使用机器学习的新方法可以改变药物开发
加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员在2021 年 7 月 12 日的《自然通讯》在线问题上描述了一种新方法,该方法使用机器学习来寻找疾
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当前,市场上的各种治疗化合物,例如蛋白质,酶和氨基酸,都是手性化合物,即具有两个彼此互为镜像图像但不能重叠的结构的分子。尽管分子的
科学家已经成功开发出一种新技术,可以从纳米级液滴中可靠地生长出有机可溶性分子的晶体,从而释放出加速新药开发的潜力。 来自纽卡斯尔大
2019年9月20日,亚利桑那州图森和华盛顿-关键路径研究所(C-Path)和国家罕见病组织(NORD)在美国推出了罕见病治疗加速器数据和分析平台(RDCA-
与衰老有关的基因可以帮助解释为什么科学家已经鉴定出某些人的衰老速度与其他人不同。这项使用超过100万人的遗传数据进行的国际研究表明,
科学家已经成功开发出一种新技术,可以从纳米级液滴中可靠地生长出有机可溶性分子的晶体,从而释放出加速新药开发的潜力。 来自纽卡斯尔大
麻省理工学院的工程师设计了一种方法,可以通过快速测试新药在小肠中的吸收程度来加快新药的开发。这种方法也可以用于寻找新方法来改善现有
化学疗法是抗击大多数类型癌症的临床环境中的关键角色,新型化学物质可以促进新的和独特的细胞内相互作用,从而调节细胞机制并破坏肿瘤细胞
尽管需求不断增加,但在过去几十年中,新开发的药物数量持续下降。寻找新的活性物质,生产,表征和筛选生物有效性是非常复杂和昂贵的。其中
DNA结构的微小变化与乳腺癌和其他疾病有关,但是直到现在,它们都很难被发现。UC Riverside的化学家使用他们所谓的化学鼻子,能够以独特的