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
541	2025-07-25	TrGPCR: GPCR-Ligand Binding Affinity Prediction Based on Dynamic Deep Transfer Learning 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3307928 PMID:37610904	研究论文	提出了一种基于动态深度迁移学习的GPCR-配体结合亲和力预测方法TrGPCR	使用动态迁移学习解决GPCR数据不足的问题，并引入蛋白质二级结构作为特征	已知GPCR数量有限，可能影响模型性能	预测GPCR-配体结合亲和力以辅助药物开发	GPCR-配体结合亲和力	机器学习	NA	动态迁移学习	TrGPCR	蛋白质序列和二级结构数据	数千个已知GPCR
542	2025-07-25	Multi-Omics Deep-Learning Prediction of Homologous Recombination Deficiency-Like Phenotype Improved Risk Stratification and Guided Therapeutic Decisions in Gynecological Cancers 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3308440 PMID:37616142	研究论文	提出了一种名为MODeepHRD的多组学深度学习框架，用于预测妇科癌症中的同源重组缺陷（HRD）表型，以改善风险分层和指导治疗决策	MODeepHRD利用卷积注意力自编码器有效整合组学特异性和跨组学互补知识学习，优于传统机器学习方法和其他类似任务方法	研究主要基于卵巢癌患者数据，虽然在乳腺癌和子宫内膜癌队列中进行了验证，但样本来源和多样性可能仍有局限	开发一种深度学习框架，准确预测妇科癌症中的HRD表型，以指导临床治疗决策	妇科癌症患者（主要为卵巢癌、乳腺癌和子宫内膜癌）	数字病理学	妇科癌症	转录组学、DNA甲基化和突变数据分析	卷积注意力自编码器	多组学数据	训练集351例卵巢癌患者，验证集2133例卵巢癌样本（来自22个数据集），并在乳腺癌和子宫内膜癌队列中进一步验证
543	2025-07-25	HiSIF-DTA: A Hierarchical Semantic Information Fusion Framework for Drug-Target Affinity Prediction 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3334239 PMID:37983161	研究论文	提出了一种名为HiSIF-DTA的分层语义信息融合框架，用于药物-靶标亲和力预测	构建了包含低阶结构语义和高阶功能语义的分层蛋白质图，并设计了两种不同的分层融合策略来整合不同的蛋白质语义	未明确提及具体局限性	提高药物-靶标亲和力预测的准确性	药物-靶标亲和力	机器学习	NA	深度学习	分层语义信息融合框架	蛋白质序列和结构数据	基准数据集
544	2025-07-25	Decoding Drug Response With Structurized Gridding Map-Based Cell Representation 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3342280 PMID:38090819	研究论文	该研究提出了一种名为DD-Response的新策略，用于预测细胞系药物反应，通过整合多个数据集和开发新的细胞系和药物表示方法，提高了预测准确性	提出了一种基于二维结构化网格图（SGM）的细胞系和药物表示方法，避免了特征相关性忽视和潜在信息丢失，并构建了一个基于双分支多通道CNN的模型	尽管在细胞系药物反应预测中表现出色，但在临床应用方面仍面临挑战	开发一种更全面的方法来预测细胞系药物反应，以促进药物开发、再利用和耐药性逆转	细胞系和药物	机器学习	癌症	深度学习	CNN	结构化数据	NA
545	2025-07-25	MOPDDI: Predicting Drug-Drug Interaction Events Based on Multimodal Mutual Orthogonal Projection and Intermodal Consistency Loss 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3343911 PMID:38109247	研究论文	提出了一种基于多模态互正交投影和模态间一致性损失的药物相互作用事件预测新方法	通过多模态互正交投影模块消除模态间的冗余共同信息，并利用模态间一致性损失使各模态的预测特征更加相似	未提及具体的数据集规模限制或实际应用中的潜在问题	准确预测药物相互作用(DDI)事件的机制	药物相互作用事件	机器学习	NA	多模态互正交投影和模态间一致性损失	深度学习	多模态数据	NA
546	2025-07-25	Prediction of Drug-Target Interactions With High- Quality Negative Samples and a Network-Based Deep Learning Framework 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3354953 PMID:38227407	研究论文	本文提出了一种基于高质量负样本和网络深度学习的药物-靶标相互作用预测框架	提出了基于复杂网络理论的负样本选择方法，并构建了整合多源信息的HNetPa-DTI预测框架	未明确提及具体局限性	改进药物-靶标相互作用预测的准确性和效率	药物-靶标相互作用对	机器学习	NA	异构图神经网络	图神经网络	网络数据	未明确提及具体样本数量
547	2025-07-25	Dual Representation Learning for Predicting Drug-Side Effect Frequency Using Protein Target Information 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3350083 PMID:38241108	研究论文	提出一种基于深度学习的药物副作用频率预测模型，利用蛋白质靶点信息等多源异构特征进行药物嵌入表示	首次同时利用药物靶蛋白信息、分子图、指纹和化学相似性等多源异构特征，并采用双重表示学习方法将药物和副作用映射到共同向量空间	对于没有明确靶蛋白的药物预测效果相对较差（尽管通过Adaboost方法进行了补偿）	预测药物副作用的发生频率	药物及其副作用	机器学习	NA	深度学习、Adaboost	双重表示学习模型	分子图、化学指纹、蛋白质靶点信息等多源异构数据	NA
548	2025-07-25	AEGNN-M:A 3D Graph-Spatial Co-Representation Model for Molecular Property Prediction 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3368608 PMID:38386576	research paper	本文提出了一种名为AEGNN-M的3D图-空间共表示模型，用于准确预测分子性质	结合GAT和EGNN两种图神经网络，同时利用分子图表示和3D空间结构表示进行分子性质预测	未明确提及具体局限性	改进药物开发过程，满足精准医学需求	分子性质预测	计算机辅助药物发现	乳腺癌	图神经网络	AEGNN-M（结合GAT和EGNN）	分子图和3D空间结构数据	7个公共数据集（包括3个回归数据集和14个乳腺癌细胞系表型筛选数据集）
549	2025-07-25	BINDTI: A Bi-Directional Intention Network for Drug-Target Interaction Identification Based on Attention Mechanisms 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3375025 PMID:38457318	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的双向意图网络BINDTI，用于药物-靶点相互作用识别	结合双向意图网络和ACmix混合模型，创新性地融合药物和蛋白质特征，显著提高了DTI预测的准确性	未明确提及具体局限性	开发新的药物-靶点相互作用预测方法以加速药物发现过程	药物分子和蛋白质靶点	机器学习	NA	图卷积网络(GCN)、自注意力机制、卷积神经网络	双向意图网络、ACmix混合模型、多层感知机(MLP)	分子图(SMILES字符串)、氨基酸序列	BindingDB、BioSNAP、DrugBank和Human数据集
550	2025-07-25	Property-Guided Few-Shot Learning for Molecular Property Prediction With Dual-View Encoder and Relation Graph Learning Network 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3381896 PMID:38536684	research paper	提出了一种名为PG-DERN的少样本学习模型，用于分子属性预测，通过双视图编码器和关系图学习网络提高预测准确性	引入双视图编码器学习分子表示，提出关系图学习模块构建分子相似性关系图，采用MAML元学习策略优化参数，设计属性引导的特征增强模块	未明确提及具体局限性	提高分子属性预测的准确性，特别是在数据有限的情况下	药物分子的属性预测	machine learning	NA	few-shot learning, meta-learning	PG-DERN, dual-view encoder, relation graph learning network, MAML	molecular data	四个基准数据集
551	2025-07-25	Multimodal Drug Target Binding Affinity Prediction Using Graph Local Substructure 2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3386815 PMID:38598378	研究论文	本文提出了一种多模态药物靶点结合亲和力预测模型MLSDTA，通过整合药物和靶点的图和序列模态信息，利用交叉注意力方法实现多模态特征的融合	提出了一种新的多模态DTA预测模型MLSDTA，采用交叉注意力方法融合多模态特征，并应用自适应结构感知池化生成包含局部子结构信息的图	未提及具体的数据集限制或模型泛化能力的验证	减少药物开发成本和周期，预测药物靶点结合亲和力	药物和靶点的结合亲和力	机器学习	NA	深度学习	MLSDTA（基于图局部子结构的模型）	图和序列数据	在两个基准数据集上进行了实验
552	2025-07-25	[Artificial intelligence in healthcare] 2025-Mar, Klinicka mikrobiologie a infekcni lekarstvi PMID:40678962	综述	本文简要概述了人工智能在医疗领域的历史、工作原理及具体应用	探讨了人工智能在医疗影像技术、医学文档分析和临床决策支持中的创新应用	人工智能在医疗领域的应用面临潜在错误、伦理困境和滥用风险等挑战	概述人工智能在医疗领域的发展现状与未来方向	医疗领域的人工智能技术	医疗信息学	NA	机器学习、深度学习、神经网络	NA	医疗影像、医学文档、临床数据	NA
553	2025-07-25	Lightweight Source-Free Domain Adaptation Based on Adaptive Euclidean Alignment for Brain-Computer Interfaces 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3463737 PMID:39292591	research paper	提出了一种基于自适应欧几里得对齐的轻量级无源域适应方法，用于脑机接口中的跨主体识别	扩展了欧几里得对齐方法，提出自适应欧几里得对齐（AEA），通过投影矩阵对齐目标主体与源主体的分布，消除域漂移问题并提高分类性能	NA	提高脑机接口中跨主体脑电信号分类的准确性和效率	脑电信号（EEG）	脑机接口	NA	自适应欧几里得对齐（AEA）	EEGNet, Shallow ConvNet, Deep ConvNet, MSFBCNN	脑电信号数据	两个运动想象（MI）数据集、一个事件相关电位（ERP）数据集和一个稳态视觉诱发电位（SSVEP）数据集
554	2025-07-25	A Dual-Branch Cross-Modality-Attention Network for Thyroid Nodule Diagnosis Based on Ultrasound Images and Contrast-Enhanced Ultrasound Videos 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3472609 PMID:39356606	research paper	提出一种基于超声图像和对比增强超声视频的双分支跨模态注意力网络，用于甲状腺结节诊断	引入跨模态注意力机制（UAC-T和CAU-T），模仿放射科医生的诊断方式，结合CEUS视频和US图像信息进行结节分割和分类	仅基于自收集的甲状腺US-CEUS数据集进行评估，未在其他公共数据集上验证	提高甲状腺结节的诊断准确率	甲状腺结节	digital pathology	thyroid disease	contrast-enhanced ultrasound (CEUS)	dual-branch network with cross-modality-attention mechanism (UAC-T and CAU-T)	ultrasound images and CEUS videos	自收集的甲状腺US-CEUS数据集（具体样本数量未提及）
555	2025-07-25	Alzheimer's Disease Detection in EEG Sleep Signals 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3478380 PMID:39392730	研究论文	本研究探讨了利用睡眠相关脑电图（EEG）信号通过半监督深度学习技术早期检测阿尔茨海默病（AD）的潜力	采用半监督深度学习模型处理有限的标记数据，并在所有睡眠阶段实现稳定的性能，准确率达到90%	标记数据的稀缺性可能影响模型的泛化能力	早期检测阿尔茨海默病（AD）	睡眠相关的EEG信号	数字病理学	老年病	多导睡眠图（PSG）	半监督深度学习模型	EEG信号	NA
556	2025-07-25	Interpretable Dynamic Directed Graph Convolutional Network for Multi-Relational Prediction of Missense Mutation and Drug Response 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3483316 PMID:39423073	研究论文	提出了一种可解释的动态有向图卷积网络（IDDGCN）框架，用于预测错义突变与药物反应之间的复杂关系	IDDGCN框架结合了有向图、动态节点权重更新、同一基因内不同突变与药物反应的关联探索，以及通过加权机制增强模型的可解释性	未明确提及样本量或具体数据集的限制	解决肿瘤异质性带来的药物反应预测挑战，提升预测模型的准确性和可解释性	错义突变与药物反应之间的复杂关系	机器学习	肿瘤	图卷积网络（GCN）	IDDGCN（可解释的动态有向图卷积网络）	图数据	NA
557	2025-07-25	Highlighted Diffusion Model as Plug-In Priors for Polyp Segmentation 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3485767 PMID:39446534	research paper	提出了一种名为Highlighted Diffusion Model Plus (HDM+)的两阶段息肉分割框架，通过引入显式语义指导来提高分割准确性	使用Highlighted Diffusion Model (HDM)提供显式语义指导，并通过两阶段框架减少领域差距和提高效率	领域差距和扩散生成过程的低效率可能影响模型的实用性	提高结肠镜图像中息肉分割的准确性	结肠镜图像中的息肉	digital pathology	colorectal cancer	diffusion model	HDM+, U-Net	image	六个息肉分割基准数据集
558	2025-07-25	UnBias: Unveiling Bias Implications in Deep Learning Models for Healthcare Applications 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3484951 PMID:39495690	研究论文	本研究探讨了深度学习模型中的偏见及其伦理影响，并提出了一种名为UnBias的方法来评估不同深度神经网络架构中的偏见	引入UnBias方法来评估深度学习模型中的偏见，特别是在COVID-19检测的案例研究中应用	研究主要关注性别偏见，可能未涵盖其他类型的偏见如种族或年龄	推动公平和可信赖的AI应用，特别是在医疗保健领域	深度学习模型在医疗保健应用中的偏见问题	机器学习	COVID-19	深度学习	ResNet50V2, DenseNet121, InceptionV3, Xception	图像	来自多个公开可访问存储库的胸部X光扫描数据集
559	2025-07-25	CellCircLoc: Deep Neural Network for Predicting and Explaining Cell Line-Specific CircRNA Subcellular Localization 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3491732 PMID:39495689	研究论文	提出了一种基于深度学习的模型CellCircLoc，用于预测和解释细胞系特异性circRNA的亚细胞定位	首次开发了考虑细胞系特异性的circRNA亚细胞定位预测模型，结合了CNN、Transformer和双向LSTM来捕捉序列特征	未提及模型在跨细胞系泛化能力方面的局限性	开发细胞系特异性的circRNA亚细胞定位预测工具	circRNA的亚细胞定位	生物信息学	NA	深度学习	CNN, Transformer, 双向LSTM	序列数据	未明确说明样本量（涉及多个细胞系）
560	2025-07-25	M-NET: Transforming Single Nucleotide Variations Into Patient Feature Images for the Prediction of Prostate Cancer Metastasis and Identification of Significant Pathways 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3493618 PMID:39509309	研究论文	开发了一种名为M-NET的新型生物信息深度学习框架，用于预测前列腺癌转移，并将单核苷酸变异转化为适合卷积神经网络的病人特征图像	提出了一种将单核苷酸变异转化为适合卷积神经网络的病人特征图像的新方法，并识别了与转移状态相关的重要通路	未提及具体样本量或数据集的多样性限制	预测前列腺癌转移并识别相关重要通路	前列腺癌患者的单核苷酸变异数据	数字病理学	前列腺癌	深度学习	CNN	基因组数据	NA