深度学习在生物医药领域中的应用

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
21	2025-07-20	Sampling alternative conformational states of transporters and receptors with AlphaFold2 2022-03-03, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.75751 PMID:35238773	研究论文	本文提出了一种利用AlphaFold2（AF2）采样转运体和受体蛋白的替代构象状态的方法	通过减少输入多序列比对的深度，AF2能够生成多种构象的准确模型，这一能力在AF2的设计初衷之外	AF2最初设计用于预测静态蛋白质结构，其对多种构象的预测能力尚未充分探索	探索AF2在预测膜蛋白（如转运体和G蛋白偶联受体）多种构象状态方面的潜力	转运体和G蛋白偶联受体的替代构象状态	蛋白质结构预测	NA	AlphaFold2（AF2）	深度学习算法	蛋白质序列和结构数据	NA
22	2025-07-20	Deep learning strategies for addressing issues with small datasets in 2D materials research: Microbial Corrosion 2022, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2022.1059123 PMID:36620046	研究论文	本文探讨了深度学习策略在解决二维材料研究中小数据集问题上的应用，特别是在微生物腐蚀领域	研究了两种不同的深度生成模型（VAE和GAN）用于生成合成数据以扩展小实验数据集，并比较了它们在神经网络系统和XGBoost中的性能	缺乏大型实验数据集使得分类器训练困难并经常导致过拟合	加速虚拟筛选具有理想物理和化学性质的二维涂层	二维材料（如石墨烯、六方氮化硼和二硫化钼）涂层	机器学习	NA	深度学习数据增强方法	VAE, GAN, XGBoost	电化学数据	少量层状石墨烯覆盖铜表面
23	2025-07-12	Machine Learning to Predict Successful Opioid Dose Reduction or Stabilization After Spinal Cord Stimulation 2022-08-01, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000001969 PMID:35384918	research paper	使用机器学习模型预测脊髓刺激（SCS）后阿片类药物剂量成功减少或稳定的可能性	首次提出基于机器学习的模型来预测SCS后阿片类药物使用的减少或稳定，并比较了深度学习与逻辑回归的性能	研究依赖于IBM MarketScan数据库，可能无法涵盖所有相关变量	预测SCS后阿片类药物使用的减少或稳定，以辅助患者和外科医生的决策	接受SCS治疗的患者	machine learning	NA	machine learning, deep neural networks, logistic regression	DNN, LR	医疗记录数据	7022名患者
24	2025-07-12	Advances in artificial intelligence techniques drive the application of radiomics in the clinical research of hepatocellular carcinoma 2022-Mar, ILIVER.. DOI:10.1016/j.iliver.2022.02.005 PMID:40636134	综述	本文综述了人工智能技术在肝细胞癌（HCC）临床研究中推动放射组学应用的最新进展	结合人工智能技术，放射组学为HCC管理提供了新的视角，揭示了医学影像大数据中的像素级放射学信息，并将放射学表型与目标临床问题相关联	传统的放射组学流程依赖于手工设计的工程特征，而基于深度学习的放射组学流程虽然补充了通过自学习策略计算的深度特征，但仍存在一定局限性	探讨人工智能技术在肝细胞癌（HCC）临床研究中推动放射组学应用的最新进展	肝细胞癌（HCC）的临床研究	数字病理学	肝癌	放射组学	深度学习	医学影像	NA
25	2025-07-11	Deep learning-assisted prostate cancer detection on bi-parametric MRI: minimum training data size requirements and effect of prior knowledge 2022-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-021-08320-y PMID:34786615	研究论文	本研究评估了基于PI-RADS训练的深度学习算法在前列腺癌检测中的性能，并探讨了数据量和先验知识对检测临床显著性前列腺癌的影响	研究了数据量和先验知识对深度学习算法性能的影响，并确定了达到专家性能所需的最小训练数据量	研究仅基于两个中心的数据，可能限制了结果的普适性	评估深度学习算法在前列腺癌检测中的性能及其影响因素	2734名活检初诊且PSA水平升高的男性患者	数字病理学	前列腺癌	多参数MRI (mpMRI) 和双参数MRI (bpMRI)	深度学习框架	MRI图像	2734名患者（训练集1952例，独立测试集782例）
26	2025-07-10	Neuron tracing from light microscopy images: automation, deep learning and bench testing 2022-12-13, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btac712 PMID:36303315	综述	本文综述了从光学显微镜图像中自动追踪神经元形态的最新进展，特别是深度学习方法的应用	重点介绍了深度学习增强方法的最新进展，以及哺乳动物全脑单神经元追踪的半自动方法及其生成的大规模数据集	NA	帮助研究社区了解和选择神经元追踪工具及资源	神经元形态学	数字病理学	NA	光学显微镜成像	深度学习方法	图像	包含数千个完整神经元形态的数据集
27	2025-07-08	Refinement of AlphaFold2 Models against Experimental Cryo-EM Density Maps at 4-6Å Resolution 2022-Dec, Proceedings. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine DOI:10.1109/bibm55620.2022.9995676 PMID:40612328	research paper	本研究探讨了深度学习蛋白质结构预测方法AlphaFold2在解析4-6 Å分辨率冷冻电镜图谱中的应用	结合实验与AI方法，从低分辨率密度图中构建准确模型，并评估AlphaFold2模型在低分辨率冷冻电镜图谱中的表现	小链（115个残基）的预测效果较差，TM-score仅为0.52，且后续精炼步骤的成功与否高度依赖于AlphaFold2预测质量、冷冻电镜数据质量及模型与密度图的匹配度	评估AlphaFold2在低分辨率冷冻电镜图谱中的模型精炼效果	蛋白质结构模型与冷冻电镜密度图	computational biology	NA	cryo-EM, AlphaFold2	AlphaFold2	cryo-EM density maps, protein structure models	10个实验图谱/模型对（包含9个较大链（226-373个残基）和1个小链（115个残基））
28	2025-07-02	Effectiveness of Artificial Intelligence Models for Cardiovascular Disease Prediction: Network Meta-Analysis 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/5849995 PMID:35251153	meta-analysis	该研究通过网络荟萃分析比较了机器学习和深度学习模型在心血管疾病预测中的有效性	首次通过网络荟萃分析比较不同AI模型在多种心血管疾病预测中的表现，并识别出针对不同疾病的最佳算法	缺乏关于深度学习方法在心血管疾病领域的文献支持，需要更大样本量的研究验证结果	评估人工智能模型在心血管疾病预测中的有效性	心力衰竭、中风、高血压和糖尿病患者	machine learning	cardiovascular disease	网络荟萃分析	深度学习(DL)、机器学习(ML)包括GBM、ANN、SVM、RF	临床数据	17项研究共285,213名心血管疾病患者
29	2025-06-26	Annotation of spatially resolved single-cell data with STELLAR 2022-11, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-022-01651-8 PMID:36280720	research paper	本文介绍了一种名为STELLAR的几何深度学习方法，用于在空间分辨的单细胞数据集中进行细胞类型发现和识别	STELLAR方法不仅能够自动将细胞分配到注释参考数据集中存在的细胞类型，还能发现新的细胞类型和状态，并且能够跨不同解剖区域、组织和供体转移注释	NA	开发一种能够考虑空间组织的计算方法，以准确注释空间分辨的单细胞数据	空间分辨的单细胞数据	digital pathology	NA	几何深度学习	STELLAR	空间分辨的单细胞数据	260万个空间分辨的单细胞
30	2025-06-24	Application of machine and deep learning algorithms in optical microscopic detection of Plasmodium: A malaria diagnostic tool for the future 2022-Dec, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2022.103198 PMID:36379305	review	本文系统回顾了机器和深度学习算法在光学显微镜检测疟原虫中的应用，探讨了其作为未来疟疾诊断工具的潜力	通过系统回顾，揭示了卷积神经网络（CNN）及其变体在疟疾显微镜诊断中的主导地位，准确率达到99.23%	研究依赖于现有文献，可能未涵盖所有相关研究或最新进展	探讨机器和深度学习算法在疟疾光学显微镜诊断中的应用效果	疟原虫的光学显微镜检测	digital pathology	malaria	optical microscopy	CNN	image	NA
31	2025-06-24	The applications of machine learning in HIV neutralizing antibodies research-A systematic review 2022-12, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2022.102429 PMID:36462896	review	本文系统回顾了机器学习在HIV中和抗体研究中的应用	综述了机器学习在HIV中和抗体研究中的多样化应用，包括中和效力预测、抗体-病毒结合位点检测等	未提及具体研究的样本量或数据限制	探索机器学习在HIV中和抗体研究中的应用潜力	HIV中和抗体	machine learning	HIV	NA	supervised, unsupervised, and generative models	biological data	NA
32	2025-06-24	Deep Learning Prediction of Pathologic Complete Response in Breast Cancer Using MRI and Other Clinical Data: A Systematic Review 2022-11-21, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography8060232 PMID:36412691	系统性综述	本文系统性综述了使用深度学习技术，特别是CNN，结合全乳腺MRI图像和其他临床数据预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解（pCR）的研究	专注于深度学习CNN在无需人工标注或肿瘤分割的情况下预测pCR，填补了该领域系统性综述的空白	仅关注深度学习方法的系统性综述，未涉及其他机器学习方法	评估深度学习技术在预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解（pCR）中的应用	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN	MRI图像和临床数据	NA
33	2025-06-24	Machine Learning for Industry 4.0: A Systematic Review Using Deep Learning-Based Topic Modelling 2022-Nov-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22228641 PMID:36433236	系统综述	本文通过深度学习主题建模方法，系统回顾了机器学习在工业4.0中的应用现状	使用BERTopic对45,783篇相关论文进行主题分析，并结合17份行业白皮书进行对比，揭示了学术与工业界在机器学习应用上的差异	仅分析了Scopus和Web of Science数据库的论文，可能遗漏其他来源的研究	系统梳理机器学习在工业4.0中的应用现状和研究热点	工业4.0中的机器学习应用	机器学习	NA	BERTopic	CNN	文本	45,783篇论文和17份行业白皮书
34	2025-06-24	Semantic Terrain Segmentation in the Navigation Vision of Planetary Rovers-A Systematic Literature Review 2022-Nov-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22218393 PMID:36366089	系统文献综述	本文对行星漫游车导航视觉中的语义地形分割进行了系统文献综述，分析了现有解决方案、可用数据及潜在研究缺口	首次针对行星漫游车导航视觉中的语义地形分割进行系统文献综述，提出了可复制、透明化的调查方法	尚未发现满足像素级分割、实时推理和机载硬件要求的解决方案，缺乏基于真实世界的开放像素级标注数据集	评估行星漫游车导航视觉中语义地形分割的研究现状与未来挑战	行星漫游车的导航视觉系统	计算机视觉	NA	系统文献综述方法	NA	文献数据	从320项候选研究中最终筛选30篇论文进行综述
35	2025-06-24	Applications of Computer Vision on Automatic Potato Plant Disease Detection: A Systematic Literature Review 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/7186687 PMID:36419507	系统文献综述	本文综述了计算机视觉在自动检测马铃薯植物病害中的应用	全面系统地回顾了计算机视觉技术在马铃薯病害检测中的应用，并比较了深度学习和传统机器学习算法的使用频率	仅选择了39项主要研究，可能未涵盖所有相关研究	探讨计算机视觉技术在马铃薯植物病害检测中的应用	马铃薯植物及其常见病害	计算机视觉	马铃薯病害	计算机视觉、机器学习	深度学习算法、传统机器学习算法	图像	39项主要研究
36	2025-06-21	State-of-the-Art Estimation of Protein Model Accuracy Using AlphaFold 2022-Dec-02, Physical review letters IF:8.1Q1 DOI:10.1103/PhysRevLett.129.238101 PMID:36563190	research paper	该论文探讨了利用AlphaFold从蛋白质的初级氨基酸序列预测其3D结构的最新进展	证明了AlphaFold学习了一种近似生物物理能量函数，并能够在不使用共进化数据的情况下，以最先进的准确性评估候选蛋白质结构的质量	研究未提及具体样本量或实验条件的限制	探索仅从蛋白质的初级序列预测其3D结构的可能性	蛋白质的3D结构预测	structural biology	NA	deep learning, coevolutionary data analysis	AlphaFold	protein sequences, 3D structure data	NA
37	2025-06-21	Machine Learning Analysis of Cocaine Addiction Informed by DAT, SERT, and NET-Based Interactome Networks 2022-Apr-12, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.2c00002 PMID:35294204	研究论文	本文通过机器学习/深度学习分析可卡因成瘾，基于DAT、SERT和NET的相互作用网络	提出了一种基于DAT、SERT和NET相互作用网络的人工智能系统化协议，用于发现抗可卡因成瘾的潜在药物	研究仅分析了61个蛋白质靶点，未涵盖所有460个蛋白质	开发治疗可卡因成瘾的药物	可卡因成瘾相关的DAT、SERT和NET相互作用网络中的蛋白质靶点	机器学习	药物成瘾	机器学习/深度学习算法（包括AE、GBDT和MT-DNN）	AE、GBDT、MT-DNN	蛋白质相互作用数据和抑制剂数据	61个蛋白质靶点和115,407个抑制剂
38	2025-06-10	Generic image application using GANs (Generative Adversarial Networks): A Review 2022-Sep-30, Evolving systems IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12530-022-09464-y PMID:40479410	review	本文对生成对抗网络（GAN）进行了全面回顾，总结了GAN的理论基础、应用目的、模型变体及最新进展	提供了GAN在图像处理中的多种应用及其优缺点的详细概述	GAN的稳定训练仍是一个挑战	对GAN相关文献进行全面评估，总结现有知识	生成对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用	machine learning	NA	NA	GAN	image	NA
39	2025-06-10	Forecasting Directional Movement of Stock Prices using Deep Learning 2022-Aug-01, Annals of data science DOI:10.1007/s40745-022-00432-6 PMID:40479251	研究论文	本文提出了一种结合Word2Vec和LSTM的混合深度学习模型，用于预测股票价格的定向变动	结合了金融时间序列和新闻标题作为输入，考虑了大众媒体对公司股票和投资者行为的影响	仅评估了五个不同行业公司的股票价格预测准确性，样本范围有限	设计一个智能工具来预测股票市场价格的定向变动	股票市场价格	机器学习	NA	Word2Vec, LSTM	混合深度学习模型	金融时间序列, 新闻标题	五个不同行业的公司
40	2025-06-08	OWAE-Net: COVID-19 detection from ECG images using deep learning and optimized weighted average ensemble technique 2022-Nov, Intelligent systems with applications DOI:10.1016/j.iswa.2022.200154 PMID:40477980	research paper	该研究提出了一种名为OWAE-Net的深度学习方法，通过优化加权平均集成技术，利用ECG图像进行COVID-19的多类别分类检测	使用三种深度学习模型的集成方法，并通过网格搜索技术优化加权平均集成技术，提高了COVID-19检测的准确率	NA	开发一种更快、更安全的COVID-19诊断方法	ECG图像	digital pathology	COVID-19	deep learning, grid search	VGG-19, EfficientNet-B4, DenseNet-121, OWAE	image	NA