在药物发现-新闻和特性筛选策略

表型筛选获得了新的动力与药物发现希望这种方法能提高药物的成功率的批准。在本文中,我们看一些最新的筛查工具和他们的应用程序。

Sanford Burnham Prebys医学发现研究所的科学家们已经开发出一种机器学习算法,它可以从显微镜图片信息,允许高通量表观遗传药物筛选可以解锁新的治疗癌症、心脏病、精神疾病等等。

研究报告的发现能够杀死具有化疗耐药性的所有化合物glioblastoma-initiating细胞(gic),提高生产药物的希望能够消除耐火材料毒性较低的肿瘤。

受体(药物目标)可以从单个亚基的配体的构建(药物化合物),这一过程称为“寡聚化”。现在,使用光子激发显微镜,研究人员报告说,他们可以发现各种各样的蛋白质受体低聚物在没有形成或存在不同的药物结合的候选人。

作为科学家,我们经常受到某些刻板印象。我们认为是聪明和书呆子;我们工作时间很长,穿实验服,为数据。部分或全部的这些特征和行为可能环真的人口水平,但对于个别科学家他们并不总是堆积。断开同样适用于细胞。我们假设平均表型是代表所有成员的人口,但常常是不…

生物化学家已经发现了一种有前途的新类的抗生素。在研究了125000多个分子,他们发现2-pyrazol-1-yl-thiazole衍生品具有抗菌性能。发现化合物之一,表现出良好的活性和细胞毒性较低,因此可以作为进一步研究的原型。

一项研究中心的细胞疗法,由FAPESP,必须占州政府支持确定小分子核糖核酸参与多能性维护和细胞分化。

科学家发明了一个新的平台,汇集了基因组编辑与磁性细胞分选发现新的药物靶点。

我们最近有幸跟马丁·高斯林企业治疗的方案和苏塞克斯大学的分子药理学教授。马丁强调了企业治疗呼吸系统疾病主要集中在修改和新疾病治疗方法的发展。

研究人员设计一种机器学习算法,预测的结果与精度远高于化学反应训练有素的化学家和显示方法,使复杂的分子,消除药物发现的一个重要障碍。