

新しい研究では、スマホを使って抗精神病薬を服用している患者の運動障害を評価しているよ。

研究によると、ガーナではスタチンが結核の治癒率を改善するかもしれないって。

有望な菌類が薬剤耐性菌に対して効果がありそう。

新しいフレームワークが細胞反応を分析することで薬の発見の予測を改善する。

科学者が量子シミュレーションを使って分子のエネルギー準位を研究する方法を学ぼう。