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
21	2025-07-22	scRegulate: Single-Cell Regulatory-Embedded Variational Inference of Transcription Factor Activity from Gene Expression 2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.17.649372 PMID:40654959	research paper	开发了一个名为scRegulate的生成深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据中推断转录因子活性	结合了基因调控网络先验和变分推断，能够捕捉新颖、动态和上下文特定的调控相互作用	依赖于基因调控网络的先验知识，可能无法完全捕捉未知的调控关系	提高从单细胞RNA测序数据中推断转录因子活性的准确性和可解释性	单细胞RNA测序数据和基因调控网络	computational biology	NA	scRNA-seq, variational inference	generative deep learning framework	gene expression data	multiple public experimental and synthetic datasets
22	2025-07-22	Empowering Data Sharing in Neuroscience: A Deep Learning Deidentification Method for Pediatric Brain MRIs 2025-May-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8581 PMID:39532533	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动去标识化工具，用于儿科脑部MRI图像，以促进神经科学数据共享	针对儿科病例和多种MRI序列定制化开发的去标识化工具，填补了现有工具在儿科病例和多样化图像类型上的不足	模型在去除耳朵区域的性能较低（准确率73%）	解决儿科神经影像数据共享中的隐私问题，促进神经科学研究	儿科脑部MRI图像	数字病理	脑肿瘤	MRI（T1W、T1W对比增强、T2W、T2W-FLAIR）	nnU-Net	图像	208名脑肿瘤患者和36名临床对照患者，共976张图像
23	2025-07-22	Perfusion estimation from dynamic non-contrast computed tomography using self-supervised learning and a physics-inspired U-net transformer architecture 2025-May, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03323-2 PMID:39832070	研究论文	本研究提出了一种基于自监督学习和物理启发的U-net transformer架构的新方法，用于从非对比动态计算机断层扫描中预测肺灌注成像	结合了U-Net Transformer架构和自监督学习策略，首次实现了从非对比CT预测灌注成像的高精度	研究样本量相对较小（44名患者），且需要进一步验证其临床适用性	开发一种更快速、更准确的肺功能成像方法，以克服当前核医学成像的局限性	肺灌注成像	数字病理学	肺病	4DCT成像，SPECT/CT灌注扫描	U-Net Transformer	CT图像	523张IE-CT图像用于自监督训练，44名患者数据用于监督训练
24	2025-07-22	On-patient medical record and mRNA therapeutics using intradermal microneedles 2025-May, Nature materials IF:37.2Q1 DOI:10.1038/s41563-024-02115-4 PMID:39994390	研究论文	介绍了一种不可见的皮肤内微针技术，用于在患者皮肤上准确存储医疗信息，并结合mRNA治疗	开发了一种结合mRNA治疗和近红外荧光微粒的微针设计，用于在患者皮肤上存储医疗记录，并通过深度学习图像处理进行信息编码和解码	研究仅在猪模型中进行长期验证，尚未在人类中进行临床试验	开发一种可靠的医疗记录保存技术，以改善全球医疗记录不可靠或不可用的情况	患者皮肤和mRNA疫苗	数字病理学	SARS-CoV-2	mRNA治疗和近红外荧光微粒技术	深度学习	图像	猪模型
25	2025-07-22	Artificial Intelligence for the Detection of Patient-Ventilator Asynchrony 2025-05, Respiratory care IF:2.4Q2 DOI:10.1089/respcare.12540 PMID:40178919	综述	本文综述了人工智能在检测患者-呼吸机异步（PVA）中的应用现状	展示了AI模型在PVA检测中的高准确性和潜力，涵盖多种人群和异步类型	需要进一步在不同临床环境和患者群体中进行模型验证	评估AI在PVA检测和量化中的应用	患者-呼吸机异步（PVA）	机器学习	呼吸系统疾病	机器学习和深度学习技术	多种ML和深度学习模型	呼吸数据	13项研究，332名参与者，分析超过580万次呼吸
26	2025-07-22	Using deep learning for estimation of time-since-injury in pediatric accidental fractures 2025-May, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06223-4 PMID:40258953	研究论文	本研究利用深度学习模型评估儿童意外长骨骨折的受伤时间	首次将深度学习应用于儿童骨折受伤时间的精确估计，提高了传统方法的准确性	研究数据仅来自单一儿童医院，样本多样性可能受限	改进儿童骨折受伤时间的影像学评估方法	6岁以下儿童的长骨意外骨折	数字病理学	儿科骨折	深度学习	CNN	影像	来自399名患者的2,328张X光片
27	2025-07-22	Model-based self-supervised learning for quantitative assessment of myocardial oxygen extraction fraction and myocardial blood volume 2025-May-01, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30555 PMID:40312974	研究论文	开发了一种基于模型驱动的自监督深度学习网络，用于同时映射心肌氧提取分数（mOEF）和心肌血容量（MBV）	通过将物理模型整合到训练过程中，实现了自监督学习模式，并采用包含均方误差和余弦相似度的损失函数来同时估计mOEF和MBV	研究样本量较小，仅包括10名健康受试者和10名心肌梗死患者	开发一种同时映射心肌氧提取分数和心肌血容量的方法	健康受试者和心肌梗死患者	医学影像分析	心肌梗死	自监督学习（SSL）	深度学习网络	医学影像	10名健康受试者和10名心肌梗死患者
28	2025-07-22	Deep learning-assisted analysis of single-particle tracking for automated correlation between diffusion and function 2025-May, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02665-8 PMID:40341204	research paper	介绍了一种名为DeepSPT的深度学习框架，用于快速高效地分析细胞内物体扩散的二维或三维时间行为	开发了DeepSPT框架，能够自动从分子和细胞器的扩散中提取功能信息，显著提高了分析效率	未提及具体的技术限制或数据局限性	研究细胞内物体扩散与功能之间的自动关联	分子和细胞器在亚细胞环境中的扩散行为	machine learning	NA	deep learning	DeepSPT	temporal behavior data	未提及具体样本数量
29	2025-07-21	Multi-class classification of central and non-central geographic atrophy using Optical Coherence Tomography 2025-May-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.27.25328446 PMID:40492092	研究论文	开发并验证基于深度学习的模型，利用光学相干断层扫描（OCT）数据对地理萎缩（GA）亚型进行分类	首次使用Vision Transformer (ViT-B/16)架构对GA亚型进行分类，并通过选择性使用包含中央凹区域的B扫描提高了诊断准确性	研究样本量相对较小（104名患者），且为回顾性研究	开发能够准确分类地理萎缩亚型的深度学习模型	地理萎缩（GA）患者的OCT扫描数据	数字病理学	年龄相关性黄斑变性（AMD）	光学相干断层扫描（OCT）	ResNet50, MobileNetV2, Vision Transformer (ViT-B/16)	图像	455个OCT体积（来自104名患者），包括258个中央GA、74个非中央GA和123个无GA样本
30	2025-07-21	Deep-learning-based single-domain and multidomain protein structure prediction with D-I-TASSER 2025-May-23, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02654-4 PMID:40410405	research paper	提出了一种结合深度学习和传统物理模拟的蛋白质结构预测方法D-I-TASSER	D-I-TASSER通过整合多源深度学习势能和迭代线程片段组装模拟，实现了对单域和多域蛋白质结构的自动化建模，且在性能上超越了AlphaFold2和AlphaFold3	NA	开发一种高精度的蛋白质结构和功能预测方法，适用于全基因组应用	单域和多域蛋白质结构	machine learning	NA	深度学习，迭代线程片段组装模拟	D-I-TASSER	蛋白质序列和结构数据	人类蛋白质组中的81%蛋白质域和73%全链序列
31	2025-07-21	Development of machine learning-based mpox surveillance models in a learning health system 2025-May-02, Sexually transmitted infections IF:3.6Q2 DOI:10.1136/sextrans-2024-056382 PMID:40318862	研究论文	本研究旨在开发基于机器学习和深度学习的模型，用于通过临床记录检测mpox病例以支持监测工作	开发了基于临床记录的机器学习和深度学习模型，用于mpox病例检测，并比较了不同模型的性能	研究为回顾性研究，可能存在数据偏差，且样本量相对较小	开发用于mpox病例监测的机器学习和深度学习模型	临床记录中的mpox病例	机器学习	mpox（猴痘）	机器学习和深度学习	LASSO回归, ClinicalBERT, ClinicalLongformer	临床记录文本	228例PCR确诊的mpox病例和698例对照
32	2025-07-21	AI-Cirrhosis-ECG (ACE) score for predicting decompensation and liver outcomes 2025-May, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101356 PMID:40276480	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI-Cirrhosis-ECG (ACE)评分系统，用于预测肝硬化患者的失代偿和肝脏相关结局	首次将深度学习技术应用于ECG数据分析，开发出能够准确预测肝硬化失代偿和临床结局的非侵入性评分系统	需要在更多样化的人群中进行进一步验证，并与其他已建立的预测因子整合	提高肝硬化患者疾病严重程度和预后的预测准确性	肝硬化患者	数字病理学	肝硬化	深度学习	深度学习模型	ECG数据	来自三个队列的总共1233名患者（472名回顾性队列，420名前瞻性移植队列，341名外部验证队列）
33	2025-07-20	Deep learning on brief interictal intracranial recordings can accurately characterize seizure onset zones 2025-May-27, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.18478 PMID:40423629	研究论文	该研究利用深度学习技术，通过短暂的发作间期颅内记录准确识别癫痫发作起始区	首次证明深度学习模型可以利用短暂的发作间期颅内记录数据准确分类癫痫发作起始区，且性能优于随机标签训练的模型	研究样本量相对有限（78名患者），且模型性能在不同患者群体中存在差异	开发自动化方法定位癫痫发作起始区，以改善术前评估并减少患者住院时间	78名癫痫患者的100多万段发作间期立体脑电图记录	数字病理学	癫痫	立体脑电图（stereotactic electroencephalography）	一维卷积神经网络（1D CNN）	颅内电生理信号	78名患者的100多万段脑电图记录
34	2025-07-20	Deep learning-guided design of dynamic proteins 2025-May-22, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adr7094 PMID:40403060	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的蛋白质动态变化设计方法	首次实现了对蛋白质内部几何动态变化的从头设计，并验证了设计的构象	未提及具体应用场景或体内验证结果	开发能够设计具有可控构象变化蛋白质的新方法	蛋白质的构象动态变化	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质结构数据	4个验证结构
35	2025-07-20	Differentiable Folding for Nearest Neighbor Model Optimization 2025-May-12, ArXiv PMID:40160447	研究论文	本文提出了一种基于可微分折叠的高效、可扩展且灵活的参数优化方法，用于改进最近邻模型的RNA二级结构预测	利用可微分折叠技术直接计算RNA折叠算法的梯度，显著提高了参数优化的效率和效果	未明确提及方法在复杂RNA结构或大规模数据集上的适用性限制	优化RNA二级结构预测的最近邻模型参数	RNA二级结构	计算生物学	NA	可微分折叠	最近邻模型	RNA结构数据和热力学实验数据	包含约13,000个热力学参数的新数据库RNAometer
36	2025-07-20	Automatic Quantification of Serial PET/CT Images for Pediatric Hodgkin Lymphoma Using a Longitudinally Aware Segmentation Network 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240229 PMID:39969278	研究论文	开发了一种纵向感知分割网络(LAS-Net)，用于量化儿童霍奇金淋巴瘤患者的系列PET/CT图像	LAS-Net引入了纵向交叉注意力机制，允许PET1的相关特征为PET2的分析提供信息	研究为回顾性研究，可能受到数据选择和收集的限制	开发能够量化儿童霍奇金淋巴瘤患者系列PET/CT图像的自动分割网络	儿童霍奇金淋巴瘤患者的系列PET/CT图像	数字病理	霍奇金淋巴瘤	PET/CT成像	CNN	医学图像	297名儿科患者（内部数据集200名，外部测试数据集97名）
37	2025-07-20	The Advances in Deep Learning Modeling of Polyadenylation Codes 2025 May-Jun, Wiley interdisciplinary reviews. RNA DOI:10.1002/wrna.70017 PMID:40468587	综述	本文总结了深度学习模型在解析多聚腺苷酸化调控方面的进展及其应用	深度学习模型能够无偏地量化基序间的相互作用，捕捉顺式调控基序间复杂的位置交互，为多聚腺苷酸化生物学带来新见解	NA	探讨深度学习模型在多聚腺苷酸化调控研究中的应用及其进展	多聚腺苷酸化位点的形成及其调控机制	自然语言处理	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	NA
38	2025-07-19	Physics-informed neural networks for optimal vaccination plan in SIR epidemic models 2025-May-20, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2025059 PMID:40676987	研究论文	本研究探讨了在具有恒定感染和恢复率的SIR模型中实现最短根除时间的最优疫苗接种计划	提出了一种基于物理信息神经网络的网格自由框架来近似解决HJB方程，并通过动态规划原理高效获得最优疫苗接种控制	研究假设感染和恢复率为恒定值，可能限制了模型在更复杂流行病场景中的应用	解决流行病建模中的最优控制问题及其对应的HJB方程	SIR流行病模型中的最优疫苗接种计划	机器学习	NA	物理信息神经网络(PINN)	神经网络	数值数据	NA
39	2025-07-18	Variational inference of single cell time series 2025-May-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.29.610389 PMID:39257806	研究论文	提出了一种名为SNOW的深度学习算法，用于解析单细胞时间序列数据	SNOW算法能够将单细胞时间序列数据分解为时间依赖和时间独立的贡献，构建具有生物学意义的潜在空间，去除批次效应，并在单细胞水平生成真实的时间序列	NA	解决单细胞RNA测序数据中基因表达受时间和细胞身份共同影响时的分析难题	单细胞时间序列RNA测序数据	机器学习	NA	scRNA-seq	深度学习算法	单细胞RNA测序数据	合成和真实的scRNA-seq数据
40	2025-07-18	External Validation of a Novel Landmark-Based Deep Learning Automated Tibial Slope Measurement Algorithm Applied on Short Radiographs Obtained in Patients With ACL Injuries 2025-May, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251333607 PMID:40342354	研究论文	本研究通过外部验证一种基于深度学习的新型自动胫骨斜率测量算法，应用于ACL损伤患者的短放射影像	开发并验证了一种新型的基于标志点的深度学习算法，用于自动测量胫骨斜率，消除了人为误差并提高了测量效率	与金标准手动测量相比，模型在报告胫骨斜率方面需要进一步改进	验证深度学习模型在胫骨斜率测量中的可靠性和效率	接受前交叉韧带手术患者的膝关节侧位放射影像	数字病理	ACL损伤	深度学习	深度学习模型	放射影像	289张放射影像