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
241	2024-10-27	Role of Radiology in the Diagnosis and Treatment of Breast Cancer in Women: A Comprehensive Review 2024-Sep, Cureus DOI:10.7759/cureus.70097 PMID:39449897	综述	本文综述了影像学在女性乳腺癌诊断和治疗中的作用，重点介绍了影像技术的进步和人工智能（AI）的整合	本文介绍了影像组学和AI在提高诊断准确性和减少观察者变异性方面的潜力，并讨论了诊断影像与治疗干预相结合的个性化癌症护理新兴领域	本文指出需要大量注释数据集和将AI整合到临床实践中仍然存在挑战	探讨影像学在乳腺癌诊断和治疗中的演变作用	影像学在乳腺癌诊断和治疗中的应用	计算机视觉	乳腺癌	影像组学	深度学习算法	影像	NA
242	2024-10-26	A deep learning approach for predicting visceral pleural invasion in cT1 lung adenocarcinoma 2024-Sep-30, Journal of thoracic disease IF:2.1Q3 DOI:10.21037/jtd-24-601 PMID:39444851	研究论文	本文开发了一种深度学习模型，用于预测cT1期肺腺癌中的胸膜侵犯	本文首次利用深度学习技术，结合放射组学和CT影像数据，开发了一种非侵入性预测胸膜侵犯的模型	尽管3D-ROI-only模型在AUC值上表现最佳，但在决策曲线、校准曲线和生存分析中，其预测胸膜侵犯状态的性能较差	开发一种机器学习模型，用于非侵入性预测胸膜侵犯，为手术决策提供支持	cT1期肺腺癌患者	机器学习	肺癌	深度学习	CNN	影像	983名患者
243	2024-10-26	Detection of chronic obstructive pulmonary disease with deep learning using inspiratory and expiratory chest computed tomography and clinical information 2024-Sep-30, Journal of thoracic disease IF:2.1Q3 DOI:10.21037/jtd-24-367 PMID:39444883	研究论文	本研究开发了一种使用双相（吸气和呼气）胸部CT图像和临床信息自动检测慢性阻塞性肺病（COPD）的卷积神经网络（CNN）模型	本研究创新性地结合了双相胸部CT图像和临床信息，开发了一种新的CNN模型，显著提高了COPD的检测准确性	NA	开发一种自动检测慢性阻塞性肺病（COPD）的卷积神经网络（CNN）模型	慢性阻塞性肺病（COPD）的自动检测	计算机视觉	慢性阻塞性肺病	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	2047名参与者，包括从不吸烟者、前吸烟者和当前吸烟者
244	2024-10-26	The development and validation of a prognostic prediction modeling study in acute myocardial infarction patients after percutaneous coronary intervention: hemorrhea and major cardiovascular adverse events 2024-Sep-30, Journal of thoracic disease IF:2.1Q3 DOI:10.21037/jtd-24-1362 PMID:39444902	研究论文	本研究开发并验证了一种机器学习模型，用于预测经皮冠状动脉介入治疗后急性心肌梗死患者的出血和主要心血管不良事件风险	本研究利用机器学习技术，通过正则化、交叉验证和集成学习等方法，提高了预测模型的准确性，并引入了SHAP方法以提高模型的可解释性	NA	本研究旨在通过机器学习方法识别经皮冠状动脉介入治疗后患者的出血和主要心血管不良事件风险	研究对象为7931名接受经皮冠状动脉介入治疗的患者	机器学习	心血管疾病	机器学习算法，包括XGBoost、随机森林和深度学习神经网络	XGBoost模型	临床特征数据	7931名患者
245	2024-10-26	m6ATM: a deep learning framework for demystifying the m6A epitranscriptome with Nanopore long-read RNA-seq data 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae529 PMID:39438075	研究论文	介绍了一种基于深度学习的计算框架m6ATM，用于解析m6A表观转录组，使用Nanopore长读长RNA-seq数据进行单碱基分辨率的m6A位点预测	提出了m6ATM框架，结合WaveNet编码器和双流多实例学习模型，能够从DRS数据中提取特征并预测m6A位点	NA	开发一种高性能的m6A检测工具，以推动表观转录组研究的进展	m6A表观转录组及其在生物过程中的作用	机器学习	肝癌	Nanopore长读长RNA-seq	深度神经网络	RNA序列数据	包含不同m6A修饰比例的体外转录数据集和人类细胞系数据
246	2024-10-26	Predictability of antigen binding based on short motifs in the antibody CDRH3 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae537 PMID:39438077	研究论文	本文提出了一种基于抗体CDRH3区域短基序预测抗原结合状态的方法	本文发现了一种简单分类器，其在独立生成的实验数据集上优于专门为此类数据集设计的深度学习模型	本文仅分析了基于突变实验的抗体数据集，未来需要更多实验数据验证	探索免疫受体与抗原结合的规则，预测未知免疫受体的抗原结合状态	抗体CDRH3区域的短基序	生物信息学	NA	NA	分类器	序列数据	11,336个位置特异性短基序，178个基序用于分类器训练
247	2024-10-26	DeepCheck: multitask learning aids in assessing microbial genome quality 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae539 PMID:39438078	研究论文	本文介绍了一种名为DeepCheck的多任务深度学习框架，用于同时预测微生物基因组的质量，包括完整性和污染度	DeepCheck通过多任务学习方法，同时预测基因组的完整性和污染度，克服了现有方法将这两个任务分开处理的局限性	NA	开发一种新的深度学习框架，以提高微生物基因组质量评估的准确性和泛化能力	微生物基因组的完整性和污染度	机器学习	NA	多任务深度学习	深度学习框架	基因组数据	NA
248	2024-10-25	High-resolution AI image dataset for diagnosing oral submucous fibrosis and squamous cell carcinoma 2024-Sep-27, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03836-6 PMID:39333529	研究论文	本文介绍了ORCHID数据库，这是一个专门为口腔癌和癌前病变的高分辨率图像分析而创建的多中心数据库	提出了ORCHID数据库，这是一个专门为口腔癌和癌前病变的高分辨率图像分析而创建的多中心数据库，旨在支持人工智能在口腔癌诊断中的应用	NA	开发基于人工智能的快速诊断方法，用于口腔黏膜下纤维化（OSMF）和口腔鳞状细胞癌（OSCC）及其亚型	口腔黏膜下纤维化（OSMF）和口腔鳞状细胞癌（OSCC）及其亚型	数字病理学	口腔癌	深度学习算法	NA	图像	NA
249	2024-10-24	Exploring 7β-amino-6-nitrocholestens as COVID-19 antivirals: in silico, synthesis, evaluation, and integration of artificial intelligence (AI) in drug design: assessing the cytotoxicity and antioxidant activity of 3β-acetoxynitrocholestane 2024-Sep-26, RSC medicinal chemistry IF:4.1Q2 DOI:10.1039/d4md00257a PMID:39430952	研究论文	研究探索了7β-氨基-6-硝基胆甾烯作为COVID-19抗病毒药物的潜力，并通过计算机模拟、合成、评估以及人工智能（AI）在药物设计中的整合，评估了3β-乙酰氧基硝基胆甾烷的细胞毒性和抗氧化活性	本研究创新性地将人工智能辅助的深度学习应用于药物设计，生成了60种AI设计的分子，并进行了分子对接分析以筛选最佳候选分子	研究中合成的部分化合物未能满足Lipinski规则和ADMET性质，且显示出致突变性或生殖/发育毒性	旨在开发针对SARS-CoV-2的有效治疗药物	7β-氨基胆甾烯衍生物和3β-乙酰氧基-6-硝基胆甾-4,6-二烯	药物设计	COVID-19	分子对接、分子动力学模拟	深度学习	化合物结构数据	合成了多种胆甾烯衍生物，并进行了虚拟筛选和AI辅助设计
250	2024-10-24	INSPIRE: interpretable, flexible and spatially-aware integration of multiple spatial transcriptomics datasets from diverse sources 2024-Sep-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.23.614539 PMID:39386646	研究论文	本文介绍了一种名为INSPIRE的深度学习方法，用于整合来自不同来源的多个空间转录组数据集	INSPIRE通过图神经网络和对抗学习机制，实现了对不同来源数据的空间感知和适应性整合，并利用非负矩阵分解揭示了可解释的空间因子及其对应的基因程序	NA	解决来自不同样本、技术和发育阶段的空间转录组数据的有效整合和解释问题	人类大脑皮层切片、小鼠大脑切片、小鼠海马体和胚胎切片以及时空器官发生图谱	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	空间转录组数据	涉及超过50万个空间点的时空器官发生图谱
251	2024-10-24	Small metal artifact detection and inpainting in cardiac CT images 2024-Sep-25, ArXiv PMID:39398205	研究论文	本文开发了一种自动检测和修复心脏CT图像中金属伪影的方法	提出了基于深度学习的2D U-Net模型用于金属伪影检测，以及3D图像修复模型用于伪影区域的修复	仅在合成数据和少量患者数据上进行了验证，需要在更多临床数据上进行进一步验证	开发一种自动检测和修复心脏CT图像中金属伪影的方法，以提高心脏运动分析的准确性	心脏CT图像中的金属伪影	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	U-Net	图像	12名接受心脏放射治疗的患者，以及148名患者的无伪影心脏CT图像
252	2024-10-24	PharmRL: Pharmacophore elucidation with Deep Geometric Reinforcement Learning 2024-Sep-24, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5033986/v1 PMID:39399689	研究论文	本文开发了一种深度几何强化学习方法，用于在没有配体的情况下识别蛋白质结合位点中的药效团	提出了一种新的深度学习方法，能够在没有配体的情况下识别药效团，并在虚拟筛选中表现出更好的性能	NA	开发一种新的深度学习方法，用于在没有配体的情况下识别蛋白质结合位点中的药效团	蛋白质结合位点中的药效团	机器学习	NA	深度几何Q-学习算法	CNN	蛋白质结合位点数据	使用了DUD-E、LIT-PCBA和COVID moonshot数据集进行实验
253	2024-10-24	A Novel Technique for Fluorescence Lifetime Tomography 2024-Sep-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.19.613888 PMID:39345436	研究论文	本文介绍了一种用于荧光寿命断层成像的新技术	提出了一种基于深度学习的方法AUTO-FLI，用于在深层组织中进行三维强度和定量寿命重建	NA	开发一种在深层组织中进行三维荧光寿命成像的新技术	深层组织的荧光寿命成像	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	图像	实验幻影
254	2024-10-24	Vocal Call Locator Benchmark (VCL) for localizing rodent vocalizations from multi-channel audio 2024-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.20.613758 PMID:39345431	研究论文	本文介绍了用于定位啮齿动物发声的VCL基准，提供了大规模的多通道音频和视频数据集	首次提出了用于生物声学领域声源定位算法评估的大规模数据集VCL基准	现有方法在实验室环境中定位动物发声的能力有限	促进神经科学和声学机器学习领域的知识转移，解决声源定位问题	啮齿动物的社会发声定位	机器学习	NA	声源定位	NA	音频和视频	767,295个声音样本，涵盖9种条件
255	2024-10-24	Real-space heterogeneous reconstruction, refinement, and disentanglement of CryoEM conformational states with HetSIREN 2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.16.613176 PMID:39345408	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的新方法HetSIREN，用于在真实空间中重建和细化CryoEM构象状态，并解耦姿态和CTF信息	HetSIREN引入了新的网络架构，使用元正弦激活函数，能够在真实空间中进行空间聚焦分析，并能同时细化图像的姿态参数，解耦姿态和CTF信息	NA	开发一种新的深度学习方法，用于在真实空间中重建和细化CryoEM构象状态，并解决结构异质性估计中的混淆问题	CryoEM图像的构象状态重建和细化，以及SARS-CoV-2 Spike蛋白的结构和动力学	计算机视觉	NA	Cryo-electron microscopy (CryoEM)	深度学习模型	图像	包括计算机模拟数据、EMPIAR公共数据以及实验室正在研究的实验系统数据
256	2024-10-24	Dissection of core promoter syntax through single nucleotide resolution modeling of transcription initiation 2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.13.583868 PMID:38559255	研究论文	本文介绍了CLIPNET模型，通过单核苷酸分辨率建模转录起始，揭示了核心启动子区域的复杂调控语法	CLIPNET模型能够以单核苷酸分辨率更准确地预测转录起始的位置和数量，揭示了核心启动子区域的复杂调控语法	NA	研究DNA序列如何编码转录起始模式	核心启动子区域的DNA序列和转录起始模式	机器学习	NA	NA	深度学习模型	DNA序列	群体规模的PRO-cap数据
257	2024-10-24	Comparison of Explainable AI Models for MRI-based Alzheimer's Disease Classification 2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.17.613560 PMID:39345522	研究论文	本文比较了可解释AI模型在基于MRI的阿尔茨海默病分类中的应用	本文引入了遮挡敏感性分析（OSA）和梯度加权类激活映射（Grad-CAM）来提高深度学习模型的可解释性	研究主要基于北美和欧洲祖先的数据集，未充分考虑其他种族的数据	评估在不同数据集上训练的深度学习模型在阿尔茨海默病分类中的泛化能力和可解释性	基于3D T1加权脑部MRI扫描的阿尔茨海默病分类	计算机视觉	阿尔茨海默病	遮挡敏感性分析（OSA）、梯度加权类激活映射（Grad-CAM）	卷积神经网络（CNN）	MRI图像	包括来自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）、国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）和印度NIMHANS队列的数据集
258	2024-10-24	G2PDeep-v2: a web-based deep-learning framework for phenotype prediction and biomarker discovery using multi-omics data 2024-Sep-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.10.612292 PMID:39314346	研究论文	G2PDeep-v2 是一个基于深度学习的网络平台，用于从多组学数据中进行表型预测和生物标志物发现	提供了一个交互式界面，用户可以通过该界面创建深度学习模型，并使用自动化超参数调优算法在高性能计算资源上训练这些模型	NA	开发一个基于深度学习的平台，用于从多组学数据中进行表型预测和生物标志物发现	人类、植物、动物和病毒的多组学数据	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	多组学数据	NA
259	2024-10-24	Robust Real-time Segmentation of Bio-Morphological Features in Human Cherenkov Imaging during Radiotherapy via Deep Learning 2024-Sep-09, ArXiv PMID:39314506	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的实时生物形态特征分割框架，用于放射治疗期间的人体切伦科夫成像	首次将深度学习应用于切伦科夫成像中的生物形态特征分割，实现了视频帧率处理，并采用了迁移学习策略以解决标注数据有限的问题	研究样本量较小，仅包括19名乳腺癌患者的治疗数据	开发一种能够在放射治疗期间实时分割生物形态特征的深度学习框架	放射治疗期间切伦科夫成像中的生物形态特征，如血管、皮下静脉、疤痕和色素皮肤	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	ResNet	图像	19名乳腺癌患者的1,483张切伦科夫图像
260	2024-10-24	Enhancing Vaxign-DL for Vaccine Candidate Prediction with added ESM-Generated Features 2024-Sep-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.04.611295 PMID:39282385	研究论文	本研究通过添加ESM生成的特征，改进了Vaxign-DL疫苗候选预测模型	首次展示了蛋白质折叠特征在疫苗抗原预测中的附加价值	NA	改进疫苗候选预测模型的性能	细菌保护性抗原的预测	机器学习	NA	深度学习	DL	蛋白质序列	10种细菌病原体