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
1921	2024-08-07	Impact of AlphaFold on structure prediction of protein complexes: The CASP15-CAPRI experiment 2023-Dec, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26609 PMID:37905971	研究论文	本文展示了CAPRI第54轮（CASP-CAPRI蛋白质组装预测挑战的第5次联合）的结果，该轮提供了37个目标，包括14个同源二聚体、3个同源三聚体、13个异源二聚体（包括3个抗体-抗原复合物）和7个大复合体。	研究显示，由于广泛使用AlphaFold2和AlphaFold2-Multimer软件及其提供的置信度指标，预测性能有了显著提高，高质量模型产出的目标比例从两年前的8%提升至约40%。	尽管取得了进步，但对于含有抗体和纳米体的复合物以及具有构象灵活性的复合物，预测性能仍然较差，表明蛋白质复合物的预测仍然是一个挑战性问题。	评估AlphaFold在蛋白质复合物结构预测中的影响。	37个蛋白质复合物目标，包括同源和异源二聚体、三聚体以及大复合体。	计算机视觉	NA	AlphaFold2, AlphaFold2-Multimer	深度学习	蛋白质结构模型	37个目标，涉及约70个预测组和15个评分组提交的21,941个模型
1922	2024-08-07	Foundation Ark: Accruing and Reusing Knowledge for Superior and Robust Performance 2023-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-43907-0_62 PMID:38751905	research paper	本文开发了一个框架，通过聚合多个小型公共数据集中的专家标注知识，训练出强大的基础模型，以提高性能和鲁棒性	提出了一个能够从多个公共数据集中积累和重用专家标注知识的框架，通过聚合多样化的数据集来提升模型性能	NA	开发一个能够通过聚合多个小型公共数据集来训练出强大且鲁棒的基础模型的框架	胸部X光片（CXRs）的分类和分割任务	machine learning	NA	deep learning	foundation model	image	335,484 和 704,363 张胸部X光片（CXRs）
1923	2024-08-07	Implementation of transfer learning for the segmentation of human mesenchymal stem cells-A validation study 2023-Aug, Tissue & cell IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.tice.2023.102149 PMID:37429132	研究论文	本文开发了一种深度学习算法用于分割人类间充质干细胞（MSCs）的显微图像，并验证了其性能	使用预训练的DeepLab算法并通过对图像背景进行模糊处理来克服部分标注的限制	数据集中的图像仅部分标注，通过模糊背景来处理未标注的细胞	开发和验证用于分割人类间充质干细胞的深度学习算法	人类间充质干细胞（MSCs）的显微图像分割	计算机视觉	NA	深度学习	DeepLab算法	图像	算法1训练了139张模糊背景的图像，算法2训练了37张正常背景的图像
1924	2024-08-07	Development and Verification of Time-Series Deep Learning for Drug-Induced Liver Injury Detection in Patients Taking Angiotensin II Receptor Blockers: A Multicenter Distributed Research Network Approach 2023-Jul, Healthcare informatics research IF:2.3Q3 DOI:10.4258/hir.2023.29.3.246 PMID:37591680	研究论文	本研究开发并验证了一种基于多中心、多模型的时序深度学习模型，用于预测服用血管紧张素II受体阻滞剂（ARBs）患者的药物性肝损伤（DILI）	采用多中心分布式研究网络方法，利用韩国六家医院的电子健康记录（EHRs），开发了一种可解释的时序模型，用于分析DILI的发生率和相关变量的时间模式	NA	开发并验证一种用于预测服用ARBs患者DILI的时序深度学习模型	服用血管紧张素II受体阻滞剂（ARBs）的患者及其药物性肝损伤（DILI）	机器学习	肝损伤	深度学习	时序分类模型	电子健康记录（EHRs）	10,852名患者
1925	2024-08-07	Single-cell multi-scale footprinting reveals the modular organization of DNA regulatory elements 2023-Mar-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.28.533945 PMID:37034577	研究论文	本文开发了一种名为PRINT的计算方法，利用深度学习校正染色质可及性数据中的序列偏差，并识别DNA-蛋白质相互作用的多尺度足迹，以揭示DNA调控元件的模块化组织	开发了PRINT方法，能够更准确地推断转录因子和核小体的结合，并发现调控元件在细胞状态间的广泛结构和功能变化	NA	连接调控元件的结构变化与细胞命运和功能的改变	DNA调控元件及其在造血过程中的变化	机器学习	NA	深度学习	NA	染色质可及性数据	涉及造血干细胞（HSCs）的年龄相关变化
1926	2024-08-07	Patient-derived PixelPrint phantoms for evaluating clinical imaging performance of a deep learning CT reconstruction algorithm 2023-Dec-09, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.12.07.23299625 PMID:38106064	研究论文	本研究使用基于患者胸部CT扫描的3D打印PixelPrint肺部幻影，评估商业深度学习重建（DLR）算法在不同辐射剂量水平下的临床成像性能	使用基于患者的3D打印PixelPrint肺部幻影，提供比传统CT幻影更真实的组织结构，实现基于结构的图像质量评估	NA	评估深度学习重建算法在不同辐射剂量下的临床成像性能	深度学习重建算法和3D打印PixelPrint肺部幻影	计算机视觉	NA	3D打印技术	深度学习重建算法	图像	使用了一个基于患者胸部CT扫描的肺部幻影，并通过不同大小的扩展环模拟小和中等体型的患者
1927	2024-08-07	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测量方法，用于从高速度视频喉镜（HSV）中测量连接言语中的声门攻击时间（GAT）和声门关闭时间（GOT），以辅助诊断声带肌张力障碍（AdLD）。	本文创新地设计并训练了一个深度学习框架，用于自动分割声门区域并检测声带边缘，从而实现对GAT和GOT的自动测量。	NA	开发一种自动化测量方法，以辅助诊断声带肌张力障碍（AdLD）。	声带肌张力障碍（AdLD）患者和正常发音的成年人。	自然语言处理	NA	高速度视频喉镜（HSV）	深度学习框架	视频	来自声带肌张力障碍患者和正常发音成年人的HSV数据，包括阅读'Rainbow Passage'和六个CAPE-V句子的记录。
1928	2024-08-07	Automatic reorientation by deep learning to generate short-axis SPECT myocardial perfusion images 2023-10, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12350-023-03226-2 PMID:36859594	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于自动重新定位单光子发射计算机断层扫描（SPECT）心肌灌注图像（MPI）到标准短轴切片	本研究首次采用卷积神经网络（CNN）预测变换参数，并通过空间变换网络（STN）生成重新定位的图像	NA	开发一种基于深度学习的方法，用于自动重新定位SPECT心肌灌注图像到标准短轴切片	SPECT心肌灌注图像的自动重新定位	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	共254名患者，包括226个应激SPECT MPI和247个休息SPECT MPI
1929	2024-08-07	ChampKit: A framework for rapid evaluation of deep neural networks for patch-based histopathology classification 2023-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2023.107631 PMID:37271050	研究论文	本文介绍了一个名为ChampKit的软件工具，用于快速评估基于补丁的组织病理学分类的深度神经网络模型	ChampKit提供了一个可扩展、完全可复制的评估工具包，支持多种公共数据集，并允许用户通过命令行直接训练和评估模型，无需编写代码	本文未明确提及具体限制	旨在提供一个工具，以系统地评估不同组织病理学分类任务的神经网络模型	深度神经网络模型在组织病理学图像分类中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, ViT	图像	涉及六个数据集
1930	2024-08-07	Leveraging deep learning models to understand the daily experience of anxiety in teenagers over the course of a year 2023-05-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2023.02.084 PMID:36858267	研究论文	本文利用深度学习模型评估青少年在一年中焦虑症状的日常变化，并探讨GAD-7评估与日常焦虑测量之间的关系	本文首次通过深度学习模型LSTM分析了青少年焦虑症状的动态变化，并揭示了GAD-7评估与日常焦虑体验之间的差异	研究样本较小，仅包括30名青少年，可能影响结果的普遍性	评估GAD-7等即时评估方法与青少年日常焦虑体验之间的关系	青少年的焦虑症状及其日常变化	机器学习	NA	NA	LSTM	文本	30名年龄在15至17岁之间的青少年
1931	2024-08-07	STRIDE: Systematic Radar Intelligence Analysis for ADRD Risk Evaluation with Gait Signature Simulation and Deep Learning 2023-May-15, IEEE sensors journal IF:4.3Q2 DOI:10.1109/jsen.2023.3263071 PMID:37547101	研究论文	本文提出了一种名为STRIDE的系统，结合微多普勒雷达传感器和先进的人工智能技术，用于评估阿尔茨海默病相关痴呆（ADRD）的风险	STRIDE系统嵌入了一种新的深度学习分类框架，并开发了一个包含人体行走模拟模型和微多普勒雷达模拟模型的“数字孪生”，以生成步态特征数据集	NA	评估阿尔茨海默病相关痴呆（ADRD）的风险	通过微多普勒雷达捕捉的人体步态运动	机器学习	阿尔茨海默病	微多普勒雷达	深度学习	步态特征数据	NA
1932	2024-08-07	Deep learning prediction of hospital readmissions for asthma and COPD 2023-Dec-13, Respiratory research IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s12931-023-02628-7 PMID:38093373	研究论文	本研究旨在通过电子健康记录（EHR）数据，利用机器学习和深度学习模型预测哮喘和慢性阻塞性肺病（COPD）患者的再入院风险	本研究首次采用多层感知器（一种深度学习方法）在预测哮喘和COPD患者再入院方面表现出最佳的敏感性和特异性	NA	通过EHR数据和深度学习技术提高高风险患者的检测	哮喘和COPD患者的再入院风险	机器学习	哮喘，慢性阻塞性肺病	深度学习	多层感知器	电子健康记录数据	5,794名患者，其中1,893名哮喘患者和3,901名COPD患者
1933	2024-08-07	Environmental Impacts of Machine Learning Applications in Protein Science 2023-12-01, Cold Spring Harbor perspectives in biology IF:6.9Q1 DOI:10.1101/cshperspect.a041473 PMID:38040454	research paper	本文总结了蛋白质科学对环境的负面影响，并展示了分子模拟、蛋白质相互作用推断和蛋白质结构预测等流行蛋白质算法的碳足迹	本文首次详细分析了大型深度学习模型如AlphaFold和ESMFold在蛋白质科学应用中的碳足迹	文章未提及具体的减排技术和方法的实施细节	探讨机器学习在蛋白质科学应用中的环境影响，并提出可持续发展的策略	蛋白质科学中的机器学习应用及其环境影响	machine learning	NA	deep learning	CNN	NA	NA
1934	2024-08-07	Motion Compensated Unsupervised Deep Learning for 5D MRI 2023-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-43999-5_40 PMID:38737212	研究论文	提出一种无监督深度学习算法，用于从3D径向采集数据中进行5D心脏MRI数据的动补偿重建	该算法是一种更数据高效的选择，用于当前的动解析重建方法	NA	简化扫描规划，提高患者舒适度，并提供比呼吸保持2D检查更多的临床优势	5D心脏MRI数据的动补偿重建	计算机视觉	NA	MRI	卷积神经网络	图像	两个受试者的5D bSSFP数据集
1935	2024-08-07	Digital Histopathology by Infrared Spectroscopic Imaging 2023-06-14, Annual review of analytical chemistry (Palo Alto, Calif.) DOI:10.1146/annurev-anchem-101422-090956 PMID:37068745	综述	本文综述了红外（IR）光谱成像技术在数字组织病理学中的应用，特别关注了其在病理学中的仪器性能、数据处理方法、机器学习应用以及工作流程的讨论	结合红外光谱成像与人工智能，为组织病理学提供了一种新的对比机制，有望改变目前依赖人类检查染色组织形态模式的实践	NA	探讨红外光谱成像技术在组织病理学中的应用及其标准化	红外光谱成像技术及其在组织病理学中的应用	数字病理学	NA	红外光谱成像	深度学习	图像	NA
1936	2024-08-07	TransMHCII: a novel MHC-II binding prediction model built using a protein language model and an image classifier 2023-Apr, Antibody therapeutics DOI:10.1093/abt/tbad011 PMID:37342671	研究论文	本文介绍了一种利用蛋白质语言模型提取特征来预测主要组织相容性复合体II类（MHC-II）肽结合亲和力的方法，采用了一种新颖的迁移学习方法，将模型骨干替换为设计用于图像分类任务的架构。	本文提出的TransMHCII模型在接收者操作特征曲线下面积、平衡精度和Jaccard分数上优于NetMHCIIpan 3.2和NetMHCIIpan 4.0-BA，展示了架构创新在生物学问题深度学习模型开发中的潜力。	NA	开发一种新的MHC-II结合预测模型，利用蛋白质语言模型和图像分类器的特征。	主要组织相容性复合体II类（MHC-II）肽的结合亲和力。	机器学习	NA	蛋白质语言模型（PLMs）和图像分类器	EfficientNet v2b0, EfficientNet v2m 或 ViT-16	图像	NA
1937	2024-08-07	ACCELERATED PARALLEL MRI USING MEMORY EFFICIENT AND ROBUST MONOTONE OPERATOR LEARNING (MOL) 2023-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi53787.2023.10230471 PMID:38738185	研究论文	本文研究了单调算子学习（MOL）框架在并行MRI加速中的应用	MOL算法结合了单调卷积神经网络（CNN）和共轭梯度算法，提供了与压缩感知算法相似的唯一性、收敛性和稳定性保证，同时显著提高了内存效率	NA	验证MOL框架在并行MRI加速中的有效性	并行MRI加速	计算机视觉	NA	单调算子学习（MOL）	CNN	图像	NA
1938	2024-08-07	De novo design of small beta barrel proteins 2023-03-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2207974120 PMID:36897987	研究论文	本文探讨了使用Rosetta能量方法和深度学习方法从头设计小型beta桶蛋白拓扑结构	使用深度学习进行骨架生成和Rosetta进行序列设计的方法提高了设计成功率和结构多样性	小型beta桶蛋白的设计存在挑战，如小尺寸导致的疏水核心小和桶闭合的构象应变	探索和设计小型beta桶蛋白的拓扑结构，以增加可用作感兴趣蛋白靶标结合剂的蛋白形状空间	小型beta桶蛋白，包括Src同源3（SH3）和核酸/多糖结合（OB）拓扑结构以及罕见的五和六上-下-链桶	蛋白质设计	NA	Rosetta能量方法和深度学习	深度学习模型	蛋白质结构	四种小型beta桶折叠结构
1939	2024-08-07	Deep learning-based phenotype imputation on population-scale biobank data increases genetic discoveries 2023-Dec, Nature genetics IF:31.7Q1 DOI:10.1038/s41588-023-01558-w PMID:37985819	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的表型填补方法AutoComplete，用于在人口规模生物银行数据集中填补缺失的表型	AutoComplete方法在表型填补准确性上显著优于现有方法，并能有效增加遗传关联分析的关联位点数量	NA	提高现有生物银行数据集中遗传发现的效力	人口规模生物银行数据集中的缺失表型	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	生物银行数据	约300,000名个体
1940	2024-08-07	Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Sudden Cardiac Arrest Prediction and Management: A Comprehensive Review 2023-11, Current cardiology reports IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11886-023-01964-w PMID:37792134	综述	本文综述旨在全面概述近期在预测模型和AI及ML在心肺复苏（CPR）成功预测中的应用进展	深度学习在放射组学和人口健康中日益突出，用于疾病风险预测；AI与自动体外除颤器（AEDs）结合显示出在心脏骤停事件中更好检测可电击节律的潜力	心脏骤停（SCA）的预测和预防仍是一个持续挑战，尽管有先进的第一响应系统，但生存率仍然很低	理解AI和ML在医疗保健中的作用，特别是在医学诊断、统计和精准医学中，并探索其在预测和管理心脏骤停结果中的应用	AI和ML在医疗保健中的应用，特别是在医学诊断、统计和精准医学中，以及在预测和管理心脏骤停结果中的应用	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习	NA	NA