深度学习在生物医药领域的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
1	2025-12-12	Enhanced magnetic hyperthermia in graphene-magnetite nanohybrids for cancer therapy: Artificial intelligence-driven validation via Nonlinear Autoregressive with Exogenous Inputs-Long Short-Term Memory (NARX-LSTM) forecasting 2026-Mar, Biomaterials advances IF:5.5Q2 DOI:10.1016/j.bioadv.2025.214572 PMID:41151171	研究论文	本研究评估了石墨烯-磁铁矿纳米杂化物在不同成分和交变磁场下的加热效率，并利用NARX-LSTM混合深度学习模型预测温度演变，以优化癌症磁热疗效果	结合人工智能（NARX-LSTM模型）与纳米技术，实现磁热疗中温度演变的精确预测和个性化癌症治疗优化	高频（982 kHz）下因纳米颗粒弛豫动力学不匹配导致疗效降低，模型可能受实验数据范围限制	优化磁热疗的加热效率，推动个性化癌症治疗	石墨烯-磁铁矿纳米杂化物（GMNHs）	机器学习	癌症	磁热疗，交变磁场（AMFs）	NARX-LSTM	实验数据（温度、成分、磁场参数）	不同FeO:石墨烯比例（0-100%）和交变磁场条件（163-982 kHz, 12.7-23.9 mT）下的纳米杂化物样本	NA	NARX-LSTM	R值（≥0.997）	NA
2	2025-12-12	Advancing deep learning based knee cartilage segmentation in MRI: Innovations, challenges and applications 2026-Mar, Osteoarthritis and cartilage open DOI:10.1016/j.ocarto.2025.100702 PMID:41362327	综述	本文综述了基于深度学习的膝关节软骨MRI分割的最新进展、挑战与应用	系统评估了多种深度学习架构与技术，并重点讨论了数据稀缺、域偏移和成像变异性等关键挑战的解决方案，如半监督学习、域适应、数据增强策略和基础模型	未提出新的原创模型或算法，主要基于现有文献进行综述；未涉及具体实验验证或性能比较	回顾和评估深度学习在膝关节软骨MRI分割中的最新方法、挑战及临床意义	膝关节软骨的MRI图像分割	计算机视觉	骨关节炎	MRI	深度学习模型	MRI图像	NA	NA	NA	分割准确性, 效率	NA
3	2025-12-12	Advancing biomaterial research with artificial intelligence 2026-Mar, Biomaterials advances IF:5.5Q2 DOI:10.1016/j.bioadv.2025.214535 PMID:41075468	综述	本文详细探讨了人工智能（包括机器学习和深度学习）在聚合物、金属、陶瓷和复合材料等各类生物材料研究中的应用，并讨论了AI在解决前向和逆向设计问题中的角色及其局限性	系统综述了AI在生物材料研究中的多类别应用，并引入了可解释人工智能（如SHAP和LIME）作为解决模型可解释性等挑战的新兴方案	讨论了AI在生物材料研究中的关键限制，包括模型可解释性、数据质量和过拟合问题	加速生物材料的开发与创新，提升其性能、效率和可扩展性，同时应对传统制造与表征过程中的挑战	各类生物材料，包括聚合物、金属、陶瓷和复合材料	机器学习	NA	NA	机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	2025-12-12	FoodABSANet: Developing an adaptive graph convolutional neural network for aspect-based sentiment analysis of food reviews with a weighted polarity score 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108635 PMID:40914996	研究论文	本文提出了一种名为FoodABSANet的自适应图卷积神经网络，用于食品评论的方面级情感分析，并引入了加权极性评分	开发了一种自适应图卷积神经网络，结合加权极性评分，以处理方面级情感分析中多个方面相互影响的问题	NA	改进方面级情感分析（ABSA）方法，特别是在食品评论领域，以实现更精确的消费者情感极性挖掘	食品评论	自然语言处理	NA	NA	图卷积神经网络（GCN）	文本	NA	NA	FoodABSANet	NA	NA
5	2025-12-12	Construction and optimization of a LAMP-based diagnostic platform for acute hepatopancreatic necrosis disease in Penaeus vannamei 2026-Feb, Journal of invertebrate pathology IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.jip.2025.108481 PMID:41173175	研究论文	本研究开发并优化了一种基于环介导等温扩增（LAMP）的低成本、便携式诊断平台，用于快速检测南美白对虾的急性肝胰腺坏死病（AHPND）	平台整合了荧光检测与智能手机兼容设备，开发了基于深度学习的感染检测算法以实现自动化诊断，并筛选了适应性最佳的荧光核酸染料以提升等温扩增方法的性能	研究未明确提及平台在野外或极端环境下的稳定性测试，也未讨论与其他现有诊断方法的直接比较	开发一种快速、低成本、便携的诊断工具，用于早期检测南美白对虾的急性肝胰腺坏死病（AHPND），以控制疾病传播	南美白对虾（Penaeus vannamei）及其感染的急性肝胰腺坏死病（AHPND）病原体	数字病理学	急性肝胰腺坏死病	环介导等温扩增（LAMP）、荧光检测	深度学习算法	荧光信号、图像数据	未明确提及具体样本数量，仅说明用于虾样本检测	未明确提及	未明确提及	特异性、灵敏度、检测限（1 copies/µL）	未明确提及
6	2025-12-12	Deep learning and molecular dynamics reveal promising EZH2 inhibitors for epigenetic cancer targeting 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108784 PMID:41237543	研究论文	本研究结合深度生成模型与计算药物设计方法，识别新型EZH2抑制剂用于表观遗传癌症靶向治疗	整合了微调的REINVENT生成模型与结构及配体为基础的计算方法，用于发现新型EZH2抑制剂，并通过多维度验证（分子对接、动力学模拟、药代动力学预测）筛选出优于参考药物的先导化合物	研究主要基于计算模拟和预测，缺乏体外或体内实验验证化合物的实际疗效和毒性	加速EZH2抑制剂的发现，用于表观遗传癌症靶向治疗	EZH2蛋白及其潜在抑制剂化合物	机器学习	癌症	分子对接, 分子动力学模拟, QSAR建模, DFT计算	生成模型, 分类模型	分子结构数据, 化学性质数据	从ChEMBL化合物库生成并筛选，优先考虑了511个经过PAINS过滤的化合物进行基于结构的筛选，最终鉴定出4个先导化合物（161, 225, 234, 383）	NA	REINVENT	ROC-AUC, R², Q², 结合亲和力 (kcal/mol), RMSD (Å), RMSF (Å)	NA
7	2025-12-12	Research on a novel gene sequence prediction and homomorphic encryption method based on Mamba-VMD 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108780 PMID:41240440	研究论文	本研究提出了一种结合Mamba神经网络基因序列预测与同态加密的分析方法，用于在云环境中安全地进行基因序列预测与相似性分析	创新性地将Mamba神经网络用于基因序列预测，并结合变分模态分解（VMD）与同态加密技术，实现了在保护隐私前提下的云环境基因数据分析	仅以猴痘病毒的一个实验序列（SRX17751190/SRR21755835）为例进行验证，样本规模有限，未在不同物种或大规模数据集上测试泛化能力	开发一种能够在云环境中安全进行基因序列预测与隐私保护的分析方法	猴痘病毒基因序列（实验ID SRX17751190，测序ID SRR21755835）	生物信息学	猴痘	基因序列分析，同态加密	Mamba神经网络	基因序列数据	1个病毒基因序列（猴痘病毒SRX17751190/SRR21755835）	NA	Mamba神经网络，VMD（变分模态分解）	MAE, MSE, RMSE, MAPE, MSPE, CKKS同态加密计算误差	云计算环境
8	2025-12-12	Constructing a deep learning-assisted smartphone application for intelligent recognition of steak doneness during cooking 2026-Feb, Meat science IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.meatsci.2025.109995 PMID:41241987	研究论文	本研究构建了一个深度学习驱动的智能手机应用，用于烹饪过程中牛排熟度的智能识别	结合深度学习模型与理化特性，构建非破坏性牛排熟度评估框架，并开发移动端优化应用实现实时识别	NA	开发智能烹饪设备，提高牛排熟度识别的准确性和实时性	牛排	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	1803张图像来自601块不同牛排，153个样本的理化特性来自51块不同牛排	NA	DenseNet121	准确率	移动端边缘计算
9	2025-12-12	A two-step joint model based on deep learning realizes intelligent recognition of exfoliated cells in serous effusion 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108616 PMID:40784070	研究论文	提出一种基于深度学习的两步联合模型，用于实现浆膜腔积液脱落细胞的智能识别	通过整合在线卷积重参数化模块改进YOLOv8模型，并结合双注意力视觉变换器，构建了两步联合框架，以标准化和增强诊断过程	未明确提及研究的具体局限性	标准化和增强浆膜腔积液的细胞学诊断过程，减少误诊和漏诊	浆膜腔积液中的脱落细胞，包括异常细胞以及正常细胞（淋巴细胞、间皮细胞、组织细胞、中性粒细胞）	数字病理学	恶性肿瘤	深度学习	YOLOv8, DaViT	图像	未明确提及具体样本数量	未明确提及	YOLOv8, DaViT	灵敏度, 准确率	未明确提及
10	2025-12-12	A unified graph-based approach for protein function prediction using AlphaFold structures and sequence features 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108609 PMID:40815964	研究论文	提出了一种名为StructSeq2GO的新型混合模型，通过结合AlphaFold预测的蛋白质结构和序列特征来预测蛋白质功能	首次将AlphaFold预测的高精度蛋白质结构信息与ProteinBERT生成的序列嵌入相结合，利用图表示学习进行蛋白质功能预测	模型性能受AlphaFold结构预测质量影响，未来可从结构置信度建模方面改进；目前尚未扩展到通路水平或疾病相关注释预测	开发一种整合蛋白质结构和序列信息的统一方法，以提升蛋白质功能预测的准确性	蛋白质及其功能注释（基因本体GO标签）	计算生物学	NA	AlphaFold结构预测，ProteinBERT语言模型，图表示学习	图神经网络，语言模型	蛋白质序列，蛋白质结构，蛋白质-蛋白质相互作用网络	NA	NA	StructSeq2GO（自定义混合架构）	F分数，AUC，AUPR	NA
11	2025-12-12	Systemic Lupus Erythematosus prediction using Epistatic-Quantile Fusion Transformer network with integrated multi-omics and clinical data 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108617 PMID:40818386	研究论文	本文提出了一种名为Epistatic-Quantile Fusion Transformer (EQF-T)的统一框架，用于整合多组学和临床数据以预测系统性红斑狼疮	引入了Beta-Variational Rank-ordered Quantile Autoencoder (Beta-VARQA)进行数据预处理，以及Epistatic Attention fused Multi-Omics Laplacian Transformer (EA-MLT)来捕获高阶基因-基因相互作用和跨组学层的结构依赖性	未在摘要中明确说明	开发一个深度学习框架，以有效整合高维多组学数据和电子健康记录，实现系统性红斑狼疮的早期预测	系统性红斑狼疮患者的多组学数据和临床数据	机器学习	系统性红斑狼疮	多组学数据整合，电子健康记录分析	Transformer, Autoencoder	多组学数据，临床数据	未在摘要中明确说明	未在摘要中明确说明	Beta-Variational Rank-ordered Quantile Autoencoder (Beta-VARQA), Epistatic Attention fused Multi-Omics Laplacian Transformer (EA-MLT), SLE-Net	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC	未在摘要中明确说明
12	2025-12-12	A novel hybrid deep learning model using MEResNext for autism spectrum disorder detection 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108619 PMID:40834741	研究论文	本文提出了一种结合MoNet和ResNeXt的混合深度学习模型MEResNeXt，用于自闭症谱系障碍的检测	提出了一种名为DeSEHO的特征选择方法（结合双指数平滑和麋鹿群优化器），并构建了新型混合深度学习模型MEResNeXt	未提及模型在独立外部数据集上的验证情况，也未讨论计算复杂度或实时应用可行性	开发一种用于自闭症谱系障碍检测的混合深度学习方法	自闭症谱系障碍患者的数据	机器学习	自闭症谱系障碍	Yeo-Jhonson变换，双指数平滑，麋鹿群优化器	深度学习，混合模型	未明确说明（可能是医学或行为数据）	NA	NA	MEResNeXt（MoNet与ResNeXt的组合）	准确率，灵敏度，特异性	NA
13	2025-12-12	LYnet: Computational identification of tumor T cell antigens using convolutional and recurrent neural networks 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108630 PMID:40876398	研究论文	本研究提出了一种名为LYnet的新型深度学习模型，用于准确预测肿瘤T细胞抗原，以改进癌症疫苗的开发	构建了一个结合一维卷积神经网络和双向长短期记忆层的混合架构，以同时捕捉局部基序模式和长程序列依赖性，并采用SMOTE-Tomek策略处理类别不平衡问题	未在更广泛、更多样化的独立数据集上进行验证，模型性能可能受限于训练数据的质量和代表性	开发一种高精度的计算模型，以改进肿瘤T细胞抗原的识别，从而促进更有效的治疗性癌症疫苗的开发	肿瘤T细胞抗原的氨基酸序列	生物信息学/计算生物学	癌症	深度学习，序列特征提取（AAindex, AAK-mer, CKSAAP/CKSAAGP, 理化组成向量）	CNN, LSTM	序列数据（氨基酸序列）	使用了LYnet基准数据集进行训练和10折交叉验证，并在两个独立基准集（TAP 1.0和iTTCA-RF）上进行评估	NA	一维CNN与双向LSTM的混合架构（LYnet）	AUC, 灵敏度, 特异性, MCC	NA
14	2025-12-12	Diagnosis of leukemia using microarray analysis based on Hidden Markov Model and Random Convolutional Kernel Transform 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108676 PMID:40946356	研究论文	本研究提出了一种结合生成对抗网络、隐马尔可夫模型和随机卷积核变换的深度学习模型，用于基于微阵列数据的白血病高精度诊断	首次将GAN（U-Net架构）用于生成白血病诊断相关的合成微阵列数据，并结合HMM进行特征排序与ROCKET方法进行分类，实现了对五种白血病亚型的高精度分类	未明确说明模型在独立外部验证集上的泛化性能，也未讨论计算复杂度和临床部署可行性	提高基于微阵列数据的白血病亚型诊断准确率	白血病患者的基因微阵列数据	机器学习	白血病	微阵列分析	GAN, HMM, ROCKET	基因表达数据	NA	NA	U-Net	准确率	NA
15	2025-12-12	Beehive-entrance imaging and deep learning for real-time monitoring of Varroa destructor in apiculture 2026-Feb, Journal of invertebrate pathology IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.jip.2025.108465 PMID:41057107	研究论文	本研究提出了一种基于蜂巢入口成像和深度学习的方法，用于实时监测蜜蜂中的瓦螨（Varroa destructor）	通过改造传统蜂巢并部署基于YOLOv5s的检测器，实现了在蜜蜂运动和环境光照变化下的实时瓦螨检测，并提供了经济可行的规模化部署方案	未明确提及模型在不同气候或蜂种间的泛化能力，以及长期运行中的维护挑战	开发一种实时、自动化的瓦螨监测系统，以支持可持续和数据驱动的养蜂实践	蜜蜂（Apis mellifera）及其寄生虫瓦螨（Varroa destructor）	计算机视觉	NA	蜂巢入口成像	CNN	图像, 视频	1,600张标注图像，补充了螨虫特写	NA	YOLOv5s	平均精度均值（mAP@0.5）	NA
16	2025-12-12	Using Deep Learning With Few-Shot Learning to Improve Data Capture in Total Hip Arthroplasty Operative Notes 2026-Jan, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.06.008 PMID:40484056	研究论文	本研究评估了使用GPT-4结合少样本学习技术，从全髋关节置换术手术记录中提取植入物固定方式、技术使用和手术入路信息的可行性	首次将GPT-4与自定义少样本学习提示结合，应用于骨科手术记录的自动化数据提取，并生成临床分类的详细理由	研究为单中心试点，样本量有限（240份记录），且仅针对全髋关节置换术，未验证在其他手术或医疗场景的泛化能力	提高全髋关节置换术手术记录中关键信息的自动化提取准确性和效率，以支持大规模骨科数据登记和分析	全髋关节置换术的手术记录文本	自然语言处理	骨科疾病	少样本学习	GPT-4	文本	240份独特手术记录（来自38名外科医生，2011年11月至2024年3月）	NA	GPT-4	准确率, Flesch-Kincaid等级分数, 自BLEU分数, 字符级序列匹配率	NA
17	2025-12-12	Pediatric brain tumor classification using digital pathology and deep learning: Evaluation of SOTA methods on a multi-center Swedish cohort 2026-Jan, Brain pathology (Zurich, Switzerland) DOI:10.1111/bpa.70029 PMID:40589103	研究论文	本研究利用数字病理学和深度学习，通过弱监督多示例学习方法在瑞典多中心队列中对儿童脑肿瘤进行分类	采用基于注意力的多示例学习和聚类约束注意力多示例学习方法，结合预训练的组织学专用基础模型特征提取器，在儿童脑肿瘤的多中心数据集上进行分层分类	研究基于瑞典多中心数据集，可能在其他地区或种族群体中的泛化能力有待验证；性能从内部测试到外部测试的下降在所有特征提取器中相似，表明泛化挑战普遍存在	评估最先进的数字病理学和深度学习方法在儿童脑肿瘤分类中的应用，并测试其在多中心数据集上的泛化能力	儿童脑肿瘤的苏木精-伊红染色全切片图像	数字病理学	脑肿瘤	数字病理学，深度学习	多示例学习	图像	540名受试者（年龄8.5±4.9岁）的脑肿瘤全切片图像，来自瑞典六所大学医院	NA	ResNet50, UNI, CONCH, ABMIL, CLAM	马修斯相关系数	NA
18	2025-12-12	Open Lumbar Spine Image Analysis: A 3D Slicer Extension for Segmentation, Grading, and Intervertebral Disc Height Index With Multi-Data Set Validation 2026-Jan-01, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005462 PMID:40747922	研究论文	开发了一个名为OLSIA的开放软件，用于腰椎图像分析，实现无代码的腰椎分割、分级和椎间盘高度指数计算，并在多个外部数据集上进行了验证	提出了一种无代码的腰椎图像分析软件，集成了深度学习模型，支持自动分割、分级和DHI计算，并在六个不同地理区域的数据集上进行了广泛验证，提高了处理效率	研究仅基于T2加权矢状面切片，可能未涵盖所有腰椎图像类型；外部数据集样本量有限（每个数据集30名参与者），可能影响泛化能力	开发一个开放软件工具，用于腰椎图像的自动化分析，以加速放射组学和腰椎图像分析工作流程	腰椎图像，包括L1到S1椎体和L1/2到L5/S1椎间盘	数字病理学	NA	深度学习	深度学习模型	图像	训练使用NFBC1966数据集，外部评估包括六个数据集各30名参与者（总计180名）	NA	NA	Dice相似系数, Bland-Altman分析, 配对t检验	NA
19	2025-12-12	Systematic review and meta-analysis of artificial intelligence models for diagnosing and subphenotyping ARDS in adults 2026 Jan-Feb, Heart & lung : the journal of critical care IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.hrtlng.2025.09.017 PMID:41037977	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能模型在成人ARDS诊断和亚表型识别中的诊断性能与方法学质量	首次对人工智能模型在ARDS诊断和亚表型识别方面的研究进行了全面的系统综述和荟萃分析，并评估了其方法学质量及AI特定指标	研究存在高异质性，校准报告缺失较多，外部验证不足，亚表型研究仍处于探索阶段	评估人工智能模型在成人ARDS及其亚表型识别中的诊断性能和方法学质量	成人ARDS患者	机器学习	急性呼吸窘迫综合征	NA	深度学习, 机器学习	图像, 非图像数据	63项研究，共135,762名参与者	NA	NA	灵敏度, 特异性, AUROC	NA
20	2025-12-12	Feasibility of Dose Reduction in the Context of Preoperative Diagnostics in Cochlear Implant Surgery With a Photon-Counting Detector CT and Deep Learning-Supported Denoising 2026-Jan-01, Otology & neurotology : official publication of the American Otological Society, American Neurotology Society [and] European Academy of Otology and Neurotology IF:1.9Q2 DOI:10.1097/MAO.0000000000004647 PMID:41151028	研究论文	本研究探讨了在光子计数探测器CT中使用深度学习降噪技术，以降低人工耳蜗植入手术规划中的辐射剂量，同时评估其对耳蜗导管长度测量准确性的影响	首次将光子计数探测器CT与深度学习降噪算法结合，系统评估了在人工耳蜗植入规划中大幅降低辐射剂量（低至标准剂量的5%）的可行性	研究样本量较小（仅4具遗体捐赠者），且未包含内耳畸形病例；深度学习降噪在低于50%剂量时对测量准确性的改善有限	探索在人工耳蜗植入手术的术前诊断中，通过先进成像技术与人工智能方法实现辐射剂量降低的可行性	人工耳蜗植入手术的术前CT影像，重点关注耳蜗导管长度的测量准确性	数字病理学	耳科疾病	光子计数探测器CT扫描，深度学习降噪算法	深度学习	CT影像	4具无内耳畸形的遗体捐赠者	NA	ClariAce（深度学习降噪算法）	耳蜗导管长度测量偏差，Bland-Altman图分析系统误差	NA