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
1	2025-09-25	Deep-learning prostate cancer detection and segmentation on biparametric versus multiparametric magnetic resonance imaging: Added value of dynamic contrast-enhanced imaging 2023-12, International journal of urology : official journal of the Japanese Urological Association IF:1.8Q3 DOI:10.1111/iju.15280 PMID:37605627	研究论文	基于深度学习比较双参数与多参数磁共振成像对前列腺癌的检测和分割性能，评估动态对比增强成像的附加价值	首次系统比较双参数与多参数MRI在深度学习前列腺癌诊断中的性能差异，并量化动态对比增强成像的临床价值	样本量相对有限（332例患者），且为单中心研究	开发前列腺多序列MRI的深度学习诊断算法，评估动态对比增强成像在多参数成像中的贡献	332名患者（218名癌症患者含291个活检证实病灶，114名非癌症患者）的3227个多参数MRI数据集	数字病理	前列腺癌	磁共振成像（T2加权、动态对比增强）、深度学习	深度学习算法	医学影像	3227个多参数MRI数据集（来自332例患者，含291个活检证实癌灶）
2	2025-09-25	Privacy-preserving techniques for decentralized and secure machine learning in drug discovery 2023-12, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2023.103820 PMID:37935330	综述	本文概述了药物发现领域中用于去中心化机器学习的隐私保护技术	系统总结了多种隐私保护技术在药物发现机器学习中的应用及其组合方案	仅提供技术概述而未进行实证比较或性能评估	探讨去中心化机器学习在药物发现领域的隐私保护解决方案	隐私保护技术及其在药物研发中的应用	机器学习	NA	安全多方计算、分布式深度学习、同态加密、区块链点对点网络、差分隐私、联邦学习	NA	敏感/私有数据	NA
3	2025-09-25	Design and deep learning of synthetic B-cell-specific promoters 2023-11-27, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkad930 PMID:37889080	研究论文	本研究通过合成生物学和深度学习技术设计并分析了B细胞特异性启动子，揭示了其转录调控机制	设计了23,640个B细胞特异性启动子，构建了能够直接从序列预测免疫球蛋白V基因启动子转录强度的深度学习模型	NA	解析B细胞特异性启动子的转录调控机制，为B细胞工程提供合成元件	B细胞特异性启动子和免疫球蛋白V基因	合成生物学	NA	MPRA（大规模平行报告基因检测）、深度学习	深度学习模型	DNA序列数据	23,640个B细胞特异性启动子
4	2025-09-25	Explainable deep learning for tumor dynamic modeling and overall survival prediction using Neural-ODE 2023-11-18, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-023-00317-1 PMID:37980358	研究论文	提出基于神经微分方程的肿瘤动态建模方法TDNODE，用于肿瘤生长预测和患者总生存期分析	克服传统模型对截断数据的预测偏差，首次将神经微分方程应用于肿瘤动力学建模并实现模型参数的可解释性	NA	提高肿瘤动态模型的预测能力，实现个性化治疗并改善临床决策	肿瘤患者纵向肿瘤大小数据	机器学习	肿瘤	神经微分方程（Neural-ODE）	TDNODE（编码器-解码器架构）	纵向肿瘤大小数据	NA
5	2025-09-25	Research hotspots and trends of artificial intelligence in rheumatoid arthritis: A bibliometric and visualized study 2023-11-10, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2023902 PMID:38124558	文献计量学研究	通过文献计量学方法分析2003-2022年间人工智能在类风湿关节炎领域的研究热点与发展趋势	首次运用文献计量学和可视化技术系统分析AI在RA领域的全球研究格局、发展轨迹和前沿热点	仅基于Web of Science数据库，可能存在文献收录不全的局限性	构建人工智能在类风湿关节炎研究领域的知识图谱和发展全景	859篇相关学术文献	医疗人工智能	类风湿关节炎	文献计量分析、可视化分析（VOSviewer、R软件）	机器学习、深度学习算法	文献元数据（发表年份、国家、机构、期刊、关键词等）	859篇文献
6	2025-09-25	Effective multi-class lungdisease classification using the hybridfeature engineering mechanism 2023-11-07, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2023896 PMID:38052644	研究论文	提出一种基于混合特征工程的深度学习模型，用于胸部X射线图像的13种肺部疾病分类	结合优化CNN和DENSENET121的改进型Aquila优化卷积神经网络，并采用批量均衡技术	未提及模型可解释性，未来需要探索可解释机器学习方法	开发高精度的多类别肺部疾病计算机辅助诊断系统	胸部X射线图像	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	CNN、DENSENET121、混合优化模型	医学图像	112,000张胸部X射线图像
7	2025-09-25	Artificial intelligence methods in kinase target profiling: Advances and challenges 2023-11, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2023.103796 PMID:37805065	综述	概述基于机器学习和深度学习的定量构效关系模型在激酶靶点分析中的最新进展	系统总结人工智能方法在激酶分析领域的前沿动态与发展趋势	NA	为激酶分析方法的开发与应用提供实践指导	激酶靶点	机器学习	NA	QSAR模型	ML/DL	结构活性数据	NA
8	2025-09-25	TransUFold: Unlocking the structural complexity of short and long RNA with pseudoknots 2023-10-17, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2023854 PMID:38052602	研究论文	提出基于深度学习的TransUFold方法，用于准确预测包含假结的RNA二级结构	首次将Vision Transformer架构应用于RNA结构预测，能够有效提取RNA序列中的长程相互作用	性能依赖于高质量RNA结构数据的可用性	开发能够准确预测RNA二级结构（包括假结）的计算方法	RNA分子（特别是包含假结结构的短链和长链RNA）	生物信息学	NA	深度学习	Vision Transformer（编码器-解码器架构）	RNA序列数据与结构注释	基准数据集（具体数量未明确说明），测试序列长度可达1600个核苷酸
9	2025-09-25	When will RNA get its AlphaFold moment? 2023-10-13, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkad726 PMID:37702120	评论	本文讨论了RNA结构预测领域面临的挑战，并探讨了实现类似AlphaFold突破的可能性	系统分析了阻碍RNA结构预测发展的核心问题，并提出了具体的解决方向	本文为观点性文章，未提供具体的实验数据或模型验证	探讨RNA结构预测技术发展的瓶颈和未来方向	RNA分子及其三维结构预测方法	计算生物学	NA	深度学习、机器学习、物理计算方法	类似AlphaFold的深度学习模型	RNA序列数据、结构数据、比对数据	NA
10	2025-09-25	Reliable interpretability of biology-inspired deep neural networks 2023-10-10, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-023-00310-8 PMID:37816807	研究论文	本研究评估并改进了生物启发式深度神经网络P-NET的可解释性方法，重点关注解释结果的稳健性和知识偏见控制	首次将可靠可解释性分析方法扩展到基于患者突变数据的生物启发式模型，提出了控制解释稳健性和偏见的新方法	研究仅针对P-NET模型进行验证，未涵盖所有类型的生物启发式深度学习模型	开发确保生物启发式深度学习模型可解释性稳健性和偏见感知的方法	生物启发式深度神经网络P-NET及其可解释性	机器学习	NA	深度学习	P-NET（生物启发式神经网络）	患者突变数据	NA
11	2025-09-25	Pervasive downstream RNA hairpins dynamically dictate start-codon selection 2023-09, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06500-y PMID:37674078	研究论文	本研究通过整合拟南芥模式触发免疫期间的转录组水平翻译和结构分析，揭示下游RNA发夹结构动态调控起始密码子选择的分子机制	首次发现uAUG下游双链RNA结构（uAUG-ds）通过调控扫描前起始复合体来选择性地翻译上游起始密码子，并证明该机制在人类细胞中具有保守性	NA	探究在不同条件下选择性翻译起始的调控机制	拟南芥模式触发免疫过程中的mRNA翻译调控机制	分子生物学	植物免疫	转录组水平翻译分析、RNA结构分析、深度学习建模	深度学习模型	转录组数据、RNA结构数据	NA
12	2025-09-25	Scientific discovery in the age of artificial intelligence 2023-08, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06221-2 PMID:37532811	综述	探讨人工智能在科学发现中的应用与前景	系统总结自监督学习和几何深度学习等AI技术如何推动跨学科科学发现	指出数据质量和管理问题仍是当前主要挑战	分析AI增强科学研究的潜力与路径	跨学科科学研究过程	机器学习	NA	自监督学习、几何深度学习、生成式AI	NA	多模态数据（图像、序列等）	NA
13	2025-09-25	Self-supervised semantic segmentation of retinal pigment epithelium cells in flatmount fluorescent microscopy images 2023-04-03, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btad191 PMID:37067486	研究论文	提出一种自监督语义分割方法用于视网膜色素上皮细胞的自动分割	开发了结合重建损失、成对表示损失和形态学损失的自监督学习框架，并提出新的图像增强算法AugCut	NA	解决视网膜色素上皮细胞分割中标注数据不足的问题	视网膜色素上皮细胞	数字病理	老年性疾病	荧光显微镜成像	编码器-解码器架构的语义分割网络	荧光显微镜图像	大量荧光显微镜图像数据集
14	2025-09-25	Non-Destructive Banana Ripeness Detection Using Shallow and Deep Learning: A Systematic Review 2023-Jan-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23020738 PMID:36679535	系统性综述	本文系统综述了基于浅层学习和深度学习的香蕉成熟度无损检测方法	首次系统比较不同机器学习方法在香蕉成熟度检测中的性能表现，明确CNN在大数据集中的优势及传统ANN/SVM在传感器数据中的适用性	现有研究存在数据集信息不足、数据可用性有限、过度依赖数据增强技术等问题	评估自动化香蕉成熟度检测技术的研究现状与发展趋势	香蕉果实（以香蕉指为主要研究对象）	计算机视觉	NA	机器学习、深度学习	CNN、ANN、SVM	图像	从1548篇研究中筛选35篇进行系统分析
15	2025-09-24	Accelerated Diffusion-Weighted Imaging in 3 T Breast MRI Using a Deep Learning Reconstruction Algorithm With Superresolution Processing: A Prospective Comparative Study 2023-12-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000000997 PMID:37428618	研究论文	评估深度学习重建算法在3T乳腺MRI中加速扩散加权成像的性能	首次在前瞻性临床研究中将具有超分辨率处理的深度学习加速DWI序列与标准成像进行对比	单中心研究，样本量相对有限（65名参与者）	比较深度学习加速DWI序列与标准DWI在采集时间和图像质量方面的差异	浸润性乳腺癌、良性病变和囊肿患者	医学影像分析	乳腺癌	扩散加权成像，深度学习重建算法，超分辨率处理	深度学习重建算法	MRI影像数据	65名参与者（64名女性，平均年龄54±13岁）
16	2025-09-24	Amplifying the Effects of Contrast Agents on Magnetic Resonance Images Using a Deep Learning Method Trained on Synthetic Data 2023-12-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000000998 PMID:37378418	研究论文	提出一种基于深度学习的方法，利用合成数据增强磁共振图像中对比剂的效果	首次使用物理模型生成合成对比剂数据来训练AI代理，实现超越标准剂量的虚拟对比增强	方法主要针对脑部疾病验证，在其他器官的适用性需进一步研究	开发一种能够放大磁共振图像中对比剂效果的AI方法	脑胶质瘤小鼠模型和1990例脑部疾病患者的临床数据	医学影像分析	脑胶质瘤、多发性硬化、转移癌等脑部疾病	磁共振成像、深度学习	神经网络	磁共振图像	临床研究包含1990例患者检查数据，外加临床前小鼠模型研究
17	2025-09-24	Deep Learning-Facilitated Study of the Rate of Change in Photoreceptor Outer Segment Metrics in RPGR-Related X-Linked Retinitis Pigmentosa 2023-11-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.64.14.31 PMID:37988107	研究论文	本研究利用深度学习模型辅助测量RPGR相关X连锁视网膜色素变性患者的光感受器外节三维指标，并评估其纵向变化规律	首次结合深度学习模型对RPGR相关XLRP患者进行三维光感受器外节指标的纵向定量分析	样本量较小（34例患者），且为回顾性研究设计	评估X连锁视网膜色素变性疾病进展的生物标志物	RPGR基因相关的X连锁视网膜色素变性男性患者	数字病理	视网膜色素变性	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	医学影像	34例男性患者，随访时间约2年或更长
18	2025-09-24	Machine Learning-Based Prediction of Abdominal Subcutaneous Fat Thickness During Pregnancy 2023-11, Metabolic syndrome and related disorders IF:1.3Q4 DOI:10.1089/met.2023.0043 PMID:37669001	研究论文	开发基于机器学习的孕期腹部皮下脂肪厚度预测模型	首次结合三种机器学习算法（深度学习、随机森林、支持向量机）对孕期不同阶段腹部皮下脂肪厚度进行预测建模	样本量有限（354例），未说明模型的外部验证效果	预测孕妇腹部皮下脂肪厚度以评估皮下注射安全性	孕妇群体	机器学习	妊娠期糖尿病	机器学习算法（深度学习、随机森林、支持向量机）	深度学习、随机森林、支持向量机	临床测量数据	354例孕妇
19	2025-09-24	Deep learning for metabolic pathway design 2023-11, Metabolic engineering IF:6.8Q1 DOI:10.1016/j.ymben.2023.09.012 PMID:37734652	综述	本文评估了深度学习等数字策略在代谢通路预测和酶发现中的应用	探讨深度学习技术在代谢通路设计中的最新进展及其在推动生物基循环经济中的潜力	NA	评估计算机辅助工具在代谢通路设计中的应用效果	微生物细胞工厂的代谢通路设计	机器学习	NA	深度学习	深度学习	化学与代谢域数据	NA
20	2025-09-24	Design and implementation of a smart Internet of Things chest pain center based on deep learning 2023-10-10, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2023840 PMID:38052586	研究论文	基于深度学习设计并实现了一个智能物联网胸痛中心系统	整合物联网三层架构与BiLSTM-CRF算法，实现胸痛患者信息的智能采集和症状自动提取	仅在一家医院（辽宁省人民医院）进行应用验证，缺乏多中心临床验证	解决胸痛中心数据录入非智能化导致的效率低下和错误率高的问题	胸痛患者及其医疗数据	智慧医疗	心血管疾病	物联网技术、UWB定位、BiLSTM-CRF算法	BiLSTM-CRF	电子医疗记录、定位数据、移动应用数据	未明确说明具体样本数量