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
1	2025-07-25	Enhancing the diagnostic capacity of [18F]PSMA-1007 PET/MRI in primary prostate cancer staging with artificial intelligence and semi-quantitative DCE: an exploratory study 2024-Nov-08, EJNMMI reports DOI:10.1186/s41824-024-00225-5 PMID:39510993	研究论文	探讨基于人工智能和半定量动态对比增强MRI在[18F]-PSMA-1007 PET/MRI中区分前列腺良恶性组织的能力	结合人工智能和半定量DCE分析提高前列腺癌诊断准确性	样本量较小（仅7例患者），需进一步验证	提高[18F]PSMA-1007 PET/MRI在前列腺癌原发灶分期中的诊断能力	原发性前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	PET/MRI, 动态对比增强MRI (DCE-MRI), 深度学习	深度学习管道 (DL pipeline)	医学影像 (PET/MRI图像)	7例前列腺癌患者
2	2025-07-25	Multimodal Artificial Intelligence in Medicine 2024-Nov-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000556 PMID:39167446	研究论文	本文探讨了多模态人工智能在医学中的应用及其挑战	介绍了多模态Transformer模型在医疗领域的应用，能够处理文本、图像和结构化数据等多种数据形式	多模态深度学习模型的整合需要考虑伴随的伦理和环境挑战	研究多模态人工智能在医学诊断和治疗中的适用性和挑战	多模态医疗数据（如文本、图像和结构化数据）	人工智能	NA	多模态Transformer模型	Transformer	多模态数据（文本、图像、结构化数据）	NA
3	2025-07-24	Accurate de novo design of high-affinity protein binding macrocycles using deep learning 2024-Nov-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.18.622547 PMID:39605685	research paper	介绍了一种基于深度学习的去噪扩散管道RFpeptides，用于设计针对特定蛋白质靶点的大环肽结合物	首次提出了一种稳健的方法来设计蛋白质结合大环肽，无需依赖大规模筛选方法	研究中仅测试了四种蛋白质靶点，样本量较小	开发一种能够高效设计高亲和力大环肽结合物的方法	大环肽结合物及其与目标蛋白质的相互作用	machine learning	NA	deep learning, denoising diffusion	diffusion-based model	protein sequence and structure data	20 or fewer designed macrocycles against each of four diverse proteins
4	2025-07-24	Promoted production of Fe(IV)/Fe(V) intermediates in the calcium peroxide/ferrate(VI) process for low-damage removal of algal contaminants and membrane fouling control 2024-11-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.135709 PMID:39236536	研究论文	本文创新性地将过氧化钙（CaO）与高铁酸盐（Fe(VI)）耦合，用于超滤（UF）过程中低损伤去除藻类污染物和控制膜污染	首次将CaO与Fe(VI)耦合用于UF过程，促进Fe(IV)/Fe(V)中间体的生成，有效控制藻类膜污染	未提及具体的研究局限性	开发一种低损伤去除藻类污染物并控制超滤膜污染的新方法	藻类污染物和超滤膜污染	环境工程	NA	超滤（UF）、钙过氧化物/高铁酸盐处理	LSTM深度学习网络	实验数据	未明确提及具体样本数量
5	2025-07-23	ViViEchoformer: Deep Video Regressor Predicting Ejection Fraction 2024-Nov-25, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01336-y PMID:39586913	研究论文	本文提出了一种名为ViViEchoformer的深度学习方法，通过视频视觉变换器直接从超声心动图视频中回归左心室功能（LVEF）	使用视频视觉变换器（ViViEchoformer）直接从超声心动图视频中回归左心室功能，实现了全自动EF预测	研究仅使用了斯坦福大学医院的10,030个心尖四腔超声心动图视频，可能限制了模型的泛化能力	开发一种能够准确预测射血分数（EF）的深度学习方法，以辅助人类评估和分析	左心室功能（LVEF）的预测	数字病理学	心血管疾病	深度学习（DL）	视频视觉变换器（ViViEchoformer）	视频	10,030个心尖四腔超声心动图视频
6	2025-07-23	Comparison of Three Computational Tools for the Prediction of RNA Tertiary Structures 2024-Nov-08, Non-coding RNA IF:3.6Q2 DOI:10.3390/ncrna10060055 PMID:39585047	研究论文	比较三种计算工具在预测RNA三级结构方面的效用	首次比较RNAComposer、Rosetta FARFAR2和AlphaFold 3在预测RNA三级结构方面的表现，并发现AlphaFold 3在直接从RNA一级序列预测结构方面表现最佳	在预测人类前microRNA和较大BioRNA分子的远端环结构时，三种工具存在显著差异，且这些RNA的三维结构尚未通过实验表征	评估不同计算工具在预测RNA三级结构方面的准确性和适用性	非编码RNA（ncRNAs），包括小干扰RNA药物nedosiran和新型生物工程RNA（BioRNA）分子	计算生物学	NA	RNA三级结构预测	RNAComposer, Rosetta FARFAR2, AlphaFold 3	RNA序列	多种RNA分子，包括nedosiran和BioRNA
7	2025-07-23	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	介绍了一种名为ChromaFold的深度学习模型，能够从单细胞ATAC测序数据预测3D接触图谱	ChromaFold仅需scATAC-seq数据即可预测3D接触图谱，无需依赖Hi-C或其他辅助数据，且在性能上达到当前最佳水平	模型训练需要配对的scATAC-seq和Hi-C数据，这可能在某些情况下限制其应用	通过预测3D染色质相互作用来解析基因调控和解释疾病相关的非编码变异	人类和小鼠的测试细胞类型	计算生物学	NA	scATAC-seq, Hi-C	深度学习模型	单细胞ATAC测序数据	NA
8	2025-07-23	A wearable echomyography system based on a single transducer 2024-Nov, Nature electronics IF:33.7Q1 DOI:10.1038/s41928-024-01271-4 PMID:40677283	研究论文	本文介绍了一种基于单个换能器的可穿戴回声肌电图系统，用于肌肉活动的无线监测	开发了一种完全集成的可穿戴回声肌电图系统，使用单个定制换能器，具有低功耗和无线功能，克服了传统回声肌电图系统体积大、功耗高的限制	未提及系统在不同体型或皮肤类型用户中的适用性，以及长期佩戴的舒适性问题	开发一种新型可穿戴设备，用于准确、长期无线监测肌肉活动	人体肌肉活动，特别是横膈膜和 forearm 肌肉	生物医学工程	NA	回声肌电图	深度学习算法	超声波射频数据	未明确提及具体样本数量
9	2025-07-22	Generative adversarial networks accurately reconstruct pan-cancer histology from pathologic, genomic, and radiographic latent features 2024-Nov-15, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adq0856 PMID:39546597	研究论文	提出并验证了一种自定义生成对抗网络HistoXGAN，能够利用常见特征提取器生成的特征向量重建具有代表性的组织学图像	开发了HistoXGAN，能够从病理、基因组和放射学潜在特征中准确重建泛癌组织学图像，并保留肿瘤分级、组织学亚型和基因表达模式的信息	未提及具体的技术限制或数据集局限性	探索人工智能模型在肿瘤组织学分析中的应用，特别是通过生成对抗网络重建组织学图像	29种癌症亚型的组织学图像	数字病理学	泛癌（多种癌症）	生成对抗网络（GAN）	HistoXGAN（自定义GAN）	组织学图像、基因组数据、放射影像	涵盖29种癌症亚型（未提及具体样本数量）
10	2025-07-22	Leveraging Deep Learning of Chest Radiograph Images to Identify Individuals at High Risk for Chronic Obstructive Pulmonary Disease 2024-Nov-15, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.14.24317055 PMID:39606360	研究论文	本研究评估了深度学习应用于常规门诊胸部X光片（CXRs）以识别高风险慢性阻塞性肺疾病（COPD）个体的能力	开发并外部验证了一个卷积神经网络（CXR-Lung-Risk），用于从常规CXR图像预测COPD发病风险，超越了已知风险因素的预测能力	研究样本主要来自特定医疗机构的门诊患者，可能限制了结果的普适性	评估深度学习模型在预测COPD发病风险中的应用价值	无肺癌、COPD或肺气肿的门诊患者	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	深度学习	CNN	图像	12,550名曾经吸烟者和15,298名从未吸烟者（主要分析），以及2,097名PBHS参与者（次要分析）
11	2025-07-22	Leveraging calcium score CT radiomics for heart failure risk prediction 2024-11-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-77269-x PMID:39505933	研究论文	利用钙化评分CT影像组学预测心力衰竭风险	首次仅使用CT钙化评分（CTCS）进行心力衰竭风险评估，结合深度学习和影像组学特征（钙组学和脂肪组学）开发预测模型	研究样本量相对较小（1998例患者），随访时间较短（中位1.7年）	开发基于CTCS的心力衰竭风险预测方法	1998例患者（其中336例患有2型糖尿病）的CTCS扫描数据	数字病理学	心血管疾病	CT钙化评分（CTCS）、深度学习、影像组学	深度学习模型	医学影像	1998例患者（336例2型糖尿病患者）
12	2025-07-22	Dynamic modulation of social gaze by sex and familiarity in marmoset dyads 2024-Nov-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.02.16.580693 PMID:38405818	research paper	开发了一种新框架，用于准确追踪自由活动的普通狨猴的面部特征和三维头部注视方向，并研究了性别和熟悉度对狨猴社交注视行为的影响	结合深度学习计算机视觉工具和三角测量算法，开发了一种新方法，能够在自由活动的狨猴中准确追踪面部特征和三维头部注视方向	研究仅针对狨猴，结果可能不适用于其他灵长类动物	研究性别和熟悉度对狨猴社交注视行为的影响	自由活动的普通狨猴	computer vision	NA	深度学习计算机视觉工具和三角测量算法	NA	video	狨猴成对组合
13	2025-07-22	Natural Language Processing of Clinical Documentation to Assess Functional Status in Patients With Heart Failure 2024-11-04, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.43925 PMID:39509128	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习自然语言处理（NLP）策略，用于从非结构化的临床文档中提取心力衰竭患者的功能状态评估	使用深度学习NLP技术从非结构化临床文档中提取功能状态评估，显著提高了NYHA分类和心力衰竭症状描述的识别能力	研究仅基于三个大型医疗网络的数据，可能无法完全代表其他医疗环境	开发并验证一种NLP策略，用于从临床文档中提取心力衰竭患者的功能状态评估	心力衰竭患者的临床文档	自然语言处理	心血管疾病	自然语言处理（NLP）	深度学习模型	文本	34,070名心力衰竭患者，182,308份未标注的临床文档
14	2025-07-22	A medical image classification method based on self-regularized adversarial learning 2024-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17320 PMID:39078069	研究论文	提出一种基于自正则化对抗学习的医学图像分类方法，旨在解决医学图像数据中的小样本、类别不平衡和图像质量变化大等挑战	创新性地将GAN模型作为辅助正则化项支持分类任务，无需额外数据标注，通过对抗学习策略提升分类性能	模型性能依赖于对抗网络的质量，且需要较大训练数据量来优化GAN模型	提升医学图像分类的准确性并缓解过拟合问题	医学图像数据（胸部X光片和正电子发射断层扫描图像）	数字病理学	COVID-19, 口咽鳞状细胞癌	GAN, 深度学习	GAN-DL（包含F-Net、R-Net、D-Net）	图像	COVID-19数据集包含13,958张胸部X光片，OPSCC数据集包含3,255张正电子发射断层扫描图像
15	2025-07-22	A systematic review of deep learning-based denoising for low-dose computed tomography from a perceptual quality perspective 2024-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00419-7 PMID:39465112	系统综述	本文系统综述了基于深度学习的低剂量计算机断层扫描（LDCT）去噪方法，特别关注感知质量的提升	专注于提升LDCT图像的感知质量，提出平衡感知与诊断质量的新研究方向	当前基准测试的局限性及感知质量评估的主观性	提升低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像的感知质量，以满足临床诊断需求	低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像	计算机视觉	NA	深度学习	GAN	图像	NA
16	2025-07-21	Integrating spatial transcriptomics and snRNA-seq data enhances differential gene expression analysis results of AD-related phenotypes 2024-Nov-18, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.18.24317499 PMID:39606364	研究论文	本研究整合空间转录组学和单核RNA测序数据，增强了对阿尔茨海默病相关表型的空间信息和细胞类型特异性差异基因表达分析能力	结合空间转录组学和单核RNA测序数据，提高了空间信息和细胞类型特异性差异基因表达分析的检测能力，发现了传统方法无法识别的与阿尔茨海默病相关的基因和通路	研究依赖于推断的空间位置信息，可能存在一定的误差	增强对阿尔茨海默病相关表型的空间信息和细胞类型特异性差异基因表达分析	阿尔茨海默病相关的β-淀粉样蛋白、缠结密度和认知衰退表型	生物信息学	阿尔茨海默病	空间转录组学(ST)、单核RNA测序(snRNA-seq)	深度学习工具CelEry、线性混合回归模型	基因表达数据	436个死后大脑的背外侧前额叶皮层(DLPFC)组织
17	2025-07-21	In vivo evaluation of complex polyps with endoscopic optical coherence tomography and deep learning during routine colonoscopy: a feasibility study 2024-11-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78891-5 PMID:39537775	研究论文	本研究评估了在常规结肠镜检查中使用内窥镜光学相干断层扫描（OCT）和深度学习技术评估复杂息肉的可行性	结合内窥镜OCT和深度学习技术，提供了对多种组织学亚型息肉的详细比较，而不仅仅是良性和恶性病变的区分	样本量较小（35个息肉，32名患者），且为初步临床研究	评估内窥镜OCT在常规结肠镜检查中评估结直肠息肉的可行性	接受内窥镜治疗的大型结直肠息肉患者	数字病理学	结直肠癌	内窥镜光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	图像	35个息肉来自32名患者
18	2025-07-20	A deep learning feature importance test framework for integrating informative high-dimensional biomarkers to improve disease outcome prediction 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae709 PMID:39815828	研究论文	本文提出了一种名为HdFIT的深度学习特征重要性测试框架，用于整合高维生物标志物以提升疾病结果预测	引入了HdFIT框架，结合特征筛选步骤和机器学习模型，有效识别关键生物标志物并提升预测准确性	未提及具体疾病类型的应用限制或框架在不同数据集上的泛化能力	提高疾病结果预测的准确性并理解疾病机制	行为、临床和高维分子特征	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	高维分子数据	蒙特卡洛实验和真实微生物组研究
19	2025-07-20	Preventing future zoonosis: SARS-CoV-2 mutations enhance human-animal cross-transmission 2024-Nov, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109101 PMID:39243518	研究论文	该研究探讨了SARS-CoV-2病毒突变对人类与动物间交叉传播的影响，并利用深度学习模型预测了可能增强传播的关键突变	提出了病毒在动物宿主中的适应性突变不一定增加人类传染性的假设，并构建了多任务深度学习模型MT-TopLap来预测跨物种传播的关键突变	研究主要关注RBD区域的突变，可能忽略了病毒其他区域突变对传播的影响	研究SARS-CoV-2病毒突变对人类与动物间交叉传播能力的影响	SARS-CoV-2病毒的受体结合域(RBD)突变	机器学习	COVID-19	深度突变扫描	MT-TopLap(多任务深度学习模型)	蛋白质序列数据	多种物种(人类、猫、蝙蝠、鹿、仓鼠)的ACE2受体数据
20	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