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
401	2025-10-06	Major pathophysiological changes in pulmonary disease provided a molecular insight based on deep learning approach 2025-Aug-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15539-y PMID:40887476	研究论文	基于深度学习方法分析肺部疾病的主要病理生理变化和分子通路	采用深度学习算法构建网络分析平台，整合多源科学研究和数据库信息，系统分析肺部疾病分子通路	仅包含截至2023年12月已发表的研究，分析依赖于现有数据库的完整性	理解肺部疾病的分子通路和关键分子作用机制	主要肺部疾病相关的基因、蛋白质和分子通路	生物信息学	肺部疾病	生物信息学分析,蛋白质-蛋白质相互作用网络分析	深度学习	基因表达谱,蛋白质相互作用数据,科学文献	MEDLINE和NIH数据库中所有主要肺部疾病相关研究	NA	网络分析平台	NA	NA
402	2025-10-06	scSorterDL: a deep neural network-enhanced ensemble LDAs for single cell classifications 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf446 PMID:40889117	研究论文	提出一种结合惩罚线性判别分析、群体学习和深度神经网络的单细胞RNA测序数据细胞类型分类新方法scSorterDL	首次将惩罚线性判别分析、群体学习和深度神经网络集成用于单细胞分类，通过DNN整合多个pLDA模型输出以捕捉复杂关系	NA	改进单细胞RNA测序数据的细胞类型注释准确性	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	深度神经网络(DNN), 惩罚线性判别分析(pLDA)	基因表达数据	13个真实scRNA-seq数据集(来自不同物种、组织和平台)和20对跨平台数据集	NA	NA	准确率, 鲁棒性	GPU计算
403	2025-10-06	MCAMEF-BERT: an efficient deep learning method for RNA N7-methylguanosine site prediction via multi-branch feature integration 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf447 PMID:40889118	研究论文	提出一种名为MCAMEF-BERT的高效深度学习方法，用于RNA N7-甲基鸟苷位点预测	采用并行架构整合DNABERT-2预训练模型分支和多种传统特征编码分支，引入多通道注意力模块解决特征融合冗余问题	NA	准确识别RNA N7-甲基鸟苷修饰位点以揭示生物调控机制	RNA N7-甲基鸟苷修饰位点	生物信息学	肿瘤	RNA修饰位点预测	BERT, 注意力机制	序列数据	来自m7GHub的数据集	NA	DNABERT-2, 多分支特征集成	准确率	NA
404	2025-10-06	Significantly enhancing human antibody affinity via deep learning and computational biology-guided single-point mutations 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf445 PMID:40889116	研究论文	开发了一种结合深度学习和计算生物学方法的计算流程，用于识别能显著增强抗体亲和力的单点突变	整合了进化约束、抗体-抗原特异性统计势、分子动力学模拟、元动力学和深度学习模型，创建了创新的抗体亲和力优化计算流程	仅针对特定抗体进行了验证，需要进一步测试在更广泛抗体类型中的适用性	通过深度学习和计算生物学方法增强抗体亲和力	针对H7N9禽流感病毒血凝素的抗体和死亡受体5抗体	计算生物学	禽流感	分子动力学模拟, 元动力学, 深度学习	图神经网络, 深度学习模型	蛋白质序列, 结构数据	12个单点突变抗体	NA	MicroMutate, 图神经网络	亲和力提升倍数	NA
405	2025-10-06	Deep learning-enabled ultra-broadband terahertz high-dimensional photodetector 2025-Aug-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63364-8 PMID:40885712	研究论文	提出一种基于超表面和深度学习的大赫兹高维光电探测器，实现强度、偏振和频率三维连续参数空间的完整表征	通过色散驱动的轨道角动量倍增将偏振和光谱响应投影到OAM域，结合机器学习解码独特的极化涡旋图案	NA	开发能够同时检测强度、偏振和波长的高维连续光电探测技术	大赫兹波段的光场参数检测	计算光学	NA	轨道角动量编码、机器学习	神经网络	光学图案、偏振涡旋模式	NA	NA	NA	总误差率<5.1%	NA
406	2025-10-06	Deep indel mutagenesis reveals the regulatory and modulatory architecture of alternative exon splicing 2025-Aug-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62957-7 PMID:40885722	研究论文	本研究通过深度插入缺失诱变技术揭示人类外显子的剪接调控结构，并开发了预测剪接调控景观的计算工具DANGO	开发了低成本高效的深度插入缺失诱变方法，首次系统揭示外显子剪接的棋盘式调控结构，并提出跨膜结构域编码外显子抑制和微外显子生成的机制	NA	解析人类外显子的调控架构并加速剪接调控反义寡核苷酸的发现	人类外显子剪接调控机制	计算生物学	遗传性疾病	深度插入缺失诱变, 反义寡核苷酸技术	深度学习	基因组序列数据, 剪接数据	NA	NA	NA	NA	NA
407	2025-10-06	A model for epileptic EEG detection and recognition based on Multi-Attention mechanism and Spatiotemporal 2025-Aug-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17256-y PMID:40885781	研究论文	提出一种基于多注意力机制和时空特征融合的癫痫脑电信号检测与识别模型	结合混合注意力机制、Transformer编码器和点积注意力机制，直接从原始脑电信号解读癫痫状态，无需大量数据预处理和特征提取	在两个数据集上的准确率差异较大（94.19% vs 72.50%），模型泛化能力有待进一步验证	开发高精度的癫痫脑电信号自动检测与识别方法	癫痫患者的脑电信号数据	医学信号处理	癫痫	脑电图	Transformer, 注意力机制	脑电信号	CHB-MIT和波恩大学两个脑电数据集	NA	混合注意力机制, Transformer编码器, 点积注意力机制	准确率	NA
408	2025-10-06	Segmentation-enhanced approach for emotion detection from EEG signals using the fuzzy C-mean and SVM 2025-Aug-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17220-w PMID:40885829	研究论文	提出一种基于模糊C均值和SVM的EEG信号情感检测增强方法	结合模糊C均值聚类与多种核函数SVM的混合方法进行EEG情感识别，并系统比较不同核函数性能	仅使用两名受试者的EEG数据，样本规模较小	基于EEG信号开发高效的情感识别方法	人类EEG信号与对应情感状态	机器学习	NA	EEG信号采集与分析	SVM, CNN-LSTM	EEG信号	2名受试者	NA	CNN-LSTM混合模型	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
409	2025-10-06	The utility of artificial intelligence in characterization and detecting causes of macular edema: A spectral-domain OCT-based algorithm study 2025-Aug-30, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2025.110619 PMID:40889611	研究论文	开发基于光谱域OCT图像的深度学习框架，用于自动分类黄斑水肿的病因	首次将可解释AI技术(Grad-CAM)应用于黄斑水肿的自动分类，并比较了三种预训练CNN模型在OCT图像上的性能	使用回顾性数据集，样本量相对有限(1040张OCT图像)，需要进一步前瞻性验证	开发能够区分糖尿病性黄斑水肿、年龄相关性黄斑变性和正常视网膜状况的自动诊断系统	黄斑水肿患者的OCT图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描(OCT)	CNN	图像	1040张OCT图像(来自KAUH医院和公共数据集)	NA	ResNet152, InceptionV3, MobileNetV2	准确率	NA
410	2025-10-06	DECODE: An open-source cloud-based platform for the noninvasive management of peripheral artery disease 2025-Aug-28, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109037 PMID:40902337	研究论文	介绍DECODE开源云平台，该平台整合人工智能、3D可视化和计算建模用于外周动脉疾病的非侵入性管理	开发首个结合深度学习分割、实时体积渲染和有限元模拟的开源云平台，为外周动脉疾病提供个性化治疗规划	研究样本量有限（22个CT数据集和300个OCT图像），需要进一步临床验证	改善外周动脉疾病的非侵入性诊断和治疗规划	外周动脉疾病患者	数字病理	心血管疾病	计算机断层扫描，血管内光学相干断层扫描	CNN	医学图像	22个CT数据集和300个血管内OCT图像	Django, React	U-Net, nnU-Net	Dice系数, Hausdorff距离, 系统可用性量表, 技术接受模型	云平台
411	2025-10-06	Molecular characterization of an adhesion GPCR signal transduction 2025-Aug-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.14.670383 PMID:40894777	研究论文	通过整合单分子力谱、分子动力学模拟和细胞实验，揭示了ADGRG1粘附GPCR机械信号转导的结构和动态机制	首次阐明了剪切应力诱导GAIN结构域不同变形途径的机制，提出了由GAIN动力学和取向控制的统一aGPCR激活框架	研究主要聚焦于ADGRG1受体，其他aGPCR家族成员可能存在不同的激活机制	阐明粘附GPCR机械信号转导的分子基础	ADGRG1粘附G蛋白偶联受体	生物物理学	NA	单分子力谱, 分子动力学模拟, 细胞实验	深度学习	生物物理数据, 分子模拟数据, 细胞信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
412	2025-10-06	Precise, predictable genome integrations by deep-learning-assisted design of microhomology-based templates 2025-Aug-12, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02771-0 PMID:40796977	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习辅助设计的微同源模板方法，用于实现精确可预测的基因组整合	利用深度学习模型预测基因组-外源序列界面的修复过程，设计碱基对串联重复修复臂匹配双链断裂处的微同源区域	NA	改进CRISPR-based DNA整合和编辑的精确性，控制修复过程	HEK293T细胞、非洲爪蟾、成年小鼠大脑细胞	机器学习	NA	CRISPR基因编辑、深度学习、微同源模板设计	深度学习模型	基因组序列数据	32个基因位点（HEK293T细胞）及非洲爪蟾、小鼠模型	NA	NA	整合精确性、缺失减少程度	NA
413	2025-10-06	Automatic trending and analysis of SPECT quality assurance with artificial intelligence optical character recognition 2025-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18083 PMID:40903927	研究论文	开发了一种结合人工智能光学字符识别的新型核医学质量保证系统，用于自动化SPECT和伽马相机的质量保证数据检索与分析	首次将AI深度学习OCR技术应用于核医学质量保证系统，实现了QA数据的自动提取、比较和趋势分析	研究主要针对两种特定型号的扫描仪，OCR性能在Arial字体10-14号范围内表现最佳	提高SPECT和伽马相机质量保证数据审查效率，实现QA数据的自动化趋势分析和存储	SPECT和伽马相机的质量保证数据，包括本征和外征泛源图像、MHR和COR数据	医学影像分析	NA	光学字符识别，深度学习	深度学习OCR	医学影像，数值数据	60张泛源图像和6张COR图像用于基准测试，3459张泛源扫描用于准确性评估	Python, DCMTK, Pydicom, MySQL	三阶段OCR架构：特征提取、序列标记、转录	准确率，处理速度	Linux系统，CPU处理
414	2025-09-04	Deep Learning-Derived Plaque Burden for Intracoronary Optical Coherence Tomography: An Intravascular Ultrasound-Based Validation Study 2025-Aug-27, JACC. Cardiovascular interventions DOI:10.1016/j.jcin.2025.07.021 PMID:40900048	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
415	2025-10-06	Deep Learning-Based Fully Automated Aortic Valve Leaflets and Root Measurement From Computed Tomography Images　- A Feasibility Study 2025-Aug-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-24-1031 PMID:40436780	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的全自动算法，用于从CT图像测量主动脉瓣叶和根部结构	首次使用深度学习算法实现主动脉瓣叶和根部测量的全自动化，显著提高测量效率	样本量相对有限，且在主动脉反流病例的窦管交界处测量存在边界不明确的问题	评估深度学习算法在主动脉瓣叶和根部自动测量中的临床可行性	主动脉根部扩张、主动脉瓣狭窄和主动脉瓣反流患者	计算机视觉	心血管疾病	计算机断层扫描	深度学习	医学影像	167例患者的心电门控心脏CT扫描（40例用于算法训练，100例用于评估）	NA	NA	相关性分析，测量时间比较	NA
416	2025-10-06	Deep learning-based system for automatic identification of benign and malignant eyelid tumours 2025-Aug-20, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2025-327127 PMID:40348397	研究论文	开发基于深度学习的眼睑肿瘤自动识别与分类系统	首次将八种卷积神经网络模型应用于眼睑肿瘤的自动识别，其中双路径Inception-v4网络表现最佳	需要更大规模和多样化的数据集进行验证，尚未集成到临床工作流程中	提高眼睑肿瘤诊断的准确性和效率	正常眼睑、良性眼睑肿瘤和恶性眼睑肿瘤的摄影图像	计算机视觉	眼睑肿瘤	数字摄影	CNN	图像	未明确具体样本数量，训练集与验证集按8:2比例随机划分	NA	VGG16, ResNet50, Inception-v4, EfficientNet-V2-M	准确率, 敏感度, 特异性, AUC, F1-score	NA
417	2025-10-06	Label-free diagnosis of lung cancer by Fourier transform infrared microspectroscopy coupled with domain adversarial learning 2025-Aug-18, The Analyst DOI:10.1039/d5an00216h PMID:40492296	研究论文	提出一种结合傅里叶变换红外显微光谱与领域对抗学习的无标记肺癌诊断方法	开发了红外光谱领域对抗神经网络（IRS-DANN），通过领域对抗学习机制减少患者间变异性的影响	训练样本数量有限	开发用于肺癌组织准确识别的无标记诊断方法	肺癌组织	数字病理	肺癌	傅里叶变换红外显微光谱	深度学习	红外光谱数据	有限训练样本的真实临床FTIR数据集	NA	领域对抗神经网络	分类性能	NA
418	2025-10-06	ES-UNet: efficient 3D medical image segmentation with enhanced skip connections in 3D UNet 2025-Aug-13, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01857-0 PMID:40804359	研究论文	提出一种高效的3D医学图像分割架构ES-UNet，通过增强跳跃连接和引入新学习策略提升分割性能	在UNet3+全尺度跳跃连接基础上集成通道注意力模块，提出区域特定缩放数据增强方法和动态加权Dice损失函数	需要更广泛验证不同成像模态的适应性，未来将探索自适应缩放策略	开发改进的3D医学图像分割架构，平衡计算效率与准确性	3D医学图像分割	医学图像分析	头颈癌	3D医学图像分割	3D UNet变体	3D医学图像	MICCAI HECKTOR数据集和医学分割十项全能部分任务	NA	ES-UNet, 3D UNet, 3D UNet 3+, nnUNet, Swin UNETR	Dice相似系数, 内存使用, 推理时间, 参数数量	NA
419	2025-10-06	GPS: Harnessing data fusion strategies to improve the accuracy of machine learning-based genomic and phenotypic selection 2025-Aug-11, Plant communications IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.xplc.2025.101416 PMID:40509592	研究论文	提出一种名为GPS的数据融合框架，通过整合基因组和表型数据来提高植物性状预测的准确性	开发了三种不同的数据融合策略（数据融合、特征融合和结果融合），显著提升了基因组和表型选择的预测性能	NA	提高基因组和表型选择的准确性、鲁棒性和可迁移性	四种作物物种：玉米、大豆、水稻和小麦	机器学习	NA	基因组选择(GS)、表型选择(PS)	Lasso, RF, SVM, XGBoost, LightGBM, DNNGP, GBLUP, BayesB	基因组数据、表型数据	大型数据集，最小样本量200	NA	NA	准确率	NA
420	2025-10-06	Enhanced hyper tuning using bioinspired-based deep learning model for accurate lung cancer detection and classification 2025-Aug-09, The International journal of artificial organs DOI:10.1177/03913988251359522 PMID:40781973	研究论文	提出一种基于生物启发算法的增强超参数调优深度学习模型，用于准确检测和分类肺癌	结合生物启发算法进行超参数调优，采用混合特征选择方法和深度分形边缘分类器	未提及临床验证的具体细节和外部验证结果	提高肺癌检测和分类的准确性与效率	肺癌CT图像	计算机视觉	肺癌	CT成像	深度学习, CNN	医学图像	NA	NA	Mask R-CNN, 深度分形边缘分类器	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA