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
1	2026-04-10	DRpred: A Novel Deep Learning-Based Predictor for Multi-Label mRNA Subcellular Localization Prediction by Incorporating Bayesian Inferred Prior Label Relationships 2024-08-26, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom14091067 PMID:39334834	研究论文	提出了一种名为DRpred的新型深度学习预测器，用于通过整合贝叶斯推断的先验标签关系来预测mRNA的多标签亚细胞定位	首次将贝叶斯网络捕获的标签依赖关系与从mRNA序列中提取的特征相结合，并采用结合BiLSTM和注意力机制的神经网络进行多标签预测	未在摘要中明确说明	提高mRNA亚细胞定位预测的性能，特别是在多标签预测方面	信使RNA（mRNA）	自然语言处理	NA	Word2vec	BiLSTM, 注意力机制	序列（mRNA序列）	NA	NA	BiLSTM结合注意力机制	准确率	NA
2	2026-04-10	MMFSyn: A Multimodal Deep Learning Model for Predicting Anticancer Synergistic Drug Combination Effect 2024-08-22, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom14081039 PMID:39199425	研究论文	提出一种基于多模态药物数据与细胞系特征的新型深度学习模型MMFSyn，用于预测抗癌药物的协同组合效应	首次综合运用Morgan指纹、原子序列、分子图和原子点云数据四种药物模态，并结合细胞系组学特征，通过多模态深度学习框架预测药物协同效应	未提及模型在临床验证或新药组合泛化能力方面的具体评估	开发能够准确预测抗癌药物协同组合效应的计算模型	药物组合与癌细胞系	机器学习	癌症	药物分子特征提取（SMILES转换）、组学数据分析	深度学习多模态融合模型	多模态药物数据（分子指纹、序列、图像、点云）、细胞系组学数据（基因表达、突变）	NA	NA	Bi-LSTM, gMLP, 多头注意力机制, 多尺度GCNs	均方根误差, 皮尔逊相关系数	NA
3	2026-04-10	A Deep Learning Approach to Predict Recanalization First-Pass Effect following Mechanical Thrombectomy in Patients with Acute Ischemic Stroke 2024-08-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8272 PMID:38871371	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的全自动方法，利用治疗前CT和MR影像预测急性缺血性卒中患者机械取栓后的首次通过再通效果	首次实现了仅基于MR影像的首次通过效果分类，并提出了首个CT影像的自动化首次通过效果分类方法，无需耗时的手动分割	研究样本仅来自单一医疗中心，可能影响模型的泛化能力	预测急性缺血性卒中患者机械取栓后的首次通过再通效果	接受血管内取栓术的急性缺血性卒中患者	医学影像分析	急性缺血性卒中	CT和MR影像	深度学习	图像	326名患者	NA	混合Transformer模型	ROC-AUC, 敏感性, 特异性	NA
4	2026-04-10	Identification, Design, and Application of Noncoding Cis-Regulatory Elements 2024-08-05, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom14080945 PMID:39199333	综述	本文综述了非编码顺式调控元件的识别、设计与应用，强调了其在基因调控中的核心作用及在基因治疗和合成生物学中的潜力	整合了大规模功能基因组学数据与深度学习算法（特别是大语言模型）来解析CRE功能，并探讨了其从头设计的新方法	NA	探讨顺式调控元件的识别、功能解析及其在生物技术和医学中的应用	非编码顺式调控元件及其与转录因子、RNA结合蛋白和非编码RNA的相互作用	自然语言处理	NA	大规模并行报告基因检测，功能基因组学数据分析	大语言模型	基因组序列数据，多模态功能基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
5	2026-04-10	Non-Invasive Detection of Early-Stage Fatty Liver Disease via an On-Skin Impedance Sensor and Attention-Based Deep Learning 2024-08, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202400596 PMID:38887178	研究论文	本研究开发了一种低电极-皮肤接触阻抗的柔性贴肤传感器，结合注意力深度学习算法，用于非侵入性检测早期非酒精性脂肪肝病	通过合成铂纳米颗粒和还原石墨烯量子点降低传感器阻抗，并首次引入注意力深度学习算法分析阻抗信号，显著提升早期NAFLD检测准确率	研究仅在Ldlr基因敲除小鼠模型中进行验证，尚未在人体临床试验中应用	开发非侵入性、经济高效的早期非酒精性脂肪肝病检测方法	高脂饮食喂养的低密度脂蛋白受体敲除（Ldlr）小鼠与健康对照组	机器学习	非酒精性脂肪肝病	皮肤阻抗传感技术	注意力深度学习模型	生物阻抗信号	Ldlr基因敲除小鼠与健康对照组（具体数量未明确）	未明确说明	注意力机制深度学习架构	准确率, AUC	NA
6	2026-04-05	Integration of Animal Behavioral Assessment and Convolutional Neural Network to Study Wasabi-Alcohol Taste-Smell Interaction 2024-08-16, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/66981 PMID:39221929	研究论文	本研究开发了一种结合动物行为评估与卷积神经网络的方法，分析小鼠在同时嗅闻酒精和食用芥末时的面部表情，以探究酒精对芥末辛辣感的潜在抑制作用	首次将动物行为学与深度学习模型结合，用于研究酒精与芥末的味觉-嗅觉交互作用，并开发了无需先验训练材料筛选的模型	需要进一步研究酒精抑制芥末辛辣感的潜在机制	探究嗅闻含酒精饮料对芥末辛辣感的影响	小鼠	计算机视觉	NA	动物行为学评估	CNN	图像, 视频	未明确说明	NA	NA	识别准确率	NA
7	2026-04-03	The Effect of Noise on Deep Learning for Classification of Pathological Voice 2024-08, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31303 PMID:38280184	研究论文	本研究评估了背景噪声对基于深度学习评估语音障碍GRBAS量表模型性能的影响	通过向测试样本添加不同强度的高斯噪声，系统评估了1D CNN模型在噪声环境下的鲁棒性	使用单一数据集且无比较对照组，属于OCEBM指南中的4级证据（病例系列研究）	评估背景噪声在机器学习模型评估语音障碍GRBAS量表中的重要性	1406个语音样本	数字病理学	语音障碍	NA	CNN	语音	1406个语音样本	TensorFlow	5层1D卷积神经网络	准确率, F1分数, 二次加权Cohen's kappa分数	NA
8	2026-04-03	Optical Coherence Tomography Versus Optic Disc Photo Assessment in Glaucoma Screening 2024-08-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002392 PMID:38546240	综述	本文综述了光学相干断层扫描（OCT）和视盘照相在青光眼筛查中的优势与局限性	探讨了人工智能和深度学习模型在提升视盘照相诊断准确性方面的潜力，并提出了结合OCT客观数据训练AI模型的新方向	AI模型的有效性依赖于训练数据质量，使用主观分级数据可能将人类评估的局限性引入系统，导致潜在不准确性	评估OCT和视盘照相在青光眼筛查中的准确性、可行性、成本效益及技术进展	青光眼筛查方法	医学影像分析	青光眼	光学相干断层扫描（OCT）、视盘照相	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	阳性预测值（PPV）	NA
9	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
10	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
11	2026-03-21	Conserved cysteine residues in Kaposi's sarcoma herpesvirus ORF34 are necessary for viral production and viral pre-initiation complex formation 2024-08-20, Journal of virology IF:4.0Q2 DOI:10.1128/jvi.01000-24 PMID:39078391	研究论文	本研究通过深度学习辅助的结构模型揭示了卡波西肉瘤疱疹病毒ORF34中保守的半胱氨酸残基对病毒前起始复合体形成和病毒生产的关键作用	利用深度学习算法辅助构建ORF34结构模型，首次系统鉴定并验证了四个保守半胱氨酸残基在vPIC组装中的金属离子捕获功能	研究主要基于体外细胞实验，尚未在动物模型中验证这些突变体的体内影响；金属离子结合的具体机制仍需进一步生化验证	阐明KSHV ORF34蛋白在病毒前起始复合体中的具体作用机制及其对病毒晚期基因表达的调控功能	卡波西肉瘤疱疹病毒（KSHV）的ORF34蛋白及其保守氨基酸残基	计算生物学	卡波西肉瘤	深度学习辅助结构建模、丙氨酸扫描突变、病毒-细菌人工染色体（BAC）系统	深度学习算法	蛋白质序列与结构数据	NA	NA	NA	病毒产量恢复效率、蛋白质相互作用强度	NA
12	2026-03-19	SASAN: ground truth for the effective segmentation and classification of skin cancer using biopsy images 2024-08-01, Diagnosis (Berlin, Germany) DOI:10.1515/dx-2024-0012 PMID:38487874	研究论文	本研究提出了一种基于活检图像的皮肤癌诊断方法，通过引入SASAN分割数据集来提取感兴趣区域（ROI），以提升分类模型在复杂皮肤癌病例上的性能	针对现有数据集多关注平坦皮肤表面而忽略器官或邻近病变等复杂病例的不足，提出了SASAN分割数据集，专注于基于ROI提取的分类方法，使模型能聚焦关键区域并忽略噪声特征	未明确说明SASAN数据集的具体样本规模及噪声特征的详细定义，且未与其他公开数据集进行广泛对比验证	开发一种自动化皮肤癌诊断系统，通过改进数据集和分割方法提升复杂病例的诊断准确性	皮肤癌活检图像，特别是器官或邻近病变等复杂病例	计算机视觉	皮肤癌	活检图像分析	深度学习分割模型	图像	NA	NA	UNet, LinkNet, PSPNet, FPN	NA	NA
13	2026-03-18	EPInformer: a scalable deep learning framework for gene expression prediction by integrating promoter-enhancer sequences with multimodal epigenomic data 2024-Aug-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.01.606099 PMID:39131276	研究论文	提出EPInformer，一种可扩展的深度学习框架，通过整合启动子-增强子序列与多模态表观基因组数据来预测基因表达	整合启动子-增强子相互作用、序列、表观基因组信号和染色质接触，以捕获远端调控元件（如增强子）的调控效应，提高预测准确性	未明确提及具体局限性	开发一个可扩展的深度学习框架，用于预测基因表达，以解决现有方法在捕获远端调控元件和资源需求方面的不足	基因表达预测，涉及启动子-增强子序列、表观基因组数据和染色质接触	机器学习	NA	深度学习，整合多模态表观基因组数据	深度学习框架	DNA序列，表观基因组信号，染色质接触数据	NA	未指定	EPInformer	在交叉染色体验证中优于现有模型，准确重现CRISPR扰动实验验证的增强子-基因相互作用	未明确指定
14	2026-03-15	Dissecting the regulatory logic of specification and differentiation during vertebrate embryogenesis 2024-Aug-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.27.609971 PMID:39253514	研究论文	本研究通过构建斑马鱼早期胚胎发生的单细胞多组学图谱，结合深度学习模型，揭示了转录因子与染色质可及性在细胞类型分化中的调控逻辑，并发现了即时分化这一新机制	发现了Nanog在启动中内胚层基因增强子可及性中的新功能，并描述了跳过中间命运转变的即时分化过程	研究主要基于斑马鱼模型，结果在哺乳动物中的普适性有待验证	系统解析脊椎动物胚胎发生过程中细胞类型分化的基因调控逻辑	斑马鱼早期胚胎	计算生物学	NA	单细胞RNA表达与染色质可及性测序	深度学习模型	DNA序列、RNA表达数据、染色质可及性数据	NA	NA	NA	NA	NA
15	2026-03-14	Deep learning-based automated liver contouring using a small sample of radiotherapy planning computed tomography images 2024-08, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2024.08.005 PMID:39179459	研究论文	本研究探讨了使用少量放疗计划CT图像进行深度学习自动肝脏轮廓勾画的可行性	首次研究基于深度学习的肝脏轮廓勾画所需的最小数据量，并采用改进的注意力U-Net和残差U-Net网络在有限数据下实现高精度分割	未明确说明具体预处理方法的详细参数或网络修改的具体细节，且外部数据集数量可能有限	研究使用有限数据实现自动肝脏轮廓勾画的可行性，并评估模型的泛化能力	放疗计划CT图像中的肝脏区域	数字病理	NA	CT成像	深度学习	图像	62个训练案例，外加两个未见外部数据集	NA	改进的注意力U-Net, 改进的残差U-Net	Dice相似系数, 平均Hausdorff距离	NA
16	2026-03-13	Unsupervised Segmentation of 3D Microvascular Photoacoustic Images Using Deep Generative Learning 2024-08, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202402195 PMID:38923324	研究论文	本文提出了一种无监督的深度学习模型VAN-GAN，用于从3D光声图像中分割血管网络，无需人工标注数据	引入了一种无监督的图像到图像转换深度学习模型VAN-GAN，该模型在训练中整合了合成血管网络，并学习复制PAI系统的物理原理，从而减少对人工标注的依赖	与监督方法U-Net相比，F1分数略低（0.84 vs 0.87），可能在某些复杂血管结构上存在分割精度限制	开发一种无监督方法，用于从3D光声图像中准确分割血管网络，以促进血管结构和功能的临床前与临床研究	3D微血管光声图像，包括计算机模拟、体外实验、体内数据、患者来源的乳腺癌异种移植模型和3D临床血管造影	计算机视觉	乳腺癌	光声成像	GAN	3D图像	多样化的计算机模拟、体外和体内数据，包括患者来源的乳腺癌异种移植模型和3D临床血管造影	NA	VAN-GAN	F1分数	NA
17	2026-03-13	Deep Batch Integration and Denoise of Single-Cell RNA-Seq Data 2024-08, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202308934 PMID:38778573	研究论文	本文介绍了一种名为DeepBID的新型深度学习方法，用于同时进行单细胞RNA测序数据的批次效应校正、非线性降维、嵌入和细胞聚类	DeepBID采用基于负二项分布的自编码器与双重Kullback-Leibler散度损失函数，通过迭代聚类在一致的低维潜在空间中对齐不同批次的细胞点，从而逐步消除批次效应	NA	开发一种高效且有利于下游分析的scRNA-seq数据集成与去噪方法	来自不同实验室或scRNA-seq协议的单细胞转录组数据集	机器学习	阿尔茨海默病	单细胞RNA测序	自编码器	单细胞转录组数据	NA	NA	基于负二项分布的自编码器	聚类准确性	NA
18	2026-03-05	Detailed delineation of the fetal brain in diffusion MRI via multi-task learning 2024-Aug-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.29.609697 PMID:39257731	研究论文	本文开发并验证了一个统一的计算框架，用于胎儿脑部扩散磁共振成像数据的多任务分析，包括组织分割、白质束分割和脑区划分	提出了一种多任务深度学习方法来同时执行胎儿脑部扩散磁共振成像数据的组织分割、白质束分割和脑区划分，解决了现有自动化方法缺失的问题	未明确提及，但可能包括数据质量低、脑部发育快速带来的挑战，以及标注数据的有限性	开发可靠的计算方法来分析胎儿脑部扩散磁共振成像数据，以促进胎儿神经影像学领域的发展	胎儿脑部扩散磁共振成像数据	医学影像分析	NA	扩散磁共振成像	深度学习	磁共振图像	97个胎儿脑部	NA	NA	Dice相似系数	NA
19	2026-03-02	Deep learning enables accurate soft tissue tendon deformation estimation in vivo via ultrasound imaging 2024-08-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68875-w PMID:39117664	研究论文	本文提出了一种名为StrainNet的新型深度学习方法，用于通过超声成像在体内准确估计软组织肌腱的变形	开发了StrainNet，一种专门针对体内超声图像序列设计的深度学习模型，通过结合图像伪影的训练数据集，在挑战性体内环境中实现高性能变形估计，相比传统方法性能提升近90%	研究主要针对人类屈肌腱，可能未涵盖其他组织类型；模型训练依赖于人工生成的图像序列，可能无法完全模拟所有体内复杂情况	开发一种能够准确测量体内组织变形的图像分析方法，以评估组织健康和疾病进展	人类屈肌腱	计算机视觉	NA	高频超声成像	深度学习模型	图像序列	NA	NA	StrainNet	NA	NA
20	2026-03-02	Current genomic deep learning models display decreased performance in cell type-specific accessible regions 2024-Aug-01, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-024-03335-2 PMID:39090688	研究论文	本文评估了基因组深度学习模型在细胞类型特异性染色质可及性区域的性能表现	揭示了基因组深度学习模型在细胞类型特异性可及区域的性能下降，并提出通过单任务学习或高容量多任务模型来提升性能的新策略	未详细说明模型在变异效应预测方面的改进策略，且性能提升方法可能受限于特定组织类型	评估基因组深度学习模型在不同细胞类型特异性染色质可及性区域的预测准确性	基因组深度学习模型（如Enformer和Sei）及其在染色质可及性预测中的应用	机器学习	NA	染色质可及性预测	深度学习模型	DNA序列数据	NA	NA	Enformer, Sei	准确性	NA