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
301	2025-07-20	Kinome-Wide Virtual Screening by Multi-Task Deep Learning 2024-Feb-22, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms25052538 PMID:38473785	研究论文	本研究利用多任务深度学习方法进行激酶组范围内的虚拟筛选，预测小分子在人类激酶组中的活性	采用多任务深度神经网络，相比传统单任务方法，能更有效地预测小分子对342种激酶的抑制活性	研究依赖于已有的生物活性注释数据，可能存在数据偏差或覆盖不全的问题	开发更全面的小分子激酶抑制剂预测方法，以支持抗癌药物研发	人类激酶组（342种激酶）及超过30万个小分子	机器学习	癌症	多任务深度学习	深度神经网络	生物活性注释数据	超过65万条生物活性注释，涉及30多万个小分子
302	2025-07-20	Adaptive 3DCNN-based Interpretable Ensemble Model for Early Diagnosis of Alzheimer's Disease 2024-Feb, IEEE transactions on computational social systems IF:4.5Q1 DOI:10.1109/tcss.2022.3223999 PMID:39239536	research paper	提出了一种基于3DCNN和遗传算法的自适应可解释集成模型，用于阿尔茨海默病的早期诊断和显著贡献脑区的识别	结合3DCNN、集成学习和遗传算法，提出了一种新的自适应可解释模型，能够识别与分类显著相关的脑区及其子区域	未来需要研究该方法的泛化能力，以识别其他脑部疾病的显著脑区	开发一种自适应可解释的集成模型，用于阿尔茨海默病的早期诊断和显著脑区的识别	阿尔茨海默病(AD)和轻度认知障碍(MCI)患者	digital pathology	geriatric disease	3DCNN, Genetic Algorithm, gradient-based attribution method	3DCNN+EL+GA	neuroimaging	来自ADNI和OASIS的数据集
303	2025-07-20	AI prediction of cardiovascular events using opportunistic epicardial adipose tissue assessments from CT calcium score 2024-Jan-29, ArXiv PMID:38351935	研究论文	利用CT钙化评分中的心外膜脂肪组织（EAT）评估，通过AI预测心血管事件	创建了新型手工制作的EAT特征“脂肪组学”，以捕捉EAT的病理生理学并改善MACE预测	初步研究结果，需要进一步验证	改进心血管事件的风险预测	心外膜脂肪组织（EAT）	数字病理学	心血管疾病	CT钙化评分	深度学习	图像	NA
304	2025-07-20	Explaining deep learning-based representations of resting state functional connectivity data: focusing on interpreting nonlinear patterns in autism spectrum disorder 2024, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2024.1397093 PMID:38832332	研究论文	本研究开发了一种可解释的变分自编码器模型，用于解析静息态功能连接数据中的非线性模式，特别关注自闭症谱系障碍（ASD）的神经机制	引入了潜在贡献分数来解释变分自编码器识别的非线性模式，增强了深度学习模型在神经科学中的可解释性	研究样本量虽大，但可能无法涵盖ASD所有亚型，且仅使用了Power图谱定义的264个感兴趣区域	开发可解释的深度学习模型以理解ASD患者静息态功能连接的非线性模式	1150名参与者（549名ASD患者和601名健康对照）的静息态功能磁共振成像数据	数字病理学	自闭症谱系障碍	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）	变分自编码器（VAE）	神经影像数据	1150名参与者（549名ASD患者和601名健康对照）
305	2025-07-20	The combined focal loss and dice loss function improves the segmentation of beta-sheets in medium-resolution cryo-electron-microscopy density maps 2024, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae169 PMID:39600382	研究论文	本文研究了在中等分辨率冷冻电镜密度图中结合Focal loss和Dice loss的损失函数对β-片层分割的改进效果	提出了一种结合Focal loss和Dice loss的新损失函数，显著提高了β-片层体素的分割准确率	研究仅针对中等分辨率(5-10Å)冷冻电镜数据，未验证在其他分辨率下的表现	改进中等分辨率冷冻电镜图中蛋白质二级结构的分割准确率	蛋白质二级结构(特别是β-片层)在冷冻电镜密度图中的分割	计算机视觉	NA	冷冻电镜(cryo-EM)	U-Net	图像(冷冻电镜密度图)	1355个原子结构/密度图对
306	2025-07-20	Systematic analysis of the relationship between fold-dependent flexibility and artificial intelligence protein structure prediction 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313308 PMID:39591473	研究论文	本文系统分析了蛋白质折叠依赖的灵活性与人工智能蛋白质结构预测之间的关系	首次大规模分析了AI预测蛋白质结构对蛋白质折叠灵活性的影响，并发现高异质性折叠在关键生物过程中富集	研究仅基于已有实验结构的蛋白质，可能无法涵盖所有折叠类型	探究AI预测的蛋白质结构是否代表单一构象或平均构象，以及这一现象是否与蛋白质折叠类型相关	2878个具有至少10个不同实验结构的蛋白质	机器学习	NA	AlphaFold v2 (AF2)	深度学习	蛋白质结构数据	2878个蛋白质，涉及628种不同的折叠类型
307	2025-07-20	A Hybrid 2D Gaussian Filter and Deep Learning Approach with Visualization of Class Activation for Automatic Lung and Colon Cancer Diagnosis 2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338241301297 PMID:39632623	研究论文	本研究设计了一个自动化诊断系统，通过结合2D高斯滤波和深度学习技术，提高肺癌和结肠癌的检测率	结合2D高斯滤波进行图像预处理，并使用三种CNN模型进行癌症诊断，同时采用CAM进行模型解释	未提及模型在临床环境中的实际应用效果或跨数据集验证	提高肺癌和结肠癌的早期检测率	肺癌和结肠癌的病理图像	数字病理学	肺癌, 结肠癌	2D高斯滤波, Class Activation Mapping (CAM)	CNN (MobileNet, VGG16, ResNet50)	图像	25000张病理图像
308	2025-07-20	Predicting High-Grade Patterns in Stage I Solid Lung Adenocarcinoma: A Study of 371 Patients Using Refined Radiomics and Deep Learning-Guided CatBoost Classifier 2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338241308610 PMID:39692551	研究论文	本研究开发了一种名为RRDLC-Classifier的诊断算法，用于预测临床I期实体肺腺癌中的高级别模式	结合了精炼的放射组学和深度学习特征，开发了新型RRDLC-Classifier算法	回顾性研究设计可能影响结果的普遍性，样本量相对有限	预测临床I期实体肺腺癌中的高级别病理模式	371名临床I期实体肺腺癌患者	数字病理	肺癌	放射组学分析、深度学习	CatBoost分类器	医学影像数据	371名患者（训练集与验证集按7:3比例分配）
309	2025-07-19	The global evolution and impact of systems biology and artificial intelligence in stem cell research and therapeutics development: a scoping review 2024-11-05, Stem cells (Dayton, Ohio) DOI:10.1093/stmcls/sxae054 PMID:39230167	综述	本文通过范围综述探讨了系统生物学（SysBio）和人工智能（AI）在干细胞（SC）研究和治疗开发中的全球演变和影响	揭示了SysBio和AI在干细胞研究中的全球发展趋势及其在临床转化医学中日益增长的应用	研究仅基于PubMed数据库2000年至2024年发表的文献，可能未涵盖所有相关研究	评估SysBio和AI在干细胞研究和治疗开发中的贡献和全球影响	干细胞（SC）研究	系统生物学与人工智能	NA	系统生物学（SysBio）、人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）	NA	文献数据	PubMed数据库2000-2024年发表的文献
310	2025-07-19	Deep Learning Estimation of Small Airways Disease from Inspiratory Chest CT is Associated with FEV1 Decline in COPD 2024-Sep-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.10.24313079 PMID:39314974	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，用于从吸气胸部CT中估计小气道疾病（fSADTLC），并评估其与COPD患者FEV1下降的临床关联	通过生成模型从吸气CT中估计小气道疾病，避免了传统方法需要额外呼气CT的限制	研究结果需要在更大规模的人群中进行验证	评估AI模型在COPD患者中估计小气道疾病的准确性及其临床关联	COPD患者	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病（COPD）	生成模型	深度学习	CT图像	SPIROMICS研究中的2513名参与者和COPDGene研究中的458名参与者
311	2025-07-19	Optimizing neurointerventional procedures: an algorithm for embolization coil detection and automated collimation to enable dose reduction 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044003 PMID:39035051	research paper	该研究提出了一种算法，用于检测神经介入手术中的栓塞线圈并实现自动准直，以减少辐射剂量	首次成功检测栓塞线圈，并将检测结果整合到X射线血管造影系统中	由于使用放大边界框，地面真实值与预测值之间无需100%重叠	通过优化图像质量和最小化患者剂量，提高神经介入手术的效率和安全性	神经介入手术中的栓塞线圈	digital pathology	NA	X-ray angiography	Faster R-CNN, RetinaNet	medical images	NA
312	2025-07-19	Deep Learning-Based Subject Independent Human Activity Recognition using Smart Lacelock Data 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781739 PMID:40039707	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，利用智能鞋带锁设备数据进行独立于受试者的人类活动识别	使用新型智能鞋带锁设备（包含IMU和负载传感器）进行人类活动识别，相比传统仅使用IMU的方法增加了新的传感器数据	研究样本量较小（仅8名参与者），且活动类别有限（行走、上下楼梯）	探索新型传感器设备在人类活动识别(HAR)领域的应用潜力	人类日常活动（行走、上楼梯、下楼梯）	机器学习	NA	深度学习	CNN	传感器数据（IMU和负载传感器）	8名参与者
313	2025-07-19	Iterative deep learning-design of human enhancers exploits condensed sequence grammar to achieve cell type-specificity 2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.14.599076 PMID:38915713	研究论文	本文应用迭代深度学习设计合成增强子，实现在两种人类细胞系中的强差异活性	利用迭代深度学习优化预测器，设计出具有更高特异性的第二代增强子，并揭示了增强子活性与单细胞水平转录因子表达的相关性	研究仅针对两种人类细胞系，可能无法推广到其他细胞类型	解决合成生物学中如何靶向特定细胞类型进行基因表达的问题	人类合成增强子	合成生物学	NA	深度学习	NA	序列数据	两种人类细胞系
314	2025-07-19	Autonomous screening for laser photocoagulation in fundus images using deep learning 2024-05-21, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2023-323376 PMID:37217293	研究论文	使用深度学习算法自主筛查眼底图像中的激光光凝治疗	提出了一种用于激光治疗检测的深度学习模型，该模型在患者、图像和眼睛三个层面上均表现出高性能，并能提升其他AI模型在眼底图像分析中的效能	研究仅基于EyePACs数据集，未在其他数据集上验证模型的泛化能力	开发自主检测眼底图像中激光光凝治疗的人工智能模型，以改善糖尿病视网膜病变的管理和随访	眼底图像中的激光光凝治疗模式	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	图像	开发集18,945例，验证集2,105例
315	2025-07-19	Automated expert-level scleral spur detection and quantitative biometric analysis on the ANTERION anterior segment OCT system 2024-05-21, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2022-322328 PMID:37798075	研究论文	本研究通过深度学习算法在ANTERION前段OCT系统中实现了自动巩膜棘检测和定量生物特征分析	开发了两种深度学习算法（FPR4和TPR95），在巩膜棘检测和生物特征参数测量上达到专家水平	研究样本量相对有限（117名参与者，1308张图像）	验证深度学习算法在前段OCT图像中自动检测巩膜棘和测量相关生物特征参数的准确性	接受常规眼科检查的患者的前段OCT图像	数字病理	眼科疾病	AS-OCT成像	深度学习算法（FPR4和TPR95）	图像	117名参与者的1308张AS-OCT图像
316	2025-07-19	Detecting the corneal neovascularisation area using artificial intelligence 2024-05-21, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2023-323308 PMID:37339866	研究论文	开发并评估一种基于人工智能的图像分析工具，用于测量和量化角膜新生血管化(CoNV)区域	使用深度学习技术自动分割和检测CoNV区域，并采用预训练的U-Net神经网络进行微调	研究仅基于120名患者的120只眼睛的裂隙灯图像，样本量可能不足以代表所有情况	开发一种自动化工具，用于从裂隙灯图像中计算CoNV区域	角膜新生血管化(CoNV)患者的裂隙灯图像	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	U-Net	图像	120名患者的120只眼睛的裂隙灯图像
317	2025-07-19	Classification of self-limited epilepsy with centrotemporal spikes by classical machine learning and deep learning based on electroencephalogram data 2024-05-01, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2024.148813 PMID:38373675	研究论文	本研究通过经典机器学习和深度学习技术，基于脑电图数据对自限性伴中央颞区棘波的癫痫进行分类	结合随机森林和极端随机森林分类器以及深度残差网络，首次在自限性伴中央颞区棘波的癫痫分类中应用深度学习，并展示其高准确性	样本量较小（33名患者），可能影响模型的泛化能力	辅助癫痫的诊断过程，特别是区分自限性伴中央颞区棘波的癫痫与其他类型癫痫	3至11岁被诊断为自限性伴中央颞区棘波的癫痫或其他类型癫痫的患者	机器学习	癫痫	脑电图（EEG）	RF, ERF, ResNet	脑电图数据	33名患者
318	2025-07-19	Based on neural network cascade abnormal texture information dissemination of classification of patients with schizophrenia and depression 2024-05-01, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2024.148819 PMID:38403037	研究论文	本研究利用MRI脑图像分割和纹理分析，结合深度学习技术，区分精神分裂症、重度抑郁症患者和健康对照组	采用纹理特征映射和深度学习技术进行疾病分类，提高了分类准确率	样本量相对较小，且仅针对特定疾病分类	识别MRI生物标志物以区分精神分裂症、重度抑郁症和健康对照组	141名精神分裂症患者、103名重度抑郁症患者和238名健康对照组	数字病理学	精神分裂症, 重度抑郁症	MRI, 纹理分析, 深度学习	深度学习	图像	482名参与者（141名SCZ, 103名MD, 238名HC）
319	2025-07-19	The Application of Artificial Intelligence to Cancer Research: A Comprehensive Guide 2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338241250324 PMID:38775067	综述	本文综述了人工智能在癌症研究中的应用，包括机器学习、软计算和深度学习在肿瘤学中的角色及其对患者护理的改进	提供了AI在癌症诊断、分类和预测中的应用综述，并总结了文献中的重要进展，为读者节省时间	未提及具体研究案例的局限性或AI技术在临床实践中的实际应用挑战	探讨人工智能在癌症研究中的应用及其对患者护理的潜在影响	癌症研究中的AI技术	机器学习	癌症	机器学习、软计算、深度学习	SVM, Naïve Bayes, CNN	NA	NA
320	2025-07-19	Deep Learning-Based Prediction of Radiation Therapy Dose Distributions in Nasopharyngeal Carcinomas: A Preliminary Study Incorporating Multiple Features Including Images, Structures, and Dosimetry 2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338241256594 PMID:38808514	研究论文	本研究旨在通过将剂量信息整合到深度卷积神经网络中，提高鼻咽癌放射治疗剂量分布的预测准确性	提出了一种结合TCP剂量信息的多通道输入深度学习方法，显著提升了IMRT剂量分布的预测精度	对于小体积或位置靠近的危及器官预测结果存在差异，且研究为初步研究需要更大样本验证	提高鼻咽癌放射治疗剂量分布的预测准确性	鼻咽癌患者的放射治疗剂量分布	数字病理	鼻咽癌	IMRT（调强放射治疗）	CNN	图像、结构数据和剂量数据	未明确说明样本数量（初步研究）