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大数据分析方法对药物发现
大数据一直是流行词在药物发现,但随着分析方法越来越复杂,其潜在的开始实现。我们看的一些最新进展为药物发现大数据分析。
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新兴的下一代Biotherapeutics类
我们正进入一个未知的地域在生物制药的发展。新兴新类的治疗是利用病毒和细胞的自然力量和工程他们对抗人类疾病。作为我们的传统疗法开始失败,新一军biotherapeutics是在地平线上。在这里,我们看两个新类的治疗。
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结合动力学在药物发现
结合动力学的研究可以追溯到一个多世纪,是药理学的基础理论正如今天我们所知道的那样。然而,尽管药物之间的相互作用的目标,内源性配体和外生潜在的药物是高度复杂的,大多数批准的动力学和临床有效的药物明显相似。
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目前的趋势在双特异性,双重作用和联合疗法
变得越来越明显,治疗复杂疾病如癌症,神经退行性疾病和抑郁不太可能目标病理通路中的一个分子。药物开发人员转向新方法利用多个药物的目标。
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利用Glycome癌症疗法
癌细胞的表面经常表达不同类型的糖蛋白,和因为健康细胞不表达这些分子(或这样做在一个非常低的水平),有显著的兴趣作为潜在抗癌的目标。最近的进步表明我们将看到在癌症作者复苏。
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利用肿瘤微环境对癌症疗法
这是一个多世纪以来佩吉特首次提出“土壤和种子”假说在癌症、提供证据表明,肿瘤周围的环境是肿瘤本身一样重要。在这一领域的研究已经形成势头和现在研究的焦点。
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表型与靶向性药物发现筛查
靶向性筛查的方法选择药物发现在过去的二十年里,但表型筛查是一种复兴。我们看的优点和应用程序。
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小说Biotherapeutics治疗癌症
免疫疗法可能在癌症biotherapeutics偷这个节目,但它似乎将他们与其他生物制剂——DNA或病毒,例如,是看到戏剧性的成功更多的癌症患者。
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7大数据对药物发现提供方法
就在你以为你掌握大数据的概念,一套全新的流行语出现:人工智能,机器学习,深入学习、结构化和非结构化数据。但对于制药行业现在这些不仅仅是流行语,他们的承诺的新时代的生产力。
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数据可视化在生命科学和创新药物的发现
在15年前,生物学家充斥着数据,可视化往往是处理作为一个插件,马后炮。快进到今天,数据可视化是有了复苏迹象。技术的进步和增加升值的重要性和潜在的生命科学社区和资助者,都导致了复兴。
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