자궁내막증은 원인을 알 수 없는 신비로운 질병으로, 암과 놀라울 정도로 유사한 점을 가지고 있지만 효과적인 치료법이 없다. 이 기사에서는 이 질병의 기원, 암과의 연관성, 현재 치료법의 한계를 탐구하고, 심각하게 과소평가되고 있는 유병률과 연구 자금의 심각한 부족을 지적하며, 이 질병 연구에 대한 더 많은 관심과 투자를 촉구한다.
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이 글에서는 분자 동역학(MD) 시뮬레이션의 원리와 실제 응용에 대해 포괄적으로 설명합니다. 단백질 접힘을 주요 예시로 사용하여 힘장, 에너지 최소화, 평형화, 본 시뮬레이션 등의 단계를 자세히 설명합니다. 양자 효과, 향상된 샘플링, 자유 에너지 계산과 같은 고급 주제도 다룹니다. 두 가지 사례 연구는 MD를 신약 개발과 인플루엔자 적응 연구에 적용한 사례를 보여줍니다. 마지막으로 MD 시뮬레이션의 한계와 미래 방향을 강조하며 마무리합니다.
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한 연구에 따르면 오후 3시 이전에 면역치료 주입을 하는 경우 오후 3시 이후에 비해 암 환자의 질병 조절 기간이 길어지고(11.3개월 대 5.7개월), 중앙값 생존 기간도 길어지는 것(최소 23.2개월 대 16.4개월)으로 나타났습니다. 이러한 위험 부담 없이 비용도 들이지 않고 개선되는 점은 논쟁을 불러일으키고 있습니다. 회의적인 시각도 있지만, 여러 후향적 연구와 무작위 대조군 임상시험에서 이러한 결과를 뒷받침하고 있으며, 면역치료의 최적 투여 시간은 하루 중 이른 시간대일 가능성이 크고, 신체의 생체리듬과 관련이 있을 수 있습니다. 메커니즘을 밝히려면 추가 연구가 필요하지만, 이를 통해 면역치료 가이드라인이 업데이트될 수 있습니다.
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과학자들은 AI를 이용하여 뱀 독의 신경 독소에 결합하는 단백질을 설계하고, 마우스 실험에서 효과를 입증했습니다. 하지만 이는 의문을 제기합니다. 이미 항독소가 있는데 왜 새로운 방법이 필요할까요? 이 기사는 항독소 생산의 어려움, 즉 높은 비용, 부족, 뱀 독의 복잡하고 다양한 성분 등을 자세히 다룹니다. AI 설계 항독소는 잠재적인 해결책을 제공하지만, 성공 여부는 확장 가능하고 저렴한 생산과 시장 경제적 과제 극복에 달려 있습니다. 또한, 반복적으로 뱀에 물린 한 남성으로부터 '만능' 항독소를 개발한 최근 연구를 소개하며, 그 가능성과 지속적인 경제적 장벽 모두를 강조합니다.
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머신러닝을 약물 발견에 활용하는 바이오테크놀로지 기업인 Recursion Pharmaceuticals는 최근 놀라운 변화를 발표했습니다. 독자적인 셀 페인팅 기술을 기존의 명시야 이미징 기술로 전환하는 것입니다. 이 기사에서는 이러한 변화의 이유를 자세히 설명합니다. 딥러닝의 발전으로 모델은 원시 이미지를 효율적으로 처리할 수 있게 되어 콘트라스트를 높이기 위한 셀 페인팅의 형광 염료 가치가 감소했습니다. 명시야 이미징은 비용, 구현 용이성, 생세포 타임랩스 현미경과의 호환성 측면에서 이점을 제공하며 세포 역학 연구의 가능성을 확장합니다. 위험해 보이는 이러한 변화에도 불구하고, Recursion 내부 테스트 결과 명시야 이미징이 약물 교란 예측에서 셀 페인팅 기술과 동등하거나 더 나은 결과를 제공하는 것으로 나타났습니다.
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