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
1	2025-11-16	Optimizing Biophysical Large-Scale Brain Circuit Models With Deep Neural Networks 2025-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.07.647497 PMID:40291740	研究论文	提出一种利用深度神经网络优化生物物理大规模脑回路模型的新框架DELSSOME	通过深度学习直接预测模型参数是否产生真实脑动力学，绕过了传统需要重复数值积分的方法	NA	优化生物物理脑回路模型的参数以增强生物合理性	反馈抑制控制平均场模型和脑动力学数据	计算神经科学	NA	平均场建模	深度神经网络	脑动力学数据	NA	NA	NA	速度提升倍数	NA
2	2025-11-15	Deep Learning-Based Event Counting for Apnea-Hypopnea Index Estimation Using Recursive Spiking Neural Networks 2025-04, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3498097 PMID:40030371	研究论文	提出一种基于递归脉冲神经网络的深度学习事件计数方法，用于家庭环境中睡眠呼吸暂停的筛查和呼吸暂停低通气指数估计	首次将递归脉冲神经网络应用于呼吸事件计数，无需精确定位事件时间点即可实现准确的AHI估计	样本量较小（N=33），需要在更大数据集上验证性能	开发改进的家庭睡眠呼吸暂停筛查方法	睡眠呼吸暂停患者	机器学习	睡眠呼吸暂停	音频记录，血氧饱和度记录	SNN	音频信号，SpO2信号	33例整夜录音数据	NA	递归脉冲神经网络	平均绝对误差	NA
3	2025-11-14	ACCELERATING QUANTITATIVE MRI USING SUBSPACE MULTISCALE ENERGY MODEL (SS-MUSE) 2025-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi60581.2025.10980741 PMID:40881623	研究论文	提出一种基于子空间多尺度能量模型的定量MRI加速方法	将即插即用多尺度能量模型推广到正则化子空间恢复设置，联合正则化3D多对比度空间因子	NA	加速定量MRI扫描，解决3D多对比度采集时间过长的问题	多对比度MRI图像	医学影像处理	NA	多对比度MRI	多尺度能量模型	3D医学影像	NA	NA	子空间多尺度能量模型(SS-MUSE)	NA	NA
4	2025-11-06	Characterization of binding kinetics and intracellular signaling of new psychoactive substances targeting cannabinoid receptor using transition-based reweighting method 2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.29.560261 PMID:37873328	研究论文	本研究通过分子动力学模拟和深度学习方法揭示了新型精神活性物质与大麻素受体结合动力学及下游信号传导的分子机制	结合过渡态重加权方法和神经关系推理模型分析配体结合动力学与下游信号传导的关系	研究主要关注两种特定配体，可能需要扩展到更多种类的新型精神活性物质	阐明新型精神活性物质与大麻素受体结合动力学及其对下游信号传导的影响机制	新型精神活性物质MDMB-Fubinaca和经典大麻素HU-210与大麻素受体1的结合过程	计算生物学	药物滥用	分子动力学模拟, 变分自编码器, 神经关系推理	NRI, 变分自编码器	分子动力学轨迹数据	两种配体（MDMB-Fubinaca和HU-210）与受体的结合过程	NA	神经关系推理, 变分自编码器	过渡速率估计, 热力学参数分析, 变构效应评估	NA
5	2025-10-26	Memorization Bias Impacts Modeling of Alternative Conformational States of Symmetric Solute Carrier Membrane Proteins with Methods from Deep Learning 2025-Apr-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.15.603529 PMID:39071413	研究论文	本文评估了深度学习建模中记忆效应对溶质载体膜蛋白替代构象状态预测的影响，并提出了一种结合ESM和模板建模的新方法	开发了结合ESM和基于模板建模的方法，利用SLC蛋白内部伪对称性来一致建模替代构象状态	方法主要适用于具有伪对称结构的SLC蛋白，对其他类型蛋白的适用性未验证	解决深度学习在建模膜蛋白多构象状态时的记忆偏差问题	溶质载体(SLC)膜蛋白超家族	机器学习	病毒感染	深度学习方法，进化尺度建模，模板建模	AlphaFold2, AlphaFold3, ESM	蛋白质序列，结构数据	多个整合膜蛋白转运体，包括SLC35F2	AlphaFold, ESM	深度学习蛋白质结构预测模型	与进化协方差数据比较验证	NA
6	2025-10-25	Mixing individual and collective behaviors to predict out-of-routine mobility 2025-Apr-29, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2414848122 PMID:40267135	研究论文	提出一种动态融合个体与集体移动行为的方法，用于预测人类非常规出行	通过集体智能动态整合个体与集体移动行为，提升对非常规出行预测的准确性	模型在兴趣点密集的城区效果更佳，其他区域效果可能受限	解决人类移动预测中的非常规行为预测问题	人类移动轨迹数据	机器学习	NA	轨迹数据分析	深度学习, 马尔可夫模型	轨迹数据	美国五个城市的数百万条隐私保护轨迹	NA	NA	预测准确率	NA
7	2025-10-25	Transitions in dynamical regime and neural mode underlie perceptual decision-making 2025-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.15.562427 PMID:37904994	研究论文	本研究通过无监督深度学习方法分析大鼠前额叶皮层和纹状体的神经活动，揭示了感知决策过程中动态机制和神经模式的转变	发现了决策过程中两个连续动态机制的存在，并提出了神经推断承诺时间(nTc)的概念	研究局限于啮齿类动物模型，需要进一步验证在更复杂认知任务和不同物种中的普适性	探索感知决策过程中神经动态机制和决策承诺的神经基础	大鼠前额叶皮层和纹状体的神经元活动	计算神经科学	NA	大规模神经元同步记录，脉冲听觉证据积累任务	深度学习，简化动力学模型	神经电生理信号	数百个神经元的同时记录数据	NA	NA	神经推断承诺时间(nTc)的精确推断	NA
8	2025-10-24	Evaluating the dosimetric and positioning accuracy of a deep learning based synthetic-CT model for liver radiotherapy treatment planning 2025-Apr-11, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adc818 PMID:40174606	研究论文	评估基于深度学习的合成CT模型在肝癌放射治疗计划中的剂量学和定位准确性	首个在剂量学和患者定位两方面验证肝癌合成CT模型的研究，展示了仅使用MRI工作流程的可行性	样本量较小（11名患者），需进一步扩大验证规模	验证深度学习生成的合成CT在肝癌放射治疗中的剂量计算和定位准确性	肝癌患者放射治疗计划	医学影像分析	肝癌	MRI, 合成CT生成, 4D CBCT	CycleGAN	医学影像（MRI, CT, CBCT）	11名患者	NA	CycleGAN	剂量差异百分比, 平移差异, 旋转差异, DVH分析	NA
9	2025-10-23	The Application of Artificial Intelligence in Spine Surgery: A Scoping Review 2025-Apr-01, Journal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons. Global research & reviews DOI:10.5435/JAAOSGlobal-D-24-00405 PMID:40239218	综述	本范围综述系统分析了人工智能在脊柱外科领域的应用现状和发展趋势	首次对2020-2024年间AI在脊柱外科应用的文献进行全面梳理，明确了当前研究重点和空白领域	仅纳入PubMed和EMBASE数据库文献，单中心研究占比高(72/105)，大样本研究较少(仅27/105研究样本量>1000)	系统评估人工智能技术在脊柱外科领域的应用范围和发展现状	脊柱外科相关的医学研究文献	医疗人工智能	脊柱疾病	监督学习	机器学习,深度学习	医学图像,临床数据	105项研究，其中27项样本量超过1000例患者	NA	NA	NA	NA
10	2025-10-15	Computational characterization of lymphocyte topology on whole slide images of glomerular diseases 2025-Apr-14, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.12.25325548 PMID:40321276	研究论文	本研究通过计算方式量化肾小球疾病中淋巴细胞拓扑结构，并验证其临床相关性	开发了基于图的生境聚类算法识别密集与稀疏淋巴细胞生境，并提取26种高通量定量病理特征	样本量相对有限（N=333），仅使用H&E染色全切片图像	量化淋巴细胞炎症拓扑结构并测试其临床相关性	155例局灶节段性肾小球硬化症（FSGS）和178例微小病变病（MCD）患者	数字病理学	肾脏疾病	全切片图像分析，深度学习分割	深度学习模型	图像	333名NEPTUNE/CureGN参与者	NA	NA	一致性指数，Kaplan-Meier生存分析	NA
11	2025-10-05	Continuous Reaching and Grasping with a BCI Controlled Robotic Arm in Healthy and Stroke-Affected Individuals 2025-Apr-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.16.25325551 PMID:40321282	研究论文	提出一种基于运动想象的脑机接口范式，通过添加“点击”信号实现机械臂的连续抓取控制	受计算机鼠标机制启发，在现有2D运动BCI范式中增加“点击”信号，提高系统自由度并支持更复杂任务	脑电信号信噪比和空间分辨率较低，限制了系统性能	开发能够同时控制运动和点击的脑机接口系统，实现机械臂的连续抓取任务	健康受试者和中风幸存者	脑机接口	中风	脑电信号处理，运动想象范式	深度学习	EEG信号	健康受试者和中风幸存者（具体数量未明确）	NA	NA	任务完成数量（5分钟内平均移动杯子数量）	NA
12	2025-10-05	Geometric deep learning framework for de novo genome assembly 2025-Apr-14, Genome research IF:6.2Q1 DOI:10.1101/gr.279307.124 PMID:39472021	研究论文	提出基于几何深度学习的基因组组装框架GNNome，用于从组装图中识别路径重建基因组序列	首次将几何深度学习应用于从头基因组组装，不依赖现有组装策略，仅利用问题的对称性进行训练	目前主要适用于单倍体基因组的组装	解决基因组组装图中重复区域导致的复杂缠结问题，提高组装连续性和质量	多种物种的基因组组装	机器学习	NA	PacBio HiFi测序	几何深度学习	组装图数据	多种物种的基因组数据	NA	GNNome	组装连续性、质量	NA
13	2025-10-05	Childhood muscle growth: Reference curves for lower leg muscle volumes and their clinical application in cerebral palsy 2025-Apr-08, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2416660122 PMID:40163724	研究论文	构建5-15岁儿童下肢肌肉体积的参考曲线并应用于脑瘫患儿评估	首次建立儿童下肢10块特定肌肉的体积参考曲线，并应用深度学习自动分割MRI图像	置信带在最小和最大年龄处较宽，样本量有限	量化儿童肌肉生长模式并建立临床评估标准	208名正常发育儿童和78名能行走的脑瘫患儿	数字病理	脑瘫	磁共振成像	深度学习	医学图像	286名儿童（208名正常发育，78名脑瘫）	NA	NA	百分位数	NA
14	2025-10-05	Radiogenomic explainable AI with neural ordinary differential equation for identifying post-SRS brain metastasis radionecrosis 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17635 PMID:39878595	研究论文	开发基于神经常微分方程的可解释AI模型，用于区分脑转移瘤立体定向放射外科术后放射性坏死与肿瘤复发	首次将重球神经常微分方程应用于放射基因组学分析，通过特征空间轨迹可视化实现AI决策过程的可解释性	样本量相对较小（90个脑转移灶），仅针对非小细胞肺癌患者	开发可解释的AI模型以无创区分脑转移瘤SRS术后放射性坏死与肿瘤复发	62名非小细胞肺癌患者的90个脑转移灶	医学影像分析	脑转移瘤	MRI影像分析，基因组特征分析，临床参数分析	神经常微分方程，深度神经网络	医学影像，基因组数据，临床数据	90个脑转移灶（来自62名NSCLC患者）	NA	重球神经常微分方程	敏感度，特异度，准确度，ROC曲线下面积	NA
15	2025-10-05	Artificial Intelligence-Enhanced Perfusion Scoring Improves the Diagnostic Accuracy of Myocardial Perfusion Imaging 2025-Apr-01, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine IF:9.1Q1 DOI:10.2967/jnumed.124.268079 PMID:39978815	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习与传统定量方法的心肌灌注评分系统，用于提高阻塞性冠状动脉疾病的诊断准确性	通过深度学习预测结果调制极坐标图像素评分，生成增强型总灌注缺损和17节段总和评分，简化了AI方法的临床转化	研究样本量相对有限（555例测试患者），且仅基于单中心数据	提高心肌灌注成像对阻塞性冠状动脉疾病的诊断准确性	接受心肌灌注成像并在180天内进行侵入性冠状动脉造影的患者	医学影像分析	心血管疾病	心肌灌注SPECT成像	深度学习	医学影像数据	555例测试患者（中位年龄65岁，69%为男性），其中329例（59%）患有阻塞性CAD	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
16	2025-10-05	Reproducible image-based profiling with Pycytominer 2025-Apr, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02611-8 PMID:40032995	研究论文	介绍Pycytominer——一个用于图像特征处理的开源Python工具包	开发了专门针对基于图像的细胞特征分析的可重复生物信息学处理流程	NA	实现可重复的基于图像的细胞特征分析	高通量显微镜图像产生的单细胞特征	生物信息学	NA	高通量显微镜	NA	图像特征数据	NA	Python	NA	NA	NA
17	2025-10-05	Assessing Quantitative Performance and Expert Review of Multiple Deep Learning-Based Frameworks for Computed Tomography-based Abdominal Organ Auto-Segmentation 2025-Apr, Intelligent oncology DOI:10.1016/j.intonc.2025.03.003 PMID:41020282	研究论文	本研究对多种基于深度学习的框架在CT图像腹部器官自动分割中的性能进行了全面评估	首次对AutoML框架（Auto3DSeg、nnU-Net）与最先进的非AutoML框架（SwinUNETR）在腹部器官分割任务中进行了系统比较	仅使用122张训练图像和72张验证图像，样本量相对有限	评估不同深度学习框架在CT图像腹部器官自动分割中的性能表现	腹部器官CT图像分割	计算机视觉	肿瘤疾病	计算机断层扫描（CT）	深度学习	医学图像	122张训练图像和72张验证图像，来自AMOS挑战赛数据集	Auto3DSeg, nnU-Net, SwinUNETR	U-Net, Transformer	Dice相似系数, 表面DSC, 95百分位Hausdorff距离, Likert量表评分	NA
18	2025-10-05	Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow 2025-Apr-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.03.647027 PMID:40236215	研究论文	开发动态模型和物理启发的深度学习框架来量化fMRI中的脑脊液流动	首次开发了模拟时变流速的fMRI流入信号动态模型，并创建了基于物理的深度学习框架来反演模型	未提及具体样本量限制或模型验证的局限性	量化脑脊液流动特性，使fMRI信号具有物理可解释性	人类数据和体模数据中的脑脊液流动	医学影像分析	神经系统疾病	fMRI，流动敏感fMRI	深度学习	fMRI影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
19	2025-10-05	Transformer-based deep learning ensemble framework predicts autism spectrum disorder using health administrative and birth registry data 2025-Apr-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90216-8 PMID:40195371	研究论文	基于Transformer的深度学习集成框架利用健康管理和出生登记数据预测自闭症谱系障碍	首次将大规模集成Transformer深度学习模型应用于健康管理和出生登记数据预测自闭症谱系障碍，并采用可解释人工智能方法识别关键影响因素	模型预测性能仍有提升空间（AUC为69.6%），仅基于加拿大安大略省数据	开发机器学习模型通过健康管理和出生登记数据早期识别自闭症谱系障碍高风险儿童	18个月至5岁儿童，包含707,274对母子数据，其中10,956例自闭症确诊案例	机器学习	自闭症谱系障碍	健康管理数据挖掘，出生登记数据分析	Transformer, Extreme Gradient Boosting	结构化健康管理数据，出生登记数据，筛查生物标志物值	707,274对母子数据，来自加拿大安大略省2006年4月1日至2018年3月31日期间的所有活产婴儿	NA	Transformer集成模型	AUC, 敏感度, 特异度	NA
20	2025-10-05	Manifold Topological Deep Learning for Biomedical Data 2025-Apr-07, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6149503/v1 PMID:40297704	研究论文	本文首次提出流形拓扑深度学习(MTDL)方法，将拓扑深度学习扩展到可微分流形数据	首次将拓扑深度学习应用于可微分流形数据，基于霍奇理论将图像表示为具有向量场的平滑流形	方法在微分拓扑方面仍面临挑战，目前仅使用简单的CNN架构进行验证	开发适用于流形数据的拓扑深度学习方法	生物医学图像数据	机器学习	NA	拓扑数据分析，霍奇理论	CNN	图像	717,287张生物医学图像，来自11个2D和6个3D数据集	NA	CNN	NA	NA