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
281	2025-05-29	Structural and functional connectome relationships in early childhood 2023-12, Developmental cognitive neuroscience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.dcn.2023.101314 PMID:37898019	research paper	研究早期儿童大脑结构与功能连接组的关系及其发展模式	应用了一种基于图卷积神经网络的深度学习模型和新损失函数，以更好地捕捉个体间异质性并预测个体的功能连接	研究样本主要集中在1至6岁的儿童和成人，可能无法完全代表其他年龄段的结构-功能关系	探究早期儿童大脑皮质结构与功能耦合的发展及其与成人的比较	儿童（1、2、4、6岁）和成人的大脑结构与功能连接	神经科学	NA	图卷积神经网络	GCN	神经影像数据	360名儿童和89名成人
282	2025-05-29	ChromaFold predicts the 3D contact map from single-cell chromatin accessibility 2023-Jul-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.27.550836 PMID:37546906	research paper	提出了一种名为ChromaFold的深度学习模型，用于从单细胞ATAC测序数据预测3D接触图和调控相互作用	ChromaFold能够仅使用scATAC-seq数据预测3D接触图和调控相互作用，且在性能上优于现有方法	需要依赖配对scATAC-seq和Hi-C数据进行训练，可能限制了其在某些场景下的应用	通过预测3D染色质相互作用来解析基因调控和疾病相关非编码变异的功能	人类和小鼠细胞系及组织中的3D染色质相互作用	machine learning	NA	scATAC-seq, Hi-C	deep learning	genomic data	人类和小鼠细胞系及组织
283	2025-05-28	Update on muscle imaging in myositis 2023-11-01, Current opinion in rheumatology IF:5.2Q1 DOI:10.1097/BOR.0000000000000975 PMID:37656661	综述	本文探讨了MRI、超声和PET/CT在肌炎或特发性炎症性肌病（IIM）的检测、诊断和管理中的最新进展	定量MRI提供了更客观、可能更敏感的肌肉脂肪浸润和炎症表征，剪切波弹性成像为研究IIM提供了新维度，PET/CT能够检测IIM相关恶性肿瘤	NA	探讨影像学技术在肌炎或特发性炎症性肌病（IIM）中的应用进展	肌炎或特发性炎症性肌病（IIM）患者	数字病理	肌炎	MRI、超声、PET/CT、剪切波弹性成像	NA	影像数据	NA
284	2025-05-28	Machine learning applications and challenges in graft-versus-host disease: a scoping review 2023-11-01, Current opinion in oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1097/CCO.0000000000000996 PMID:37820094	综述	本文综述了人工智能（AI）特别是机器学习（ML）在移植物抗宿主病（GVHD）风险评估、诊断和个性化治疗中的应用潜力	ML算法在异基因造血干细胞移植供体选择中优于传统多变量统计模型，并能通过建模时间序列数据进行动态风险评估，深度学习模型能准确识别慢性GVHD影响的皮肤区域	需要大规模、多中心合作开发可推广的ML模型，并在AI广泛应用于GVHD护理前解决严格的伦理准则实施等关键问题	探讨AI特别是ML在GVHD风险评估、诊断和个性化治疗中的应用	移植物抗宿主病（GVHD）	机器学习	移植物抗宿主病	机器学习（ML）、深度学习、Q-learning、深度强化学习	深度学习模型、Q-learning、深度强化学习	时间序列数据、图像数据	NA
285	2025-05-28	MRI-based Deep Learning Assessment of Amyloid, Tau, and Neurodegeneration Biomarker Status across the Alzheimer Disease Spectrum 2023-10, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.222441 PMID:37815445	research paper	该研究利用深度学习和MRI数据预测阿尔茨海默病中PET确定的淀粉样蛋白、tau蛋白和神经退行性生物标志物状态	首次使用深度学习结合MRI和常规诊断数据非侵入性地预测ATN生物标志物状态，避免了PET的高成本和电离辐射	研究为回顾性设计，需要在前瞻性队列中验证模型的泛化能力	开发基于MRI的深度学习方法替代PET进行阿尔茨海默病ATN生物标志物分类	阿尔茨海默病患者	digital pathology	geriatric disease	PET扫描、MRI扫描	CNN与逻辑回归结合的混合模型	医学影像(MRI/PET)与临床数据	2099对淀粉样蛋白PET-MRI数据(75±10岁)、557对tau蛋白PET-MRI数据(75±7岁)、2768对FDG PET-MRI数据(75±7岁)
286	2025-05-28	A Hybrid Deep Learning Approach to Identify Preventable Childhood Hearing Loss 2023 Sep-Oct 01, Ear and hearing IF:2.6Q1 DOI:10.1097/AUD.0000000000001380 PMID:37318215	研究论文	本研究评估了一种混合深度学习模型在自动化鼓室图分类中的应用，以促进资源有限社区中由非专业人员指导的鼓室测听	开发了一种混合深度学习模型，用于自动化鼓室图分类，其性能优于内置分类器和基于临床推荐规范值的决策树	研究样本主要来自阿拉斯加农村地区的 underserved 人群，可能限制了结果的普遍性	评估机器学习在自动化鼓室图分类中的效用，以促进资源有限社区中的听力筛查	1635名学龄儿童，来自阿拉斯加农村 underserved 人群	机器学习	儿童听力损失	混合深度学习模型	混合深度学习模型	鼓室图数据	1635名儿童，4810对鼓室图数据
287	2025-05-28	Cyclic peptide structure prediction and design using AlphaFold 2023-Feb-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.02.25.529956 PMID:36865323	研究论文	本文报道了修改AlphaFold网络以准确预测和设计环肽结构的方法	通过修改AlphaFold网络，实现了对环肽结构的准确预测和设计，并展示了高置信度预测结果与实验结构的匹配	可用于训练的环肽结构数据较少，可能限制了模型的泛化能力	开发深度学习方法来预测和设计环肽结构	环肽	机器学习	NA	AlphaFold	深度学习网络	蛋白质序列和结构数据	49个天然环肽案例，其中36个高置信度预测；设计了约10,000个候选结构，并对7个序列进行了X射线晶体结构验证
288	2025-05-26	Artificial Intelligence and Machine Learning in Rotator Cuff Tears 2023-Sep-01, Sports medicine and arthroscopy review IF:2.5Q2 DOI:10.1097/JSA.0000000000000371 PMID:37976127	综述	本文综述了人工智能和机器学习在肩袖撕裂诊断和管理中的当前应用及未来潜力	探讨了深度学习特别是卷积神经网络在肩袖撕裂MRI诊断中的高准确性，以及AI在个性化患者护理和术后结果预测中的应用	数据集较小，部分厚度撕裂的分类存在复杂性	评估AI在肩袖撕裂管理中的应用潜力	肩袖撕裂患者	数字病理学	肩袖撕裂	深度学习	CNN	医学影像	NA
289	2025-05-22	The regulatory landscape of 5' UTRs in translational control during zebrafish embryogenesis 2023-Nov-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.23.568470 PMID:38045294	research paper	该研究通过大规模平行报告实验和深度学习模型，揭示了斑马鱼胚胎发生早期5' UTR在翻译调控中的关键作用	首次在早期脊椎动物发育中建立了5' UTR翻译调控的定量模型，并开发了能预测5' UTR异构体活性的深度学习模型DaniO5P	研究仅针对斑马鱼胚胎发生早期阶段，未涉及其他发育阶段或其他生物体	解析5' UTR在翻译调控中的作用机制	斑马鱼胚胎发生早期的5' UTR序列	生物信息学	NA	大规模平行报告实验、多核糖体分析	深度学习模型DaniO5P	序列数据	18,154个5' UTR序列
290	2025-05-21	Active learning of enhancer and silencer regulatory grammar in photoreceptors 2023-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.21.554146 PMID:37662358	research paper	该研究使用主动机器学习方法训练深度学习模型，以预测光感受器中增强子和沉默子的调控语法	采用主动机器学习方法，通过迭代训练模型并选择最具信息量的合成DNA序列进行实验，显著减少了训练数据的需求	研究仅限于光感受器中的CRX转录因子结合位点，可能不适用于其他细胞类型或转录因子	开发能够从DNA序列准确预测调控元件活性的模型	光感受器中的调控元件（CREs）和Cone-rod homeobox（CRX）转录因子结合位点	machine learning	NA	active machine learning, deep learning	deep learning model	DNA sequence	使用比现有方法少一个数量级的训练数据
291	2025-05-17	Deep Learning-Based Analysis of Glottal Attack and Offset Times in Adductor Laryngeal Dystonia 2023-Nov-15, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2023.10.011 PMID:37977969	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于测量声门攻击时间（GAT）和声门偏移时间（GOT），以辅助内收型喉肌张力障碍（AdLD）的诊断	首次使用深度学习框架自动分割声门区域并检测声带边缘，实现GAT和GOT的自动化测量	自动化测量与手动分析结果相比存在微小但不显著的差异	开发自动化测量方法以辅助AdLD的诊断	声带正常成年人和AdLD患者	数字病理学	喉肌张力障碍	高速视频内窥镜（HSV）	深度学习框架	视频	声带正常成年人和AdLD患者的HSV数据
292	2025-05-17	Applications of Artificial Intelligence in Choroid Visualization for Myopia: A Comprehensive Scoping Review 2023 Oct-Dec, Middle East African journal of ophthalmology IF:0.5Q4 DOI:10.4103/meajo.meajo_154_24 PMID:39959595	综述	本文综述了人工智能在近视患者脉络膜可视化中的应用，特别是深度学习技术在光学相干断层扫描（OCT）图像中分割脉络膜的效果和角色	综合评估了多种AI模型在脉络膜分割中的诊断准确性，并探讨了其在近视诊断和管理中的潜力	需要进一步标准化AI方法，并扩大其在更广泛临床环境中的应用	评估人工智能在近视患者脉络膜可视化中的应用效果	近视患者	数字病理	近视	光学相干断层扫描（OCT）	U-Net, LASSO回归, Attention-based Dense U-Net, ResNeSt101, Mask R-CNN	图像	12项研究，涉及不同近视程度的患者
293	2025-05-16	Protocol to investigate the neural basis for copulation posture of Drosophila using a closed-loop real-time optogenetic system 2023-12-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102623 PMID:37788165	研究论文	本文提出了一种利用闭环实时光遗传系统研究果蝇交配姿势神经基础的协议	使用深度学习分析实现高效的光遗传学操作，仅在交配期间调控神经活动	协议的具体执行细节需参考Yamanouchi等人的研究	探究果蝇交配姿势的神经基础	果蝇	神经科学	NA	光遗传学	深度学习	行为数据	NA
294	2025-05-16	Chromatin accessibility in the Drosophila embryo is determined by transcription factor pioneering and enhancer activation 2023-10-09, Developmental cell IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.devcel.2023.07.007 PMID:37557175	research paper	该研究通过深度学习模型分析果蝇胚胎中的转录因子结合和染色质可及性数据，揭示了染色质可及性的两层次机制	利用可解释的深度学习模型解析了先驱转录因子Zelda与轴模式转录因子在染色质可及性中的层级关系	研究仅基于果蝇胚胎数据，在其他生物系统中的普适性有待验证	探究染色质可及性在转录因子识别顺式调控DNA序列中的作用机制	果蝇胚胎中的转录因子结合和染色质可及性	computational biology	NA	deep learning, high-resolution TF binding and chromatin accessibility analysis	interpretable deep learning model	genomic sequencing data	果蝇胚胎数据（具体数量未说明）
295	2025-05-16	Artificial intelligence, machine learning, and deep learning in liver transplantation 2023-06, Journal of hepatology IF:26.8Q1 DOI:10.1016/j.jhep.2023.01.006 PMID:37208107	review	本文综述了人工智能、机器学习和深度学习在肝移植中的应用及其潜力	探讨了AI在肝移植前后管理中的应用，如优化移植候选决策和供受体匹配，以及预测患者和移植物生存	数据集不平衡、数据隐私问题以及缺乏实际应用中模型性能的基准研究实践	评估AI在肝移植临床决策中的潜在应用	肝移植患者的管理	machine learning	liver disease	AI, machine learning, deep learning	NA	demographic, clinical, laboratory, pathology, imaging, and omics data	NA
296	2025-05-15	Using DeepContact with Amira graphical user interface 2023-12-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102558 PMID:37717213	research paper	介绍如何将DeepContact深度学习软件集成到Amira的人工智能模块中，用于二维电子显微镜图像中膜接触位点的高通量量化	通过Amira的用户友好图形界面调用DeepContact功能，简化了膜接触位点的量化过程	未提及具体性能指标或与其他方法的比较	开发一种用户友好的方法，用于量化电子显微镜图像中的膜接触位点	二维电子显微镜图像中的膜接触位点	digital pathology	NA	电子显微镜成像	DeepContact	image	NA
297	2025-05-15	Protocol to analyze fundus images for multidimensional quality grading and real-time guidance using deep learning techniques 2023-12-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102565 PMID:37733597	研究论文	介绍了一种名为DeepFundus的深度学习协议，用于眼底图像的多维质量分类和实时采集指导	利用深度学习技术实现眼底图像的多维质量分类，并提供实时采集指导	需要依赖特定数据集或自定义数据集，可能受限于数据质量和多样性	解决医学人工智能研究中的数据质量问题，提高眼底图像采集的质量和效率	眼底图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	未明确说明样本数量，但提到可以使用建议数据集或自定义数据集
298	2025-05-15	Deep learning assisted single particle tracking for automated correlation between diffusion and function 2023-Nov-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.16.567393 PMID:38014323	research paper	介绍了一种名为DeepSPT的深度学习框架，用于快速高效地解释物体在2D或3D时间上的扩散行为	DeepSPT能够从扩散行为中自动提取功能信息，无需人工干预，准确率高达95%	未提及具体的样本量或实验条件的限制	研究目的是通过深度学习框架自动关联亚细胞扩散与功能信息	研究物体包括分子和细胞器在亚细胞环境中的扩散行为	machine learning	NA	deep learning	DeepSPT	2D或3D时间序列数据	NA
299	2025-05-15	Protocol for predicting peptides with anticancer and antimicrobial properties by a tri-fusion neural network 2023-09-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102541 PMID:37660298	研究论文	本文介绍了一种使用TriNet三融合神经网络预测具有抗癌和抗菌特性的肽的协议	提出了一种名为TriNet的三融合神经网络，用于预测具有抗癌和抗菌特性的肽	未提及具体性能指标或与其他方法的比较	开发一种预测具有抗癌和抗菌特性肽的深度学习工具	肽序列	机器学习	癌症	深度学习	TriNet（三融合神经网络）	序列数据	NA
300	2025-05-14	Label-free imaging of nuclear membrane for analysis of nuclear import of viral complexes 2023-12, Journal of virological methods IF:2.2Q3 DOI:10.1016/j.jviromet.2023.114834 PMID:37875225	研究论文	本文提出了一种利用深度学习模型进行无标记核膜成像的方法，以研究HIV-1病毒复合物的核输入机制	利用深度学习模型实现无标记核膜成像，避免了传统荧光标记的挑战，特别是在原代细胞中的应用	模型在活细胞中的应用仍需进一步验证，且可能受限于特定细胞类型或条件	研究HIV-1病毒复合物在非分裂细胞中的核输入机制	HIV-1病毒复合物及宿主细胞核膜	数字病理学	HIV感染	透射光显微镜，深度学习模型	深度神经网络	图像	未明确说明具体样本数量，但涉及固定细胞和活细胞的成像