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
8741	2025-10-06	Spatial transcriptomic clocks reveal cell proximity effects in brain ageing 2025-Feb, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08334-8 PMID:39695234	研究论文	本研究通过构建空间转录组时钟模型，揭示了大脑衰老过程中细胞邻近效应的影响机制	开发了首个空间衰老时钟模型，能够识别罕见细胞类型的空间特异性转录组特征，并发现T细胞和神经干细胞对邻近细胞的显著影响	研究主要基于小鼠模型，人类大脑的验证仍需进一步研究；空间分辨率的限制可能影响细胞相互作用的精确解析	系统研究大脑衰老过程中细胞间相互作用及其对组织功能衰退的影响	成年生命周期中20个不同年龄段的420万个脑细胞	空间转录组学	神经退行性疾病	空间分辨单细胞转录组测序	机器学习模型,深度学习	空间转录组数据	420万个细胞，覆盖20个不同年龄段	NA	空间衰老时钟	NA	NA
8742	2025-10-06	Mapping the topography of spatial gene expression with interpretable deep learning 2025-Feb, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02503-3 PMID:39849132	研究论文	开发了一种名为GASTON的无监督可解释深度学习算法，用于分析空间转录组数据并构建组织切片的地形图	提出了isodepth概念来量化空间基因表达模式，并开发了首个能同时学习isodepth、空间梯度和分段线性表达函数的深度学习算法	未明确说明算法对数据稀疏性的具体处理能力和计算效率	解决空间转录组数据稀疏性问题，准确识别空间基因表达模式	多种组织类型的空间转录组数据，包括大脑神经元和肿瘤微环境	空间转录组学	肿瘤	空间转录组技术	深度学习	空间基因表达数据	NA	NA	GASTON	空间域识别准确性，标记基因识别准确性	NA
8743	2025-10-06	Association of Epicardial Adipose Tissue Changes on Serial Chest CT Scans with Mortality: Insights from the National Lung Screening Trial 2025-Feb, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240473 PMID:39964263	研究论文	本研究通过分析国家肺癌筛查试验中连续低剂量CT扫描数据，探讨心外膜脂肪组织变化与死亡率之间的关联	首次在大型肺癌筛查队列中利用深度学习算法自动量化心外膜脂肪组织变化，并发现非典型变化与全因死亡率、心血管死亡率和肺癌死亡率独立相关	为二次分析研究，可能存在未测量的混杂因素，且仅基于特定时间间隔的CT扫描	探究心外膜脂肪组织在2年间隔内的变化与接受肺癌筛查个体死亡率的关系	20,661名参与国家肺癌筛查试验的个体（平均年龄61.4岁，59.2%为男性）	数字病理	肺癌,心血管疾病	低剂量CT扫描	深度学习算法	医学影像	20,661名参与者	NA	NA	风险比,置信区间	NA
8744	2025-10-06	Benchmarking protein language models for protein crystallization 2025-01-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86519-5 PMID:39827171	研究论文	本研究通过TRILL平台评估多种蛋白质语言模型在预测蛋白质结晶倾向性方面的性能	首次系统性地对开放蛋白质语言模型进行结晶预测能力基准测试，并利用ProtGPT2模型生成可结晶蛋白质	仅评估了有限的蛋白质语言模型，且生成的潜在可结晶蛋白质数量较少	评估蛋白质语言模型在预测蛋白质结晶倾向性方面的性能	蛋白质序列及其结晶倾向性	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型，深度学习	Transformer, LightGBM, XGBoost	蛋白质序列	3000个生成的蛋白质，最终筛选出5个潜在可结晶蛋白质	TRILL, LightGBM, XGBoost	ESM2, Ankh, ProtT5-XL, ProstT5, xTrimoPGLM, SaProt, ProtGPT2	AUPR, AUC, F1-score	NA
8745	2025-10-06	Direct Prediction of 48 Month Survival Status in Patients with Uveal Melanoma Using Deep Learning and Digital Cytopathology Images 2025-Jan-13, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17020230 PMID:39858012	研究论文	本研究使用深度学习技术分析葡萄膜黑色素瘤的数字细胞病理图像，直接预测患者48个月生存状态	首次使用深度学习直接从细胞病理图像预测葡萄膜黑色素瘤患者长期生存状态，无需基因表达谱分析	样本量较小（74例患者），需要前瞻性验证	开发基于深度学习的葡萄膜黑色素瘤生存预测方法	葡萄膜黑色素瘤患者	数字病理学	葡萄膜黑色素瘤	细针穿刺活检，H&E染色，全玻片扫描	深度学习，人工神经网络	数字细胞病理图像	74例患者，207,260个独特ROI区域	NA	全连接神经网络	准确率，灵敏度	NA
8746	2025-10-06	Multimodal deep learning improves recurrence risk prediction in pediatric low-grade gliomas 2025-Jan-12, Neuro-oncology IF:16.4Q1 DOI:10.1093/neuonc/noae173 PMID:39211987	研究论文	本研究开发了一种多模态深度学习模型，用于改善儿童低级别胶质瘤术后复发风险预测	首次将预训练的深度学习分割工具提取的MRI影像特征与临床特征相结合，构建多模态模型来预测pLGG术后无事件生存期	需要更大规模的多中心训练数据来提高模型的泛化能力	改善儿童低级别胶质瘤术后复发风险预测和分层	儿童低级别胶质瘤患者	数字病理	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习逻辑风险模型	医学影像, 临床数据	396名患者（来自两个机构：Dana Farber/Boston Children's Hospital和Children's Brain Tumor Network）	NA	NA	时间依赖性一致性指数, Kaplan-Meier曲线, log-rank检验	NA
8747	2025-10-06	Unsupervised deep learning of electrocardiograms enables scalable human disease profiling 2025-Jan-12, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01418-9 PMID:39799251	研究论文	开发无监督深度学习模型从心电图中检测人类疾病	使用深度学习去噪自编码器系统评估心电图编码与约1600种疾病的关联	模型开发与评估使用的数据集分离，未明确说明具体数据限制	探索心电图在人类疾病检测中的应用潜力	心电图数据与Phecode疾病分类系统	机器学习	心血管疾病	心电图分析	自编码器	心电图信号	三个独立数据集（具体数量未明确）	NA	去噪自编码器	p值，疾病鉴别能力	NA
8748	2025-10-06	Transformer-based modeling of Clonal Selection and Expression Dynamics reveals resistance mechanisms in breast cancer 2025-Jan-10, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00485-8 PMID:39794360	研究论文	提出基于Transformer的TraCSED模型，用于分析乳腺癌中克隆选择和基因表达动态，揭示耐药机制	开发首个基于Transformer的动态深度学习方法来建模克隆选择过程，能够识别可解释的基因程序及其与克隆选择关联的时间点	仅应用于体外研究，未在临床样本中验证，且对特定克隆的耐药机制分析有限	理解癌细胞转录异质性及其对治疗反应的影响，识别耐药机制	乳腺癌细胞系，使用giredestrant（ER拮抗剂和降解剂）和palbociclib（CDK4/6抑制剂）处理的细胞	机器学习	乳腺癌	单细胞RNA测序（scRNA-seq），克隆条形码技术	Transformer	单细胞基因表达数据，克隆适应性数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
8749	2025-10-06	N2GNet tracks gait performance from subthalamic neural signals in Parkinson's disease 2025-Jan-04, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01364-6 PMID:39755754	研究论文	提出一种基于深度学习的回归模型N2GNet，能够从帕金森病患者丘脑底核局部场电位实时追踪步态表现	首次开发能够直接从STN LFP信号追踪步态性能的深度学习模型，利用全面频带信息而非仅限于beta波段	研究样本量较小（18名患者），仅在原地踏步任务中验证	开发用于帕金森病自适应脑深部电刺激的实时步态性能追踪算法	帕金森病患者	机器学习	帕金森病	局部场电位记录，地面反作用力测量	回归模型	神经信号，生物力学数据	18名帕金森病患者	NA	N2GNet	相关性分析	NA
8750	2025-10-06	Drug molecular representations for drug response predictions: a comprehensive investigation via machine learning methods 2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84711-7 PMID:39748003	研究论文	通过机器学习方法系统评估不同药物分子表示在药物反应预测中的效果	首次全面评估多种药物分子表示与遗传特征结合对药物反应预测的影响，并发现PubChem指纹和SMILES表示能显著提升深度学习模型性能	未明确说明具体使用的数据集规模和实验设置的详细参数	评估不同药物分子表示在药物反应预测中的有效性	药物分子表示和遗传特征	机器学习	NA	药物分子表示技术（PubChem指纹、SMILES）	深度学习模型	分子表示数据、遗传特征数据	NA	NA	NA	NA	NA
8751	2025-10-06	Automated MRI-based segmentation of intracranial arterial calcification by restricting feature complexity 2025-Jan, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30283 PMID:39221515	研究论文	开发基于MRI的颅内动脉钙化自动分割与检测的深度学习模型	提出基于变分自编码器框架的新型深度学习模型，引入理论基础的差异损失函数来限制特征复杂度，使模型学习更具泛化能力的MRI特征	NA	提高MRI图像中颅内动脉钙化的自动分割和检测精度	颅内动脉钙化	医学影像分析	脑血管疾病	MRI	变分自编码器	医学影像	113名受试者	NA	变分自编码器	Dice相似系数, 精确召回曲线下面积, 豪斯多夫距离, 平均对称表面距离, F1分数, 召回率, 精确率	NA
8752	2025-01-15	Glomerular and Nephron Size and Kidney Disease Outcomes: A Comparison of Manual Versus Deep Learning Methods in Kidney Pathology 2025-Jan, Kidney medicine IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xkme.2024.100939 PMID:39807248	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8753	2025-07-22	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	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（CCC）中的关键亚细胞模式	结合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	三维数据复杂度高，需要新的分析方法	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）、外周血单个核细胞（PBMCs）、小鼠下丘脑和皮层中的星形胶质细胞-神经元	空间转录组学	NA	3D成像空间转录组学、MERFISH	图自编码器（graph autoencoder）	3D空间转录组数据	间充质干细胞培养物、MSC-PBMC共培养系统、小鼠下丘脑和皮层组织	NA	NA	NA	NA
8754	2025-10-06	Predictive modeling of adolescent suicidal behavior using machine learning: Key features and algorithmic insights 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103454 PMID:40678447	综述	系统分析机器学习技术在青少年自杀行为早期检测中的应用现状	首次系统比较不同机器学习算法在自杀意念预测中的表现，强调可解释性和混合模型的必要性	缺乏跨文化泛化能力，混合深度学习模型缺乏深入分析	通过AI和机器学习技术实现青少年自杀意念的早期检测	学生群体的自杀意念和行为	机器学习	精神健康疾病	问卷调查(PHQ-9, GAD-7量表)	Random Forest, SVM, 深度学习	调查问卷数据	28项研究	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率	NA
8755	2025-10-06	Missing data imputation of climate time series: A review 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103455 PMID:40678450	综述	本文系统回顾了近十年来气候时间序列缺失数据插补方法的研究进展	首次全面总结全球范围内气候时间序列缺失数据插补方法的地理分布和应用趋势，特别指出生成对抗网络在深度学习方法中的优势	主要基于文献综述，缺乏原始实验数据验证不同方法的实际性能	综述气候时间序列缺失数据插补方法的研究现状和发展趋势	气候时间序列数据	机器学习	NA	时间序列分析	人工神经网络,生成对抗网络	时间序列数据	NA	NA	GAN	NA	NA
8756	2025-10-06	AI-driven pharmacovigilance: Enhancing adverse drug reaction detection with deep learning and NLP 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103460 PMID:40678458	研究论文	本研究提出了一种混合AI驱动框架，通过整合结构化和非结构化数据来增强药物警戒中的不良反应检测	结合深度学习和自然语言处理技术，整合结构化与非结构化医疗数据，解决了传统监测方法的局限性	数据异质性、类别不平衡问题以及传统监测技术范围有限	提高药物警戒中严重不良事件的检测准确性，确保临床试验期间和之后的药物安全	临床试验数据，包括患者人口统计学、实验室结果和临床笔记	自然语言处理, 机器学习	NA	深度学习, 自然语言处理	随机森林, 梯度提升机, 卷积神经网络, BERT, GPT	结构化数据, 非结构化文本	NA	NA	CNN, BERT, GPT	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
8757	2025-10-06	Integrated deep learning for cardiovascular risk assessment and diagnosis: An evolutionary mating algorithm-enhanced CNN-LSTM 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103466 PMID:40678461	研究论文	提出一种基于进化交配算法优化的CNN-LSTM混合深度学习模型，用于心血管疾病风险评估和诊断	采用进化交配算法优化双输出CNN-LSTM模型的超参数，实现连续风险评分和二元诊断结果的同步预测	NA	开发准确高效的心血管疾病预测模型，支持定量评估和早期临床决策	心血管疾病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN,LSTM	NA	NA	NA	CNN-LSTM	平均绝对误差,均方误差,均方根误差,决定系数,准确率,精确率	NA
8758	2025-10-06	MDD-LLM: Towards accuracy large language models for major depressive disorder diagnosis 2025-Nov-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.119774 PMID:40581100	研究论文	本文提出了一种基于大语言模型的高性能重度抑郁症诊断工具MDD-LLM	首次将大语言模型应用于重度抑郁症诊断，并设计了三种表格数据转换方法创建大规模训练语料库	仅使用UK Biobank队列数据，未在其他数据集上验证泛化能力	开发准确、鲁棒且可解释的重度抑郁症诊断工具	重度抑郁症患者	自然语言处理	重度抑郁症	大语言模型微调技术	LLM	表格数据	274,348条来自UK Biobank队列的个体记录	NA	MDD-LLM	准确率,AUC	NA
8759	2025-10-06	EstimateNoiseSEM: A novel framework for deep learning based noise estimation of scanning electron microscopy images 2025-Oct, Ultramicroscopy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ultramic.2025.114192 PMID:40602325	研究论文	提出一种用于扫描电子显微镜图像噪声估计的深度学习框架EstimateNoiseSEM	提出包含分类网络选择机制的多阶段深度学习框架，可同时估计噪声类型和噪声水平	Gamma噪声分类准确率从97%降至80%，受Gamma噪声水平不确定性影响	开发自动化噪声估计方法以支持扫描电子显微镜图像去噪	扫描电子显微镜图像中的噪声	计算机视觉	NA	扫描电子显微镜	深度学习,分类网络,回归模型	图像	合成噪声样本	NA	NA	准确率,精确率,召回率,F1分数,均方根误差	NA
8760	2025-10-06	Can artificial intelligence in spine imaging affect current practice? Practical developments and their clinical status 2025-Sep, North American Spine Society journal DOI:10.1016/j.xnsj.2025.100621 PMID:40678684	综述	本文综述了人工智能在脊柱影像学中的临床应用现状与发展前景	聚焦于已进入临床实践的人工智能工具，为放射科医生和外科医生提供实用参考	多数发展仍处于实验或早期阶段，性能仍需进一步验证	评估人工智能在脊柱影像学中的临床相关性及应用价值	脊柱影像学中的人工智能应用	医学影像分析	脊柱疾病	深度学习	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	成像速度、可解释性	NA