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
61	2025-10-05	Contrastive learning in protein language space predicts interactions between drugs and protein targets 2023-06-13, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2220778120 PMID:37289807	研究论文	开发了一种基于对比学习的深度学习模型ConPLex，用于预测药物与蛋白质靶点之间的相互作用	成功结合预训练蛋白质语言模型和蛋白质锚定对比共嵌入技术，在保持高精度的同时实现了对未见数据的广泛适应性	NA	加速药物发现过程，实现基因组规模的高灵敏度计算机药物筛选	药物与蛋白质靶点的相互作用	自然语言处理, 机器学习	NA	蛋白质语言模型, 对比学习	深度学习	蛋白质序列, 药物化合物数据	人类蛋白质组和大型化合物库规模，实验验证了19个激酶-药物相互作用预测	NA	ConPLex	准确性, 适应性, 特异性	NA
62	2025-10-05	Artificial Intelligence and Machine Learning in Cancer Related Pain: A Systematic Review 2023-Dec-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.12.06.23299610 PMID:38105979	系统综述	系统回顾人工智能和机器学习在癌症相关疼痛领域的应用研究	首次系统评估AI/ML在癌症疼痛预测和管理决策中的应用现状与性能表现	大多数研究缺乏外部验证(14%)和临床应用(23%)，模型校准报告不足(5%)	探索人工智能/机器学习在预测癌症疼痛结局和支持疼痛管理决策中的应用	癌症患者的疼痛相关数据和疼痛管理过程	机器学习	癌症	系统文献综述方法	随机森林, Lasso, 支持向量机, 多种机器学习模型	临床研究数据	44项研究(2006-2023年)	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
63	2025-10-05	Toward Automated Detection of Silent Cerebral Infarcts in Children and Young Adults With Sickle Cell Anemia 2023-08, Stroke IF:7.8Q1 DOI:10.1161/STROKEAHA.123.042683 PMID:37387218	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化检测方法，用于识别镰状细胞贫血儿童和年轻成人中的无症状脑梗死	首次将UNet深度学习模型应用于镰状细胞贫血患者无症状脑梗死的自动化检测，解决了小病灶检测的难题	模型需要进一步训练优化，空间一致性指标(dice相似系数)仅为中等水平(0.48)	开发自动化工具以辅助镰状细胞贫血患者无症状脑梗死的临床诊断和研究	镰状细胞贫血的儿童和年轻成人患者	医学影像分析	镰状细胞贫血	磁共振成像	深度学习	脑部磁共振图像	训练集926人(31%有SCI)，外部验证集80人(50%有SCI)	NA	UNet	灵敏度,准确率,dice相似系数,组内相关系数,Spearman相关性	NA
64	2025-10-05	Longitudinal fundus imaging and its genome-wide association analysis provide evidence for a human retinal aging clock 2023-04-17, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.82364 PMID:36975205	研究论文	通过眼底图像开发视网膜衰老时钟eyeAge，能准确预测个体年龄并揭示衰老机制	首次基于纵向眼底图像建立视网膜衰老时钟，在短时间尺度上实现高精度年龄预测，并通过GWAS和果蝇实验验证其生物学机制	研究主要基于EyePACS和UK Biobank数据集，需要在更多样化人群中验证	开发高精度生物年龄预测模型并探索衰老机制	人类视网膜眼底图像	计算机视觉	老年疾病	深度学习，全基因组关联分析(GWAS)，基因敲除实验	深度学习模型	眼底图像	EyePACS和UK Biobank数据库的眼底图像数据	NA	NA	平均绝对误差(MAE)，风险比(HR)	NA
65	2025-10-05	Combination of deep XLMS with deep learning reveals an ordered rearrangement and assembly of a major protein component of the vaccinia virion 2023-10-31, mBio IF:5.1Q1 DOI:10.1128/mbio.01135-23 PMID:37646531	研究论文	本研究结合深度学习与化学交联质谱技术，揭示了痘苗病毒粒子主要蛋白组分P4a的结构特征和有序组装途径	首次将深度学习方法与深度化学交联质谱技术相结合，解析痘苗病毒成熟粒子的分子结构和组装机制	NA	阐明痘苗病毒成熟粒子的分子结构和组装途径	痘苗病毒粒子核心关键组分P4a蛋白	机器学习	病毒性疾病	化学交联质谱(XLMS)	深度学习	质谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
66	2025-10-05	Artificial Intelligence-Triaged 3-Dimensional Pathology to Improve Detection of Esophageal Neoplasia While Reducing Pathologist Workloads 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100322 PMID:37657711	研究论文	提出基于深度学习的人工智能分诊三维病理方法，用于提高食管肿瘤检测灵敏度并减少病理医生工作量	开发了能够自动识别三维病理数据集中最关键二维图像切片的深度学习方法，通过生成三维新生瘤风险热图并对图像切片按风险排序	NA	改善Barrett食管患者食管肿瘤的早期检测效率	食管活检组织	数字病理	食管肿瘤	三维病理学	深度学习	三维病理图像	NA	NA	NA	检测灵敏度	NA
67	2025-10-05	Pathomic Features Reveal Immune and Molecular Evolution From Lung Preneoplasia to Invasive Adenocarcinoma 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100326 PMID:37678674	研究论文	本研究通过深度学习技术分析病理图像特征，揭示肺腺癌从癌前病变到浸润性腺癌的免疫和分子演化过程	首次利用人工智能技术从常规H&E染色病理图像中提取生物学相关特征，解析肺腺癌癌前病变的演化规律	样本量相对有限(98例患者)，且仅基于H&E染色图像分析	研究肺腺癌早期癌变过程中的免疫和分子演化机制	肺腺癌癌前病变至浸润性腺癌的病理组织	数字病理学	肺癌	深度学习，人工智能，H&E染色	深度学习模型	病理图像	98例患者，162张切片，669个感兴趣区域(包括143正常组织，129非典型腺瘤样增生，94原位腺癌，98微浸润腺癌，205浸润性腺癌)	NA	NA	NA	NA
68	2025-10-05	Can artificial intelligence help decision-making in arthroscopy? Part 2: The IA-RTRHO model - a decision-making aid for long head of the biceps diagnoses in small rotator cuff tears 2023-12, Orthopaedics & traumatology, surgery & research : OTSR DOI:10.1016/j.otsr.2023.103652 PMID:37380127	研究论文	开发用于辅助诊断肩袖小撕裂中肱二头肌长头腱健康状态的AI决策模型	首个评估AI分析关节镜图像能力的研究，结合CNN图像分析和MLP临床数据整合	需要更多输入数据来限制过拟合，结果需通过进一步研究确认	构建能够诊断肱二头肌长头腱健康状态的AI模型	肩袖小撕裂患者的肱二头肌长头腱	计算机视觉	骨科疾病	关节镜视频分析	CNN, MLP	图像, 临床数据, 影像数据	199名患者	NA	Inception V3, MultiLayer Perceptron	准确率	NA
69	2025-10-05	Predicting Lymph Node Metastasis From Primary Cervical Squamous Cell Carcinoma Based on Deep Learning in Histopathologic Images 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100316 PMID:37634868	研究论文	基于深度学习开发了一种通过原发性宫颈鳞癌组织病理图像预测淋巴结转移状态的框架	首次提出基于多尺度注意力机制的多实例深度卷积神经网络，仅通过原发灶H&E染色病理切片预测宫颈癌淋巴结转移状态	回顾性概念验证研究，需要宫颈活检标本和多中心大样本数据进一步验证	开发深度学习模型预测宫颈癌淋巴结转移状态	宫颈鳞癌患者的原发性肿瘤组织病理图像	数字病理	宫颈癌	H&E染色全玻片图像分析	CNN	病理图像	564名患者的1524张全玻片图像（内部数据集405名患者1161张图像，外部验证集159名患者363张图像）	NA	多实例深度卷积神经网络（基于多尺度注意力机制）	AUC	NA
70	2025-10-05	A Novel Deep Learning Algorithm for Human Papillomavirus Infection Prediction in Head and Neck Cancers Using Routine Histology Images 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100320 PMID:37652399	研究论文	提出一种基于常规H&E染色全切片图像的深度学习算法，用于预测头颈癌中HPV感染状态	首次开发仅使用常规H&E染色切片即可预测HPV感染状态的深度学习流程，并生成具有预后价值的Digital-HPV评分	NA	开发头颈鳞状细胞癌中HPV感染状态的无创预测方法	头颈鳞状细胞癌患者的组织切片	数字病理学	头颈癌	苏木精-伊红染色	深度学习	全切片图像	NA	NA	NA	总体生存率、疾病特异性生存率	NA
71	2025-10-05	Automating Ground Truth Annotations for Gland Segmentation Through Immunohistochemistry 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100331 PMID:37716506	研究论文	提出一种通过免疫组织化学自动生成腺体分割真实标签的方法，用于结直肠活检标本的深度学习模型训练	利用IHC标记自动生成腺体分割的真实标签，替代耗时的手动标注，并提出跨数据源适应的简单采样技术	方法依赖于IHC与H&E图像的配准质量，且需要特定IHC标记物的可用性	开发自动化腺体分割标注方法以降低深度学习模型训练成本	结直肠活检标本中的腺体组织	数字病理学	结直肠癌，炎症性肠病	免疫组织化学，苏木精-伊红染色	深度学习模型	组织病理学图像	内部保留的活检标本集和2个公共数据集	NA	NA	Dice系数	NA
72	2025-10-05	Deep Learning for Predicting Effect of Neoadjuvant Therapies in Non-Small Cell Lung Carcinomas With Histologic Images 2023-11, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100302 PMID:37580019	研究论文	开发深度学习模型从组织病理图像预测非小细胞肺癌新辅助治疗的主要病理缓解	提出多尺度补丁模型，能够自适应加权不同视野图像训练的多个卷积神经网络	样本量相对有限（125例病例），需要进一步验证	开发深度学习模型预测新辅助治疗后非小细胞肺癌的主要病理缓解	125例新辅助治疗后切除的非小细胞肺癌病例	数字病理	肺癌	苏木精-伊红染色	CNN	图像	125例非小细胞肺癌病例，261张全玻片图像	NA	多尺度补丁模型	准确率,F1分数,AUC	NA
73	2025-10-05	Learning from prepandemic data to forecast viral escape 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06617-0 PMID:37821700	研究论文	开发了EVEscape框架，利用大流行前数据预测病毒逃逸突变	结合深度学习模型对历史序列的适应性预测与生物物理结构信息，可在监测测序、实验扫描或抗体复合物三维结构获得前应用	NA	预测能够逃逸宿主免疫反应的病毒突变，为疫苗和治疗设计提供支持	SARS-CoV-2、流感病毒、HIV病毒以及拉沙病毒和尼帕病毒等具有大流行潜力的病毒	机器学习	传染病	深度学习、生物物理分析、结构信息分析	深度学习模型	病毒序列数据、生物物理数据、结构数据	2020年前可用的历史序列数据	NA	NA	与高通量实验扫描的准确性比较	NA
74	2025-10-05	Predicting Prostate Cancer Molecular Subtype With Deep Learning on Histopathologic Images 2023-10, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100247 PMID:37307876	研究论文	开发基于深度学习的算法，通过组织病理图像预测前列腺癌分子亚型	首次使用基于Transformer的分层架构从H&E染色全切片图像中预测ERG融合和PTEN缺失	样本量相对有限，在针吸活检队列中性能略有下降	利用深度学习技术从组织病理图像中筛查前列腺癌基因组改变	前列腺癌患者的根治性前列腺切除术和针吸活检样本	数字病理	前列腺癌	H&E染色全切片图像分析	Transformer	图像	多个队列总计超过1000张WSI（根治性前列腺切除术和针吸活检样本）	NA	Transformer-based hierarchical architecture, Vision Transformer	AUC, 相关系数	NA
75	2025-10-05	Anthropogenic fingerprints in daily precipitation revealed by deep learning 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06474-x PMID:37648861	研究论文	使用深度学习检测观测记录中每日降水场出现的气候变化信号	首次应用卷积神经网络从每日降水数据中检测到自2010年代中期以来明显偏离自然变异的人类活动引起的气候变化信号	年际平均降水的长期变化仍难以从自然背景变异中辨别	验证温室气体变暖将加剧全球降雨变异性和极端事件的预测	每日降水场和年度全球平均地表气温数据	机器学习	NA	气候模型模拟	CNN	降水场数据, 温度数据	来自当前和未来气候模型模拟的集合数据	NA	卷积神经网络	NA	NA
76	2025-10-05	Uncovering new families and folds in the natural protein universe 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06622-3 PMID:37704037	研究论文	通过AlphaFold数据库探索天然蛋白质宇宙中未注释的蛋白质家族和折叠结构	发现了β-flower折叠结构，鉴定出新的蛋白质家族并实验验证了TumE-TumA毒素-抗毒素系统超家族	依赖于AlphaFold预测模型的准确性，部分功能注释仍需实验验证	揭示天然蛋白质宇宙中未被注释的蛋白质结构多样性和功能	AlphaFold数据库中的预测蛋白质结构	生物信息学	NA	深度学习，序列相似性网络，结构预测	AlphaFold	蛋白质序列，蛋白质结构	数亿个预测蛋白质结构	AlphaFold	AlphaFold	预测准确度	NA
77	2025-10-05	Deep learning enabled fast 3D brain MRI at 0.055 tesla 2023-09-22, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adi9327 PMID:37738341	研究论文	提出基于深度学习的快速采集与重建框架，显著加速0.055特斯拉超低场脑部MRI成像	结合单次平均三维编码与二维部分傅里叶采样实现快速采集，利用高场人脑数据训练3D深度学习模型提升图像质量	未明确说明模型对病理状态的泛化能力及临床验证规模	解决超低场MRI图像质量差、扫描时间长的问题	人脑解剖结构	医学影像分析	神经系统疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习	三维脑部MRI图像	未明确说明具体样本数量	NA	3D深度学习模型	图像质量增强、伪影减少、噪声降低、空间分辨率提升至1.5毫米各向同性	NA
78	2025-10-05	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	开发基于深度学习的多序列前列腺MRI癌症检测与分割算法，并比较双参数与多参数成像的性能差异	首次系统比较双参数与多参数MRI在深度学习前列腺癌检测中的性能差异，特别评估了动态对比增强成像的附加价值	样本量相对有限（332例患者），未进行外部验证	开发前列腺癌的深度学习检测与分割算法，评估动态对比增强成像在多参数MRI中的价值	前列腺癌患者和非癌患者的前列腺MRI影像	医学影像分析	前列腺癌	磁共振成像（MRI），包括T2加权、动态对比增强成像	深度学习模型	医学影像数据	332例患者的3227个多参数影像集，包括218例癌症患者（291个活检证实病灶）和114例非癌患者	NA	NA	灵敏度，阳性预测值，特异性，阴性预测值	NA
79	2025-10-05	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保护隐私的去中心化机器学习技术	系统性地总结了多种隐私保护技术在药物发现领域的应用与组合方法	仅提供技术概述，缺乏具体实验验证和性能比较	探讨如何在保护数据隐私的前提下提升药物发现中机器学习的性能效率	药物发现领域的敏感/私有数据	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	NA	NA	NA	NA
80	2025-10-05	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	本研究设计合成B细胞特异性启动子，并通过深度学习模型预测其转录强度	设计了23,640个具有更大序列空间的B细胞特异性启动子，并首次构建能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	解析免疫球蛋白基因的转录机制并为B细胞工程提供启动子资源	B细胞特异性启动子和免疫球蛋白V基因	合成生物学, 深度学习	免疫系统疾病	MPRA（大规模平行报告基因检测）	深度学习模型	DNA序列数据	23,640个合成B细胞特异性启动子	NA	NA	转录强度预测	NA