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
421	2026-04-01	DNA Virus Detection System Based on RPA-CRISPR/Cas12a-SPM and Deep Learning 2024-05-10, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/64833 PMID:38801262	研究论文	本文报告了一种结合RPA、CRISPR/Cas12a系统、智能手机显微镜和深度学习模型的快速、便携、高灵敏度的DNA病毒即时检测系统	将RPA-CRISPR/Cas12a检测技术与智能手机显微镜(SPM)及深度学习辅助分类相结合，构建了一个完整的便携式即时检测系统，无需专业操作人员和大型仪器	仅以蛙病毒3(FV3)作为示例进行了测试，未展示对其他DNA病毒的广泛适用性	开发一种用于DNA病毒快速、高灵敏度检测的即时诊断系统	DNA病毒（以蛙病毒3为例）	机器学习	病毒感染	重组酶聚合酶扩增(RPA), CRISPR/Cas12a系统, 荧光检测	深度学习模型	荧光图像	NA	NA	NA	准确率, 检测限(LoD)	智能手机（用于图像采集和处理）
422	2026-04-01	Measurement Variability of Same-Day CT Quantification of Interstitial Lung Disease: A Multicenter Prospective Study 2024-04, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.230287 PMID:38483245	研究论文	本研究通过分析同一天两次CT扫描的数据，评估了基于深度学习的定量CT在测量间质性肺疾病纤维化范围时的变异性	首次在前瞻性多中心研究中，使用同一天两次CT扫描来量化QCT测量间质性肺疾病纤维化范围的变异性，并评估了不同重建参数对变异性的影响	样本量相对较小（65名参与者），且仅评估了短期（同一天内）的测量变异性，未评估长期变异性	评估定量CT在测量间质性肺疾病纤维化范围时的测量变异性	间质性肺疾病患者	数字病理学	间质性肺疾病	CT扫描，基于深度学习的纹理分析软件	深度学习	CT图像	65名参与者（47名男性，18名女性）	NA	NA	Bland-Altman分析，95%一致性界限，特异性	NA
423	2026-04-01	Uncovering prostate cancer aggressiveness signal in T2-weighted MRI through a three-reference tissues normalization technique 2024-Mar, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5069 PMID:37990759	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于前列腺T2加权MRI强度归一化，以揭示前列腺癌侵袭性信号	提出了一种利用三种参考组织（臀大肌、股骨和膀胱）的自动化归一化技术，通过MASK R-CNN进行自动分割，并结合样条函数拟合，显著提升了T2W强度在区分前列腺癌与正常组织及评估肿瘤侵袭性方面的定量利用	方法依赖于手动轮廓数据进行MASK R-CNN训练，样本量有限（32例患者），且归一化效果在独立数据集（83例患者）中验证，但未涉及更大规模或多中心验证	开发自动化前列腺T2W MRI强度归一化方法，以改善定量评估前列腺癌及其侵袭性	前列腺癌患者的前列腺T2加权MRI图像，包括癌变区域和正常前列腺组织	数字病理学	前列腺癌	T2加权MRI	CNN	图像	训练集：32例患者；独立测试集：83例患者；共231个活检感兴趣区域	PyTorch	MASK R-CNN	Spearman相关系数, t检验	NA
424	2026-04-01	A Reinforcement Learning (RL)-Motivated Simulation Framework for Evaluating Vancomycin Dosing Strategies 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:41726479	研究论文	本文开发了一个基于强化学习的模拟框架，用于评估万古霉素的给药策略	提出了结合深度学习药代动力学模型（PK-RNN-2CM）和AUC奖励分数的强化学习模拟框架，将临床指南转化为强化学习奖励	未明确说明模拟框架在真实临床环境中的验证程度	优化万古霉素给药策略，实现并维持治疗浓度范围	万古霉素给药策略	机器学习	NA	强化学习，深度学习，药代动力学模拟	RNN	患者特异性数据，模拟时间-浓度曲线	NA	NA	PK-RNN-2CM（两室药代动力学循环神经网络）	24小时AUC评估，RMSE（均方根误差）	NA
425	2024-10-30	Publisher Correction: Reliable deep learning in anomalous diffusion against out-of-distribution dynamics 2024-Nov, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00729-x PMID:39468341	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
426	2026-03-31	Deep generative design of RNA aptamers using structural predictions 2024-11, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00720-6 PMID:39506080	研究论文	本文开发了一个基于结构预测的深度生成学习平台，用于从头设计RNA适配体	利用深度学习将RNA三维结构预测与序列生成结合，实现结构引导的RNA适配体设计	未明确说明实验验证的样本规模及设计方法的通用性限制	开发一种结构引导的RNA适配体生成设计方法	RNA适配体，特别是与荧光小分子结合的发光适配体	自然语言处理	NA	RNA三维结构预测，深度学习生成模型	深度学习生成模型	RNA结构数据，序列数据	NA	NA	NA	结构相似性，序列差异性，荧光活性	NA
427	2026-03-31	A deep learning approach for rational ligand generation with toxicity control via reactive building blocks 2024-11, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00718-0 PMID:39516375	研究论文	本文提出了一种名为DeepBlock的深度学习方法，用于基于目标蛋白质序列生成配体分子，并通过反应性构建块实现毒性控制	受DNA编码化合物库技术启发，将生成过程分为构建块生成和分子重建两步，结合优化算法与深度学习以精确调控生成分子的性质	未在摘要中明确说明	开发一种能够针对新靶点理性设计配体分子并控制其性质的深度生成模型	配体分子	机器学习	NA	深度学习	神经网络	序列数据	NA	NA	NA	亲和力、合成可及性、药物相似性、毒性	NA
428	2026-03-31	Traversing chemical space with active deep learning for low-data drug discovery 2024-10, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00697-2 PMID:39333789	研究论文	本文通过模拟低数据药物发现场景，系统分析了六种主动学习策略与两种深度学习架构在三个大规模分子库上的表现，旨在优化化学空间探索	首次系统比较主动深度学习在低数据药物发现中的策略与性能，揭示了成功的关键决定因素，并展示了相比传统方法高达六倍的命中发现提升	研究基于模拟场景，可能未完全反映真实药物发现中的复杂因素，如实验验证延迟或成本限制	探索主动深度学习在低数据药物发现中的应用，解决化学空间探索、与传统方法对比及低数据场景适应性问题	大规模分子库中的化合物	机器学习	NA	主动深度学习	深度学习架构	分子数据	三个大规模分子库	NA	NA	命中发现率	NA
429	2026-03-31	Reliable deep learning in anomalous diffusion against out-of-distribution dynamics 2024-10, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00703-7 PMID:39394501	研究论文	本文提出了一种评估深度学习在异常扩散中处理分布外动态的通用框架，并开发了一种基线方法以实现稳健的分布外动态检测和准确的分布内异常扩散识别	开发了一个通用框架来评估基于深度学习的分布外动态检测方法，并提出了一个基线方法，该方法在分布外动态检测和分布内异常扩散识别方面均表现出色	NA	提高深度学习在异常扩散识别中对分布外动态的可靠性和准确性	异常扩散现象，包括膜中的烟碱型乙酰胆碱受体、葡聚糖溶液中的荧光珠和经历主动内吞的银纳米粒子	机器学习	NA	NA	深度学习网络	动态数据	NA	NA	NA	NA	NA
430	2026-03-31	Visceral and Subcutaneous Abdominal Fat Predict Brain Volume Loss at Midlife in 10,001 Individuals 2024-08-01, Aging and disease IF:7.0Q1 DOI:10.14336/AD.2023.0820 PMID:37728587	研究论文	本研究通过深度学习分析10,001名健康个体的腹部脂肪与脑体积关系，发现内脏和皮下脂肪可预测中年脑体积损失	首次在大规模人群（10,001人）中系统量化内脏/皮下脂肪与多脑区体积的关联，并揭示脂肪分布对脑健康的年龄特异性影响	横断面研究无法确定因果关系，仅使用1.5T MRI可能限制空间分辨率，未考虑饮食/运动等混杂因素	探究腹部脂肪类型与脑体积损失的关联及其作为脑健康可调控因素的潜力	10,001名健康参与者（52.8%男性，47.2%女性），平均年龄52.9±13.1岁	数字病理学	老年疾病	MRI成像	深度学习	医学影像	10,001名参与者	FastSurfer	NA	相关系数(r值), p值, 比值比(OR)	NA
431	2026-03-31	An assessment of the value of deep neural networks in genetic risk prediction for surgically relevant outcomes 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0294368 PMID:39008506	研究论文	本研究评估了深度神经网络在预测手术相关结局（如心房颤动、静脉血栓栓塞和肺炎）的遗传风险中的价值	结合深度神经网络、基因组学与已建立的临床预测因子，以改进手术风险预测	未明确说明模型在减少相关死亡率和发病率方面的实际效果	评估深度神经网络在预测手术相关结局遗传风险中的价值	UK Biobank中的手术患者数据	机器学习	心血管疾病	GWAS	线性模型, 深度神经网络	遗传数据, 临床特征数据	UK Biobank数据集	NA	NA	ROC-AUC, 精确度, 召回率	NA
432	2026-03-31	Validation of a Natural Language Machine Learning Model for Safety Literature Surveillance 2024-01, Drug safety IF:4.0Q1 DOI:10.1007/s40264-023-01367-4 PMID:37938539	研究论文	本研究验证了一种用于安全文献监测的自然语言机器学习模型，通过前瞻性验证比较其与人工监测团队在真实世界中的性能	采用深度学习算法自动化文献监测的初步尝试，并在良好药物警戒实践框架下进行前瞻性验证，关注模型召回率以降低安全信号漏报风险	深度学习算法引入独特风险，且模型在药物警戒实践中的验证仍是一个开放性问题，未来需进一步改进和社区协作	验证自动化深度学习方法在文献监测中的应用，以提升AstraZeneca公司的安全监测效率	安全文献监测中的文章筛选过程	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习模型	文本	数千篇潜在相关文章	NA	NA	召回率	NA
433	2026-03-30	Deep learning large-scale drug discovery and repurposing 2024-08, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00679-4 PMID:39169261	研究论文	本文提出了一种基于线粒体表型变化进行药物作用机制识别的方法，并开发了名为MitoReID的深度学习模型	利用时间分辨的线粒体成像数据，首次将重识别框架应用于药物作用机制识别，为大规模药物发现和再利用提供了自动化、低成本的新途径	模型仅基于线粒体表型变化进行识别，可能无法覆盖所有药物作用机制；测试集仅包含6种未训练药物的验证	开发一种自动化、高通量的药物作用机制识别方法，以加速大规模药物发现和再利用	美国食品药品监督管理局批准的1,068种药物及其处理的细胞	计算机视觉	NA	时间分辨线粒体成像	CNN	图像	570,096张单细胞图像，覆盖1,068种药物	NA	Inflated 3D ResNet	Rank-1准确率, 平均精度均值	NA
434	2026-03-30	Discrete latent embedding of single-cell chromatin accessibility sequencing data for uncovering cell heterogeneity 2024-05, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00625-4 PMID:38730185	研究论文	本文提出了一种基于向量量化变分自编码器的深度生成模型CASTLE，用于从单细胞染色质可及性测序数据中提取离散潜在嵌入，以揭示细胞异质性	CASTLE模型采用离散潜在嵌入，克服了传统变分自编码器中高斯假设与真实数据不符的局限性，并能有效整合大规模参考数据集信息	未明确说明模型在处理极稀疏数据或特定细胞类型时的具体限制	开发一种深度生成模型，以改善单细胞表观基因组数据的下游分析，特别是细胞类型识别和可视化	单细胞染色质可及性测序数据	机器学习	NA	单细胞染色质可及性测序	变分自编码器, 深度生成模型	表观基因组数据	NA	NA	向量量化变分自编码器	细胞类型识别准确性, 可视化合理性	NA
435	2026-03-30	Automated discovery of symbolic laws governing skill acquisition from naturally occurring data 2024-05, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00629-0 PMID:38811819	研究论文	本文提出了一种两阶段算法，从大规模训练日志数据中自动发现技能习得的符号定律	开发了一种结合深度学习与符号回归的两阶段算法，以解决认知状态不可观测和搜索空间爆炸问题，并发现了两种新的技能习得定律形式	未明确说明算法在噪声范围外的泛化能力，且可能依赖于特定数据源（如Lumosity）	从自然发生的大规模数据中挖掘技能学习的普遍定律	技能习得过程，特别是从训练日志数据中提取的认知状态与学习规律	机器学习	NA	深度学习，符号回归	深度学习模型，符号回归算法	训练日志数据	大规模Lumosity训练数据（具体数量未提供）	NA	NA	拟合度	NA
436	2026-03-30	Discovery of novel TACE inhibitors using graph convolutional network, molecular docking, molecular dynamics simulation, and Biological evaluation 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315245 PMID:39729480	研究论文	本研究采用集成深度学习模型结合传统药物筛选方法，从FDA批准药物库中筛选出新型TACE抑制剂，并通过分子对接、分子动力学模拟和生物学评估验证了Vorinostat的抑制潜力	首次将图卷积网络（GCN）模型应用于TACE抑制剂的虚拟筛选，并结合分子对接、动力学模拟和细胞实验进行多维度验证，成功将抗癌药物Vorinostat重新定位为潜在的抗炎靶点抑制剂	研究仅使用DUD-E数据库的参考数据集，可能未覆盖所有TACE相关化合物；生物学验证仅在RAW 264.7细胞系中进行，缺乏体内实验数据	开发一种基于深度学习的药物重定位方法，以发现针对TACE（TNF-α转换酶）的新型抑制剂	FDA批准药物库中的化合物，重点关注TACE（ADAM17）酶及其抑制剂	机器学习	类风湿关节炎	分子对接、分子动力学模拟、细胞生物学评估	图卷积网络（GCN）	分子结构数据（化学信息学特征）	DUD-E数据库中TACE特异性活性化合物和诱饵化合物数据集，以及FDA批准药物库	DeepChem, RDKit	GraphConvMol	NA	NA
437	2026-03-30	Using sequences of life-events to predict human lives 2024-01, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-023-00573-5 PMID:38177491	研究论文	本文通过将人类生活事件序列类比为语言结构，利用自然语言处理技术预测人类生活轨迹，包括早期死亡率和个性特征等多样结果	首次将人类生活事件序列表示为类似语言的结构，并应用NLP技术进行生活轨迹预测，在多个预测任务上大幅超越现有最优模型	研究基于丹麦的登记数据集，可能受限于特定文化和社会制度，泛化性需进一步验证	探索人类生活事件的演变规律和可预测性，开发个性化干预的可能性	丹麦多年人口登记数据中的个体生活事件序列	自然语言处理	NA	自然语言处理技术，事件序列嵌入	深度学习模型	结构化事件序列数据	丹麦多年全国人口登记数据集	NA	NA	NA	NA
438	2026-03-30	Unbiased organism-agnostic and highly sensitive signal peptide predictor with deep protein language model 2024-01, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-023-00576-2 PMID:38177492	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的新型信号肽预测方法USPNet，用于解决信号肽分类和切割位点预测问题	USPNet是一种无偏且不依赖物种信息的信号肽预测器，通过深度蛋白质语言模型处理极端数据不平衡问题，无需额外蛋白质组信息	NA	开发一种高灵敏度、无偏的信号肽预测工具，以改进信号肽的识别和发现	信号肽（SPs）及其在跨膜和分泌蛋白定位中的作用	自然语言处理	NA	深度学习，蛋白质语言模型	深度学习模型	原始氨基酸序列	NA	NA	USPNet	分类性能提升10%，序列一致性，模板建模分数	NA
439	2026-03-29	ChromaFold predicts the 3D contact map from single-cell chromatin accessibility 2024-11-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53628-0 PMID:39487131	研究论文	本文介绍了ChromaFold，一种深度学习模型，能够仅从单细胞ATAC测序数据预测3D接触图谱和调控相互作用	ChromaFold是首个仅使用单细胞ATAC测序数据预测3D接触图谱的模型，无需Hi-C或ChIP-seq数据，实现了在有限细胞数下的高分辨率预测	模型训练依赖于配对的scATAC-seq和Hi-C数据，可能受限于数据可用性和质量	预测细胞类型特异性的3D染色质相互作用，以解析基因调控和解释疾病相关的非编码变异	人类和小鼠样本中的单细胞染色质可及性数据	计算生物学	NA	单细胞ATAC测序（scATAC-seq），Hi-C	深度学习模型	染色质可及性数据，CTCF基序轨迹	人类和小鼠的多种测试细胞类型	NA	轻量级架构	准确性	标准GPU
440	2026-03-29	AmyloidPETNet: Classification of Amyloid Positivity in Brain PET Imaging Using End-to-End Deep Learning 2024-06, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.231442 PMID:38860897	研究论文	本研究开发了一个名为AmyloidPETNet的端到端深度学习模型，用于对最小化处理的脑部PET扫描进行淀粉样蛋白阳性或阴性的自动分类	该模型无需依赖经验丰富的放射科医生或结构MRI，可直接对最小化处理的PET扫描进行端到端分类，并在不同示踪剂和独立数据集上表现出良好的泛化能力	本研究为回顾性研究，模型性能在主要为模棱两可的病例样本上与医生的一致性仅为一般水平	开发一个深度学习模型，用于自动、准确地分类脑部PET扫描的淀粉样蛋白状态，并评估其在不同数据集和示踪剂上的性能	脑部PET扫描图像	数字病理学	阿尔茨海默病	PET成像	深度学习模型	图像	8476次PET扫描（6722名患者），训练集1538次扫描（766名患者），验证集205次扫描（95名患者），内部测试集184次扫描（95名患者）	NA	AmyloidPETNet	AUC, 其他性能指标, Cohen κ	NA