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
21	2025-09-26	Robust Prediction of Protein-Ligand Binding Potency with Multi-modal Customized Gate Control 2025-Sep-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01668 PMID:40994269	研究论文	提出基于定制门控框架的多模态多任务图注意力网络MultiMolCGC，用于精确预测冠状病毒主蛋白酶与小分子的结合亲和力	开发定制门控控制框架实现多模态表征融合，通过多任务专业化门控架构优化知识共享，并证明大规模合成对接数据预训练在低数据场景的有效性	引入预测结构数据意外降低性能，可能源于结构不确定性	开发稳健的深度学习框架以精确预测蛋白质-配体结合效力	SARS-CoV-2和MERS-CoV冠状病毒的主蛋白酶(Mpro)与小分子配体	机器学习	冠状病毒感染	多模态深度学习、图注意力网络、合成对接数据预训练	多任务图注意力网络(MultiMolCGC)	多模态分子数据（包括结构数据和结合亲和力数据）	NA
22	2025-09-26	[Synthetic promoters: theory, design, and prospects] 2025-Sep-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology DOI:10.13345/j.cjb.250044 PMID:40994322	综述	本文综述了合成启动子的理论基础、设计策略及应用前景	系统总结基于深度学习的合成启动子设计新策略	未涉及具体实验验证数据的讨论	探讨合成启动子的设计原理与应用潜力	合成启动子的结构元件与调控机制	合成生物学	NA	深度学习	NA	文献资料	NA
23	2025-09-26	A Deep Learning-Based Fully Automated Vertebra Segmentation and Labeling Workflow 2025-Sep-25, British journal of hospital medicine (London, England : 2005) DOI:10.12968/hmed.2025.0443 PMID:40994375	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动椎骨分割与标记工作流程，用于脊柱手术导航机器人	提出将3D定位问题转化为2D检测的创新方法，结合YOLOv7、DBSCAN聚类、注意力机制3D U-Net和ResNet-Transformer混合架构	NA	为脊柱手术导航机器人开发高效准确的全自动椎骨分析工作流程	椎骨解剖结构	计算机视觉	脊柱疾病	深度学习	YOLOv7, 3D U-Net, ResNet, Transformer	CT图像	106个脊柱CT数据集
24	2025-09-26	Artificial Intelligence-Led Whole Coronary Artery OCT Analysis; Validation and Identification of Drug Efficacy and Higher-Risk Plaques 2025-Sep-25, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018133 PMID:40995622	研究论文	开发并验证基于人工智能的全冠状动脉OCT自动分析系统，用于识别药物疗效和高风险斑块	首次开发能够自动校正OCT图像分割错误、识别斑块成分并测量多种临床参数的人工智能系统	模型开发仅基于106名患者的数据，需要更大规模的外部验证	验证人工智能OCT分析系统在识别药物疗效和高风险斑块方面的准确性和实用性	冠状动脉OCT图像和斑块特征	医学影像分析	心血管疾病	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习	医学影像	开发集：106名患者的127个完整回撤图像（36,212帧）；验证集：IBIS-4研究83名患者和CLIMA研究62名患者
25	2025-09-26	Rethinking the AI Paradigm for Solubility Prediction of Drug‑Like Compounds with Dual-Perspective Modeling and Experimental Validation 2025-Sep-25, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202511667 PMID:40995668	研究论文	通过双视角建模和实验验证开发药物溶解度预测模型	构建了迄今最大的药物溶解度数据集，发现多统计机器学习算法集成优于深度学习模型	数据限制导致深度学习模型精度不足	提高药物类似物溶解度预测的准确性	药物和药物类似分子	机器学习	NA	回归算法、分类算法、模型集成	统计机器学习算法集成	化学结构数据	最大规模的药物溶解度数据集（含DrugBank数据库条目）
26	2025-09-26	Deep learning model for automated detection of Helicobacter pylori and intestinal metaplasia on gastric biopsy digital whole slide images 2025-Sep-25, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqaf110 PMID:40996022	研究论文	开发基于深度学习的自动检测工具，用于在胃活检数字全切片图像中识别幽门螺杆菌和肠上皮化生	采用两阶段模型（Vision Transformer + 图注意力网络），首次在H&E染色全切片图像中同时检测幽门螺杆菌微生物和肠上皮化生，并整合背景组织病理学特征	样本量有限（180个全切片图像），模型性能仍有提升空间（幽门螺杆菌检测F1分数0.617）	开发胃活检标本中幽门螺杆菌和肠上皮化生的自动识别工具	胃活检组织标本	数字病理学	胃部疾病	苏木精-伊红染色全切片成像	Vision Transformer + 图注意力网络	病理图像	180个胃活检全切片图像（776,636个图像块）
27	2025-09-26	Variational autoencoder-based deep learning and radiomics for predicting pathologic complete response to neoadjuvant chemoimmunotherapy in locally advanced esophageal squamous cell carcinoma 2025-Sep-25, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf239 PMID:40996309	研究论文	本研究利用变分自编码器深度学习与影像组学技术预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助化疗免疫治疗的病理完全缓解	创新性地结合VAE深度学习和影像组学构建深度学习影像组学模型用于预测治疗反应	单中心研究且测试队列样本量较小（40例患者）	预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助化疗免疫治疗的病理完全缓解	局部晚期食管鳞癌患者	数字病理	食管癌	增强CT影像分析、影像组学	VAE、深度学习模型、深度学习影像组学模型	医学影像	训练队列253例患者（2019年7月-2023年7月），测试队列40例患者（2023年8月-2024年8月）
28	2025-09-26	An open deep learning-based framework and model for tooth instance segmentation in dental CBCT 2025-Sep-25, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06578-w PMID:40996470	研究论文	开发了一个基于深度学习的开源框架和模型OralSeg，用于牙科CBCT图像中的牙齿实例分割	结合Swin Transformer和空间Mamba模块进行多尺度残差特征融合，提供一键式分割工具并免费开放非商业使用	NA	解决当前牙科CBCT分割工具精度不足、可访问性差和解剖覆盖不全面的问题	牙科CBCT图像中的35个关键口腔解剖结构	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	UNetR结合Swin Transformer和空间Mamba模块	CBCT医学图像	NA
29	2025-09-26	Deep learning reconstruction for temporomandibular joint MRI: diagnostic interchangeability, image quality, and scan time reduction 2025-Sep-25, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12029-7 PMID:40996510	研究论文	评估深度学习重建颞下颌关节MRI与传统MRI在诊断可互换性、图像质量和扫描时间方面的表现	首次系统验证深度学习重建MRI在颞下颌关节诊断中的临床等效性，并实现扫描时间减少49.2%	样本量相对有限（88名患者），且仅针对特定MRI序列进行评估	比较深度学习重建与传统MRI在颞下颌关节诊断中的性能差异	疑似颞下颌关节紊乱病患者（88名患者，176个关节）	医学影像分析	颞下颌关节疾病	深度学习重建、磁共振成像	深度学习模型	医学影像	88名患者（平均年龄37±16岁，43名男性），共176个颞下颌关节
30	2025-09-26	Machine-learned density functional based quantum chemical computations for ethane: performance of DeepMind 21 on potential energy surface and molecular properties 2025-Sep-25, Journal of molecular modeling IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s00894-025-06451-3 PMID:40996570	研究论文	本研究使用DeepMind 21机器学习密度泛函对乙烷分子进行量子化学计算，评估其在势能面和分子性质预测方面的性能	首次将深度学习密度泛函DM21应用于乙烷分子的量子科学计算，验证了神经网络泛函在量子化学计算中的适用性	研究仅限于乙烷分子，尚未扩展到更复杂的分子体系	评估机器学习密度泛函在量子化学计算中的准确性和适用性	乙烷分子（C2H6）	机器学习	NA	密度泛函理论、深度学习、量子化学计算	神经网络、DM21、TensorFlow	分子结构数据、量子化学计算数据	单个乙烷分子的不同几何构型
31	2025-09-26	Deep learning-based segmentation of acute pulmonary embolism in cardiac CT images 2025-Sep-25, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03503-0 PMID:40996587	研究论文	本研究开发基于深度学习的急性肺栓塞自动分割方法，用于心脏CT图像分析	首次将nnU-Net和基于Transformer的VT-UNet两种先进神经网络应用于急性肺栓塞的自动分割任务	研究样本量有限（200例CTPA图像），需要更大规模数据验证模型泛化能力	实现急性肺栓塞的精确自动分割，以改善患者预后评估和治疗规划	急性肺栓塞患者的CT肺动脉造影图像	计算机视觉	肺栓塞	CT肺动脉造影	nnU-Net, VT-UNet	医学影像	200例CTPA图像体积数据
32	2025-09-26	Segmentation-model-based framework to detect aortic dissection on non-contrast CT images: a retrospective study 2025-Sep-25, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02098-z PMID:40996604	研究论文	开发基于分割模型的深度学习框架用于在非增强CT图像上自动检测主动脉夹层并可视化其形态	首次提出在非增强CT图像上通过分割真假腔来检测主动脉夹层的深度学习框架	回顾性研究设计，样本来源仅限于两家三级医院	开发自动检测主动脉夹层的深度学习框架	接受主动脉CTA检查的患者	数字病理	心血管疾病	深度学习分割模型	分割模型	CT医学图像	701名患者（中心1：545例，中心2：156例）
33	2025-09-26	Decoding the limits of deep learning in molecular docking for drug discovery 2025-Sep-24, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc05395a PMID:40901622	研究论文	分析深度学习在分子对接中的性能局限并提出优化策略	首次从五个关键维度系统评估传统与深度学习对接方法的性能差异，揭示生成扩散模型的优势及泛化挑战	深度学习方法对新型蛋白结合口袋的泛化能力不足，多数方法存在高空间容忍度问题	评估深度学习在药物发现分子对接中的性能局限与发展前景	传统分子对接方法与深度学习范式（生成扩散模型、回归架构、混合框架）	机器学习	NA	分子对接、虚拟筛选	生成扩散模型、回归模型、混合框架	蛋白质-配体结构数据	NA
34	2025-09-26	A novel hybrid deep learning model for segmentation and uzzy Res-LeNet based classification for Alzheimer's disease 2025-Sep-24, Neurogenetics IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s10048-025-00837-4 PMID:40991056	研究论文	提出一种用于阿尔茨海默病分割和分类的混合深度学习模型	创新性地结合O-SegNet和U-Net进行分割，并集成模糊逻辑、ResNeXt和LeNet构建Fuzzy Res-LeNet分类器	NA	阿尔茨海默病的早期检测和分类	阿尔茨海默病患者的大脑MRI图像	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习、图像处理	O-SegUNet、Fuzzy Res-LeNet（集成模糊逻辑、ResNeXt和LeNet）	医学影像（MRI）	NA
35	2025-09-26	Beyond application-specific design: a generalized deep learning framework for optical property prediction in TiO2/GaN nanophotonic metasurfaces 2025-Sep-24, Nanoscale advances IF:4.6Q2 DOI:10.1039/d5na00550g PMID:40880600	研究论文	提出基于人工智能的通用深度学习框架，用于预测TiO2/GaN纳米光子超表面光学特性	采用迁移学习模型处理两种材料纳米柱的光学响应，建立通用预测框架而非特定应用设计	仅验证了特定波长范围（600-700nm）和有限尺寸透镜（最大直径100μm）的性能	开发通用深度学习框架以预测纳米光子超表面的光学特性	二氧化钛和氮化镓纳米柱超表面	机器学习	NA	迁移学习	深度学习框架	光学响应数据	两个包含GaN和TiO2纳米柱光学响应的大型数据集
36	2025-09-26	Cell-APP: A generalizable method for cell annotation and cell-segmentation model training 2025-Sep-24, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E25-02-0076 PMID:40991412	研究论文	提出一种名为Cell-APP的自动化工具，用于生成高质量细胞分割训练数据	通过结合透射光和核荧光图像，实现细胞标注和分割模型训练的自动化流程	NA	开发通用化的细胞标注方法以解决人工标注效率低下的问题	显微镜图像中的细胞	计算机视觉	NA	深度学习、显微镜成像	Vision Transformer	图像	NA
37	2025-09-26	Fuzzy Rule-Based Differentiable Representation Learning 2025-Sep-24, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3609722 PMID:40991592	研究论文	提出一种基于模糊规则的可微分表示学习方法，在保持可解释性的同时提升表示学习性能	首次将TSK模糊系统与可微分优化结合，通过高维模糊特征空间映射和第二阶几何保持策略实现可解释的表示学习	NA	开发兼具可解释性和高性能的表示学习方法	复杂数据集的特征表示	机器学习	NA	TSK模糊系统、可微分优化	模糊规则模型	结构化数据	多个基准数据集（未指定具体数量）
38	2025-09-26	BrainAuth: A Neuro-Biometric Approach for Personal Authentication 2025-Sep-24, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3613234 PMID:40991601	研究论文	提出基于深度强化学习的脑电波生物认证框架BrainAuth，用于个人身份认证	首次将深度强化学习与Dyna框架、双重估计技术结合用于脑电波认证，引入分层架构减少探索时间	未明确说明模型对脑电信号采集环境的要求及跨设备泛化能力	开发用户友好、鲁棒可靠的个人生物特征认证系统	人脑伽马(γ)和贝塔(β)脑电波	机器学习	NA	脑电信号处理、深度强化学习	深度强化学习、深度神经网络	脑电信号	NA
39	2025-09-26	Reliable Multimodal Cancer Survival Prediction with Confidence-aware Risk Modeling 2025-Sep-24, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3613406 PMID:40991606	研究论文	提出一种可靠的多模态癌症生存预测框架ReCaSP，通过置信感知风险建模整合组织学全切片图像和转录组数据	首次引入置信感知风险建模机制为生存预测提供置信度评估，并设计跨注意力对齐模块解决多模态数据对齐噪声问题	NA	开发可靠的多模态癌症生存预测方法以提高患者预后评估准确性	癌症患者的组织学全切片图像和转录组数据	数字病理	癌症	多模态融合、证据深度学习	跨注意力对齐模块、风险分类器	图像、转录组数据	五个数据集（具体样本数未提及）
40	2025-09-26	STANet: A Surgical Gesture Recognition Method Based on Spatiotemporal Fusion 2025-Sep-24, Annals of the New York Academy of Sciences IF:4.1Q1 DOI:10.1111/nyas.70053 PMID:40991934	研究论文	提出一种基于时空融合的手术手势识别方法STANet，用于机器人手术中的动作序列建模	设计了时空自适应网络，通过时间模块和空间模块分别提取特征，并采用时间自适应卷积策略进行时空特征融合	NA	提高机器人手术中手术手势识别的准确性和效率	手术手势动作序列	计算机视觉	NA	深度学习	STANet（时空自适应网络）	视频序列数据	公开手术手势数据集JIGSAWS和RARP-45