Artigos mais recentes para Desenvolvimento de Medicamentos

Um novo método melhora a descoberta molecular usando algoritmos evolutivos e modelos de linguagem.

O impacto da IL-12 na resposta imunológica e no tratamento do câncer foi revelado por meio de estudos clínicos.

Uma abordagem nova melhora a geração de candidatos a medicamentos e a eficácia na pesquisa farmacêutica.

Um estudo sobre liberação química direcionada melhora o entendimento das reações de proteínas em organismos vivos.

Pesquisas sugerem que o montelucaste pode ajudar a controlar a epilepsia bloqueando os canais Cav3.1.

FreeCG melhora a modelagem molecular ao aumentar a eficiência e a precisão.

Allo-Allo oferece uma maneira nova de identificar sítios alostéricos com base em sequências de proteínas.

Um novo método acelera a geração de bibliotecas moleculares para melhores remédios.

AFD-X melhora a análise de cristais de proteína, aprimorando os métodos de coleta de dados.

Este artigo fala sobre o papel da expressão gênica nas doenças e no desenvolvimento de medicamentos.

O modelo VETE melhora as previsões de resposta a medicamentos na pesquisa do câncer.

Explorando o papel dos gráficos de conhecimento em tratamentos de câncer personalizados.

Alpha Flow-Lit melhora a geração de formas de proteínas, aumentando a eficiência e a precisão.

Pesquisadores melhoram previsões de ligação proteína-DNA usando métodos avançados e aprendizado de máquina.

HERMES prevê os efeitos de mutações em proteínas, ajudando na pesquisa médica e no desenvolvimento de medicamentos.

Novo método melhora a eficiência no estudo de estruturas e interações de proteínas.

Pesquisas mostram que ferramentas melhores pra bloquear o TEAD tão ajudando a controlar o crescimento das células cancerosas.

Novo método prevê a ligação de medicamentos usando a estrutura 3D da proteína.

Pesquisas mostram que é difícil desenvolver tratamentos para ELA usando modelos de camundongos.

Métodos inovadores visam melhorar as previsões de tratamento do câncer.

Um novo estudo revela a localização detalhada e a variabilidade de proteínas metabólicas nas células.

ProPEC melhora as previsões de mutações de proteínas virais usando modelos de deep learning.

Um novo framework melhora a descoberta de relações genéticas letais sintéticas no tratamento do câncer.

Pesquisas mostram interações importantes na proteína Gag do HIV-1, ajudando no desenvolvimento de medicamentos.

Cientistas usam aprendizado de máquina pra melhorar as previsões em combinações de remédios pra câncer.

Pesquisadores descobrem conexões genéticas que influenciam tratamentos para COVID-19 e doenças pulmonares.

Analisando como combinações ambientais afetam as respostas genéticas na resistência a medicamentos.

Novos métodos melhoram a compreensão das interações e comportamentos de carga das proteínas.

Novos métodos melhoram a sensibilidade na identificação de moléculas quirais através de medições térmicas.

Pesquisadores acham que o DLK1 pode ser um alvo promissor para tratar cânceres difíceis de tratar.

Novos métodos usando organismos modelo mostram potencial no desenvolvimento de tratamentos para doenças raras.

A pesquisa usa modelos matemáticos pra otimizar as estratégias de tratamento de câncer com medicamentos.

Novos métodos permitem a criação de ligantes de peptídeos apenas a partir de sequências de proteínas.

Uma olhada em melhorar a diversidade de participantes em testes clínicos através de métodos virtuais.

Novas terapias combinadas mostram que podem melhorar os resultados do tratamento do câncer.

Chai-1 prevê as formas de biomoléculas, melhorando o design de medicamentos e a pesquisa biológica.

Novos métodos melhoram como os cientistas preveem interações de ligação de proteínas.

A Tailândia quer ser mais autossuficiente na produção de remédios com estratégias e apoio melhores.

CALDERA melhora a priorização de genes ao lidar com viés e tornar as coisas mais fáceis de entender.

A pesquisa investiga como o PRC2 influencia o crescimento de células cancerígenas e as respostas ao tratamento.