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
1	2025-09-26	Artificial intelligence automation of echocardiographic measurements 2025-Mar-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.18.25324215 PMID:40166567	研究论文	开发并验证用于超声心动图参数自动测量的开源深度学习模型	首次提出可自动测量18种超声心动图参数的开放源代码深度学习模型，并在多中心数据验证中达到与专业技师相当的准确性	模型性能验证主要基于两家医疗中心数据，需要更广泛的外部验证	通过人工智能技术实现超声心动图测量的自动化，减轻临床医生工作负担	超声心动图图像和测量参数	医学影像分析	心血管疾病	深度学习语义分割	深度学习模型（EchoNet-Measurements）	医学图像（超声心动图）	155,215项研究中的877,983个超声心动图测量值，来自Cedars-Sinai医学中心和斯坦福医疗中心
2	2025-09-23	Evaluation by dental professionals of an artificial intelligence-based application to measure alveolar bone loss 2025-Mar-01, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-05677-0 PMID:40025477	研究论文	评估牙科专业人士对基于人工智能的牙槽骨丧失测量应用的接受度和使用效果	首次开发结合语义分割和物体检测网络的深度学习模型用于牙槽骨测量，并系统调查牙科专业人士对AI应用的接受度	样本量有限（56名专业人士），仅使用550张咬翼片X光片数据集	评估AI应用在牙槽骨高度测量中的准确性和牙科专业人士的接受度	牙科专业人士和咬翼片X光影像	数字病理	牙周病	深度学习	语义分割神经网络和物体检测网络	X光影像	56名牙科专业人士评估35个可计算测量值，使用550张咬翼片X光片训练集
3	2025-09-22	Deep learning imputes DNA methylation states in single cells and enhances the detection of epigenetic alterations in schizophrenia 2025-Mar-12, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100774 PMID:39986279	研究论文	提出基于Transformer的深度学习模型scMeFormer，用于单细胞DNA甲基化状态插补并应用于精神分裂症表观遗传学研究	开发首个基于Transformer的单细胞DNA甲基化插补模型，显著提升低覆盖率数据下的检测灵敏度	未明确说明模型在不同组织类型或疾病中的泛化能力	提升单细胞DNA甲基化检测的覆盖度和准确性，增强表观遗传变异检测能力	人类和小鼠的单细胞DNA甲基化数据，特别关注精神分裂症患者前额叶皮层样本	计算生物学	精神分裂症	单细胞DNA甲基化测序，深度学习插补	Transformer	DNA甲基化数据	五个单核DNA甲基化数据集（人类和小鼠来源），包含精神分裂症患者和对照样本
4	2025-09-21	Structural assembly of the PAS domain drives the catalytic activation of metazoan PASK 2025-Mar-25, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2409685122 PMID:40106358	研究论文	本文揭示了后生动物PASK激酶中PAS结构域的结构组装机制及其在催化激活中的作用	发现PASK中PAS-C结构域的非典型结构特征及其通过分子内相互作用形成功能模块的新机制	NA	解析PASK激酶中PAS结构域的结构特征和调控机制	后生动物PAS结构域调控激酶(PASK)	结构生物学	NA	进化尺度结构域映射、深度学习结构建模	深度学习结构模型	结构数据	NA
5	2025-09-21	Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs 2025-03-18, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00832 PMID:40056143	研究论文	开发基于深度迁移学习的模型，用于大规模筛选靶向A类GPCRs的更安全药物	采用预训练和迁移学习策略，结合NLP处理靶点序列和受体突变效应，构建可预测低效化合物或偏向激动剂的定制化模型	高质量数据有限可能影响模型可靠性	预测具有低内在效能或配体偏向性的更安全化合物，以推进药物开发	A类G蛋白偶联受体（GPCRs）及其配体	自然语言处理	NA	深度迁移学习，自然语言处理	神经网络	序列数据（受体序列和配体数据集）	所有A类GPCRs的受体序列和配体数据集
6	2025-09-21	A deep learning pipeline for three-dimensional brain-wide mapping of local neuronal ensembles in teravoxel light-sheet microscopy 2025-Mar, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02583-1 PMID:39870865	研究论文	提出一种基于人工智能的端到端计算流程ACE，用于三维全脑范围内局部神经元集群的无偏映射	结合三维深度学习分割模型和聚类统计算法，实现跨实验协议的高泛化性神经元活动映射，突破传统图谱定义区域的限制	NA	开发高精度全脑神经元活动与连接性映射的计算方法	清除处理的啮齿类动物大脑	数字病理学	NA	光片荧光显微镜技术	3D深度学习分割模型	三维细胞分辨率图像	未公开具体样本数量（啮齿类大脑）
7	2025-09-20	MEF2C controls segment-specific gene regulatory networks that direct heart tube morphogenesis 2025-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.01.621613 PMID:39554149	研究论文	本研究通过单细胞多组学分析揭示了转录因子MEF2C在心脏管形态发生中调控节段特异性基因调控网络的作用	首次构建了野生型与MEF2C缺失胚胎的心脏发育轨迹，并利用深度学习模型识别了节段特异性增强子	研究主要基于斑马鱼模型，在哺乳动物中的普适性仍需验证	解析早期心脏形成过程中谱系特异性基因调控网络	野生型与MEF2C缺失斑马鱼胚胎的心脏发育过程	发育生物学	先天性心脏病	单核RNA测序、ATAC测序、多组学整合分析	深度学习模型	基因组学数据、表观遗传学数据	野生型与MEF2C缺失斑马鱼胚胎的时间序列样本
8	2025-09-19	Integrative Protein Assembly With LZerD and Deep Learning in CAPRI 47-55 2025-Mar-17, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26818 PMID:40095385	研究论文	本文报告了在CAPRI第47-55轮中，结合LZerD和深度学习的蛋白质复合物预测方法的性能与结果	整合了经典蛋白质组装管道与新兴深度学习流程，并采用文献信息辅助建模和多种模型选择策略	排除了CASP第50、54轮及COVID-19特别第51轮的数据，可能影响结果的全面性	提高蛋白质复合物结构预测的准确性和可靠性	蛋白质复合物	计算生物学	NA	LZerD蛋白质对接、深度学习	深度学习流程	蛋白质结构数据	CAPRI第47-55轮中的多个蛋白质复合物预测案例
9	2025-02-19	Deep learning: Cracking the metabolic code 2025-Mar-01, Hepatology (Baltimore, Md.) DOI:10.1097/HEP.0000000000001220 PMID:39960202	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
10	2025-09-15	SNRAware: Improved Deep Learning MRI Denoising with SNR Unit Training and G-factor Map Augmentation 2025-Mar-23, ArXiv PMID:40735077	研究论文	提出并评估了一种名为SNRAware的新型深度学习MRI去噪方法，利用重建过程中的定量噪声分布信息提升去噪性能与泛化能力	通过模拟大规模高质量合成数据集并向模型提供噪声分布的定量信息，将MRI重建过程的知识融入深度学习训练	NA	开发并评估基于定量噪声分布信息的MRI深度学习去噪方法	心脏电影序列、实时心脏灌注、神经及脊柱MRI图像	医学图像处理	心血管疾病	MRI重建、深度学习去噪	Transformer、CNN	2D/3D MRI图像	2,885,236张图像（来自96,605个心脏电影序列），测试集包含3000个样本
11	2025-09-13	Image-based Mandibular and Maxillary Parcellation and Annotation using Computer Tomography (IMPACT): A Deep Learning-based Clinical Tool for Orodental Dose Estimation and Osteoradionecrosis Assessment 2025-Mar-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.18.25324199 PMID:40166584	研究论文	提出一种基于深度学习的口腔牙科结构自动分割框架，用于放疗CT图像中的下颌骨、上颌骨分区及牙齿标注	首次将深度学习自动分割与ClinRad ORN分期系统结合，实现牙科结构精细分区和剂量空间定位	对数据中常缺失的牙齿和子区域分割适用性有限，部分结构分割精度较低（如上前磨牙Dice值0.69）	开发临床工具用于口腔剂量估算和放射性骨坏死评估	头颈癌患者的颌骨结构和牙齿	数字病理	头颈癌	计算机断层扫描（CT）	Swin UNETR, ResUNet	医学影像	未明确说明样本数量（仅提及手动定义颌骨子区域和牙齿标注）
12	2025-09-13	Quantitative mapping of cerebrovascular reactivity amplitude and delay with breath-hold BOLD fMRI when end-tidal CO2 quality is low 2025-Mar-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.18.624159 PMID:39605672	研究论文	本研究探索在呼气末CO2测量质量较低时，利用呼吸暂停BOLD fMRI定量绘制脑血管反应性振幅和延迟图的方法	提出使用深度学习从呼吸体积随时间变化（RVT）预测PCO时间序列，以实现标准单位下的CVR测量，无需额外任务依从性	方法依赖于部分高质量PCO数据用于标定，且在任务依从性极低人群中的效果仍需验证	提高脑血管反应性（CVR）测量的临床适用性，特别是在任务依从性较差的患者群体中	脑血管反应性（CVR）的振幅和延迟映射	医学影像分析	脑血管疾病（如烟雾病）	fMRI，呼吸暂停任务，深度学习	深度学习模型	fMRI图像，呼吸数据	使用密集映射呼吸暂停fMRI数据集，包含健康参与者及烟雾病患者个体
13	2025-09-13	Leveraging functional annotations to map rare variants associated with Alzheimer's disease with gruyere 2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.12.06.24318577 PMID:39677477	研究论文	提出一种名为gruyere的贝叶斯概率模型，利用功能注释识别与阿尔茨海默病相关的罕见变异	开发了全局性、疾病特异性功能注释加权方法，整合细胞类型特异性非编码变异信息	NA	通过功能注释改进罕见变异关联分析，识别阿尔茨海默病相关基因和注释	阿尔茨海默病患者和对照组的全基因组测序数据	生物信息学	阿尔茨海默病	全基因组测序(WGS), 变异效应预测(VEPs)	贝叶斯概率模型	基因组序列数据	7,966例病例和13,412例对照
14	2025-09-13	AgeNet-SHAP: An explainable AI approach for optimally mapping multivariate regional brain age and clinical severity patterns in Alzheimer's disease 2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.02.28.25323097 PMID:40093264	研究论文	提出一种可解释AI方法AgeNet-SHAP，用于识别阿尔茨海默病中多变量脑区年龄模式与临床严重性的关联	首次结合深度学习模型与SHAP技术探索多变量脑区与年龄的关联，超越传统单变量研究方法	样本量相对有限（n=668），未提及外部验证集	通过可解释AI优化脑年龄预测并揭示阿尔茨海默病相关脑区模式	轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默病（AD）患者以及认知正常（CN）对照人群	医学影像分析	阿尔茨海默病	MRI脑成像技术	深度学习CNN（AgeNet）结合SHAP可解释性分析	脑部MRI图像	668名受试者
15	2025-09-12	Deactivated Cas9-Engineered Magnetic Micromotors toward a Point-of-Care Digital Viral RNA Assay 2025-03-11, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c14913 PMID:40017424	研究论文	开发了一种名为dCRISTOR的无标记数字病毒RNA检测系统，用于HIV-1 RNA的即时检测	整合了dCas9工程化微电机、无提取LAMP扩增、低成本明场显微镜和深度学习图像处理，无需荧光读数和复杂制造工艺	NA	实现高灵敏度、高特异性的即时数字病毒RNA检测	人类免疫缺陷病毒-1 (HIV-1) RNA	数字病理	HIV感染	无提取环介导等温扩增 (LAMP), 深度学习图像处理	CNN (卷积神经网络)	图像	21份加标血浆样本和9份临床患者样本
16	2025-09-11	Path2Omics: Enhanced transcriptomic and methylation prediction accuracy from tumor histopathology 2025-Mar-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.26.640189 PMID:40568160	研究论文	开发深度学习模型Path2Omics，从肿瘤组织病理学图像预测基因表达和甲基化数据	整合FFPE和FF样本训练，预测基因数量较先前模型DeepPT提升约5倍，外部验证表现稳健	NA	通过组织病理学图像快速、低成本地预测分子数据，推动精准肿瘤学发展	23种癌症类型的肿瘤组织病理学切片	数字病理学	癌症	深度学习	深度学习模型	图像	20,497张切片（来自8,007名患者，涵盖23种癌症类型）
17	2025-09-09	Deep learning modelling of structural brain MRI in chronic head and neck pain after mild traumatic brain injury 2025-Mar-12, Pain IF:5.9Q1 DOI:10.1097/j.pain.0000000000003587 PMID:40084983	研究论文	本研究利用深度学习模型分析轻度创伤性脑损伤后早期脑部MRI结构数据，以预测慢性头颈部疼痛的发生风险	首次使用预训练的3D ResNet-18深度学习模型对伤后72小时内的脑部结构MRI进行早期预测分类，识别高风险个体	模型平均准确率仅0.59，AUC仅0.56，性能有待提升，样本量有限（128例）	开发基于早期脑部MRI的预测模型，识别mTBI后慢性疼痛高风险患者	227名车辆碰撞后轻度创伤性脑损伤患者，其中128例提供伤后72小时内MRI数据	医学影像分析	创伤性脑损伤	T1加权磁共振成像	3D ResNet-18	三维脑部MRI图像	128例患者伤后72小时内的脑部MRI扫描数据
18	2025-09-09	DCT-UNet: a UNet architecture for diffuse correlation tomography 2025-Mar-10, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.544401 PMID:40798593	研究论文	提出一种基于UNet架构的深度学习模型DCT-UNet，用于解决漫射相关断层成像中的血流指数重建问题	首次将深度学习框架应用于DCT图像重建，采用可变形卷积、门控单元和组聚合桥模块等创新结构，有效克服传统方法的病态问题	研究为初步尝试，主要基于计算机模拟和体模实验，尚未进行大规模临床验证	开发一种准确且鲁棒的DCT血流成像重建方法	组织血流成像	医学影像处理	NA	漫射相关断层成像(DCT)	UNet架构的卷积神经网络	光学信号和血流断层图像	多种血流异常配置的计算机模拟和体模实验
19	2025-09-05	Spatiotemporal Profiling Defines Persistence and Resistance Dynamics during Targeted Treatment of Melanoma 2025-Mar-03, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-0690 PMID:39700408	研究论文	本研究利用空间转录组学和深度学习分析，揭示了BRAF突变黑色素瘤在靶向治疗中持久性和耐药性的时空动态机制	首次结合空间转录组学和深度学习组织病理学分析，在患者来源异种移植模型中解析治疗过程中克隆谱系演化的时空动态	研究基于异种移植模型，可能与人类体内真实微环境存在差异	阐明黑色素瘤靶向治疗中持久细胞状态的形成机制和耐药性演化规律	BRAF突变黑色素瘤细胞和患者来源异种移植模型	数字病理学	黑色素瘤	空间转录组学，深度学习分析	深度学习	空间转录组数据，组织病理学图像	患者来源异种移植模型样本
20	2025-09-03	AnglesRefine: Refinement of 3D Protein Structures Using Transformer Based on Torsion Angles 2025 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3422288 PMID:38959143	研究论文	提出一种基于Transformer和扭转角度的蛋白质结构优化方法AnglesRefine，用于提升预测蛋白质模型的局部结构精度	首次将Transformer应用于蛋白质扭转角度的精细化调整，无需构象搜索和采样，显著降低计算时间	NA	提高预测蛋白质结构在残基级别的局部结构精度	蛋白质三维结构	计算生物学	NA	深度学习，Transformer	Transformer	蛋白质结构数据	CASP11-14和CASP15数据集