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
501	2025-10-07	TopoQA: a topological deep learning-based approach for protein complex structure interface quality assessment 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf083 PMID:40062613	研究论文	提出基于拓扑深度学习的蛋白质复合物结构界面质量评估方法TopoQA	首次将持久同调与图神经网络结合，捕捉GNN可能忽略的高阶拓扑结构特征	未明确说明模型在特定蛋白质复合物类型上的泛化能力限制	开发无需天然结构即可评估预测蛋白质复合物质量的深度学习方法	蛋白质复合物结构界面	计算生物学	NA	持久同调，拓扑数据分析	图神经网络	蛋白质结构数据	三个基准数据集：DBM55-AF2、HAF2和新构建的ABAG-AF3	NA	图神经网络	排名损失，Top 10命中率	NA
502	2025-10-07	Inferring gene regulatory networks from time-series scRNA-seq data via GRANGER causal recurrent autoencoders 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf089 PMID:40062616	研究论文	提出一种名为GRANGER的无监督深度学习方法，用于从时间序列单细胞RNA测序数据推断基因调控网络	整合循环变分自编码器、格兰杰因果关系、稀疏诱导惩罚和基于负二项分布的损失函数，专门针对时间序列scRNA-seq数据的高噪声和稀疏性问题	未明确说明方法在极大规模数据集上的计算效率，也未讨论对特定细胞类型或发育阶段的适用性限制	从时间序列单细胞RNA测序数据准确推断基因调控网络	小鼠全脑单细胞RNA测序数据和五个转录调控因子(E2f7, Gbx1, Sox10, Prox1, Onecut2)	生物信息学	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	循环变分自编码器	时间序列基因表达数据	多个基准数据集和小鼠全脑scRNA-seq数据	NA	循环变分自编码器	与八种已知GRN推断方法比较的性能评估	NA
503	2025-10-07	Cox-Sage: enhancing Cox proportional hazards model with interpretable graph neural networks for cancer prognosis 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf108 PMID:40067266	研究论文	提出一种名为Cox-Sage的可解释癌症预后模型，通过图神经网络增强Cox比例风险模型	结合患者相似性图构建与图卷积网络，提出两种基因重要性度量指标，增强模型可解释性	初步研究仅在LIHC数据集上进行生物标志物发现，需要更多验证	开发可解释的癌症预后预测模型	癌症患者基因表达数据和临床数据	机器学习	肝癌	高通量测序技术	图神经网络	基因表达数据, 临床数据	TCGA的七个数据集	NA	图卷积网络	预后性能指标	NA
504	2025-10-07	Seq2Topt: a sequence-based deep learning predictor of enzyme optimal temperature 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf114 PMID:40079266	研究论文	开发了一种基于蛋白质序列预测酶最适温度的深度学习模型Seq2Topt	仅使用蛋白质序列即可实现高精度酶最适温度预测，并利用多头注意力机制识别关键蛋白区域	未明确说明模型在特定酶家族或极端温度条件下的泛化能力	开发准确预测酶最适温度的深度学习模型	酶蛋白质序列	机器学习	NA	蛋白质序列分析	深度学习	蛋白质序列	NA	NA	基于注意力机制的序列模型	RMSE, R2	NA
505	2025-10-07	Automated detection of early-stage osteonecrosis of the femoral head in adult using YOLOv10: Multi-institutional validation 2025-Mar, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.111983 PMID:39923593	研究论文	开发基于YOLOv10的深度学习模型用于成人早期股骨头坏死在X光片中的自动检测	首次将YOLOv10应用于早期股骨头坏死的自动检测，并在多机构数据上验证其性能优于放射科医生	研究为回顾性设计，数据来源于特定时间段和机构	开发自动化检测早期股骨头坏死的深度学习模型	成人早期股骨头坏死患者（ARCO分期I-II期，KL分级≤1）	计算机视觉	骨科疾病	X射线成像	YOLO	X光图像	2321名患者（平均年龄51±14岁，961名女性），共3970张单侧髋关节X光片	NA	YOLOv10	AUC, IoU, 准确率	NA
506	2025-10-07	ResGloTBNet: An interpretable deep residual network with global long-range dependency for tuberculosis screening of sputum smear microscopy images 2025-Mar, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104300 PMID:40057359	研究论文	提出一种结合卷积神经网络和图卷积网络的可解释深度残差网络ResGloTBNet，用于痰涂片显微镜图像的结核病筛查	在ResNet残差结构中引入全局推理单元形成ResGloRe模块，既能充分提取图像局部特征，又能建模图像不同区域间的全局关系	NA	开发高判别力的结核病痰涂片图像分类框架	痰涂片显微镜图像	计算机视觉	结核病	显微镜成像	CNN, GCN	图像	公开数据集和私有数据集	NA	ResNet, ResGloRe	准确率, 灵敏度	NA
507	2025-10-07	A comparative analysis of Constant-Q Transform, gammatonegram, and Mel-spectrogram techniques for AI-aided cardiac diagnostics 2025-Mar, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104302 PMID:40057368	研究论文	比较三种时频表示技术在AI辅助心脏诊断中的性能，提出基于DAG-CNN的心音自动分类模型	设计了有向无环图结构的卷积神经网络(DAG-CNN)，在三种时频表示技术上均实现超过99.5%的分类准确率	未提及模型在更大规模数据集或临床环境中的验证情况	开发自动心音分类方法用于心血管疾病的早期准确检测	心音信号和心血管疾病	数字信号处理	心血管疾病	心音图(PCG)分析，数字信号处理	CNN	心音信号	NA	NA	DAG-CNN	准确率	NA
508	2025-10-07	Transparency and Representation in Clinical Research Utilizing Artificial Intelligence in Oncology: A Scoping Review 2025-Mar, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.70728 PMID:40059400	综述	对肿瘤学领域应用人工智能的临床研究中人口统计学数据报告透明度和参与者多样性进行范围综述	首次系统评估肿瘤学AI临床研究中人口统计学数据报告的透明度和参与者多样性	仅纳入2016-2021年PubMed数据库的文献，可能遗漏其他来源的研究	评估肿瘤学AI临床研究中人口统计学数据报告的透明度和参与者多样性	2016-2021年间发表的肿瘤学AI临床研究文献	医疗人工智能	肿瘤学	文献检索与描述性统计分析	NA	文献元数据	220项研究，其中118项符合条件	NA	NA	描述性统计	NA
509	2025-10-07	Harnessing transcriptional regulation of alternative end-joining to predict cancer treatment 2025-Mar, NAR cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1093/narcan/zcaf007 PMID:40061566	研究论文	本研究揭示了缺氧和MYC转录活性对替代末端连接修复通路的调控机制，并提出通过深度学习预测癌症治疗反应的新策略	首次发现缺氧抑制替代末端连接修复通路，并与MYC转录活性呈正相关；开发了基于深度学习的肿瘤图像分析方法预测DNA修复活性	替代末端连接修复与癌症进展过程的相互作用机制仍需进一步研究	探索替代末端连接修复的转录调控机制及其在癌症治疗中的应用价值	癌症细胞系和肿瘤组织	数字病理学	癌症	深度学习，基因表达分析	深度学习模型	肿瘤图像，基因表达数据	NA	NA	NA	AUC	NA
510	2025-10-07	A Pilot Study on Using an Artificial Intelligence Algorithm to Identify Urolith Composition through Abdominal Radiographs in the Dog 2025-Mar, Veterinary radiology & ultrasound : the official journal of the American College of Veterinary Radiology and the International Veterinary Radiology Association IF:1.3Q2 DOI:10.1111/vru.70012 PMID:40065198	研究论文	本研究评估了基于深度学习的人工智能算法CALCurad通过腹部X光片识别犬类尿结石成分的准确性	开发了首款可通过智能手机应用程序分析犬类腹部X光片预测尿结石成分的深度学习算法	样本量较小（139只狗），仅为初步研究	评估人工智能算法在兽医临床实践中识别尿结石成分的准确性	犬类尿结石	数字病理	泌尿系统疾病	红外光谱分析, 腹部X光摄影	深度学习	X光图像	139只狗	NA	CALCurad	准确率	智能手机应用程序
511	2025-10-07	Automated Detection of Keratorefractive Laser Surgeries on Optical Coherence Tomography Using Deep Learning 2025-Mar, Journal of refractive surgery (Thorofare, N.J. : 1995) DOI:10.3928/1081597X-20250204-04 PMID:40067669	研究论文	开发基于深度学习的前段光学相干断层扫描算法，用于自动检测不同类型的角膜屈光激光手术	首次使用深度学习神经网络在AS-OCT上自动区分多种角膜屈光激光手术类型，并能在各类手术中进一步区分近视和远视治疗	研究中未明确说明算法的泛化能力及在不同设备间的适用性	开发自动检测角膜屈光激光手术的深度学习算法	角膜屈光激光手术患者的眼部扫描图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	深度学习神经网络	图像	14,948个眼部扫描，来自1,166名患者的2,278只眼睛	NA	NA	准确率,F1分数,精确召回曲线下面积,受试者工作特征曲线下面积	NA
512	2025-10-07	Enhancing single-cell classification accuracy using image conversion and deep learning 2025-Mar, Yi chuan = Hereditas DOI:10.16288/j.yczz.24-213 PMID:40068952	研究论文	本研究提出了一种创新的单细胞分类方法scIC，通过将单细胞转录组测序数据转换为图像形式并结合深度学习技术进行细胞分类	首次将单细胞转录组测序数据转换为图像形式，并利用CNN和ResNet等深度学习模型进行细胞分类，显著提高了分类准确率	仅测试了四种细胞类型的数据集，尚未在更广泛的细胞类型和更复杂的数据集上进行验证	提高单细胞转录组测序数据的分类准确性和可靠性	单细胞转录组测序数据	生物信息学	NA	单细胞转录组测序(scRNA-seq)	CNN, ResNet	基因表达数据转换的图像	四种细胞类型数据集：小鼠皮肤基底细胞、小鼠淋巴细胞、人类神经元细胞和小鼠脊髓细胞	NA	ResNet50	准确率	NA
513	2025-10-07	Deep Learning Radiopathomics Models Based on Contrast-enhanced MRI and Pathologic Imaging for Predicting Vessels Encapsulating Tumor Clusters and Prognosis in Hepatocellular Carcinoma 2025-Mar, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240213 PMID:40084948	研究论文	基于增强MRI和病理影像开发深度学习放射病理组学模型，用于预测肝细胞癌中血管包绕肿瘤簇和预后	首次结合增强MRI和病理影像开发深度学习放射病理组学模型，整合放射组学评分和病理组学评分预测VETC和生存预后	回顾性多中心研究，样本量有限（578例患者）	预测肝细胞癌中血管包绕肿瘤簇(VETC)和患者生存预后	肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	钆塞酸增强MRI, 病理成像	深度学习	医学影像(MRI图像, 病理图像)	578例肝细胞癌患者（训练集317例，内部测试集137例，外部测试集124例）	NA	Swin Transformer	AUC, C指数, 时间依赖性ROC曲线	NA
514	2025-05-13	Development of a deep learning-based model to evaluate changes during radiotherapy using cervical cancer digital pathology 2025-Mar-24, Journal of radiation research IF:1.9Q3 DOI:10.1093/jrr/rraf004 PMID:40051384	研究论文	开发了一种基于深度学习的模型，用于评估宫颈癌放疗期间的变化，并在全切片图像上可视化结果	结合DenseNet121和支持向量机，开发了一种新的分类模型，用于评估宫颈癌放疗前后的活检变化，并可视化结果	生存分析未能显示放疗状态概率（RSP）在治疗期间的预后影响	创建一种深度学习模型，用于评估宫颈癌放疗期间的变化，并探索其临床意义	95名接受放疗的宫颈癌患者的活检样本	数字病理学	宫颈癌	深度学习	DenseNet121 + SVM	图像	95名患者的18,400个切片（12,400个用于训练，6,000个用于测试）	NA	NA	NA	NA
515	2025-05-13	DeepMVD: A Novel Multiview Dynamic Feature Fusion Model for Accurate Protein Function Prediction 2025-Mar-24, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02216 PMID:40053671	研究论文	提出了一种名为DeepMVD的新型深度学习模型，用于通过动态融合多视图特征来提高蛋白质功能预测的准确性	DeepMVD模型通过专门模块提取各视图的独特特征，并利用自适应融合机制进行最优整合，显著提升了预测精度	现有研究未能有效利用蛋白质序列中反映的多层次属性特征，这限制了蛋白质描述的丰富性，从而影响了高精度蛋白质功能预测	提高蛋白质功能预测的准确性	蛋白质序列	机器学习	NA	深度学习	DeepMVD	蛋白质序列数据	CAFA4数据集	NA	NA	NA	NA
516	2025-10-07	A deep learning lightweight model for real-time captive macaque facial recognition based on an improved YOLOX model 2025-Mar-18, Zoological research IF:4.0Q1 DOI:10.24272/j.issn.2095-8137.2024.296 PMID:40049662	研究论文	本研究开发了一种基于改进YOLOX模型的轻量级实时圈养猕猴面部识别模型ACE-YOLOX	将高效通道注意力(ECA)、完整交并比损失(CIoU)和自适应空间特征融合(ASFF)集成到YOLOX框架中，在提高预测精度的同时降低计算复杂度	NA	开发适用于圈养猕猴的轻量级面部识别模型，实现实时个体识别	圈养猕猴	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOX	图像	179,400张标注面部图像，来自1,196只猕猴	PyTorch	YOLOX, ECA, ASFF	准确率	智能手机设备(Android)
517	2025-10-07	Deep Learning Enhanced Near Infrared-II Imaging and Image-Guided Small Interfering Ribonucleic Acid Therapy of Ischemic Stroke 2025-03-18, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c18035 PMID:40042964	研究论文	开发了一种结合深度学习增强NIR-II成像和siRNA治疗的缺血性卒中治疗平台	创新性地开发了YWFC NPs纳米平台，可增强血脑屏障穿透性并整合深度学习算法优化NIR-II成像	仅在临床前小鼠模型中进行验证，尚未进行人体临床试验	开发针对缺血性卒中的siRNA递送系统和成像引导治疗策略	缺血性卒中小鼠模型（MCAO模型）	医学影像, 药物递送	缺血性卒中	NIR-II成像, siRNA治疗, 纳米颗粒递送系统	深度学习神经网络	NIR-II影像数据	MCAO小鼠模型	NA	NA	信噪比	NA
518	2025-05-13	A review of urban heat island mapping approaches with a special emphasis on the Indian region 2025-Mar-08, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-13810-3 PMID:40055272	综述	本文对全球城市热岛（UHI）测绘方法进行了批判性回顾，特别关注印度地区及基于AI的方法	特别强调印度地区及AI方法在城市热岛测绘中的应用	主要关注印度地区，可能缺乏对其他地区的深入分析	提高城市热岛效应测绘和监测的准确性，以改善生活质量	城市热岛效应及其测绘方法	机器学习	NA	机器学习和深度学习算法	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
519	2025-05-13	A prediction model for the risk of developing mild cognitive impairment in older adults with sarcopenia: evidence from the CHARLS 2025-Mar-08, Aging clinical and experimental research IF:3.4Q2 DOI:10.1007/s40520-025-02980-2 PMID:40055290	research paper	开发了一种深度学习模型，用于预测患有肌肉减少症的老年人发生轻度认知障碍的风险	利用机器学习和深度学习技术，结合CHARLS数据，构建了一个预测模型，并开发了在线工具	样本量相对较小，且仅基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的数据	开发一个准确的预测模型，用于筛查肌肉减少症患者的轻度认知障碍风险	570名患有肌肉减少症的患者	machine learning	geriatric disease	machine learning, deep learning	deep learning	clinical data	570 patients with sarcopenia from CHARLS	NA	NA	NA	NA
520	2025-05-13	Development and validation of computer-aided detection for colorectal neoplasms using deep learning incorporated with computed tomography colonography 2025-Mar-08, BMC gastroenterology IF:2.5Q2 DOI:10.1186/s12876-025-03742-0 PMID:40055612	研究论文	本研究开发并验证了结合深度学习与CT结肠造影的计算机辅助检测系统，用于结直肠肿瘤的诊断	采用基于faster R-CNN的神经网络结构检测结直肠病变，并通过整合两个位置的评估提高了AI算法的敏感性	外部验证数据量相对较小（137例患者），且未详细说明不同机构间数据质量的差异性	提升CT结肠造影图像中结直肠肿瘤病变的检测敏感性	结直肠肿瘤病变	数字病理	结直肠癌	CT结肠造影	faster R-CNN	医学影像	训练及内部验证数据453例患者（来自日本多中心试验），外部验证数据137例患者（来自其他两家机构）	NA	NA	NA	NA