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
821	2024-09-23	Deciphering Phage-Host Specificity Based on the Association of Phage Depolymerases and Bacterial Surface Glycan with Deep Learning 2023-Jun-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.06.16.545366 PMID:37503040	研究论文	本文开发了一种基于ESM-2蛋白质语言模型的方法SpikeHunter，用于识别噬菌体尾丝蛋白，并分析其与细菌表面糖类的关联	首次使用深度学习方法解析噬菌体与宿主特异性关系，并成功识别大量尾丝蛋白	NA	解析噬菌体尾丝蛋白与细菌表面糖类的关联，以揭示噬菌体与宿主的特异性关系	噬菌体尾丝蛋白及其与细菌表面糖类的关联	机器学习	NA	深度学习	ESM-2蛋白质语言模型	基因组数据	8,434,494个原噬菌体，来自165,365个五种常见病原体的基因组
822	2024-09-23	Meta-analysis and Open-source Database for In Vivo Brain Magnetic Resonance Spectroscopy in Health and Disease 2023-Jun-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.02.10.528046 PMID:37205343	meta-analysis	本文通过系统评价和荟萃分析，建立了包含健康和疾病状态下脑代谢物浓度及T2弛豫时间期望值和范围的开源数据库	开发了一个开源数据库，包含健康和疾病状态下脑代谢物的浓度和T2弛豫时间的期望值和范围，为数据模拟和深度学习算法开发提供了参考	缺乏真实数据作为验证基准	确定脑代谢物的生理范围和弛豫率，用于数据模拟和参考估计	健康和疾病状态下的脑代谢物浓度及T2弛豫时间	NA	NA	磁共振波谱（MRS）	NA	数据模拟	NA
823	2024-09-23	Modification of a Conventional Deep Learning Model to Classify Simulated Breathing Patterns: A Step toward Real-Time Monitoring of Patients with Respiratory Infectious Diseases 2023-Jun-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23125592 PMID:37420758	研究论文	本文研究了如何通过改进传统的深度学习模型来分类模拟呼吸模式，以实现对呼吸道传染病患者的实时监测	本文提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的分类算法，用于实时分类和监测呼吸模式，并改进了预激活残差网络（Pre-ResNet）以适应一维数据	研究样本仅包括21名健康志愿者，且仅在三种不同的呼吸条件下进行测试	开发一种实时分类和监测呼吸模式的方法，以帮助监测呼吸道传染病患者	呼吸模式和组织血流动力学响应	机器学习	呼吸道传染病	近红外光谱（NIRS）	深度卷积神经网络（CNN）	一维数据	21名健康志愿者
824	2024-09-23	Quantization of extraoral free flap monitoring for venous congestion with deep learning integrated iOS applications on smartphones: a diagnostic study 2023-Jun-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000000391 PMID:37055021	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习的iOS应用程序，用于量化自由皮瓣监测中的静脉充血情况	首次将深度学习技术集成到智能手机应用程序中，用于自动监测和量化自由皮瓣的静脉充血情况	研究仅在单一微手术重症监护单元进行，样本量有限	开发一种能够科学监测和量化自由皮瓣状况的工具，以提高患者安全和术后管理	自由皮瓣的静脉充血情况	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	共分析了642名患者的1761张照片，其中122名患者在临床应用期间被纳入
825	2024-09-23	A population-level computational histologic signature for invasive breast cancer prognosis 2023-May-26, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2947001/v1 PMID:37293118	研究论文	本文介绍了一种用于侵袭性乳腺癌预后的计算组织学特征评分系统	提出了Histomic Prognostic Signature (HiPS)，利用深度学习技术对肿瘤微环境中的细胞和组织结构进行精确映射，以测量上皮、基质、免疫和空间交互特征，从而预测生存风险	NA	开发一种新的计算组织学特征评分系统，以提高乳腺癌预后的准确性	侵袭性乳腺癌的预后	数字病理学	乳腺癌	深度学习	NA	图像	开发阶段使用了Cancer Prevention Study (CPS)-II的数据，验证阶段使用了PLCO试验、CPS-3和The Cancer Genome Atlas的数据
826	2024-09-23	Data-Driven Quantitation of Movement Abnormality after Stroke 2023-May-26, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10060648 PMID:37370579	研究论文	本文开发了一种结合高维运动捕捉和分布外检测的方法，用于量化中风后运动异常	首次使用分布外检测和高维运动数据来揭示慢性中风患者的临床意义运动异常	仅限于使用可穿戴惯性测量单元捕捉的上半身运动数据	开发一种精确且实用的方法来量化中风后运动异常	中风后上肢运动异常的量化	机器学习	中风	分布外检测	深度学习模型	运动数据	健康和慢性中风受试者
827	2024-09-23	DeepBiomarker2: Prediction of alcohol and substance use disorder risk in post-traumatic stress disorder patients using electronic medical records and multiple social determinants of health 2023-May-25, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2949487/v1 PMID:37292589	研究论文	本文介绍了使用电子病历和多种社会决定因素健康数据预测创伤后应激障碍患者酒精和物质使用障碍风险的深度学习模型DeepBiomarker2	本文在之前研究的基础上，通过整合多模态信息（实验室检测、药物使用、诊断和社会决定因素健康参数）改进了深度学习模型DeepBiomarker2，并应用于预测酒精和物质使用障碍风险	NA	预测创伤后应激障碍患者酒精和物质使用障碍的风险，并识别关键风险因素和有益药物	创伤后应激障碍患者及其酒精和物质使用障碍风险	机器学习	精神疾病	深度学习	深度学习模型	电子病历数据	38,807名被诊断为创伤后应激障碍的患者
828	2024-09-23	Landmark tracking in liver US images using cascade convolutional neural networks with long short-term memory 2023-May-01, Measurement science & technology DOI:10.1088/1361-6501/acb5b3 PMID:36743834	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的超声图像引导放射治疗中的解剖标志点跟踪方法	本文创新性地结合了注意力网络、掩码区域卷积神经网络（mask R-CNN）和长短期记忆网络（LSTM），以提高跟踪精度和减少搜索区域	本文的实验数据集较小，且仅在特定的超声图像模式下进行了测试，可能限制了方法的泛化能力	开发一种准确跟踪肝脏解剖标志点的方法，以支持放射治疗中的运动管理	肝脏超声图像中的解剖标志点	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）	图像	24个超声序列用于交叉验证，69个标志点用于测试
829	2024-09-23	Role of calibration in uncertainty-based referral for deep learning 2023-05, Statistical methods in medical research IF:1.6Q1 DOI:10.1177/09622802231158811 PMID:37011026	研究论文	本文评估了模型校准在基于不确定性的转诊中的作用，特别是在糖尿病视网膜病变检测中的应用	本文提出了基于不确定性的转诊方法，并探讨了模型校准对这种方法有效性的影响	本文主要集中在糖尿病视网膜病变检测数据上，未涵盖其他疾病或数据类型	研究模型校准在基于不确定性的转诊中的作用，以提高深度学习在医学影像分析中的决策支持能力	糖尿病视网膜病变检测数据和深度神经网络模型	计算机视觉	糖尿病	深度学习	深度神经网络	医学影像	NA
830	2024-09-23	A Data-Efficient Deep Learning Strategy for Tissue Characterization via Quantitative Ultrasound: Zone Training 2023-05, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2023.3245988 PMID:37027531	研究论文	本文提出了一种数据高效的深度学习策略，用于通过定量超声进行组织分类，称为区域训练	本文的创新点在于提出了区域训练策略，将超声图像的完整视野划分为多个区域，并为每个区域训练单独的深度学习网络，从而减少训练数据的需求	本文的局限性在于仅在组织模拟幻影上进行了验证，尚未在临床数据上进行测试	研究目的是开发一种数据高效的深度学习技术，以促进深度学习在生物医学超声成像中的应用	研究对象是基于超声背散射RF数据的组织分类	机器学习	NA	定量超声（QUS）	深度学习网络	超声图像	三种不同的组织模拟幻影
831	2024-09-23	A new polygenic score for refractive error improves detection of children at risk of high myopia but not the prediction of those at risk of myopic macular degeneration 2023-May, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104551 PMID:37055258	研究论文	本文开发了一种新的多基因评分（PGS）用于预测儿童高度近视的风险，并测试了该评分对近视性黄斑变性（MMD）风险的预测能力	提出了一个新的多基因评分（PGS）用于预测儿童高度近视的风险，并首次尝试评估该评分对近视性黄斑变性风险的预测能力	该多基因评分在非欧洲人群中的表现不佳，且无法预测近视性黄斑变性的风险	开发一种改进的多基因评分（PGS）来预测儿童高度近视的风险，并评估其对近视性黄斑变性风险的预测能力	高度近视（HM）和近视性黄斑变性（MMD）的风险预测	遗传学	眼科疾病	全基因组关联研究（GWAS）	深度学习算法	基因数据	UK Biobank、CREAM Consortium和Genetic Epidemiology Research on Adult Health and Aging的参与者
832	2024-09-23	A genome-wide optical pooled screen reveals regulators of cellular antiviral responses 2023-04-18, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2210623120 PMID:37043539	研究论文	本文通过大规模光学组合筛选技术，揭示了调控细胞抗病毒反应的基因	本文通过提高光学组合筛选技术的通量，实现了大规模CRISPR敲除筛选，并结合高分辨率多参数成像和原位cDNA合成测序，识别了80,408个单引导RNA，显著扩展了功能基因组学方法的应用范围	NA	揭示调控细胞抗病毒反应的基因	细胞对病毒感染的先天免疫反应	基因组学	NA	CRISPR敲除筛选、高分辨率多参数成像、原位cDNA合成测序	NA	图像	10,366,390个细胞中的80,408个单引导RNA
833	2024-09-23	Persistent topological Laplacian analysis of SARS-CoV-2 variants 2023-Apr-06, ArXiv PMID:36748007	研究论文	本文探讨了持久拓扑拉普拉斯（PTLs）在分析严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）刺突受体结合域（RBD）蛋白质结构变化中的建模和分析能力	提出了持久拓扑拉普拉斯（PTLs）作为一种新的拓扑数据分析工具，用于克服持久同调的局限性，特别是在处理异质信息和描述非拓扑变化方面	NA	研究持久拓扑拉普拉斯在分析SARS-CoV-2变种蛋白质结构变化中的应用	SARS-CoV-2刺突受体结合域（RBD）及其与血管紧张素转换酶2（ACE2）结合的结构变化	数据科学	NA	持久拓扑拉普拉斯（PTLs）	拓扑深度学习	蛋白质结构数据	多种SARS-CoV-2变种及其计算生成的RBD结构
834	2024-09-23	Spatially Aware Transformer Networks for Contextual Prediction of Diabetic Nephropathy Progression from Whole Slide Images 2023-Feb-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.02.20.23286044 PMID:36865174	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的框架，用于从全切片图像中预测糖尿病肾病进展	本文的创新点在于引入了非线性降维、相对欧几里得像素距离嵌入以及空间自注意力机制，以捕捉全切片图像中的大规模空间解剖结构和关系	由于样本量较小，研究存在变异性和泛化性的挑战	研究目的是开发一种能够从全切片图像中预测糖尿病肾病进展的人工智能方法	研究对象是来自首尔国立大学医院的56例糖尿病肾病患者的肾活检全切片图像	数字病理学	糖尿病肾病	Transformer网络	Transformer	图像	56例糖尿病肾病患者的肾活检全切片图像
835	2024-09-23	Spatially aware deep learning reveals tumor heterogeneity patterns that encode distinct kidney cancer states 2023-Feb-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.01.18.524545 PMID:36712053	研究论文	开发空间感知深度学习模型，分析肾细胞癌的肿瘤异质性模式	发现通过人类病理学家分析无法实现的全切片图像中的核级异质性模式，并揭示了与PBRM1功能丧失、不良临床因素和ICI选择性患者反应相关的微异质性结构	NA	揭示肾细胞癌中肿瘤与免疫相互作用的新结构，并提供对ICI选择性反应的见解	肾细胞癌的肿瘤异质性模式及其与免疫检查点抑制剂反应的关系	数字病理学	肾癌	深度学习	CNN	图像	1102名患者
836	2024-09-23	Artificial Intelligence Based Analysis of Corneal Confocal Microscopy Images for Diagnosing Peripheral Neuropathy: A Binary Classification Model 2023-Feb-06, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm12041284 PMID:36835819	研究论文	开发了一种基于人工智能的深度学习算法，用于通过角膜共聚焦显微镜图像对糖尿病或前驱糖尿病患者的外周神经病变进行二分类诊断	使用改进的ResNet-50模型进行外周神经病变的二分类，并结合Grad-CAM和Guided Grad-CAM方法评估算法的诊断性能	需要进行大规模的前瞻性真实世界研究以验证其在筛查和诊断项目中的诊断效能	开发一种基于人工智能的深度学习算法，用于通过角膜共聚焦显微镜图像诊断外周神经病变	糖尿病或前驱糖尿病患者的外周神经病变	计算机视觉	糖尿病	深度学习	ResNet-50	图像	279名参与者（149名无外周神经病变，130名有外周神经病变）
837	2024-09-23	Deep Learning Dynamic Allostery of G-Protein-Coupled Receptors 2023-Feb-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.01.15.524128 PMID:36711515	研究论文	本文利用高斯加速分子动力学（GaMD）、深度学习（DL）和自由能分析工作流程（GLOW）系统地映射了G蛋白偶联受体（GPCRs）在结合变构调节剂后的自由能景观变化	本文首次通过深度学习揭示了GPCR变构调节的动态机制，为设计选择性变构药物提供了新的思路	本文主要依赖于计算模型和模拟数据，缺乏实验验证	揭示G蛋白偶联受体（GPCRs）的动态变构调节机制	G蛋白偶联受体（GPCRs）及其变构调节剂	机器学习	NA	高斯加速分子动力学（GaMD）	深度学习（DL）	结构数据	18个高分辨率实验结构，44个GPCR系统，总模拟时间66微秒
838	2024-09-23	Deep Learning for Brain MRI Confirms Patterned Pathological Progression in Alzheimer's Disease 2023-02, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202204717 PMID:36575159	研究论文	本研究提出了一种可解释的深度学习算法Ensemble 3DCNN，用于分析阿尔茨海默病（AD）患者脑部MRI数据的纵向变化	首次使用Ensemble 3DCNN算法结合增强解析技术，研究AD患者脑部MRI的纵向变化模式	研究样本主要来自多中心ADNI和OASIS队列，可能存在样本偏倚	验证深度学习在检测与AD病理相关的渐进性结构MRI异常中的价值	阿尔茨海默病患者脑部MRI数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	3DCNN	MRI图像	2369例T1加权图像
839	2024-09-23	Assessing Variants of Uncertain Significance Implicated in Hearing Loss Using a Comprehensive Deafness Proteome 2023-Feb-01, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2508462/v1 PMID:36778238	研究论文	使用AlphaFold2算法预测所有DVD基因的结构，并通过DDGun3D预测折叠自由能差异，以评估与听力损失相关的意义未明变异	利用AlphaFold2和DDGun3D技术对Deafness Variation Database中的意义未明变异进行重新分类，提高了诊断准确性	研究仅限于Deafness Variation Database中的变异，且样本量较小	评估与听力损失相关的意义未明变异，并提高其分类准确性	Deafness Variation Database中的意义未明变异	生物信息学	听力损失	AlphaFold2, DDGun3D	深度学习	基因变异数据	119名患者
840	2024-09-23	De novo design of luciferases using deep learning 2023-02, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-05696-3 PMID:36813896	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的'家族广泛幻觉'方法，用于从头设计人工荧光素酶	提出了一种新的深度学习方法，能够生成大量包含多样化口袋形状和设计序列的理想化蛋白质结构，用于设计人工荧光素酶	NA	开发一种新的计算酶设计方法，以创建高度活跃和特异性的生物催化剂	人工荧光素酶的设计和优化	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质结构	NA