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
6721	2025-10-06	A Multimodal MRI-Based Model for Colorectal Liver Metastasis Prediction: Integrating Radiomics, Deep Learning, and Clinical Features with SHAP Interpretation 2025-Jul-30, Current oncology (Toronto, Ont.) DOI:10.3390/curroncol32080431 PMID:40862800	研究论文	开发并验证基于多参数MRI的多模态机器学习框架，用于预测结直肠癌肝转移	整合放射组学、深度学习和临床特征，并通过SHAP和Grad-CAM增强模型可解释性	回顾性研究设计，样本量有限（463例患者）	预测结直肠癌肝转移，为预后评估提供工具	经病理证实的结直肠癌患者	医学影像分析	结直肠癌肝转移	多参数MRI（T2WI和DWI）	LASSO逻辑回归, CNN	MRI图像, 临床数据	463例患者（256训练集，111内部测试集，96外部验证集）	PyTorch, Scikit-learn	ResNet101	AUC, 敏感性, 特异性, F1分数	NA
6722	2025-10-06	A novel ligand-based convolutional neural network for identification of P-glycoprotein ligands in drug discovery 2025-Jul-25, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11301-8 PMID:40715638	研究论文	提出一种新型配体卷积神经网络用于药物发现中P-糖蛋白配体的识别	开发了新型配体卷积神经网络(NLCNN)框架，结合分子对接和配体深度学习方法，在P-gp底物预测上取得更高精度	训练数据集相对较小(仅197个P-gp底物)，可能影响模型泛化能力	开发高精度预测P-糖蛋白配体的计算方法以支持药物发现	P-糖蛋白(P-gp)底物和抑制剂	计算药理学	癌症	分子对接, 配体深度学习, 同源建模	CNN	分子结构数据	197个P-gp底物	NA	卷积神经网络	准确率, 精确率, 召回率	NA
6723	2025-10-06	Machine learning radiomics for H3K27M mutation prediction in gliomas: A systematic review and meta-analysis 2025-Jul, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03597-y PMID:40163098	系统综述与荟萃分析	本研究通过系统综述和荟萃分析评估机器学习模型在预测胶质瘤H3K27M突变中的诊断性能	首次对基于机器学习的影像组学模型在预测胶质瘤H3K27M突变方面的性能进行系统评价和荟萃分析	仅纳入15项研究，样本量有限，存在潜在的发表偏倚	评估基于机器学习的影像组学模型在预测胶质瘤H3K27M突变中的诊断性能	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	磁共振成像（MRI）影像组学	机器学习（ML），深度学习（DL）	医学影像（MRI）	基于15项研究的汇总数据	R软件	NA	AUC，敏感度，特异度，SROC曲线，假阳性率	NA
6724	2025-10-06	Potential of artificial intelligence for radiation dose reduction in computed tomography -A scoping review 2025-Jul, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.102968 PMID:40339443	综述	本文通过范围综述评估了人工智能在计算机断层扫描中降低辐射剂量的潜力，重点关注患者定位、扫描范围确定和图像重建三个关键领域	系统性地总结了AI在CT扫描三个核心领域（患者定位、扫描范围确定和图像重建）中降低辐射剂量的最新应用进展	作为范围综述，主要基于文献分析，缺乏原始实验数据验证	回顾、评估和总结人工智能在CT扫描辐射剂量优化中的作用	2018年至2024年间发表的关于AI在CT剂量优化中应用的90篇相关文献	医学影像	NA	计算机断层扫描(CT)	深度学习	CT图像	90篇文献	NA	深度学习图像重建算法	辐射剂量评估指标	NA
6725	2025-10-06	Flexible High Temperature Stable Hydrogel Based Triboelectric Nanogenerator for Structural Health Monitoring and Deep Learning Augmented Human Motion Classification 2025-Jul, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202502739 PMID:40465357	研究论文	开发了一种基于PDMS-水凝胶纳米复合材料的高温稳定摩擦纳米发电机，用于结构健康监测和深度学习增强的人体运动分类	首次将ZnAl层状双氢氧化物纳米颗粒引入PDMS-水凝胶复合材料，实现了在200°C高温下保持稳定输出的摩擦纳米发电机	NA	开发适用于高温工业环境的结构健康监测和人体运动监测技术	工业设备振动能量收集和人体运动监测	机器学习和传感器技术	NA	摩擦纳米发电机技术，纳米复合材料制备	深度学习模型	电压波形数据	NA	NA	NA	功率密度（110 µW·cm），温度稳定性（200°C）	NA
6726	2025-10-06	Clinical Applications of Artificial Intelligence in Teleorthodontics: A Scoping Review 2025-Jun-25, Medicina (Kaunas, Lithuania) DOI:10.3390/medicina61071141 PMID:40731772	综述	本文通过范围综述系统评估了人工智能在远程正畸中的临床应用现状	首次系统性地梳理了AI在远程正畸领域的应用现状，重点关注临床使用、技术方法和局限性	现有研究主要集中于商业监测平台，验证不足且透明度有限，AI决策的可重复性和精确度存在显著差异	评估人工智能在远程正畸中的临床应用效果和技术方法	远程正畸监测和虚拟护理中的AI应用研究	数字病理	NA	深度学习算法，决策树算法	深度学习，决策树	口内扫描图像	9项符合纳入标准的研究	NA	NA	就诊次数减少率，牙齿移动3D追踪精度，卫生依从性改善，患者参与度	智能手机（用于图像采集）
6727	2025-10-06	In vitro evaluation of multi-protein chimeric antigens in effectively clearing the blood stage of Plasmodium falciparum 2025-04-19, Vaccine IF:4.5Q2 DOI:10.1016/j.vaccine.2025.126952 PMID:40037124	研究论文	本研究通过构建多蛋白嵌合抗原评估其在清除恶性疟原虫血液阶段感染中的效果	采用多抗原免疫优势肽序列组合策略解决疟疾疫苗研发中的多态性和冗余性问题	目前仅为体外初步研究结果，尚未进行体内验证	开发针对恶性疟原虫血液阶段的有效疫苗策略	恶性疟原虫血液阶段蛋白（PfEMP1和裂殖子表面蛋白）	生物医学工程	疟疾	表位定位微阵列，微流体器官芯片系统	深度学习	图像数据	NA	NA	NA	粘附红细胞数量定量，生长抑制浓度	NA
6728	2025-10-06	Mean pulmonary artery pressure prediction with explainable multi-view cardiovascular magnetic resonance cine series deep learning model 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2024.101133 PMID:39645082	研究论文	开发可解释的多视角心脏磁共振电影序列深度学习模型用于无创预测平均肺动脉压力	首次使用多视角心脏磁共振电影序列结合可解释CNN模型同时实现mPAP预测和关键影像特征识别	研究样本量相对有限（1646例检查），未进行外部验证	通过深度学习模型从心脏磁共振数据无创估计右心导管检查的血流动力学参数	肺动脉高压患者的心脏磁共振影像数据	医学影像分析	肺动脉高压	心脏磁共振成像	CNN	心脏磁共振电影序列影像	1646例检查	NA	可解释卷积神经网络	Pearson相关系数,R2	NA
6729	2025-10-06	VNC-Dist: A machine learning-based semi-automated pipeline for quantification of neuronal position in the C. elegans ventral nerve cord 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331188 PMID:40875629	研究论文	开发了一种基于机器学习的半自动化流程VNC-Dist，用于量化秀丽隐杆线虫腹神经索中神经元位置	结合机器学习和传统工具，用计算机辅助方法替代手动测量，改进了神经元位置量化的速度和准确性	需要手动神经元胞体定位作为流程的一部分，尚未实现完全自动化	研究控制腹神经索神经元定位和排列的细胞和分子机制	秀丽隐杆线虫腹神经索中的22个运动神经元（DD、DA和DB类）	数字病理学	NA	显微镜成像，深度学习分割	深度学习	显微镜图像	多个已知破坏神经元定位的遗传突变体	NA	改进的Segment Anything Model (SAM)	NA	NA
6730	2025-10-06	Artificial intelligence in wearable biosensing: Enhancing data analysis and decision-making 2025, Progress in molecular biology and translational science DOI:10.1016/bs.pmbts.2025.06.012 PMID:40921531	研究论文	探讨人工智能与可穿戴生物传感器在个性化医疗中的融合应用	提出多模态大语言模型在可穿戴生物传感数据分析中的创新应用，并展望数字人、元宇宙与世界模型的未来融合	NA	提升可穿戴生物传感器的数据处理效率和实时决策能力	可穿戴生物传感器采集的生理数据	机器学习	NA	可穿戴生物传感技术	深度学习算法,多模态大语言模型	生理数据	NA	NA	多模态大语言模型	NA	NA
6731	2025-10-06	Beyond current boundaries: Integrating deep learning and AlphaFold for enhanced protein structure prediction from low-resolution cryo-EM maps 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108494 PMID:40460619	研究论文	提出一种集成AlphaFold和深度学习的新型计算框架DeepTracer-LowResEnhance，用于增强低分辨率冷冻电镜图谱的蛋白质结构预测	首次将AlphaFold的序列预测与神经网络驱动的图谱优化策略相结合，专门针对4Å以上低分辨率图谱进行增强	未明确说明计算资源需求和运行时间效率，且验证数据集规模有限（37个蛋白质图谱）	提升低分辨率冷冻电镜图谱的原子模型构建精度	蛋白质三维结构	结构生物学	NA	冷冻电镜技术	CNN, GNN	冷冻电镜图谱	37个多样化蛋白质冷冻电镜图谱（分辨率2.5-8.4Å，含22个4Å以下挑战性案例）	NA	DeepTracer, ModelAngelo, AlphaFold	TM-score	NA
6732	2025-10-06	Integrative strategies in drug discovery: Harnessing genomics, deep learning, and computer-aided drug design 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108530 PMID:40466334	综述	探讨高通量测序技术、深度学习算法和计算机辅助药物设计的整合策略及其对现代药物研发的变革性影响	提出将基因组学、深度学习与计算机辅助药物设计相结合的综合性策略，通过多组学数据整合提升药物靶点预测精度	未提及具体实施案例的性能局限性和数据整合的技术挑战	促进药物发现过程中多学科技术的整合应用	药物靶点相互作用、疾病通路和生物标志物	机器学习	NA	基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、高通量测序	深度学习	基因组数据、多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
6733	2025-10-06	An enhancement of multi-scope topological graph pooling and representation learning with attention for molecular graph classification 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108548 PMID:40554399	研究论文	提出一种新型注意力增强的多尺度拓扑图池化策略AETP，用于分子图表示学习和分类任务	开发了注意力增强的多尺度拓扑图池化策略，能够同时提取判别性拓扑结构信息和图级变化，克服现有方法在保留复杂结构图多尺度表示方面的不足	主要针对复杂且小规模的分子图表示学习和分类任务，在其他类型图数据上的适用性需要进一步验证	提升分子图分类任务的性能，通过拓扑数据分析和深度学习相结合增强图表示学习	分子图数据	图神经网络	NA	拓扑数据分析(TDA)，持久同调，地标提取	图神经网络(GNN)	图数据	多个真实世界分子数据集：FDA_DILIst, T3DB_Toxin_2, Eye_Irritation, Eye_Corrosion	NA	AETP（注意力增强拓扑池化），对比基线包括：GCN, GraphSAGE, GAT, GIN, GINE, UniMP, GATv2, TOGL, TopoPool	NA	NA
6734	2025-10-06	FrAdadelta-CSA: Fractional Adadelta Chameleon Swarm Algorithm-based feature selection with SpikeGoogle-DenseNet for epileptic seizure detection 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108550 PMID:40554820	研究论文	提出一种基于分数阶Adadelta变色龙群算法特征选择和SpikeGoogle-DenseNet混合模型的癫痫发作检测方法	将分数阶微积分概念集成到Adadelta变色龙群算法中，并采用SpikeGoogle和DenseNet的混合模型进行癫痫检测	NA	开发基于深度学习的癫痫发作识别机制	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	短时傅里叶变换，脑电图信号处理	深度学习，混合模型	脑电图信号	NA	NA	SpikeGoogle-DenseNet	准确率，灵敏度，特异性	NA
6735	2025-10-06	A systematic framework enhancing molecular screening efficiency in drug discovery via scaffold-driven fuzzy similarity and adaptive spectral clustering 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108559 PMID:40582252	研究论文	提出一种创新的分子筛选和聚类方法，通过分子骨架和模糊相似性分类提高药物发现效率	引入分子骨架概念和模糊分子相似性分类方法，结合自适应高斯核函数改进谱聚类性能	仅使用PubChem数据库的公开数据，未在其他数据集上验证	提高药物发现过程中分子筛选效率和生物活性预测准确性	药物分子化合物	机器学习	NA	分子筛选，QSAR模型	谱聚类	分子结构数据	使用PubChem数据库中的实验数据，以1-萘酚为目标分子	NA	自适应谱聚类	筛选效率，聚类性能	NA
6736	2025-10-06	GC-PGE: A novel deep learning model for tumor drug resistance prediction and core resistance gene extraction based on graph and signaling pathways 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108578 PMID:40614480	研究论文	提出一种基于图神经网络和信号通路的新型深度学习模型GC-PGE，用于预测肿瘤耐药性并识别核心耐药基因	首次将基因相关性网络与信号通路信息结合，采用贝叶斯学习方法将耐药基因预测和肿瘤样本分类任务整合到统一架构中，实现任务间的相互验证和增强	未明确说明模型在不同肿瘤类型间的泛化能力，也未详细讨论计算复杂度问题	开发能够准确预测肿瘤耐药性并识别核心耐药基因的计算模型	肝癌、卵巢癌和黑色素瘤的肿瘤样本及相关基因数据	生物信息学, 机器学习	肝癌, 卵巢癌, 黑色素瘤	多维组学数据整合, 信号通路分析	图神经网络, 贝叶斯学习	基因表达数据, 蛋白质相互作用数据, 信号通路数据	NA	NA	GC-PGE（基因相关性和通路图编码器网络）	预测准确性, 基因识别性能	NA
6737	2025-10-06	DeepELR: Deep learning-based energy and link stability aware routing in IoT for heart disease classification 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108574 PMID:40627942	研究论文	提出一种基于深度学习的能量和链路稳定性感知路由算法DeepELR，用于物联网环境下的心脏病分类	开发了DeepELR路由算法，结合深度递归神经网络预测节点能量和链路稳定性，并采用改进的麻雀搜索算法进行集成学习	NA	开发心脏病检测方法并集成到物联网范式中，设计有效的路由算法传输医疗数据	心脏病患者监测数据	物联网	心脏病	深度学习，集成学习	DRNN, RNN, 集成学习	物联网传感器数据	NA	NA	深度递归神经网络	能量消耗，包传输率，链路稳定性	NA
6738	2025-10-06	Revolutionizing medical imaging: A cutting-edge AI framework with vision transformers and perceiver IO for multi-disease diagnosis 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108586 PMID:40633409	研究论文	提出结合Vision Transformers和Perceiver IO的混合AI框架，用于医学影像多疾病诊断	首次将ViT和Perceiver IO应用于神经系统疾病、皮肤疾病和肺部疾病的多疾病分类，在准确性、计算效率和临床可解释性方面优于传统架构	NA	解决传统深度学习模型在医学影像分类中泛化能力差、假阳性率高和难以区分重叠解剖特征的问题	神经系统疾病（中风、阿尔茨海默症）、皮肤疾病（癣、黑色素瘤）、肺部疾病（肺癌、肺炎）	计算机视觉	多疾病诊断	医学影像分析	Vision Transformer, Perceiver IO	医学影像（CT、MRI、X射线、皮肤镜图像）	多个公开数据集：脑中风预测CT扫描图像数据集、最佳阿尔茨海默MRI数据集、皮肤疾病数据集、HAM10000/HAM10k数据集、肺癌图像数据集、肺炎数据集	NA	Vision Transformer, Perceiver IO	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
6739	2025-10-06	Integrative review of intelligent nuchal translucency for genetic disorder 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108597 PMID:40684521	综述	本文系统回顾了智能颈项透明层筛查技术在遗传疾病检测中的应用研究	首次对深度学习技术在颈项透明层筛查领域的研究进行系统性梳理，识别了传统方法的局限性并指明机器学习方法的发展方向	仅纳入53篇相关研究论文，可能存在文献覆盖不全的问题	分析颈项透明层筛查技术的现状，探索深度学习技术在该领域的应用潜力	颈项透明层筛查相关的研究论文	医学影像分析	染色体异常和先天性心脏病	NA	深度学习	研究论文文献	53篇研究论文	NA	NA	性能指标和统计检验	NA
6740	2025-10-06	PreAIS: Prediction of A-to-I editing sites based on DNN-CNN deep learning models 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108612 PMID:40749520	研究论文	提出基于DNN-CNN深度学习模型的PreAIS方法用于预测A-to-I RNA编辑位点	结合K-mer特征提取与DNN-CNN混合架构，在准确性和泛化能力上优于现有最佳模型	NA	开发高精度的A-to-I RNA编辑位点预测工具	A-to-I RNA编辑位点	机器学习	NA	Sanger测序	DNN, CNN	基因组序列数据	数据集1和数据集2（具体数量未明确），包含58个经Sanger验证的人类A-to-I编辑位点	NA	DNN-CNN混合架构	准确率, 特异性, 灵敏度	NA