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
181	2025-10-05	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语义分割模型	首次开发开源深度学习模型EchoNet-Measurements，可自动化完成18项超声心动图解剖和多普勒测量	研究主要基于两家医疗中心数据，需要更多外部验证	通过人工智能自动化超声心动图测量，减轻临床医生负担	超声心动图图像和测量参数	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图	深度学习语义分割模型	超声心动图图像	155,215项研究中的877,983次超声心动图测量	NA	NA	R2, 准确度	NA
182	2025-10-05	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	评估牙科专业人员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	开发了结合语义分割神经网络和物体检测网络的深度学习模型，首次系统调查牙科专业人员对AI应用的接受度和实用性	样本量相对较小（56名专业人员），仅使用550张咬翼片X光片数据集	评估AI应用在测量牙槽骨高度变化中的准确性、效率以及牙科专业人员的接受度	牙科专业人员和咬翼片X光影像	计算机视觉	牙周病	深度学习，X射线影像分析	深度学习模型	X光影像	550张咬翼片X光片，56名牙科专业人员	NA	语义分割神经网络，物体检测网络	准确率	NA
183	2025-10-05	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	开发基于Transformer的深度学习模型scMeFormer，用于填补单细胞DNA甲基化数据中的缺失值并增强精神分裂症表观遗传改变的检测	首次将Transformer架构应用于单细胞DNA甲基化数据填补，能在仅保留10%原始CpG位点覆盖度的情况下实现高保真填补	NA	解决单细胞DNA甲基化测序技术中CpG位点覆盖度低的问题，提高表观遗传学研究的检测能力	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的表观遗传变化	计算生物学	精神分裂症	单细胞DNA甲基化测序	Transformer	DNA甲基化数据	五个单核DNA甲基化数据集（来自人类和小鼠）	NA	Transformer	填补保真度	NA
184	2025-10-05	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	本研究揭示了后生动物PASK激酶中PAS结构域通过结构组装驱动催化激活的新机制	发现PASK激酶中PAS-C结构域的PAS折叠和PAC基序被非结构化连接子空间分离，但通过分子内相互作用组装成功能性模块	NA	阐明后生动物PASK激酶的PAS结构域组装机制及其对催化活性的调控作用	后生动物PAS结构域调控激酶（PASK）	结构生物学	NA	进化尺度结构域定位、深度学习结构建模	深度学习	结构数据、序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
185	2025-10-05	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	开发了一种基于深度学习的端到端计算流程，用于在太体素光片显微镜图像中实现全脑局部神经元集群的三维映射	提出了ACE管道，结合三维深度学习分割模型和先进的聚类统计算法，能够实现无偏见的局部神经元活动和连接性映射，超越了基于图谱定义区域的分析方法	NA	开发能够泛化不同实验协议的计算管道，在层状和亚群特异性水平上映射神经元活动	清除的啮齿类动物大脑图像中的神经元活动	数字病理学	NA	光片荧光显微镜	深度学习分割模型	三维图像	NA	NA	NA	泛化性, 性能	NA
186	2025-10-06	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 47-55轮中蛋白质复合物预测方法的性能与结果	整合了传统蛋白质组装流程与深度学习流程，并采用文献信息增强建模	排除了CASP 50和54轮以及COVID-19特别轮次51的数据	开发并评估蛋白质复合物结构预测方法	蛋白质复合物结构	计算生物学	NA	蛋白质结构预测，深度学习	生成模型	蛋白质结构数据，文献信息	CAPRI 47-55轮中的多个蛋白质复合物（具体数量未明确说明）	NA	NA	CAPRI质量等级	NA
187	2025-10-06	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	本研究开发了一种在呼气末CO2数据质量较差时仍能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时间数据预测PCO时间序列，实现在标准单位下测量CVR振幅和延迟	需要部分高质量的PCO数据用于模型训练和RVT缩放	提高脑血管反应性测量的临床适用性，特别是在患者配合度较差的情况下	脑血管反应性，脑血流调节功能	医学影像分析	脑血管疾病	功能性磁共振成像，呼吸暂停任务，深度学习	深度学习模型	fMRI图像，呼吸生理信号	未明确说明	NA	NA	绝对一致性，准确性，病理敏感性	NA
188	2025-10-06	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，利用功能注释改进罕见变异关联分析，并应用于阿尔茨海默病全基因组测序数据	开发了首个能够整合功能注释、编码罕见变异和细胞类型特异性非编码罕见变异的全基因组关联测试框架	未提及模型在其它疾病或数据集上的泛化能力验证	通过整合功能注释改进罕见变异与阿尔茨海默病的关联分析	阿尔茨海默病患者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), 功能注释, 变异效应预测(VEPs)	贝叶斯概率模型	基因组测序数据, 功能注释数据	7,966例病例和13,412例对照	NA	gruyere	关联显著性	NA
189	2025-10-06	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	开发了一种可解释的AI方法AgeNet-SHAP，用于绘制阿尔茨海默病中多变量区域脑年龄和临床严重程度模式	首次将深度学习模型与SHAP特征重要性技术结合，探索大脑区域与年龄的多变量关联，而非传统的单变量关系	样本量相对有限(n=668)，仅基于MRI数据进行分析	开发数据驱动的预测建模方法，用于疾病进展、诊断、预后和个性化医疗	阿尔茨海默病患者和认知正常参与者	机器学习	阿尔茨海默病	MRI	深度学习,传统机器学习	图像	668个MRI样本	NA	AgeNet	NA	NA
190	2025-10-06	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结构脑MRI，预测慢性头颈部疼痛风险	首次使用预训练的3D ResNet-18模型对伤后72小时内的T1加权脑MRI进行慢性疼痛风险预测	样本量有限（128例），模型平均准确率仅0.59，需更大样本验证	开发基于早期结构脑MRI的预测模型，识别mTBI后慢性疼痛高风险个体	227例车辆碰撞后mTBI患者，其中128例在伤后72小时内完成脑MRI扫描	医学影像分析	创伤性脑损伤	T1加权磁共振成像	CNN	3D脑部MRI图像	128例mTBI患者脑MRI扫描	NA	3D ResNet-18	准确率, AUC, 召回率	NA
191	2025-10-06	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DCT-UNet网络，用于漫相关断层扫描的血流成像重建	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改进UNet架构	NA	解决传统DCT重建算法中的病态数学问题，提高血流成像的准确性和鲁棒性	组织血流成像	医学影像处理	NA	漫相关断层扫描	CNN	光学信号	NA	NA	UNet	准确性, 鲁棒性	NA
192	2025-10-06	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的蛋白质结构优化方法AnglesRefine，通过改进蛋白质二面角来提升三维蛋白质结构预测精度	首次将Transformer架构应用于蛋白质结构优化，专注于二级结构和多种关键角度（psi、phi、omega等）的联合优化	方法在CASP15数据集上的性能提升相对有限，需要更多数据集验证泛化能力	开发高效的蛋白质结构优化方法，提升预测蛋白质模型的局部结构精度	蛋白质三维结构	计算生物学	NA	深度学习	Transformer	蛋白质结构数据	CASP11-14和CASP15数据集	NA	Transformer	模型质量退化百分比	NA
193	2025-10-06	Prediction of sudden cardiac death using artificial intelligence: Current status and future directions 2025-Mar, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.09.003 PMID:39245250	综述	本文综述人工智能在预测心源性猝死领域的应用现状、机遇与挑战	系统阐述AI通过识别传统方法难以发现的非线性模式实现个性化SCD风险预测的潜力	存在阻碍临床广泛采用的关键挑战需要解决	改善心源性猝死的风险分层和预防策略	心源性猝死高风险人群	机器学习	心血管疾病	NA	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
194	2025-10-06	Unraveling other-race face perception with GAN-based image reconstruction 2025-03-14, Behavior research methods IF:4.6Q1 DOI:10.3758/s13428-025-02636-z PMID:40087201	研究论文	本研究使用StyleGAN2图像重建技术探索异族面孔识别的表征基础	首次将GAN潜在空间与人类感知表征相似性结合，开发了从行为数据重建内部面孔表征的新方法	研究仅涉及东亚和白人参与者，样本种族范围有限	揭示异族效应(ORE)的表征基础	东亚和白人参与者的面孔感知	计算机视觉	NA	GAN图像生成，行为相似性评分	GAN	图像，行为评分数据	东亚和白人参与者群体	StyleGAN2	StyleGAN2	重建准确率	NA
195	2025-10-06	Increase Docking Score Screening Power by Simple Fusion With CNNscore 2025-Mar-05, Journal of computational chemistry IF:3.4Q2 DOI:10.1002/jcc.70060 PMID:39981784	研究论文	提出一种通过将传统分子对接评分与CNN评分简单融合来提高虚拟筛选效能的新策略	首次将GNINA的卷积神经网络评分与传统Watvina对接评分通过乘法融合，显著提升了虚拟筛选能力	方法仅在特定靶点TYK2上验证，需要更多靶点验证通用性	提高结构基虚拟筛选中的分子对接评分函数的筛选能力	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	分子对接，虚拟筛选	CNN	分子结构数据	近120亿个分子	GNINA	卷积神经网络	筛选效能，IC50值	NA
196	2025-10-06	Toward Identification of Markers for Brain-Derived Extracellular Vesicles in Cerebrospinal Fluid: A Large-Scale, Unbiased Analysis Using Proximity Extension Assays 2025-Mar, Journal of extracellular vesicles IF:15.5Q1 DOI:10.1002/jev2.70052 PMID:40098346	研究论文	通过大规模无偏蛋白质组学分析识别脑源性细胞外囊泡在脑脊液中的特异性标志物	首次在脑脊液中系统筛选5416种蛋白质，结合深度学习模型区分跨膜蛋白定位，挑战传统跨膜蛋白均与EV相关的假设	仅基于严格的EV分离模式标准进行筛选，需要进一步实验验证候选标志物的特异性	识别脑源性细胞外囊泡的特异性捕获标志物和来源验证蛋白	人脑脊液中的细胞外囊泡	生物信息学	神经系统疾病	邻近延伸分析,Olink筛查,尺寸排阻色谱	DeepTMHMM	蛋白质组数据	大规模筛查（5416种蛋白质）	NA	DeepTMHMM	EV分离模式标准	NA
197	2025-10-06	Physics-informed deep learning for stochastic particle dynamics estimation 2025-Mar-04, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2418643122 PMID:40014572	研究论文	提出一种融合物理信息的深度学习框架SPINN，用于随机粒子动力学估计	将随机微分方程整合到深度学习框架中，实现单帧分辨率的参数空间自主探索和确定性/随机性成分区分	NA	提高随机粒子动力学的时间分辨率，实现复杂扩散行为的估计和预测	单粒子轨迹数据，金纳米棒在水凝胶中的扩散	机器学习	NA	单粒子追踪技术	深度学习	轨迹数据	NA	NA	SPINN（随机粒子信息神经网络）	帧间变异性，统计相关性	NA
198	2025-10-06	T-ALPHA: A Hierarchical Transformer-Based Deep Neural Network for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction with Uncertainty-Aware Self-Learning for Protein-Specific Alignment 2025-Mar-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02332 PMID:39965912	研究论文	提出了一种名为T-ALPHA的新型深度学习模型，用于提高蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性	在分层Transformer框架中集成多模态特征表示，并引入无需额外实验数据的不确定性感知自学习方法进行蛋白质特异性对齐	NA	开发能够准确预测小分子与蛋白质靶点结合亲和力的计算方法	蛋白质-配体结合亲和力	机器学习	NA	深度学习	Transformer	蛋白质结构数据，配体数据	NA	NA	分层Transformer	结合亲和力评分函数评估指标	NA
199	2025-10-06	Towards artificial intelligence application in pain medicine 2025-03, Recenti progressi in medicina DOI:10.1701/4460.44555 PMID:40084580	综述	本文概述人工智能在疼痛医学领域的最新应用进展	系统总结了人工智能技术在自动疼痛评估（APA）中的创新应用，包括通过生物信号、面部表情和语音模式分析实现客观疼痛诊断	存在验证困难、参数选择复杂和技术实施伦理问题等挑战	探讨人工智能技术在疼痛医学领域的应用潜力与发展方向	疼痛患者（包括新生儿和无法沟通的患者）	自然语言处理, 机器学习	疼痛相关疾病	NA	深度学习, 机器学习	生物信号, 面部图像, 语音数据	NA	NA	自然语言处理系统	NA	NA
200	2025-10-06	Leveraging deep-learning and unconventional data for real-time surveillance, forecasting, and early warning of respiratory pathogens outbreak 2025-03, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103076 PMID:39914162	研究论文	开发基于深度学习和非常规数据的实时监测、预测和预警框架，用于呼吸道病原体爆发	整合多源非常规数据（谷歌趋势、Reddit帖子、卫星空气质量数据等）并构建包含CNN、GNN、GRU和线性神经网络的混合深度学习模型	研究局限于加拿大省份和南部非洲国家，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	建立呼吸道疾病的实时监测、预测、预报和预警系统	COVID-19和流感病例，覆盖加拿大省份和南部非洲国家	机器学习	呼吸道疾病	深度学习，数据挖掘	CNN, GNN, GRU, NN	病例数据，网络趋势数据，社交媒体帖子，卫星空气质量数据，天气数据	加拿大6个数据集（流感病例、COVID-19病例、谷歌趋势、Reddit帖子、卫星空气质量、天气数据），南部非洲国家5个数据源（COVID-19感染数、谷歌趋势、维基趋势、谷歌新闻、卫星空气质量数据）	NA	包含CNN、GNN、GRU和线性神经网络的四层混合架构	RMSE, R2-score, 相关系数	NA