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A farmacologia e a toxicologia exploram como as substâncias químicas interagem com os organismos vivos, seja para curar doenças ou para entender os riscos de exposições ambientais. Este campo vital investiga desde o mecanismo de ação de novos medicamentos até a segurança de compostos industriais, garantindo que inovações médicas sejam eficazes e seguras antes de chegarem aos pacientes.
No Gist.Science, monitoramos atentamente o bioRxiv para trazer as descobertas mais recentes diretamente dos pesquisadores. Processamos cada novo preprint nesta área, oferecendo resumos detalhados em linguagem técnica acessível, além de explicações simplificadas que tornam o conteúdo compreensível para todos. Abaixo, você encontrará os artigos mais recentes publicados no bioRxiv sobre farmacologia e toxicologia, prontos para serem explorados.
Este estudo demonstra que a exposição em baixa dose ao sensibilizante cutâneo DNCB induz um efeito hormético em células THP-1 ao aumentar significativamente a atividade metabólica a 0,05 micromolar enquanto suprime levemente a expressão de marcadores imunológicos, ressaltando a necessidade de avaliar as respostas de dose-concentração baixa na avaliação de riscos toxicológicos.
Este estudo demonstra que a coexposição a cisplatina e nanopartículas de dióxido de titânio em *Drosophila melanogaster* induz uma supressão transcricional sinérgica de genes críticos para a divisão celular, o metabolismo e a imunidade, levando ao comprometimento do desempenho de escalada, apesar de taxas de mortalidade inalteradas.
Este estudo demonstra que uma dieta livre de AB reduz o comportamento do tipo ansioso e aumenta a atividade locomotora em camundongos sem causar sedação, embora não consiga prevenir a supressão do comportamento exploratório induzida pela nicotina.
Este estudo demonstra que uma mistura complexa, derivada do meio ambiente, de hidrocarbonetos aromáticos policíclicos causa neurotoxicidade de desenvolvimento conservada através de três espécies distintas por meio de mecanismos que se estendem além da via canônica do Receptor de Hidrocarboneto de Arila (AhR).
O artigo apresenta o DrugEvolve, um sistema de modelo de linguagem de grande escala multitarefa que evolui e otimiza algoritmos autonomamente em todo o pipeline de desenvolvimento de fármacos, alcançando melhorias significativas de desempenho e generalização através de diversas tarefas e modalidades de dados por meio de um processo de ciclo fechado de design, implementação, avaliação e refinamento.
Este estudo revela que o inibidor de KRAS G12C divarasibe liga-se não covalentemente e estabiliza o fator de splicing RBM39, antagonizando assim degradadores de RBM39 e modulando a citotoxicidade celular através de um eixo de sinalização RBM39-INSR.
Este estudo utiliza a análise transcriptômica em *Daphnia pulex* para demonstrar que o estado nutricional, particularmente a limitação de fósforo, modula significativamente a toxicidade do arsênio através de interações antagônicas que interrompem vias celulares críticas, como o reparo de DNA e a homeostase energética.
Os autores desenvolveram uma plataforma de triagem de código aberto, habilitada por IA, utilizando *C. elegans* para identificar rapidamente fármacos aprovados pela FDA que aumentam a resistência ao estresse térmico, levando à descoberta de 31 compostos que prolongam a vida útil em vermes e exibem atividade antisenescência em células humanas.
Este estudo propõe um framework de ajuste de instrução multitarefa fundamentado em esquemas utilizando adaptação LoRA eficiente em parâmetros em LLMs, o qual supera significativamente os baselines zero-shot na extração conjunta de entidades biomédicas e relações para farmacovigilância, ao mesmo tempo em que demonstra que o alinhamento de esquemas é mais crítico do que a escala do modelo para uma extração estruturada confiável.
Este artigo propõe uma reinterpretação semiclássica da cinética de liberação de fármacos em nanocápsulas poliméricas ao modelar a barreira de potencial como uma função de decaimento temporal em vez de uma estática, demonstrando, através da otimização global de dados ex-vivo, que uma fórmula de transmissão exata combinada com uma hipótese de decaimento exponencial fornece um ajuste superior e mais parcimonioso do que modelos anteriores de decaimento multifractal ou racional.