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
41	2025-04-22	Drug-drug interaction prediction based on graph contrastive learning and dual-view fusion 2025-Aug, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108426 PMID:40138848	研究论文	提出了一种基于图对比学习和双视图融合的药物相互作用预测模型GDF-DDI	结合知识图谱网络和分子结构，通过双视图融合和图对比学习提取更丰富的药物嵌入信息	现有数据集中存在噪声和不完整数据，且数据量有限	提高药物相互作用(DDI)预测的性能	药物相互作用	机器学习	NA	图对比学习, 自监督学习	GDF-DDI, 图卷积网络	分子图, 知识图谱网络	两个数据集
42	2025-04-22	In silico discovery of novel compounds for FAK activation using virtual screening, AI-based prediction, and molecular dynamics 2025-Aug, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108420 PMID:40157227	研究论文	利用虚拟筛选、AI预测和分子动力学模拟发现新型FAK激活化合物	开发了一个新流程，结合虚拟筛选、AI预测和分子动力学模拟，从1000万种化合物中筛选出10种潜在FAK激活剂，并最终确定3种最有希望的候选化合物	研究仅进行了计算机模拟，缺乏体外和体内实验验证	识别能够增强FAK活性的化合物	FAK(黏着斑激酶)及其潜在激活剂	计算生物学	癌症	虚拟筛选、分子对接模拟、分子动力学模拟、深度学习	GLAM、elEmBERT	化学化合物数据	从1000万种化合物开始筛选，最终确定3种候选化合物
43	2025-04-22	Lung cancer detection and classification using optimized CNN features and Squeeze-Inception-ResNeXt model 2025-Aug, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108437 PMID:40158238	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于利用胸部CT扫描图像对肺癌进行分类	结合Squeeze-Inception V3与ResNeXt的新型Squeeze-Inception-ResNeXt模型，以及使用Slime Mould Algorithm (SMA)优化CNN特征提取	未提及具体的数据集来源或样本多样性，可能影响模型的泛化能力	开发一种高效的计算机辅助诊断系统，以提高肺癌的早期检测和分类准确性	胸部CT扫描图像中的肺结节	数字病理学	肺癌	计算机断层扫描(CT)	CNN, Squeeze-Inception-ResNeXt	图像	NA
44	2025-04-22	pACPs-DNN: Predicting anticancer peptides using novel peptide transformation into evolutionary and structure matrix-based images with self-attention deep learning model 2025-Aug, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108441 PMID:40168838	研究论文	提出了一种基于自注意力深度学习模型pACPs-DNN，用于准确预测抗癌肽(ACPs)和非ACPs	将输入肽转化为基于残基能量接触矩阵(RECM)、替代矩阵表示(SMR)和位置特异性评分矩阵(PSSM)的图像表示，并采用局部二值模式(LBP)分解捕捉增强的结构和局部语义特征	未提及具体的数据集规模限制或模型计算资源需求	开发一种高效预测抗癌肽的深度学习模型，以推进癌症相关治疗药物的研发	抗癌肽(ACPs)和非ACPs	机器学习	癌症	残基能量接触矩阵(RECM)、替代矩阵表示(SMR)、位置特异性评分矩阵(PSSM)、局部二值模式(LBP)	自注意力深度神经网络(DNN)	肽序列数据	未明确提及具体样本数量，但在独立数据集Ind-I和Ind-II上进行了验证
45	2025-03-12	Adaptive boundary-enhanced Dice loss for image segmentation 2025-Aug, Biomedical signal processing and control IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.bspc.2025.107741 PMID:40061446	研究论文	本文提出了一种自适应边界增强的Dice损失函数（ABeDice），用于提高医学图像分割的准确性	ABeDice损失函数结合了指数递归互补（ERC）函数与传统Dice损失，通过动态调整预测概率分布，优先考虑高概率区域，从而提升分割性能	NA	提高医学图像分割的准确性	医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	Swin-Unet	图像	三个公开数据集（REFUGE、ISIC2018、RIT-Eyes）
46	2025-03-11	In-situ dynamic correction of progressive ablation fluctuations in laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) using Raman spectroscopy and deep learning 2025-Aug-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.127762 PMID:39999584	研究论文	本研究开发了一种基于拉曼光谱的原位动态校正方法，用于优化和校正激光诱导击穿光谱（LIBS）动态烧蚀过程中的波动特性	结合拉曼光谱和深度学习建模，设计了原位在线反馈校正系统，显著提高了LIBS等离子体温度的分类模型性能	NA	提高LIBS作为高精度分析工具的性能	金属样品的连续LIBS烧蚀过程	机器学习和光谱分析	NA	拉曼光谱和激光诱导击穿光谱（LIBS）	深度卷积神经网络（CNN）	光谱数据	NA