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
101	2024-10-25	Development and Validation of a Natural Language Processing Algorithm to Pseudonymize Documents in the Context of a Clinical Data Warehouse 2024-05, Methods of information in medicine IF:1.3Q4 DOI:10.1055/s-0044-1778693 PMID:38442906	研究论文	本文开发并验证了一种自然语言处理算法，用于在临床数据仓库的背景下对文档进行假名化处理	本文提出了一种结合深度学习模型和手动规则的混合系统，用于临床文档的假名化处理	NA	解决临床报告中去识别化的关键问题，以确保患者隐私的同时允许数据用于研究目的	临床报告中的12种识别实体	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习模型	文本	NA
102	2024-10-24	Deep Learning without Weight Symmetry 2024-May-31, ArXiv PMID:38855537	研究论文	本文介绍了一种名为产品反馈对齐（PFA）的算法，该算法在深度卷积网络中避免了显式的权重对称性，同时实现了与反向传播（BP）相当的性能	提出了产品反馈对齐（PFA）算法，解决了长期存在的权重对称性问题，使得深度卷积网络的学习更加生物学上合理	文章未明确提及PFA算法在实际应用中的局限性	解决深度学习中权重对称性的问题，提高算法的生物学合理性	深度卷积网络中的权重对称性问题	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	NA	NA
103	2024-10-24	Transfer learning reveals sequence determinants of the quantitative response to transcription factor dosage 2024-May-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.28.596078 PMID:38853998	研究论文	本文利用迁移学习训练深度学习模型，预测转录因子剂量变化对面部前体细胞中调控元件染色质可及性的影响	本文首次使用迁移学习方法，结合深度学习模型和DNA序列，准确预测转录因子剂量变化对染色质可及性的影响	本文主要集中在面部前体细胞中的两个转录因子（TWIST1, SOX9），未涵盖其他细胞类型或转录因子	研究转录因子剂量变化对染色质可及性的影响及其分子机制	面部前体细胞中的TWIST1和SOX9转录因子及其调控元件	生物信息学	NA	迁移学习	深度学习模型	DNA序列	NA
104	2024-10-24	Molecular Display of the Animal Meta-Venome for Discovery of Novel Therapeutic Peptides 2024-May-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.27.595990 PMID:38854075	研究论文	本文开发了一种创新的计算方法来设计高度多样化的动物毒液和“元毒液”库，并使用可编程的M13超噬菌体展示技术进行高通量筛选，以发现新的治疗肽	本文创新性地使用计算方法设计了高度多样化的动物毒液和“元毒液”库，并结合可编程的M13超噬菌体展示技术进行高通量筛选	本文未提及具体的局限性	发现新的治疗肽	动物毒液和“元毒液”中的治疗分子	生物信息学	NA	高通量DNA测序	深度学习	蛋白质结构	NA
105	2024-10-24	Histopathology Based AI Model Predicts Anti-Angiogenic Therapy Response in Renal Cancer Clinical Trial 2024-May-28, ArXiv PMID:38855551	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的AI模型，用于从病理切片中预测肾癌临床试验中抗血管生成疗法的反应	提出了一种新的深度学习方法，从病理切片中预测RNA基础的Angioscore，并生成可视化的血管网络，提高了模型的可解释性	NA	开发一种新的方法来预测肾透明细胞癌（ccRCC）对抗血管生成疗法的反应	肾透明细胞癌（ccRCC）患者对抗血管生成疗法的反应	数字病理学	肾癌	深度学习	深度学习模型	病理切片	多个独立队列，包括临床试验数据集
106	2024-10-24	Discordance between a deep learning model and clinical-grade variant pathogenicity classification in a rare disease cohort 2024-May-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.05.22.24307756 PMID:38826236	研究论文	本文探讨了深度学习模型AlphaMissense在罕见疾病队列中识别致病性错义变异的局限性	本文首次揭示了AlphaMissense在评估内在无序区域（IDRs）中变异致病性方面的不足	AlphaMissense在评估内在无序区域（IDRs）中变异致病性时表现不佳，导致某些基因的基因水平必要性评分不可靠	评估深度学习模型AlphaMissense在罕见疾病队列中识别致病性错义变异的能力	AlphaMissense模型在罕见疾病队列中对错义变异的致病性评估	机器学习	罕见疾病	深度学习	深度学习模型	基因变异数据	罕见疾病队列
107	2024-10-24	VesselBoost: A Python Toolbox for Small Blood Vessel Segmentation in Human Magnetic Resonance Angiography Data 2024-May-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.22.595251 PMID:38826408	研究论文	介绍了一种用于人类磁共振血管造影数据中小血管分割的Python工具箱VesselBoost	利用深度学习和数据增强技术，解决了小血管分割任务中数据标注不足的问题	未提及	探索深度学习方法在高分辨率磁共振血管造影数据中的应用，以实现小血管的精确分割	人类大脑中的小血管	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	未提及
108	2024-10-24	De novo designed proteins neutralize lethal snake venom toxins 2024-May-17, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4402792/v1 PMID:38798548	研究论文	本文利用深度学习方法设计蛋白质，以中和致命的蛇毒毒素	首次使用深度学习方法设计蛋白质，以中和蛇毒中的三种三指毒素亚家族，并保护小鼠免受致命神经毒素的侵害	实验筛选有限，需要进一步验证和优化	开发更安全、成本效益高且广泛可及的下一代抗蛇毒疗法	蛇毒中的三指毒素及其亚家族	机器学习	热带疾病	深度学习方法	NA	蛋白质结构	小鼠
109	2024-10-24	Deconvolution of polygenic risk score in single cells unravels cellular and molecular heterogeneity of complex human diseases 2024-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.14.594252 PMID:38798507	研究论文	本文介绍了一种名为scPRS的几何深度学习模型，利用单细胞染色质可及性数据构建单细胞分辨率的PRS，以增强复杂疾病的生物发现和预测能力	scPRS不仅能够预测疾病风险，还能揭示与疾病相关的细胞类型，并识别细胞类型特异性的遗传基础	NA	开发一种新的方法来解构复杂疾病的单细胞多基因风险评分，以揭示细胞和分子异质性	单细胞多基因风险评分（scPRS）在复杂疾病中的应用，包括2型糖尿病、肥厚型心肌病和阿尔茨海默病	机器学习	NA	几何深度学习	几何深度学习模型	单细胞染色质可及性数据	涉及多种复杂疾病的多个样本
110	2024-10-24	SAUSI: a novel assay for measuring social anxiety and motivation 2024-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.13.594023 PMID:38798428	研究论文	本文介绍了一种新的行为测试方法SAUSI，用于评估小鼠的社会焦虑和动机	SAUSI结合了社会动机、犹豫、决策和自由互动的元素，能够全面评估小鼠的社会焦虑样行为，并展示了深度学习分析在识别社会隔离引起的行为特征方面的应用	SAUSI的结果显示，行为变化受隔离环境的高度影响，且无法通过其他传统社会测试完全复制	开发一种新的行为测试方法，以全面评估小鼠的社会焦虑样行为	小鼠的社会焦虑样行为	NA	NA	深度学习分析	NA	行为数据	女性小鼠
111	2024-10-24	drGAT: Attention-Guided Gene Assessment of Drug Response Utilizing a Drug-Cell-Gene Heterogeneous Network 2024-May-14, ArXiv PMID:38800657	研究论文	本文介绍了一种名为drGAT的图深度学习模型，用于药物反应预测和药物机制阐释	drGAT通过利用药物-细胞-基因异构网络，实现了药物反应的二元敏感性预测和药物机制的阐释，性能优于现有模型	NA	提高药物反应预测模型的可解释性，并阐释药物机制	药物反应预测和药物机制阐释	机器学习	NA	图深度学习	图注意力网络（GAT）	异构网络	269种DNA损伤化合物
112	2024-10-24	Virtual Screening of Molecules via Neural Fingerprint-based Deep Learning Technique 2024-May-09, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4355625/v1 PMID:38766198	研究论文	开发并优化了一种基于卷积神经网络指纹的机器学习药物筛选技术	提出了一种新的基于神经网络指纹的分子虚拟筛选技术，相比传统的固定Morgan指纹，在药物-靶点结合亲和力的二分类任务中表现更优	仅在六个不同的目标蛋白上进行了评估，样本量较小	开发和优化一种高效的分子虚拟筛选技术	药物-靶点结合亲和力的二分类任务	机器学习	NA	卷积神经网络	CNN	分子指纹	使用ZINC15数据库中的随机选择的小分子进行训练，涉及六个不同的目标蛋白
113	2024-10-24	Automated Cytometric Gating with Human-Level Performance Using Bivariate Segmentation 2024-May-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.06.592739 PMID:38766268	研究论文	提出了一种基于深度学习的自动化细胞分选框架UNITO，通过双变量分割实现与人类水平相当的细胞分选性能	将细胞级分类任务转化为基于图像的语义分割问题，提出UNITO框架，能够在不需要人工提示或先验知识的情况下实现全自动细胞分选	NA	解决流式细胞术中样本间生物和技术变异带来的分选挑战，减轻人工分选的劳动强度	流式细胞术中的细胞亚群识别	数字病理学	NA	深度学习	UNITO框架	图像	三个独立队列
114	2024-10-24	Filling the gaps: leveraging large language models for temporal harmonization of clinical text across multiple medical visits for clinical prediction 2024-May-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.05.06.24306959 PMID:38765975	研究论文	本文探讨了利用大型语言模型对临床文本进行时间同步，以提高跨多次医疗访问的临床预测准确性	提出使用大型语言模型（LLMs）进行临床笔记的时间同步，以填补数据中的时间间隔	未提及	提高长期临床预测（如慢性病和死亡率）的准确性	临床笔记的时间同步和跨多次访问的数据整合	自然语言处理	NA	大型语言模型（LLMs）	深度学习模型	文本	未提及
115	2024-10-24	A general algorithm for consensus 3D cell segmentation from 2D segmented stacks 2024-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.03.592249 PMID:38766074	研究论文	本文提出了一种通用的算法，用于从2D分割堆栈中进行3D细胞分割	开发了u-Segment3D工具箱，能够在没有数据训练的情况下，从2D分割生成最优的3D分割	需要最佳的2D分割作为输入，且在处理大量细胞时仍存在可视化和记录的挑战	解决3D细胞分割中的密集标注和可视化问题	3D细胞分割	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	11个真实数据集，超过70,000个细胞
116	2024-10-24	Diffeomorphic Transformer-based Abdomen MRI-CT Deformable Image Registration 2024-May-04, ArXiv PMID:38745706	研究论文	本文提出了一种基于微分同胚变换器的深度学习模型，用于腹部MRI-CT图像的可变形图像配准	本文创新性地将Swin变换器集成到卷积神经网络中，用于变形特征提取，并使用微分同胚变形假设来保持拓扑结构	本文仅在50个肝脏病例上进行了回顾性研究，未来需要在更大规模和多样化的数据集上验证模型的泛化能力	开发一种新的深度学习模型，用于直接估计腹部MRI-CT图像的变形向量场，以提高立体定向体部放疗（SBRT）的治疗计划精度	腹部MRI-CT图像的可变形图像配准	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	50个肝脏病例
117	2024-10-24	ntEmbd: Deep learning embedding for nucleotide sequences 2024-May-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.30.591806 PMID:38746190	研究论文	介绍了一种名为ntEmbd的深度学习嵌入工具，用于捕获核苷酸序列中不同特征之间的依赖关系，并学习给定序列的潜在表示	ntEmbd能够隐式学习输入序列特征，解决了长序列中特征间长期依赖关系难以捕捉的问题	NA	开发一种能够有效处理长核苷酸序列的深度学习嵌入方法	核苷酸序列的特征嵌入	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	NA
118	2024-10-24	RECONSTRUCTING RETINAL VISUAL IMAGES FROM 3T FMRI DATA ENHANCED BY UNSUPERVISED LEARNING 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635641 PMID:39421191	研究论文	本文提出了一种利用无监督生成对抗网络（GAN）增强3T fMRI数据以重建视网膜视觉图像的新框架	利用无监督GAN在7T和3T fMRI数据集之间进行无配对训练，生成增强的3T fMRI数据，以克服高质量7-Tesla数据稀缺和3-Tesla实验中短时低质量扫描的挑战	需要高成本的7-Tesla fMRI实验数据进行训练，且依赖于无监督学习方法的性能	探索从大脑活动重建人类视觉输入的方法，特别是通过功能性磁共振成像（fMRI）	视网膜视觉图像的重建	计算机视觉	NA	功能性磁共振成像（fMRI）	生成对抗网络（GAN）	图像	涉及多个3-Tesla和7-Tesla fMRI数据集，具体样本数量未明确说明
119	2024-10-17	PARKINSON'S DISEASE CLASSIFICATION USING CONTRASTIVE GRAPH CROSS-VIEW LEARNING WITH MULTIMODAL FUSION OF SPECT IMAGES AND CLINICAL FEATURES 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635712 PMID:39398281	研究论文	本文提出了一种多模态方法，利用对比图跨视图融合技术进行帕金森病的分类	引入了一种新颖的多模态共注意力模块，结合了图像和临床特征的低维表示，并设计了一种简化的对比损失融合方法	未提及具体限制	提高帕金森病分类的准确性和多视图数据分析的鲁棒性	帕金森病患者的图像和临床特征	机器学习	帕金森病	对比图跨视图学习	多模态共注意力模块	图像和临床特征	未提及具体样本数量
120	2024-10-17	UNSUPERVISED AIRWAY TREE CLUSTERING WITH DEEP LEARNING: THE MULTI-ETHNIC STUDY OF ATHEROSCLEROSIS (MESA) LUNG STUDY 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635651 PMID:39398280	研究论文	本文介绍了一种无监督深度学习方法，用于从3D气道分割投影中提取特征并对人类气道树进行聚类	提出了一种无监督深度学习管道，用于从3D气道分割投影中直接学习特征提取和气道树聚类	NA	研究气道树的变异及其与不良健康结果的关联	人类气道树的特征和聚类	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	NA	图像	MESA肺部CT队列中的四个可重复且临床上不同的气道亚型