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	2026-01-21	Deep Learning-Based Collateral Scoring on Multiphase CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke in the MCA Region 2026-01-05, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8911 PMID:40623825	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于评估和量化急性缺血性卒中患者多期相CTA图像中的侧支循环状态	提出了一种结合定制预处理模块的深度学习分类方法，用于自动评估多期相CTA中的侧支循环，旨在减少观察者变异并提高诊断效率	研究为回顾性设计，样本量相对有限（420例患者），且依赖于手动评估作为金标准，可能存在主观偏差	开发自动化评估急性缺血性卒中患者侧支循环的方法，以辅助临床决策	急性缺血性卒中患者的多期相CTA图像	医学影像分析	急性缺血性卒中	多期相CTA	深度学习分类模型	医学影像（多期相CTA图像）	420例患者	NA	NA	准确率, F1分数, 精确率, 灵敏度, 特异度, AUC, ICC, κ系数	NA
2	2025-10-06	Deep Learning-Based Classification of NSCLC-Derived Extracellular Vesicles Using AFM Nanomechanical Signatures 2025-07-22, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02009 PMID:40626500	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的非小细胞肺癌来源细胞外囊泡分类方法，通过原子力显微镜纳米力学特征分析实现精准诊断	首次展示了基于纳米力学特征的NSCLC来源细胞外囊泡分类方法，将深度学习和AFM分析相结合	样本变异性问题尚未解决，需要在临床样本中进一步验证性能	开发非小细胞肺癌液体活检的精准诊断工具	非小细胞肺癌来源的细胞外囊泡	数字病理学	肺癌	原子力显微镜	CNN	图像	来自NSCLC亚型（A549、PC9、PC9/GR）和非肿瘤性支气管上皮细胞（BEAS-2B）的细胞外囊泡	NA	DenseNet	AUC, 准确率	NA
3	2025-10-06	MS2MP: A Deep Learning Framework for Metabolic Pathway Prediction from MS/MS-Based Untargeted Metabolomics 2025-07-15, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06875 PMID:40583780	研究论文	提出一种直接从MS/MS非靶向代谢组学数据预测KEGG代谢通路的深度学习框架MS2MP	首个能够直接从MS谱图预测代谢通路的计算工具，无需先进行代谢物注释	仅基于33,221个实验MS谱图进行训练，可能对某些罕见代谢通路覆盖不足	开发直接从串联质谱数据预测代谢通路的深度学习方法	非靶向代谢组学中的MS/MS谱图和KEGG代谢通路	机器学习	NA	串联质谱(MS/MS)，非靶向代谢组学	图神经网络(GNN)	质谱数据，图数据(碎片树图)	33,221个实验MS谱图，161个代谢物标准品	NA	图神经网络	平衡准确率，精确匹配率	NA
4	2025-10-06	A Large Language Model-Powered Map of Metabolomics Research 2025-07-15, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01672 PMID:40608399	研究论文	本研究使用大型语言模型构建了代谢组学研究领域的综合图谱，分析了超过80,000篇文献	结合PubMedBERT和GPT-4o mini进行文献主题建模，首次创建了代谢组学研究的交互式可视化图谱	研究仅基于文献摘要进行分析，可能无法完全反映全文内容	构建代谢组学研究领域的综合知识图谱，识别研究趋势和发展方向	代谢组学领域的科学文献	自然语言处理	NA	文献挖掘，主题建模	BERT, GPT-4, 神经网络主题模型	文本	超过80,000篇科学文献	PubMedBERT, GPT-4o, t-SNE	BERT, Transformer	NA	NA
5	2025-10-06	Accurate Diagnosis of Colorectal Cancer Using a Combination of Lectin-Induced Recombinase Polymerase Amplification and CRISPR/Cas12a Assay on a Point-of-Care Testing Platform with Deep Learning Assistant 2025-07-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00468 PMID:40511702	研究论文	开发了一种结合凝集素诱导重组酶聚合酶扩增和CRISPR/Cas12a检测的即时诊断平台，用于结直肠癌的精准诊断	首次将凝集素诱导的外泌体聚集与RPA-CRISPR/Cas12a检测结合，并集成LSTM深度学习模型实现智能手机数据分析	样本量相对有限（100例临床样本），需要在更大规模人群中验证	开发一种快速、灵敏、用户友好的结直肠癌即时诊断方法	结直肠癌患者血液样本中的外泌体	数字病理	结直肠癌	凝集素诱导重组酶聚合酶扩增，CRISPR/Cas12a检测，液体活检	LSTM	智能手机采集的检测数据	100例临床样本和SW480结直肠癌亚型小鼠模型	深度学习框架（具体未指明）	LSTM	准确率	智能手机平台，自制便携式等温扩增设备
6	2025-10-06	Deep Learning-Assisted Nanocavity Sensor for Amphiphilic Biomarker Analysis 2025-07-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01102 PMID:40532101	研究论文	本文开发了一种结合纳米腔传感器与深度学习技术的两亲性生物标志物检测平台	首次将银纳米立方体-金镜纳米腔与支撑脂质双层集成，并采用深度学习语义分割方法计算荧光增强因子	NA	开发高灵敏度、快速检测的两亲性生物标志物传感平台	两亲性生物标志物	生物传感	癌症, 感染性疾病	荧光增强检测, 微流控技术	深度学习	荧光图像	NA	NA	语义分割	荧光增强因子, 检测灵敏度	NA
7	2025-10-06	Slice-Inference-Assisted Lightweight Small Object Detection Model for Holographic Digital Immunoassay Quantification 2025-07-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02441 PMID:40540441	研究论文	提出一种切片推理辅助的轻量级小目标检测模型，用于全息数字免疫分析定量检测食品中的氯霉素	结合无透镜全息成像系统与轻量深度学习模型，通过切片推理算法提升小目标检测精度并降低计算复杂度	NA	开发用于食品安全检测的便携式全息生物传感器	食品样品中的氯霉素	计算机视觉	NA	全息成像，数字免疫分析	深度学习，目标检测	全息图像	NA	NA	YOLOv5s改进模型	精确度，召回率，线性检测范围	NA
8	2025-06-11	High-Output Droplet Electricity Generator for Intelligent Self-Powered Biochemical Analysis 2025-06-24, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02079 PMID:40491299	研究论文	提出了一种微型智能自供电电子舌（MISET），用于化学和生物物质的高灵敏度、可靠性和实时检测	MISET引入了封闭式液体传感环境和液滴能量生成机制，显著提高了信号稳定性和电荷转移效率，并通过深度学习辅助分析优化信号处理和模式识别	NA	克服传统分析方法在灵敏度、可靠性、便携性和实时检测方面的挑战	化学和生物物质	生物传感	NA	液滴能量生成（DEG）机制和深度学习辅助分析	深度学习	液体传感信号	NA	NA	NA	NA	NA
9	2025-06-12	Time-Gated Raman Spectroscopy Combined with Deep Learning for Rapid, Label-Free Histopathological Discrimination of Gastric Cancer 2025-06-24, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02321 PMID:40497384	研究论文	结合时间门控拉曼光谱与深度学习技术，实现胃癌组织的快速、无标记病理鉴别	首次将时间门控拉曼光谱技术与深度学习结合用于胃癌诊断，有效抑制自发荧光并提升拉曼信号质量	未提及样本来源多样性及模型在外部验证集上的表现	开发分子水平、数字化且智能化的实时胃癌诊断方法	胃癌组织样本	数字病理学	胃癌	时间门控拉曼光谱(TG-Raman)	CNN	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
10	2025-10-06	Multiplexing and Sensing with Fluorescence Lifetime Imaging Microscopy Empowered by Phasor U-Net 2025-06-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02028 PMID:40378347	研究论文	提出一种名为Phasor U-Net的深度学习方法来提升荧光寿命成像显微镜的成像速度与精度	开发了结合两个轻量级U-Net子网络的深度学习架构，仅需计算机生成数据集训练即可实现噪声降低和仪器响应函数校正	未提及方法在更复杂生物样本或临床环境中的验证情况	提升荧光寿命成像显微镜在多重成像和传感应用中的性能	小鼠小肠样本和量子点材料	计算机视觉	NA	荧光寿命成像显微镜(FLIM)	U-Net	显微镜图像	计算机生成数据集和小鼠小肠样本	NA	U-Net	修正Kullback-Leibler散度, 平均绝对误差	NA
11	2025-10-07	Field-Portable Technology for Illicit Drug Discrimination via Deep Learning of Hybridized Reflectance/Fluorescence Spectroscopic Fingerprints 2025-05-20, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05247 PMID:40329645	研究论文	开发了一种基于深度学习的现场便携式技术，通过混合反射/荧光光谱指纹识别非法药物	首次将荧光和反射光谱混合技术与深度学习算法结合用于新型精神活性物质的现场识别	NA	开发能够准确识别新型精神活性物质的现场便携式检测技术	苯二氮卓类药物、硝氮烯类合成阿片类药物及其复杂混合物	机器学习	药物滥用	荧光光谱、反射光谱	深度学习	光谱数据	11种苯二氮卓类药物的街头药片样本，包含多种复杂药物混合物	NA	NA	NA	低成本便携设备
12	2025-01-31	AI integration into wavelength-based SPR biosensing: Advancements in spectroscopic analysis and detection 2025-03-01, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343640 PMID:39880496	研究论文	本研究探讨了将AI方法集成到基于波长的便携式SPR生物传感器中，以提高信噪比和检测精度	首次将深度学习技术应用于光谱表面等离子体共振（SPR）生物传感器，设计了结合光谱减法方法的深度神经网络，显著提高了检测能力	未提及具体的研究局限性	提高便携式SPR生物传感器的信噪比和检测精度	基于波长的便携式SPR生物传感器	生物传感	NA	深度学习，光谱减法	深度神经网络	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
13	2025-04-23	EnsembleSE: identification of super-enhancers based on ensemble learning 2025-01-15, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elaf003 PMID:40251827	research paper	提出了一种基于集成学习的超增强子识别方法EnsembleSE，用于更有效地识别基因调控网络中的超增强子	集成不同模型的优势，提出基于集成策略的模型，增强模型的泛化能力，并设计了一种结合局部结构和全局信息的多角度特征表示方法	需要大量标记数据进行训练，限制了其在生物数据中的进一步应用	提高超增强子识别的准确性和效率，以支持基因调控网络和疾病机制的研究	超增强子（SEs）	machine learning	NA	ensemble learning	ensemble model	sequence data	在小鼠和人类数据集上进行了评估	NA	NA	NA	NA
14	2026-01-03	DANTE-CAIPI Accelerated Contrast-Enhanced 3D T1: Deep Learning-Based Image Quality Improvement for Vessel Wall MRI 2025-01-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8424 PMID:39038956	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的去噪算法，用于加速和血液抑制的对比增强颅内血管壁MRI，以在更短的扫描时间内获得高质量图像	首次将展开的深度卷积网络应用于DANTE-CAIPI-SPACE序列的加速和血液抑制后对比增强颅内血管壁MRI，实现了在缩短扫描时间的同时改善图像质量和信噪比	研究样本量相对较小（64名患者），且未在更广泛或多样化的患者群体中进行验证	评估深度学习去噪算法在加速和血液抑制的对比增强颅内血管壁MRI中改善图像质量、减少伪影和提高信噪比的潜力	颅内血管壁MRI图像	医学影像处理	脑血管疾病	MRI, DANTE血液抑制, CAIPIRINHA加速	CNN	3D MRI图像	64名连续患者	NA	展开的深度卷积网络	SNR, CNR, 图像质量评分, 伪影严重程度评分, 动脉和静脉抑制评分, 病变评估评分	NA
15	2026-01-03	Deep Learning-Based Super-Resolution Reconstruction on Undersampled Brain Diffusion-Weighted MRI for Infarction Stroke: A Comparison to Conventional Iterative Reconstruction 2025-01-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8482 PMID:39779291	研究论文	本研究评估了基于深度学习的超分辨率重建在脑梗死卒中扩散加权MRI欠采样图像上的图像质量和诊断置信度，并与传统迭代重建方法进行比较	首次将深度学习超分辨率重建技术应用于脑梗死卒中的扩散加权MRI欠采样图像，并与传统压缩感知重建进行系统比较	回顾性研究设计，样本量相对有限（114例），未评估长期临床影响	评估深度学习超分辨率重建在脑梗死卒中扩散加权MRI中的图像质量和诊断价值	脑梗死卒中患者的扩散加权MRI图像	医学影像分析	脑梗死卒中	扩散加权MRI	深度学习超分辨率模型	医学影像	114例连续参与者的DWI检查	NA	NA	SNR, CNR, ADC, 边缘上升距离, Cohen κ系数	NA
16	2025-10-06	Deep Learning-Based Algorithm for Staging Secondary Caries in Bitewings 2025, Caries research IF:2.9Q1 DOI:10.1159/000542289 PMID:39471790	研究论文	开发基于深度学习的算法用于咬翼片中继发龋的检测和分期	采用创新性的病变严重程度连续评估方法，首次将Mask R-CNN与Swin Transformer结合用于继发龋分期	灵敏度值相对较低（所有病变0.737，牙本质病变0.808），样本仅来自荷兰牙科诊所网络	开发用于咬翼片中继发龋检测和分期的深度学习算法	来自383名15-88岁患者的413张咬翼片中的2,612颗修复牙齿	计算机视觉	龋齿	牙科影像分析	CNN	影像	413张咬翼片，2,612颗修复牙齿，383名患者	PyTorch	Mask R-CNN, Swin Transformer	特异性, 灵敏度, ROC曲线下面积, Pearson相关系数, Bland-Altman图	NA
17	2025-12-15	Concurrent optogenetic motor mapping of multiple limbs in awake mice reveals cortical organization of coordinated movements 2024 Nov-Dec, Brain stimulation IF:7.6Q1 DOI:10.1016/j.brs.2024.10.010 PMID:39476952	研究论文	本研究开发了一种多肢体光遗传运动映射（MOMM）方法，结合光遗传刺激、深度学习姿态估计和三维三角测量，在清醒小鼠中同时映射多个肢体的运动表征	首次实现了在清醒动物中同时跟踪多个肢体的三维运动，并揭示了皮层按运动程序进行地形组织的原则	研究仅在小鼠中进行，未涉及其他物种；方法依赖于光遗传刺激，可能不适用于所有运动映射场景	开发多肢体光遗传运动映射技术，并探究协调运动在皮层的地形组织	清醒小鼠的多个肢体运动	机器学习和神经科学	NA	光遗传刺激、深度学习姿态估计、三维三角测量	深度学习	视频、运动数据	多个小鼠	DeepLabCut	NA	NA	NA
18	2024-10-01	Deep Learning-Based Obesity Identification System for Young Adults Using Smartphone Inertial Measurements 2024-09-04, International journal of environmental research and public health DOI:10.3390/ijerph21091178 PMID:39338061	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的肥胖识别系统，利用智能手机的惯性测量数据来识别年轻人的肥胖情况	本文创新性地将智能手机的惯性测量数据与深度学习模型结合，用于识别肥胖	研究样本较小，且排除了步态异常的个体	开发一种基于智能手机惯性测量数据的深度学习模型，用于识别年轻人的肥胖情况	年轻人的肥胖识别	机器学习	NA	惯性测量	CNN, LSTM, CNN-LSTM	惯性测量数据	训练集包含138名受试者，测试集包含35名受试者	NA	NA	NA	NA
19	2024-12-22	Concurrent optogenetic motor mapping of multiple limbs in awake mice reveals cortical organization of coordinated movements 2024-Jul-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.05.602302 PMID:39005269	研究论文	本文开发了一种多肢光遗传学运动映射技术（MOMM），用于在清醒小鼠中同时映射多个肢体的运动表示，并探讨了皮质对协调运动的组织结构	首次使用光遗传学技术在清醒小鼠中进行多肢运动映射，揭示了皮质对协调和行为相关运动输出的地形组织	研究仅限于小鼠模型，尚未在其他物种中验证	开发一种新的技术来映射皮质中多肢协调运动的地形组织	清醒小鼠的皮质中多肢协调运动的地形组织	神经科学	NA	光遗传学刺激，DeepLabCut（DLC），三维三角测量	NA	运动映射数据	多只清醒小鼠	NA	NA	NA	NA
20	2024-08-15	Deep learning for automatic volumetric segmentation of left ventricular myocardium and ischaemic scar from multi-slice late gadolinium enhancement cardiovascular magnetic resonance 2024-05-31, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeae022 PMID:38244222	研究论文	本研究详细介绍了应用深度学习技术自动分割左心室心肌和缺血性瘢痕体积，并从晚期钆增强心血管磁共振成像（LGE-CMR）中自动量化心肌缺血性瘢痕负担	采用了三种模型（U-Net、Cascaded U-Net和U-Net++），并引入了一种新的自适应加权分类交叉熵损失函数进行训练	NA	开发一种深度学习模型，用于从LGE-CMR图像中自动分割和分析左心室瘢痕负担	左心室心肌和缺血性瘢痕的体积分割及量化	计算机视觉	心血管疾病	晚期钆增强心血管磁共振成像（LGE-CMR）	U-Net、Cascaded U-Net、U-Net++	图像	501张图像用于训练和验证，52张图像用于外部评估	NA	NA	NA	NA