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
261	2025-06-01	High resolution kinematic approach for quantifying impaired mobility of dystrophic zebrafish larvae 2024-Dec-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.05.627004 PMID:39713379	research paper	该研究开发了一种高分辨率运动学方法来量化营养不良斑马鱼幼虫的运动障碍	使用高速摄像技术和基于深度学习的无标记运动捕捉技术，开发了幼虫逃逸反应游泳的链接段模型	NA	评估营养不良斑马鱼幼虫的运动障碍，为早期治疗开发提供精确的生物标志物	营养不良斑马鱼幼虫	digital pathology	Duchenne muscular dystrophy	high speed videography, deep learning-based markerless motion capture	random forest, support vector machine	video	NA
262	2025-06-01	sChemNET: a deep learning framework for predicting small molecules targeting microRNA function 2024-10-23, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-49813-w PMID:39443444	研究论文	本文介绍了一个名为sChemNET的深度学习框架，用于预测影响miRNA生物活性的小分子	sChemNET通过一个目标函数克服了稀疏化学信息的限制，使神经网络能够从大量未知影响miRNA的化学结构中学习化学空间	小分子-miRNA数据集规模较小	预测与miRNA相关的小分子，以调节与疾病相关的失调细胞过程	小分子和miRNA	机器学习	癌症	深度学习	神经网络	化学结构和序列信息	实验验证了针对miR-451或其靶点的小分子，并在斑马鱼胚胎发生期间测试了它们在红细胞成熟中的作用
263	2025-06-01	Putting proteins in context 2024-Oct-16, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2024.09.009 PMID:39418999	研究论文	本文介绍了一种名为PINNACLE的几何深度学习方法，用于生成蛋白质的上下文表示	通过结合蛋白质相互作用和多器官单细胞转录组学分析，生成具有生物或环境背景的蛋白质表示	NA	解决蛋白质表示缺乏生物或环境背景的问题	蛋白质	机器学习	NA	单细胞转录组学	几何深度学习	蛋白质相互作用数据和单细胞转录组数据	NA
264	2025-06-01	Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences 2024-09-20, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.4c00371 PMID:39229974	research paper	该论文介绍了一种结合深度学习和合成生物学的共设计方法，用于通过N端编码序列（NCS）优化基因表达	提出了一种深度学习和合成生物学共设计的少样本训练工作流程，显著提高了基因表达优化效率	需要进一步验证该方法在其他基因表达优化中的普适性	优化N端编码序列（NCS）以最大化基因表达	绿色荧光蛋白（GFP）和N-乙酰神经氨酸	synthetic biology	NA	deep learning, word2vec, attention mechanisms, time-series network	time-series network	genetic sequence data	六次迭代实验
265	2025-06-01	Automated deep learning segmentation of neuritic plaques and neurofibrillary tangles in Alzheimer disease brain sections using a proprietary software 2024-Sep-01, Journal of neuropathology and experimental neurology IF:3.2Q2 DOI:10.1093/jnen/nlae048 PMID:38812098	研究论文	开发了一种深度学习工作流程，用于自动注释和分割阿尔茨海默病脑切片中的神经炎性斑块和神经纤维缠结	利用专有图像分析软件（Visiopharm）进行自动深度学习分割，显著提高了复杂神经病理特征的注释质量	研究仅分析了15张全切片图像，样本量较小	提高阿尔茨海默病神经病理特征的自动注释和分割精度	阿尔茨海默病脑切片中的神经炎性斑块和神经纤维缠结	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	U-Net卷积神经网络	图像	15张全切片图像，来自4个生物库
266	2025-06-01	Deep learning in the diagnosis for cystic lesions of the jaws: a review of recent progress 2024-06-28, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae022 PMID:38814810	综述	本文回顾了深度学习在颌骨囊性病变诊断中的最新进展	总结了深度学习在颌骨囊性病变诊断中的应用及其优于临床医生的判别性能	模型可解释性不足、缺乏多中心数据验证等问题限制了其临床应用	研究深度学习在颌骨囊性病变诊断中的性能	颌骨囊性病变	数字病理学	颌骨囊性病变	深度学习	DL	牙科放射影像	44项研究（初始搜索1862篇）
267	2025-06-01	Deep learning with noisy labels in medical prediction problems: a scoping review 2024-Jun-20, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae108 PMID:38814164	scoping review	本文对深度学习在医学预测问题中处理噪声标签的研究进行了全面的范围综述	全面综述了医学预测问题中噪声标签的管理方法，包括噪声检测、处理及评估	仅涵盖了2016年至2023年的60篇论文，可能未完全覆盖所有相关研究	探讨医学研究中噪声标签的来源、影响、检测及处理方法	医学预测问题中的噪声标签	machine learning	NA	深度学习	NA	NA	60篇论文
268	2025-06-01	Disentangling developmental effects of play aspects in rat rough-and-tumble play 2024-05, Biology letters IF:2.8Q2 DOI:10.1098/rsbl.2024.0037 PMID:38808945	research paper	本研究探讨了大鼠粗野游戏中运动和社交方面对发育的不同影响	通过选择性减少大鼠粗野游戏中的运动或社交方面，揭示了不同游戏方面对发育影响的特异性	研究仅针对雄性大鼠，结果可能不适用于雌性或其他物种	理解动物游戏中不同方面对发育的具体贡献	发育中的雄性大鼠	动物行为学	NA	深度学习框架	NA	超声波发声(USVs)	NA
269	2025-06-01	Segment anything with inception module for automated segmentation of endometrium in ultrasound images 2024-May, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.3.034504 PMID:38827779	research paper	该论文提出了一种名为SAIM的模型，专门用于超声图像中子宫内膜结构的自动分割	SAIM模型是对segment anything模型的专门改进，通过增强图像编码器结构和集成点提示来引导分割过程	NA	提高超声图像中子宫内膜分割的准确性和效率，以支持妇科诊断和治疗计划	超声图像中的子宫内膜结构	computer vision	妇科疾病	深度学习	SAIM (Segment Anything with Inception Module)	超声图像	接受宫腔镜手术的妇科患者的超声图像
270	2025-06-01	Quantifying lung fissure integrity using a three-dimensional patch-based convolutional neural network on CT images for emphysema treatment planning 2024-May, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.3.034502 PMID:38817711	research paper	该研究提出了一种基于三维补丁的卷积神经网络（CNN）的深度学习方法，用于在CT图像上分割肺裂并定量评估肺裂完整性，以帮助肺气肿患者的治疗规划	使用三维补丁基础的CNN和nnU-Net配置来分割肺裂，并定量计算肺裂完整性评分（FIS），为肺气肿患者的EBV治疗提供辅助	测试集中不同肺裂的预测FIS与参考FIS之间的绝对百分比误差存在差异，尤其是右水平裂（RHF）的误差较大	评估肺气肿患者的肺裂完整性，以确定是否适合进行支气管内阀（EBV）治疗	严重肺气肿患者的CT扫描图像	digital pathology	lung cancer	CT扫描	CNN, nnU-Net	image	129例CT扫描（86例用于训练，43例用于测试）
271	2025-05-31	Boltz-1 Democratizing Biomolecular Interaction Modeling 2024-Dec-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.19.624167 PMID:39605745	research paper	介绍了一个名为Boltz-1的开源深度学习模型，用于预测生物分子复合物的3D结构	Boltz-1在模型架构、速度优化和数据处理方面进行了创新，达到了AlphaFold3级别的预测精度	NA	推动生物分子相互作用建模的民主化，促进全球合作和加速发现	生物分子复合物的3D结构	machine learning	NA	deep learning	Boltz-1	3D结构数据	NA
272	2025-05-31	Autoencoder-based phenotyping of ophthalmic images highlights genetic loci influencing retinal morphology and provides informative biomarkers 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae732 PMID:39657956	研究论文	本研究利用自编码器对来自UK Biobank的31,135名参与者的视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像进行分析，以探索遗传变异与视网膜形态之间的关系	使用自编码器检测视网膜图像中更细微的变异模式，并发现了118个与视网膜结构特征显著相关的遗传位点	研究依赖于UK Biobank的数据，可能无法完全代表其他人群	探索深度学习在识别视网膜图像变异模式中的应用，并发现影响视网膜形态的遗传因素	31,135名UK Biobank参与者的视网膜OCT图像	数字病理学	眼科疾病	OCT	自编码器	图像	31,135名参与者
273	2025-05-31	LD-informed deep learning for Alzheimer's gene loci detection using WGS data 2024-Dec-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.19.24313993 PMID:39371140	research paper	本研究提出了一种名为Deep-Block的多阶段深度学习框架，用于从全基因组测序数据中识别与阿尔茨海默病相关的遗传位点	Deep-Block框架将生物学知识融入AI架构，采用三阶段方法（基于连锁不平衡模式的基因组分割、使用稀疏注意力机制选择相关LD块、应用TabNet和随机森林算法量化SNP特征重要性）来识别AD风险遗传因素	研究主要针对非西班牙裔白人参与者，可能限制了结果的普适性	开发先进的分析工具以有效识别大规模高通量测序数据中与阿尔茨海默病相关的遗传位点	阿尔茨海默病相关的遗传位点	machine learning	阿尔茨海默病	WGS	TabNet, Random Forest	genomic data	7,416名非西班牙裔白人参与者（3,150名认知正常老年人，4,266名AD患者）
274	2025-05-31	Using deep learning to classify developmental differences in reaching and placing movements in children with and without autism spectrum disorder 2024-12-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81652-z PMID:39632922	研究论文	本研究利用深度学习技术分析自闭症谱系障碍（ASD）儿童与正常发育儿童在伸手和放置动作中的运动学差异，探索潜在的生物标志物	结合上肢运动学和深度学习方法，首次提出利用运动学特征和MLP模型对ASD儿童进行分类，准确率达78.1%	样本量较小（41名学龄儿童），且需要在更年幼儿童群体中进一步验证特异性	探索可用于ASD诊断的客观生物标志物，改善ASD的早期识别	学龄儿童（ASD组26名，典型发育组15名）	机器学习	自闭症谱系障碍	惯性测量单元（IMU）	MLP（多层感知器）	运动学数据	41名学龄儿童（ASD组26名，典型发育组15名）
275	2025-05-31	Non-coding genetic variants underlying higher prostate cancer risk in men of African ancestry 2024-Dec-05, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5485172/v1 PMID:39678351	research paper	该研究探讨了非洲裔美国男性前列腺癌风险较高的非编码遗传变异机制	使用基于序列的深度学习模型识别影响增强子功能的SNPs，揭示了非洲裔男性前列腺癌风险增加的两种互补机制	未明确说明样本量及具体实验验证的细节	探索非洲裔男性前列腺癌风险较高的遗传机制	非洲裔美国男性前列腺癌患者	machine learning	prostate cancer	deep learning	sequence-based deep learning model	genetic data	NA
276	2025-05-31	PLMC: Language Model of Protein Sequences Enhances Protein Crystallization Prediction 2024-Dec, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00639-6 PMID:39155325	研究论文	提出了一种名为PLMC的新型深度学习框架，通过利用预训练的蛋白质语言模型，改进了多阶段蛋白质结晶倾向的预测	PLMC框架整合了蛋白质语言嵌入和手工制作的特征集，显著提高了蛋白质结晶倾向的预测准确性	未明确提及研究的局限性	改进蛋白质结晶倾向的预测，以指导实验设计	蛋白质序列及其结晶倾向	机器学习	NA	深度学习，蛋白质语言模型	PLMC	蛋白质序列数据	未明确提及具体样本数量
277	2025-05-31	Addressing Class Imbalance with Latent Diffusion-based Data Augmentation for Improving Disease Classification in Pediatric Chest X-rays 2024-Dec, Proceedings. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine DOI:10.1109/bibm62325.2024.10822172 PMID:40134830	研究论文	本研究探讨了使用潜在扩散模型（LDM）进行数据增强以解决儿科胸部X光片疾病分类中的类别不平衡问题	首次将文本引导的图像到图像LDM应用于合成疾病阳性的胸部X光片，并通过数据增强显著改善了分类性能	研究仅针对两种特定的肺部疾病（肺炎和支气管肺炎）进行了验证，未涵盖更广泛的疾病谱	解决医学图像分类中的类别不平衡问题，提高深度学习模型的泛化能力	儿科胸部X光片（CXRs）	数字病理	肺炎和支气管肺炎	潜在扩散模型（LDM）	Inception-V3和LDM	图像	未明确提及具体样本数量，但涉及类别不平衡的数据集
278	2025-05-31	Predicting cell type-specific epigenomic profiles accounting for distal genetic effects 2024-11-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54441-5 PMID:39550354	研究论文	介绍了一种名为Enformer Celltyping的深度学习模型，用于预测未见细胞类型的表观遗传信号，并考虑了DNA的远端遗传效应	该模型能够整合DNA远端相互作用（长达100,000个碱基对）的影响，预测未见细胞类型的表观遗传信号，并在表观遗传插补方面优于当前最佳方法	在基因组深度学习模型中，遗传变异效应预测的评估框架揭示了当前模型的局限性	理解遗传变异如何影响表观基因组，以解释GWAS结果	细胞类型特异性表观遗传谱	机器学习	NA	深度学习	Enformer Celltyping	DNA和染色质可及性数据	NA
279	2025-05-31	Deep learning for 3D vascular segmentation in hierarchical phase contrast tomography: a case study on kidney 2024-11-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-77582-5 PMID:39516256	research paper	本文提出了一种基于深度学习的3D血管分割方法，应用于分层相位对比断层扫描（HiP-CT）成像技术，以肾脏为例进行研究	利用HiP-CT这一新型成像技术，创建了一个经过双标注验证的血管数据集，并使用nnU-Net框架在高分辨率器官成像中评估模型性能	Dice相似系数（DSC）作为主要评估指标存在局限性，无法全面反映血管特征；大血管由于缺乏静水压力（HiP-CT为离体技术）而塌陷，导致分割效果不佳；细血管连通性降低和血管边界分割错误	为血管分割建立一个稳健的基线模型，并评估其在HiP-CT成像数据上的性能	肾脏血管	digital pathology	NA	HiP-CT	nnU-Net	3D image	三个肾脏的血管数据
280	2025-05-31	Boosting Cardiac Color Doppler Frame Rates With Deep Learning 2024-11, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3424549 PMID:38976463	研究论文	本文探讨了使用深度学习模型从减少的滤波I/Q信号中估计心内多普勒速度，以提高心脏彩色多普勒成像的帧率	提出使用深度学习模型（如U-Net和ConvNeXt）从减少的滤波I/Q信号中估计多普勒速度，有效减轻混叠和噪声，优于现有的自相关器方法	未观察到实数与复数数据之间的显著差异，且仅在体外和体内实验中验证了模型	提高心脏彩色多普勒成像的帧率，以更全面地分析心室充盈	心脏彩色多普勒成像中的血流速度	数字病理	心血管疾病	深度学习	CNN, U-Net, ConvNeXt	图像	模拟患者心脏彩色多普勒采集数据，并通过数据增强策略扩大训练数据集