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
801	2025-03-20	Deep learning imaging analysis to identify bacterial metabolic states associated with carcinogen production 2025, Discover imaging DOI:10.1007/s44352-025-00006-1 PMID:40098681	研究论文	本研究利用深度学习成像分析技术，识别与致癌物产生相关的细菌代谢状态	首次使用深度学习模型通过成像分析区分产生和不产生致癌物脱氧胆酸（DCA）的Clostridium scindens细胞	研究仅针对Clostridium scindens和两种Bacteroides物种，未涵盖其他可能影响CRC的细菌	探索成像方法是否能够区分产生和不产生DCA的C. scindens细胞	Clostridium scindens和两种Bacteroides物种	数字病理学	结直肠癌	光学显微镜成像	CNN, DenseNet, ResNet, nnU-Net	图像	四种培养条件下的Clostridium scindens图像
802	2025-03-20	Predicting the risk of relapsed or refractory in patients with diffuse large B-cell lymphoma via deep learning 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1480645 PMID:40098696	研究论文	本研究通过深度学习预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的复发或难治性风险	结合临床特征和组织病理学图像，利用随机森林算法和弱监督学习方法CLAM构建预测模型，并进一步融合图像特征和临床信息以提高预测性能	样本量相对较小，仅来自单一医疗机构，可能影响模型的泛化能力	早期预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的复发或难治性风险，以调整治疗方案并改善患者预后	227名2015年至2018年在徐州医科大学附属医院确诊的弥漫性大B细胞淋巴瘤患者	数字病理学	弥漫性大B细胞淋巴瘤	深度学习，随机森林算法，弱监督学习	随机森林，CLAM	临床信息，H&E图像	227名患者
803	2025-03-20	Identification of biomarkers and target drugs for melanoma: a topological and deep learning approach 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1471037 PMID:40098976	研究论文	本研究通过拓扑和深度学习方法，系统探索了黑色素瘤进展中的免疫基因调控动态，并预测了潜在的药物靶点	开发了双向、加权、有符号和有方向的拓扑免疫基因调控网络，结合深度学习模型预测药物-靶点相互作用，填补了当前单基因分析方法的不足	未来研究需要在临床前模型中验证这些靶点，并探索基于网络的早期检测生物标志物	系统探索黑色素瘤进展中的免疫基因调控动态，并预测潜在的药物靶点	良性黑色素细胞痣和皮肤黑色素瘤的转录组景观	机器学习	黑色素瘤	下一代测序（NGS）	深度学习模型	基因表达数据	NA
804	2025-03-20	Multi-view united transformer block of graph attention network based autism spectrum disorder recognition 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1485286 PMID:40099145	研究论文	本文提出了一种名为多视图统一Transformer图注意力网络（MVUT_GAT）的新模型，用于通过分析神经影像数据来识别自闭症谱系障碍（ASD）	MVUT_GAT结合了多视图学习和注意力机制的优势，能够从物理和功能性MRI数据中提取精细特征，提高了ASD识别的准确性	NA	提高自闭症谱系障碍（ASD）的早期识别准确性	自闭症谱系障碍（ASD）患者	计算机视觉	自闭症谱系障碍	功能性MRI	Transformer, 图注意力网络（GAT）	神经影像数据	使用ABIDE数据集进行实验
805	2025-03-20	Statistical Evaluation of Smartphone-Based Automated Grading System for Ocular Redness Associated with Dry Eye Disease and Implications for Clinical Trials 2025, Clinical ophthalmology (Auckland, N.Z.) DOI:10.2147/OPTH.S506519 PMID:40099234	研究论文	本研究介绍了一种基于深度学习的全自动方法，用于选择结膜作为大规模、多中心临床试验的兴趣区域（ROI），旨在通过精确、客观的评分系统减少评分者间和评分者内的变异性	引入了'水平性'参数到评分系统中，评估了该方法在提高评分精度、减少样本量和提高临床试验效率方面的潜力	NA	评估自动化评分系统在干眼病相关眼红症状中的应用及其对临床试验的影响	450名受试者的29,640张图像	计算机视觉	干眼病	深度学习	DeepLabV3	图像	450名受试者的29,640张图像
806	2025-03-20	Machine learning-based risk predictive models for diabetic kidney disease in type 2 diabetes mellitus patients: a systematic review and meta-analysis 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1495306 PMID:40099258	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了机器学习模型在预测2型糖尿病患者糖尿病肾病风险中的性能和临床适用性	首次对机器学习模型在预测2型糖尿病患者糖尿病肾病风险中的性能进行了系统综述和荟萃分析，并识别了关键研究空白	模型开发和验证过程中存在的数据偏差问题仍需解决，未来研究应增强数据透明度和标准化，并通过多中心研究验证模型的泛化能力	评估机器学习模型在预测2型糖尿病患者糖尿病肾病风险中的性能和临床适用性	2型糖尿病患者	机器学习	糖尿病肾病	机器学习算法	随机森林（RF）	临床数据	26项研究，共94个机器学习模型
807	2025-03-19	A differentiable Gillespie algorithm for simulating chemical kinetics, parameter estimation, and designing synthetic biological circuits 2025-Jan-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.07.602397 PMID:39026759	研究论文	本文开发了一种完全可微的Gillespie算法（DGA），用于模拟化学动力学、参数估计和设计合成生物电路	利用深度学习的最新突破，开发了一种完全可微的Gillespie算法，通过平滑函数近似不连续操作，允许使用反向传播计算梯度	NA	开发一种可微的Gillespie算法，用于快速准确地学习动力学参数并设计具有所需特性的生化网络	化学动力学模型和基因启动子的随机模型	机器学习	NA	深度学习	可微Gillespie算法（DGA）	实验测量的mRNA表达水平	两个不同的启动子
808	2025-03-19	The Pfam protein families database: embracing AI/ML 2025-Jan-06, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkae997 PMID:39540428	研究论文	本文介绍了Pfam蛋白质家族数据库的最新发展，包括与InterPro的整合、ECOD结构分类的协调、以及利用AlphaFold结构预测优化域边界和识别新域	利用AlphaFold结构预测优化域边界和识别新域，开发了Pfam-N，通过深度学习扩展家族覆盖范围，使UniProtKB覆盖范围增加了8.8%	尽管有最新进展，仍有许多蛋白质家族未被分类，Pfam仍在努力实现蛋白质宇宙的全面覆盖	更新和扩展Pfam蛋白质家族数据库，提高蛋白质域和家族的注释和分析能力	蛋白质域和家族	生物信息学	NA	深度学习，AlphaFold结构预测	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	NA
809	2025-03-19	Comparison of 3D and 2D area measurement of acute burn wounds with LiDAR technique and deep learning model 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1510905 PMID:40083475	研究论文	本文比较了使用LiDAR技术和深度学习模型进行急性烧伤伤口3D和2D面积测量的差异	开发了结合深度学习模型和LiDAR技术的应用B.E.N.，用于烧伤伤口的3D和2D测量，并验证了3D分割结果与实际烧伤伤口大小的匹配度	研究中未明确提及样本的具体数量，且仅针对烧伤伤口进行了研究，未涉及其他类型的伤口	比较3D和2D测量烧伤伤口面积的准确性，并探讨肢体曲率对3D/2D面积比的影响	烧伤伤口	计算机视觉	烧伤	LiDAR技术	深度学习模型	图像	NA
810	2025-03-19	Machine and deep learning to predict viral fusion peptides 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.011 PMID:40083606	研究论文	本文探讨了使用机器学习和深度学习模型预测病毒融合肽的方法	采用基于机器学习和深度学习的方法，特别是使用最先进的氨基酸标记分类转换器模型，有效预测病毒融合肽的位置	对于实验数据有限的病毒，预测结果可能存在不确定性	开发能够预测病毒融合蛋白序列中融合肽段的生物信息学工具	病毒融合蛋白及其融合肽段	自然语言处理	NA	机器学习和深度学习	转换器模型	蛋白质序列	超过50种模型和特征的组合
811	2025-03-19	Explainable AI in medical imaging: an interpretable and collaborative federated learning model for brain tumor classification 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1535478 PMID:40083877	研究论文	本文提出了一种可解释的协作联邦学习模型（CFLM），用于脑肿瘤分类，结合了可解释的人工智能（XAI）技术	结合了联邦学习（FL）和GoogLeNet架构，解决了传统集中式模型在数据多样性和模型透明度方面的挑战	研究中仅使用了10个客户端和50轮通信，样本量和训练轮次可能不足以全面验证模型的泛化能力	提高脑肿瘤分类的准确性和模型的可解释性，以支持临床决策	脑肿瘤（包括胶质瘤、脑膜瘤、无肿瘤和垂体瘤）	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习（DL）、联邦学习（FL）、Grad-CAM、显著性图可视化	GoogLeNet	MRI图像	10个客户端，每个客户端使用分散的本地数据集进行训练
812	2025-03-19	Effect of natural and synthetic noise data augmentation on physical action classification by brain-computer interface and deep learning 2025, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2025.1521805 PMID:40083893	研究论文	本研究探讨了自然和合成噪声数据增强对通过脑机接口和深度学习进行物理动作分类的影响	提出了两种噪声数据增强方法（自然和合成），并比较了它们对分类性能的影响，特别是在资源有限的设备上应用的潜力	研究中使用的深度神经网络相对简单，可能限制了模型的复杂性和性能	研究环境噪声对脑机接口中物理动作分类的影响	脑电图（EEG）信号和物理动作分类	脑机接口	NA	噪声数据增强（NDA）	全连接网络（FCN）和卷积神经网络（CNN）	脑电图（EEG）信号	使用grasp-and-lift（GAL）数据集中的手指-手掌-手操作数据
813	2025-03-19	Graph-Based 3-Dimensional Spatial Gene Neighborhood Networks of Single Cells in Gels and Tissues 2025, BME frontiers IF:5.0Q1 DOI:10.34133/bmef.0110 PMID:40084126	研究论文	本文开发了一种基于图的三维空间基因邻域网络嵌入方法（3D-spaGNN-E），用于发现亚细胞基因邻近关系并识别细胞间通讯中的关键亚细胞模式	结合了3D成像空间转录组学和基于图的深度学习，首次在三维空间中解析亚细胞基因邻近关系	数据复杂性增加，需要新的分析方法来处理三维空间数据	研究细胞间通讯中的亚细胞基因邻近关系	间充质干细胞（MSCs）、外周血单核细胞（PBMC）、小鼠下丘脑和皮质的星形胶质细胞与神经元	数字病理学	NA	3D成像空间转录组学、MERFISH	图自编码器	3D图像、基因表达数据	间充质干细胞培养物、MSC-PBMC共培养系统、小鼠下丘脑和皮质组织
814	2025-03-19	Multi-omics and single-cell analysis reveals machine learning-based pyrimidine metabolism-related signature in the prognosis of patients with lung adenocarcinoma 2025, International journal of medical sciences IF:3.2Q1 DOI:10.7150/ijms.107694 PMID:40084259	研究论文	本研究通过多组学和单细胞分析，开发了基于机器学习的嘧啶代谢相关特征（PMRS），并评估其在肺腺癌（LUAD）患者预后和治疗中的潜在价值	首次结合多组学和单细胞分析，利用机器学习算法开发了PMRS模型，揭示了其在肺腺癌患者预后和治疗中的新见解	研究主要基于生物信息学分析，实验验证部分仅限于LYPD3的功能验证，未全面覆盖PMRS模型中所有关键因子	探索嘧啶代谢在肺腺癌患者预后和治疗中的意义，并开发相关预测模型	肺腺癌（LUAD）患者及其细胞系	机器学习	肺腺癌	多组学分析、单细胞分析	随机生存森林（Random Survival Forest）	基因组数据、单细胞数据	肺腺癌患者及其细胞系
815	2025-03-19	Patho-Net: enhancing breast cancer classification using deep learning and explainable artificial intelligence 2025, American journal of cancer research IF:3.6Q2 DOI:10.62347/XKFN1793 PMID:40084355	研究论文	本文提出了一种名为Patho-Net的深度学习模型，用于乳腺癌分类，解决了可扩展性、固定大小输入图像和有限数据集上的过拟合问题	Patho-Net模型结合了GRU网络和U-Net架构，无需调整图像大小，提高了计算效率，并通过XAI提供了模型预测的清晰视觉解释	NA	提高乳腺癌分类的准确性和可解释性	乳腺癌组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习，可解释人工智能（XAI）	U-Net，GRU	图像	100X BreakHis数据集
816	2025-03-19	Automatic Detection of Cognitive Impairment in Patients With White Matter Hyperintensity Using Deep Learning and Radiomics 2025 Jan-Dec, American journal of Alzheimer's disease and other dementias DOI:10.1177/15333175251325091 PMID:40087144	研究论文	本研究利用深度学习和放射组学技术，自动检测白质高信号患者的认知障碍	结合深度学习的VB-Nets卷积神经网络和放射组学特征，开发了一种新的认知障碍检测方法	样本量相对较小，且仅来自两家医院，可能影响模型的泛化能力	开发一种可靠的工具，用于早期诊断白质高信号患者的认知障碍	白质高信号患者	数字病理学	老年疾病	深度学习，放射组学	VB-Nets卷积神经网络，随机森林模型	医学影像	108名患者（79名来自医院1，29名来自医院2）
817	2025-03-19	BMWP: the first Bengali math word problems dataset for operation prediction and solving 2025, Discover artificial intelligence DOI:10.1007/s44163-025-00243-7 PMID:40092969	研究论文	本文介绍了首个孟加拉语数学应用题数据集BMWP，用于操作预测和解题，并探讨了使用深度学习技术进行孟加拉语应用题操作预测的方法	首次创建了孟加拉语数学应用题数据集BMWP，填补了低资源语言在这一领域的空白	数据集仅包含8653个应用题，可能不足以覆盖所有复杂情况	评估和提升AI模型在解决低资源语言数学应用题方面的能力	孟加拉语数学应用题	自然语言处理	NA	深度学习	深度学习神经网络架构	文本	8653个孟加拉语数学应用题
818	2025-03-19	A review of machine learning and deep learning for Parkinson's disease detection 2025, Discover artificial intelligence DOI:10.1007/s44163-025-00241-9 PMID:40092968	review	本文综述了机器学习和深度学习在帕金森病检测和进展监测中的应用	通过整合多种数据源，提供了新的视角，并特别展示了音频分析和步态分析在早期症状检测和疾病进展监测中的有效性	需要大量且多样化的数据集，数据隐私问题，以及医疗数据质量的挑战，开发可解释的AI以确保临床医生能够信任和理解ML和DL模型	提高帕金森病诊断的准确性	帕金森病患者	machine learning	geriatric disease	NA	SVM, RF, CNN	audio recordings, gait analysis, medical imaging	NA
819	2025-03-19	OnmiMHC: a machine learning solution for UCEC tumor vaccine development through enhanced peptide-MHC binding prediction 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1550252 PMID:40092998	研究论文	本研究开发了一种名为OnmiMHC的机器学习框架，用于预测MHC I类和II类分子对抗原肽的呈递，并通过大规模质谱数据和其他相关数据类型的整合，展示了其在预测肽-MHC结合亲和力方面的优越性	提出了基于深度学习的预测模型OnmiMHC，其在MHC-I和MHC-II任务中的表现优于现有方法，特别是在预测特定癌症类型的新抗原方面取得了显著成果	NA	开发一种新的机器学习框架，用于预测MHC I类和II类分子对抗原肽的呈递，以促进肿瘤疫苗的开发	MHC I类和II类分子，以及它们与抗原肽的结合	机器学习	子宫内膜癌	深度学习	OnmiMHC	质谱数据和其他相关数据	NA
820	2025-03-19	Pollen image manipulation and projection using latent space 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1539128 PMID:40093610	研究论文	本文利用深度学习技术中的风格迁移方法，研究如何通过显微镜图像处理改变花粉颗粒的大小和形状	首次将风格迁移技术应用于花粉颗粒图像的处理，以揭示其结构特征并生成多样化的花粉图像	未明确提及具体的数据集规模或实验验证的详细结果	研究花粉颗粒图像的处理方法，以增强对植物分类和生态学的理解	花粉颗粒的显微镜图像	计算机视觉	NA	风格迁移	NA	图像	NA