深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
541	2026-01-03	A Comparative Analysis of CNN Architectures, Fusion Strategies, and Explainable AI for Fine-Grained Macrofungi Classification 2025-Dec-03, Biology DOI:10.3390/biology14121733 PMID:41463506	研究论文	本研究提出了一种深度学习框架，用于自动分类七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种	评估了十种先进的CNN模型和三种新颖的融合模型，并利用可解释AI技术验证了高性能模型对关键形态特征的关注	仅针对七种形态相似的鬼伞属物种进行研究，数据集规模相对有限（1692张图像）	解决形态相似大型真菌物种准确分类的难题，为真菌分类学和生物多样性监测提供自动化工具	七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	1692张高分辨率图像	NA	DPN, Xception, LCNet, MixNet	准确率, Matthews相关系数, AUC	NA
542	2026-01-03	Classification of Osteonecrosis of the Femoral Head Stage on Radiographic Images Using Deep Learning Techniques 2025-Dec-03, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121319 PMID:41463616	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的X射线图像方法，用于有效分类股骨头坏死（ONFH）的不同阶段，为早期诊断和疾病分期提供了一种更易获取的替代方案	提出了一种结合U-Net分割和变分自编码器（VAE）的深度学习方法，利用X射线图像在潜在空间中建模健康股骨头的分布，并通过马氏距离有效区分不同ONFH阶段，为资源有限环境提供了一种替代MRI的可行方案	早期阶段（0级和1级）的区分仍具挑战性，与已知的X射线图像细微差异一致，表明该方法在早期诊断中的敏感性有限	开发一种基于X射线图像的深度学习方法，以有效分类股骨头坏死的不同阶段，提高早期诊断的可及性	股骨头坏死（ONFH）患者的X射线图像	计算机视觉	股骨头坏死	X射线成像	U-Net, VAE	图像	909张髋部X射线图像，产生1818个股骨头图像（0级:1495；1级:80；2级:114；3级:93；4级:36）	NA	U-Net, 变分自编码器	Dice相似系数（DSC）, 马氏距离	NA
543	2026-01-03	From prediction of personalized metabolic responses to foods to computational nutrition: Concepts of an emerging interdisciplinary field 2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland) DOI:10.1016/j.clnu.2025.10.009 PMID:41176812	综述	本文提出了计算营养学作为一个新兴跨学科领域，旨在通过统计建模、机器学习和多模态数据解决营养与健康中的复杂挑战	首次系统性地定义计算营养学为跨学科领域，整合人工智能、可穿戴生物传感器和多组学技术，推动精准营养的范式转变	面临可穿戴生物传感器可靠性、特征选择权衡、算法伦理与健康公平性以及算法可解释性等关键挑战	通过计算方法解决营养与健康领域的复杂问题，推动营养研究的范式转变	个性化代谢反应、营养干预效果、饮食相关疾病风险及公共营养政策	机器学习	NA	多组学技术、可穿戴生物传感器	机器学习、深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
544	2026-01-03	Discovery of novel inhibitory peptides on matrix metalloproteinases and elastase for skin antiaging using batch molecular docking strategy 2025-Dec, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2593382 PMID:41264318	研究论文	本研究利用批量分子对接策略从小球藻蛋白质中筛选出新型抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的肽段，用于皮肤抗衰老	开发了结合自定义Python脚本进行3D肽结构建模和AutoDock Vina的批量分子对接协议，高效筛选出多功能抗衰老肽	NA	发现新型抗衰老肽，用于抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的过度活性	从小球藻蛋白质中理论抗胃肠道消化的1,965个肽段	计算生物学	皮肤衰老	批量分子对接，分子动力学模拟	NA	肽序列，蛋白质结构	1,965个肽段	AutoDock Vina, Python	NA	结合能（kcal/mol），IC50（μM）	NA
545	2026-01-03	AI based sentiment analysis of online discussions related to cervical brachytherapy 2025-Dec, Technical innovations & patient support in radiation oncology DOI:10.1016/j.tipsro.2025.100340 PMID:41473390	研究论文	本研究利用人工智能技术分析在线论坛中关于宫颈癌近距离放疗的讨论，以探索患者的情绪反应和关注点	首次应用RoBERTa预训练深度学习模型对宫颈癌近距离放疗相关的在线患者讨论进行情感分析，揭示了传统问卷未能捕捉的患者情绪和话题模式	数据来源仅限于Reddit论坛的特定子版块，可能无法代表所有患者群体，且时间范围有限（2020年11月至2024年1月）	通过分析在线患者讨论，深入了解宫颈癌近距离放疗患者的体验、情绪反应和关注点，以改善临床实践和患者教育	在线论坛（Reddit的r/cervicalcancer子版块）中关于宫颈癌近距离放疗的帖子和评论	自然语言处理	宫颈癌	情感分析，关键词标记	深度学习模型	文本	898个独特的帖子和评论（从初始1075条数据中提取）	NA	RoBERTa	情感分类比例（积极、消极、中性）	NA
546	2026-01-03	Transforming drug discovery through the fusion of AI-driven analysis and protein micropatterning 2025-Dec, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2567300 PMID:41065671	综述	本文探讨了人工智能与蛋白质微图案化技术在药物发现中的融合应用	提出了结合AI驱动的分析与蛋白质微图案化技术的新型范式，以加速候选药物识别并增强生理相关性	存在可解释AI需求、数据质量以及支持非动物模型的监管框架演变等持续挑战	通过融合AI与蛋白质微图案化技术，解决传统药物发现成本高、周期长、成功率低的问题	药物发现过程中的虚拟筛选、分子设计和结构预测	机器学习	NA	蛋白质微图案化技术	机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
547	2026-01-03	Deep Temporal Clustering of Pathological Gait Recovery Patterns in Post-Stroke Patients Using Joint-Angle Trajectories: A Longitudinal Study 2025-Nov-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121314 PMID:41463611	研究论文	本研究通过应用基于深度学习的聚类方法，分析中风后偏瘫患者长期步态恢复模式	首次使用深度聚类模型分析中风后患者纵向步态恢复模式，并采用TimeVAE和Diffusion-TS时间序列数据增强方法解决数据稀缺问题	研究具有探索性质，为未来纵向研究提供概念基础，但可能存在样本量或模型泛化性限制	分析亚急性中风后偏瘫患者的长期步态恢复模式	中风后偏瘫患者的步态关节角度轨迹	机器学习	心血管疾病	深度学习，时间序列数据增强	深度时间聚类模型	时间序列数据（关节角度轨迹）	NA	NA	Deep Temporal Clustering	聚类评估标准	NA
548	2026-01-03	Predicting drug solubility in binary solvent mixtures using graph convolutional networks: a comprehensive deep learning approach 2025-Nov-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28272-3 PMID:41318549	研究论文	本研究评估了图卷积网络（GCN）在预测药物在二元溶剂混合物中溶解度方面的应用，通过深度学习模型实现了对复杂分子相互作用的高效建模	首次将多注意力机制、分层分子表示学习和复杂池化策略整合到GCN架构中，专门针对二元溶剂系统进行优化，实现了比传统机器学习方法15%的性能提升	模型对于与训练数据结构相似的化合物预测效果较好，但对于结构差异较大的化合物可能需要进一步验证	开发一种高效的计算方法来预测药物在二元溶剂混合物中的溶解度，以加速药物制剂开发	123种小分子溶质、44种溶剂和110种二元溶剂组合的溶解度数据	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）	GCN	分子结构数据	27,000个溶解度测量数据	NA	图卷积网络（GCN）	平均绝对误差（MAE）	NA
549	2026-01-03	Current Role of Artificial Intelligence in the Management of Gastric Cancer 2025-Nov-29, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13122939 PMID:41462951	综述	本文全面回顾了人工智能在胃癌诊断、组织病理学评估和临床预后领域的最新应用趋势	系统总结了从高风险上皮下病变监测到肿瘤精确分子特征分析及治疗管理的广泛AI模型在临床实践中的应用进展	当前所有研究缺乏大规模人群的随机设计，限制了机器学习算法在标准临床护理中的进一步整合	探讨人工智能在胃癌精准医疗时代在诊断、预后分层和临床管理中的作用	胃癌	机器学习	胃癌	深度学习	NA	大数据	NA	NA	NA	NA	NA
550	2026-01-03	IMAGO: An Improved Model Based on Attention Mechanism for Enhanced Protein Function Prediction 2025-Nov-29, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom15121667 PMID:41463323	研究论文	提出了一种基于注意力机制的新型蛋白质功能预测模型IMAGO，通过整合多头注意力机制和正则化技术，优化损失函数，以减少过拟合和噪声问题，提高预测准确性	利用Transformer预训练过程，结合多头注意力机制和正则化技术，优化损失函数，有效减少训练中的过拟合和噪声，生成更稳健的嵌入表示	未明确提及具体的数据集名称或样本大小，可能限制了结果的可复现性和泛化性评估	开发高效的深度学习模型，以改进蛋白质功能预测的准确性	蛋白质功能预测，基于蛋白质-蛋白质相互作用网络和其他生物属性	自然语言处理	NA	自然语言处理技术	Transformer	文本	NA	NA	Transformer	多个指标	NA
551	2026-01-03	Deep Learning and Machine Learning Modeling Identifies Thidiazuron as a Key Modulator of Somatic Embryogenesis and Shoot Organogenesis in Ferula assa-foetida L 2025-Nov-29, Biology DOI:10.3390/biology14121703 PMID:41463476	研究论文	本研究开发了Ferula assa-foetida L的体外再生系统，并利用深度学习和机器学习算法预测了体细胞胚胎发生和芽器官发生的最佳植物生长调节剂	首次在Ferula assa-foetida L中应用基于图像的AI驱动框架来预测最佳植物生长调节剂，为濒危药用植物的微繁殖提供了可扩展的方法	未明确说明样本量大小，且传统统计方法在处理复杂非线性输入时存在局限性，可能导致预测误差	优化Ferula assa-foetida L的体外再生协议，通过AI模型预测最佳植物生长调节剂以促进大规模培养	Ferula assa-foetida L（阿魏）的叶片外植体诱导的愈伤组织	机器学习	NA	体外器官发生、图像形态分析	CNN, MobileNet, RCNN, ResNet, VGG19, RF, SVM, kNN, DT, XG Boost, Naïve Bayes, Logistic Regression	图像	NA	NA	CNN, MobileNet, RCNN, ResNet, VGG19	准确率	NA
552	2026-01-03	A Review of Deep Learning Approaches Based on Segment Anything Model for Medical Image Segmentation 2025-Nov-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121312 PMID:41463609	综述	本文综述了基于Segment Anything Model（SAM）的深度学习方法在医学图像分割领域的应用、进展与未来方向	系统总结了SAM从任务特定架构向通用架构转变的重大范式转移，并重点分析了其在医学图像分割中的三大适应性改进领域：多模态融合、三维扩展和不确定性感知	作为一篇综述文章，未提出新的原始模型或算法，主要基于现有文献进行归纳与分析	探讨和总结基础模型（特别是SAM）在医学图像分割领域的适应性应用、技术进展与未来研究方向	医学图像分割方法，特别是基于Segment Anything Model（SAM）的衍生模型与框架	计算机视觉	NA	NA	基础模型（Foundation Model），深度学习	医学图像	NA	NA	Segment Anything Model (SAM), SAM3D, ProtoSAM-3D, VISTA3D, SAM-U, E-Bayes SAM	Dice系数	NA
553	2026-01-03	Hybrid deep learning with attention fusion for enhanced colon cancer detection 2025-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29447-8 PMID:41315603	研究论文	本研究提出了一种结合EfficientNet-B3和Vision Transformer的混合深度学习模型，通过注意力融合机制实现结肠癌的自动检测	首次将EfficientNet-B3的局部纹理提取能力与Vision Transformer的全局上下文建模能力相结合，并引入多头注意力融合模块进行特征协调	存在轻微的过拟合倾向	开发自动化的结肠癌检测模型以辅助临床诊断	结肠内窥镜图像	计算机视觉	结肠癌	内窥镜成像	CNN, Transformer	图像	Kvasir内窥镜数据集中的八类图像	NA	EfficientNet-B3, Vision Transformer	准确率, F1分数, 马修斯相关系数, Brier分数	NA
554	2026-01-03	CBN cutting tool's surface roughness and tool wear prediction using JOA-optimized CNN-LSTM 2025-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29658-z PMID:41315655	研究论文	本研究提出了一种基于JOA优化的CNN-LSTM混合深度学习模型，用于预测CBN刀具在加工Inconel 718时的表面粗糙度和刀具磨损	首次将Jellyfish Optimization Algorithm (JOA) 用于优化CNN-LSTM混合模型参数，实现了对加工参数与响应之间复杂非线性关系的高精度建模，并通过MATLAB/Simulink集成实现了实时预测能力	研究仅基于27组全因子加工试验数据，样本量相对有限；模型验证集中在特定材料(Inconel 718)和加工条件(MQL)下	开发高精度的预测模型以解决难加工材料(镍基高温合金)加工过程中的刀具磨损和表面质量问题	CBN刀具在加工Inconel 718材料时的表面粗糙度和后刀面磨损	机器学习	NA	深度学习建模	CNN, LSTM	加工参数数据(切削速度、进给率、切削深度)及对应的响应数据	27组全因子加工试验数据	MATLAB/Simulink	CNN-LSTM混合架构	相关系数(R), 均方根误差(RMSE), 平均绝对百分比误差(MAPE)	未明确说明，但提及MATLAB/Simulink环境
555	2026-01-03	AI powered multi feature fusion framework for retrieving images using color, texture and shape descriptors 2025-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29719-3 PMID:41315670	研究论文	本文提出了一种基于AI的多特征融合框架，用于通过颜色、纹理和形状描述符检索图像	提出了一种结合深度特征融合与注意力引导加权的新框架，通过融合颜色矩、GLCM纹理分析、傅里叶矩和Hu矩等多种特征，并使用SVM和CNN构建学习相似性空间，以改善语义匹配和检索精度	未明确说明框架的计算复杂度、实时性表现以及在更大规模数据集上的泛化能力	提升基于内容的图像检索（CBIR）系统的语义匹配能力和检索准确性	数字图像	计算机视觉	NA	NA	CNN, SVM	图像	Corel-1K和Caltech-101基准数据集	NA	NA	准确率, 召回率, mAP	NA
556	2026-01-03	Deep learning for microbial life detection in deep subseafloor samples: objective cell recognition 2025-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29239-0 PMID:41315727	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的图像识别方法，用于在深海沉积物样本中识别微生物细胞，以提高微生物检测和计数的准确性	利用深度学习技术自动识别和分类沉积物样本中的微生物细胞，减少了对专家训练的依赖，并提高了检测精度	未明确提及方法的泛化能力或在不同类型沉积物样本中的性能	提高在富含颗粒的环境样本中微生物细胞的检测和计数准确性	深海沉积物样本中的微生物细胞	计算机视觉	NA	荧光染色	深度学习分类器	显微图像	未明确指定样本数量	未指定	未指定	准确率	未指定
557	2026-01-03	Advances in Image-Based Diagnosis of Diabetic Foot Ulcers Using Deep Learning and Machine Learning: A Systematic Review 2025-Nov-28, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13122928 PMID:41462941	综述	本文系统评估了基于机器学习和深度学习的图像方法在糖尿病足溃疡诊断中的应用，重点关注检测、分割和分类任务	对2010年至2025年间的研究进行了全面系统的回顾，揭示了热红外成像等新兴诊断技术的应用趋势，并量化了当前公开数据集的可用性问题	仅45%的分割数据集和67.3%的分类数据集公开可用，这限制了研究的可重复性和进一步发展	系统评估机器学习和深度学习在糖尿病足溃疡图像诊断中的应用趋势、挑战和质量评估	糖尿病足溃疡的诊断图像	计算机视觉	糖尿病足溃疡	热红外成像	SVM, CNN	图像	从4653篇初筛文章中筛选出102篇符合纳入标准的研究	NA	U-Net, 全卷积神经网络	准确率, 特异性, 灵敏度	NA
558	2026-01-03	Host-Microbe Interactions: Prospects of Machine Learning and Deep Learning Technologies in Animal Viral Disease Management 2025-Nov-27, Veterinary sciences IF:2.0Q2 DOI:10.3390/vetsci12121129 PMID:41472108	综述	本文综述了机器学习和深度学习技术在动物病毒性疾病研究与管理中的应用进展	整合ML和DL框架以更精确建模复杂生物过程，为数据驱动的兽医学提供新工具，并探讨强化学习优化疫苗接种策略和无监督学习检测新发病原体的潜力	数据集不平衡、病毒结构和进化复杂性高、预测模型跨物种可转移性差	促进动物病毒性疾病的预防策略开发，支持动物健康和可持续畜牧业发展	动物病毒性疾病，重点关注肠道、呼吸道和生殖系统的病毒攻击	机器学习	动物病毒性疾病	NA	机器学习, 深度学习	多变量时间序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
559	2026-01-03	Artificial Intelligence Driven Innovation: Advancing Mesenchymal Stem Cell Therapies and Intelligent Biomaterials for Regenerative Medicine 2025-Nov-26, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121302 PMID:41463599	综述	本文综述了人工智能在再生医学中推动间充质干细胞疗法和智能生物材料创新的作用	强调了AI在从生物学层面预测干细胞分化与功能，以及在工程层面通过数据驱动和生成式AI设计新型生物材料方面的创新应用	当前发展受限于研究证据的碎片化、模型预测在独立队列中可重复性不足，以及从计算预测到体内验证的显著转化鸿沟	探讨人工智能如何革新再生医学，特别是在间充质干细胞疗法和智能生物材料领域	间充质干细胞和智能生物材料	机器学习	NA	多组学分析、成像数据、深度学习	深度学习、机器学习、生成式AI	多组学数据、成像数据	NA	NA	NA	NA	NA
560	2026-01-03	Integrating WGCNA, TCN, and Alternative Splicing to Map Early Caste Programs in Day-2 Honeybee Larvae 2025-Nov-26, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16121409 PMID:41465082	研究论文	本研究整合RNA-seq、WGCNA和选择性剪接分析，探索了2日龄工蜂、雄蜂和蜂王幼虫间的基因表达差异，并利用深度学习TCN模型进行高精度分类	首次将WGCNA、TCN深度学习模型与选择性剪接分析相结合，系统性地揭示了蜜蜂早期幼虫阶段种姓和性别分化的关键基因与分子机制	研究仅针对2日龄幼虫阶段，未覆盖更广泛的发育时期；样本量可能有限，且模型在更广泛物种中的普适性未验证	探究蜜蜂幼虫阶段种姓和性别分化的分子机制	2日龄的工蜂、雄蜂和蜂王幼虫	机器学习	NA	RNA-seq, WGCNA, 选择性剪接分析	TCN	基因表达数据	2日龄工蜂、雄蜂和蜂王幼虫的RNA-seq样本	NA	TCN	分类准确率	NA