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
321	2025-05-03	Identification of Drug Compounds for Capsular Contracture Based on Text Mining and Deep Learning 2023-11-01, Plastic and reconstructive surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1097/PRS.0000000000010350 PMID:36862957	研究论文	通过文本挖掘和深度学习技术识别用于治疗包膜挛缩的药物化合物	结合文本挖掘、基因相互作用分析和深度学习模型DeepPurpose，筛选出与包膜挛缩相关的候选药物	研究结果尚未经过临床验证，药物有效性有待进一步实验确认	探索包膜挛缩的非手术治疗方法	与包膜挛缩相关的基因和药物	自然语言处理	包膜挛缩	文本挖掘、蛋白互作分析、深度学习	DeepPurpose	文本、基因数据	55个相关基因、8个候选基因、100种药物
322	2025-05-02	Deep learning-based phenotyping reclassifies combined hepatocellular-cholangiocarcinoma 2023-12-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43749-3 PMID:38092727	研究论文	利用深度学习对混合型肝细胞-胆管癌进行表型重分类	首次应用深度学习对混合型肝细胞-胆管癌进行表型重分类，并与临床结果、基因变异及原位空间基因表达谱一致	研究样本量有限，且仅针对cHCC-CCA这一罕见癌症类型	改善混合型肝细胞-胆管癌的诊断和治疗决策	混合型肝细胞-胆管癌患者	数字病理学	肝癌	深度学习	深度学习模型	图像和基因表达数据	405名cHCC-CCA患者
323	2025-05-02	Automating General Movements Assessment with quantitative deep learning to facilitate early screening of cerebral palsy 2023-12-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-44141-x PMID:38097602	research paper	本研究提出了一种基于深度学习的运动评估模型（MAM），用于自动化评估婴儿的全身运动，以促进脑瘫的早期筛查	结合婴儿视频和基本特征，开发了自动化评估全身运动的深度学习模型，并引入了定量GMA方法，显著提高了诊断准确性	需要外部验证以进一步确认模型的泛化能力	自动化全身运动评估，促进脑瘫的早期筛查	婴儿的全身运动	digital pathology	cerebral palsy	deep learning	CNN	video	未明确提及样本数量
324	2025-05-02	Single-cell spatial metabolomics with cell-type specific protein profiling for tissue systems biology 2023-12-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43917-5 PMID:38086839	research paper	提出了一种名为scSpaMet的单细胞空间代谢组学框架，用于联合分析人类男性组织中单个免疫细胞和癌细胞的蛋白质-代谢物特征	结合了非靶向空间代谢组学和靶向多重蛋白质成像技术，实现了单细胞水平的蛋白质-代谢物联合分析	仅针对男性人类组织进行研究，未涉及女性样本	开发用于组织系统生物学研究的单细胞空间代谢组学工具	人类肺癌、扁桃体和子宫内膜组织中的单个免疫细胞和癌细胞	digital pathology	lung cancer	untargeted spatial metabolomics, targeted multiplexed protein imaging	deep learning-based joint embedding	spatial metabolomic data, protein imaging data	19507个肺癌单细胞、31156个扁桃体单细胞和8215个子宫内膜单细胞
325	2025-05-02	High-throughput target trial emulation for Alzheimer's disease drug repurposing with real-world data 2023-12-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43929-1 PMID:38081829	research paper	该研究通过模拟目标随机试验，利用真实世界数据评估了数千种药物对阿尔茨海默病的潜在再利用价值	提出了一个模型选择策略以改进基线协变量平衡，并发现基于深度学习的倾向评分模型在协变量平衡方面不一定优于基于逻辑回归的方法	缺乏对模拟试验结果的系统评估	识别已批准药物对阿尔茨海默病的新适应症	数千种药物和超过1.7亿患者的临床记录	machine learning	geriatric disease	target trial emulation, inverse probability of treatment weighting	deep learning, logistic regression	clinical records	超过1.7亿患者的临床记录
326	2025-05-02	Deep learning of cell spatial organizations identifies clinically relevant insights in tissue images 2023-12-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43172-8 PMID:38081823	研究论文	介绍了一种基于细胞空间组织的图卷积网络Ceograph，用于分析病理图像中的细胞空间组织特征及其对患者临床结果的影响	提出了Ceograph模型，能够识别细胞空间组织特征并预测其对患者临床结果的影响，为个性化治疗策略提供支持	未提及具体的数据集规模或模型在不同类型癌症中的泛化能力	开发一种能够分析细胞空间组织特征并预测临床结果的方法	口腔潜在恶性病变患者和肺癌患者的病理图像	数字病理	口腔潜在恶性病变, 肺癌	图卷积网络	GCN	病理图像	NA
327	2025-05-02	DeepRTAlign: toward accurate retention time alignment for large cohort mass spectrometry data analysis 2023-12-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43909-5 PMID:38081814	研究论文	开发了一种基于深度学习的保留时间对齐工具DeepRTAlign，用于大规模队列LC-MS数据分析	能够同时处理单调和非单调的RT偏移，提高了识别灵敏度而不影响定量准确性	未明确提及具体局限性	提高大规模队列LC-MS研究中保留时间对齐的准确性	蛋白质组学和代谢组学实验中的保留时间对齐	质谱数据分析	肝细胞癌	LC-MS	深度学习	质谱数据	多个真实世界和模拟的蛋白质组学和代谢组学数据集
328	2025-05-02	The text-package: An R-package for analyzing and visualizing human language using natural language processing and transformers 2023-Dec, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000542 PMID:37126041	研究论文	介绍了一个名为text的R包，用于利用NLP和transformer技术分析和可视化人类语言	将最先进的NLP和深度学习技术（如transformer）以用户友好的方式提供给心理学研究者，专门针对人类层面的分析优化	未提及具体性能指标或与其他工具的比较	为社会科学研究者提供便捷的语言分析工具	人类语言数据	自然语言处理	NA	NLP, transformer	transformer	文本	NA
329	2025-05-02	Deep Learning of Cell Spatial Organizations Identifies Clinically Relevant Insights in Tissue Images 2023-Jul-04, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2928838/v1 PMID:37461694	research paper	介绍了一种名为Ceograph的新型细胞空间组织图卷积网络，用于分析病理图像中的细胞空间组织特征及其对患者临床结果的影响	提出Ceograph模型，首次将细胞空间组织特征与患者临床结果预测相结合，识别出与恶性转化和药物敏感性相关的关键特征	研究仅针对口腔潜在恶性病变和肺癌患者，未验证在其他疾病类型中的适用性	开发一种能够分析细胞空间组织特征并预测临床结果的计算方法	口腔潜在恶性病变患者和肺癌患者的病理图像	digital pathology	oral potentially malignant disorders, lung cancer	graph convolutional network	GCN	image	NA
330	2025-05-02	External Validation of SpineNet, an Open-Source Deep Learning Model for Grading Lumbar Disk Degeneration MRI Features, Using the Northern Finland Birth Cohort 1966 2023-Apr-01, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000004572 PMID:36728678	研究论文	本研究通过外部验证开源深度学习模型SpineNet在腰椎间盘退变MRI特征分级中的应用	首次在独立数据集上验证SpineNet模型对腰椎间盘退变分类的可靠性	研究数据仅来自单一出生队列，可能影响模型在其他人群中的泛化能力	验证深度学习模型在医学影像分析中的可靠性	腰椎间盘退变的MRI影像	数字病理	脊柱退行性疾病	MRI影像分析	深度学习图像分类模型(SpineNet)	医学影像	1331名NFBC1966队列参与者的腰椎MRI数据
331	2025-05-02	International Importation Risk Estimation of SARS-CoV-2 Omicron Variant with Incomplete Mobility Data 2023, Transboundary and emerging diseases IF:3.5Q1 DOI:10.1155/2023/5046932 PMID:40303718	research paper	开发了一个基于深度神经网络的模型，用于评估Omicron BQ.1从西非传入其他国家的风险	利用不完全的人口流动数据，首次应用深度神经网络模型估计病毒输入风险	依赖不完全的人口流动数据，可能影响模型准确性	评估Omicron BQ.1从西非传入其他国家的风险	Omicron BQ.1病毒及其传播风险	machine learning	COVID-19	deep neural networks	DNN	population mobility data	西非到其他非非洲国家的人口流动数据
332	2025-04-27	From the diagnosis of infectious keratitis to discriminating fungal subtypes; a deep learning-based study 2023-12-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-49635-8 PMID:38097753	research paper	本研究利用深度学习技术从传染性角膜炎的诊断到真菌亚型的区分	提出三个深度学习模型，分别用于诊断传染性角膜炎、区分细菌性和真菌性角膜炎，以及鉴别真菌亚型（丝状真菌与酵母菌）	模型在真菌亚型鉴别上的准确率相对较低（77.5%）	提高传染性角膜炎的早期诊断和分类准确性	传染性角膜炎患者	digital pathology	infectious keratitis	deep learning	CNN	image	977名患者的9329张裂隙灯照片
333	2025-04-25	Structural characterization of an intrinsically disordered protein complex using integrated small-angle neutron scattering and computing 2023-10, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.4772 PMID:37646172	研究论文	本文提出了一种结合小角中子散射和计算方法的集成方法，用于解析两个内在无序区域形成的复合物的结构集合	结合选择性氘标记的小角中子散射实验、微秒级全原子分子动力学模拟和基于自动编码器的深度学习算法，提出了一种新的集成方法来表征内在无序蛋白质的结构集合	实验时间尺度通常捕获的是多个构象的平均测量值，导致复杂的小角中子散射数据难以解析	研究内在无序蛋白质和蛋白质内在无序区域的结构集合，以理解其结构与功能关系	由两个内在无序区域形成的复合物	结构生物学	NA	小角中子散射(SANS)、分子动力学(MD)模拟、深度学习(DL)	自动编码器	中子散射数据、分子动力学模拟数据	NA
334	2025-04-25	Computational Advancements in Cancer Combination Therapy Prediction 2023-09, JCO precision oncology IF:5.3Q1 DOI:10.1200/PO.23.00261 PMID:37824797	review	本文综述了计算预测癌症联合疗法的方法，并总结了最近的研究	强调了计算预测方法在癌症联合疗法中的创新应用，包括网络、回归机器学习、分类器机器学习模型和深度学习方法	不同方法各有优缺点，需要谨慎选择最适合的方法	提高癌症联合疗法的预测准确性	癌症联合疗法的计算预测方法	machine learning	cancer	in silico drug repurposing	networks, regression-based machine learning, classifier machine learning models, deep learning	multiomics data	NA
335	2025-04-25	Rapid and Portable Quantification of HIV RNA via a Smartphone-enabled Digital CRISPR Device and Deep Learning 2023-May-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.05.12.23289911 PMID:37292781	research paper	该研究开发了一种基于智能手机的数字CRISPR设备，用于快速便携地定量检测HIV RNA	结合了数字CRISPR检测、智能手机控制和深度学习算法，实现了HIV RNA的快速便携检测	NA	开发便携式HIV病毒载量监测工具	HIV RNA	digital pathology	HIV/AIDS	RT-RPA-CRISPR检测	Deep Learning	fluorescence images	75 copies of HIV RNA
336	2025-04-25	Spikebench: An open benchmark for spike train time-series classification 2023-01, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1010792 PMID:36626366	研究论文	提出了一个名为Spikebench的开放基准测试，用于评估尖峰序列时间序列分类的性能	基于开放获取的神经活动数据集，创建了一个包含多种学习任务的尖峰序列分类基准测试，并展示了基于手工特征工程的方法与深度学习模型性能相当	未提及具体的局限性	为神经解码领域提供多样化和具有挑战性的基准测试	神经尖峰序列	机器学习	NA	时间序列特征工程	决策树集成和深度神经网络	时间序列数据	基于多个开放获取的神经活动数据集
337	2025-04-25	Exploration of the intelligent-auxiliary design of architectural space using artificial intelligence model 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0282158 PMID:36867635	research paper	探讨利用人工智能模型进行建筑空间智能辅助设计的综合方法	通过深度学习和语义网络分析，建立建筑空间智能辅助模型，实现设计方案的自动生成	随着网络节点数量的增加，模型在测试数据集和训练数据集上的拟合度下降	提升建筑设计行业的智能化水平和设计效率	建筑空间设计	machine learning	NA	Deep Learning	语义网络和内部结构分析模型	3D模型数据	UrbanScene3D数据集中的3D模型
338	2025-04-23	USE-Evaluator: Performance metrics for medical image segmentation models supervised by uncertain, small or empty reference annotations in neuroimaging 2023-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102927 PMID:37672900	research paper	该论文提出了一种用于评估医学图像分割模型性能的新方法，特别针对参考标注不确定、小或为空的情况	提出了USE-Evaluator，一种新的性能评估方法，专门针对医学图像分割中参考标注不确定、小或为空的情况，弥补了现有评估方法的不足	研究主要针对神经影像数据，可能不适用于其他医学影像领域	改进医学图像分割模型的性能评估方法，特别是在参考标注不确定、小或为空的情况下	医学图像分割模型	digital pathology	stroke	deep learning	CNN	image	stroke in-house数据集、BRATS 2019和Spinal Cord公共数据集
339	2025-04-17	De novo design of diverse small molecule binders and sensors using Shape Complementary Pseudocycles 2023-Dec-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.20.572602 PMID:38187589	研究论文	提出了一种结合深度学习和能量基础的通用方法，用于设计能够高亲和力结合并感知任意小分子的蛋白质	首次采用深度学习生成具有中央口袋的假环结构，能够针对不同大小和形状的小分子设计高形状互补性的结合口袋，并成功应用于极性柔性分子如甲氨蝶呤和甲状腺素	未提及该方法在更复杂生物环境中的适用性或对其他类型分子的普适性	开发一种通用方法设计能够结合并感知任意小分子的蛋白质	小分子（包括甲氨蝶呤、甲状腺素等极性柔性分子）	机器学习	NA	深度学习	NA	分子结构数据	四种不同分子（包括甲氨蝶呤和甲状腺素）
340	2025-04-17	Form follows function: Nuclear morphology as a quantifiable predictor of cellular senescence 2023-12, Aging cell IF:8.0Q1 DOI:10.1111/acel.14012 PMID:37845808	研究论文	本文探讨了核形态作为细胞衰老的量化预测指标的作用	揭示了核形态在驱动衰老表型中的主动作用，并利用深度学习算法实现了对增殖细胞和衰老细胞的准确分类	未明确核形态异常是衰老的原因还是结果	研究核形态作为细胞衰老预测生物标志物的潜力	组织细胞	数字病理学	老年疾病	深度学习	CNN	图像	多种细胞类型和物种的体外和体内数据