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
61	2025-12-07	Transformative potential of artificial intelligence in US CDC HIV interventions: balancing innovation with health privacy 2025-Aug-01, AIDS (London, England) DOI:10.1097/QAD.0000000000004220 PMID:40643081	评论	本文探讨了人工智能在美国CDC HIV干预中的变革潜力，强调在创新与健康隐私之间取得平衡	提出了AI在HIV预防中的综合应用框架，包括机器学习、深度学习和生成式AI，并强调与公共卫生策略（如PEPFAR）的对齐	未提供具体实证数据或案例研究，主要基于理论分析和愿景展望	探索AI在HIV预防和治疗中的潜在应用，以推动更公平的健康结果	美国CDC的HIV干预策略及相关公共卫生系统	机器学习	HIV	机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（Gen AI）	NA	复杂HIV相关数据集	NA	NA	NA	NA	NA
62	2025-12-05	Single-cell image-based screens identify host regulators of Ebola virus infection dynamics 2025-Aug, Nature microbiology IF:20.5Q1 DOI:10.1038/s41564-025-02034-3 PMID:40707832	研究论文	本研究通过基于单细胞图像的基因组规模CRISPR筛选，结合深度学习模型，系统识别了埃博拉病毒感染的宿主调控因子，并揭示了其在病毒复制不同阶段的作用机制	首次将基于单细胞图像的基因组规模CRISPR筛选与深度学习模型相结合，系统识别了998个埃博拉病毒感染的宿主调控因子，并利用随机森林模型揭示了STRAP在病毒RNA与蛋白质平衡调控中的新机制	研究主要基于体外细胞实验，尚未在动物模型或临床环境中验证筛选结果的体内有效性	识别埃博拉病毒感染的宿主调控因子，探索潜在的治疗靶点	埃博拉病毒（EBOV）、苏丹病毒、马尔堡病毒及其感染的宿主细胞	计算生物学	病毒感染	基于图像的基因组规模CRISPR筛选、深度学习、随机森林模型	深度学习模型、随机森林	单细胞图像数据	39,085,093个细胞	NA	NA	NA	NA
63	2025-12-04	Deep learning-based prognosis of major adverse cardiac events in patients with acute myocardial infarction: a retrospective observational study in the Republic of Korea 2025-Aug, Osong public health and research perspectives IF:2.1Q3 DOI:10.24171/j.phrp.2025.0120 PMID:40701813	研究论文	本研究开发了基于深度神经网络的模型，用于准确预测急性心肌梗死患者出院后1、6和12个月的主要不良心脏事件	首次针对急性心肌梗死患者出院后不同随访时间点（1、6、12个月）开发了深度神经网络模型，并在预测主要不良心脏事件方面超越了传统机器学习方法	研究为回顾性观察性研究，可能存在选择偏倚；仅在韩国单一地区进行，外部泛化性有待验证	开发能够准确预测急性心肌梗死患者出院后主要不良心脏事件的深度学习模型	急性心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	NA	DNN	临床数据	NA	NA	深度神经网络	准确率	NA
64	2025-12-03	Assessment of resolution and noise in magnetic resonance images reconstructed by data driven approaches 2025-Aug, Zeitschrift fur medizinische Physik IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.zemedi.2023.08.007 PMID:37684119	研究论文	本文评估了数据驱动方法重建加速MRI扫描时的分辨率和噪声增强	首次为典型模型和数据驱动的MRI重建方法提供了空间分辨率和噪声增强（g因子）的详细地图分析	仅基于单个患者的常规脑部扫描数据，样本量有限	评估数据驱动MRI重建方法在分辨率和噪声方面的性能	MRI图像重建方法	医学影像	NA	MRI	深度学习, 变分网络, U-Net	图像	单个患者的脑部MRI数据	NA	U-Net	局部分辨率, g因子	NA
65	2025-12-03	Enhanced direct joint attenuation and scatter correction of whole-body PET images via context-aware deep networks 2025-Aug, Zeitschrift fur medizinische Physik IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.zemedi.2024.01.002 PMID:38302292	研究论文	提出一种基于上下文感知深度网络的增强直接联合衰减和散射校正方法，用于无CT或MR辅助的全身PET图像定量重建	通过上下文感知卷积核调制实现受试者和区域特异性滤波，以处理PET成像中的摄取变异，并利用大规模数据集（910例全身研究）进行训练	未明确说明模型在极端病理情况或罕见解剖变异下的泛化能力	开发一种无需结构信息（如CT或MR）的直接衰减和散射校正方法，以提高PET图像的定量准确性	全身PET图像	医学影像分析	NA	PET成像	CNN	图像	910例全身研究	NA	上下文感知卷积网络	绝对相对误差, 相对误差	NA
66	2025-12-02	Artificial intelligence-augmented ultrasound diagnosis of follicular-patterned thyroid neoplasms: a multicenter retrospective study 2025-Aug, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103351 PMID:40697959	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习（OverLoCK模型）的超声诊断系统，用于术前区分良恶性滤泡型甲状腺肿瘤	开发了新颖的OverLoCK（Overview-first-Look-Closely-next ConvNet with Context-Mixing Dynamic Kernels）模型，并首次在多中心、大规模回顾性研究中验证了深度学习系统在滤泡型甲状腺肿瘤术前诊断中的应用价值	研究为回顾性设计，需要在真实世界临床环境中进行前瞻性研究以进一步验证	开发并验证一种基于深度学习的超声诊断系统，以提高滤泡型甲状腺肿瘤的术前诊断准确性，减少不必要的手术干预	滤泡型甲状腺肿瘤患者，包括甲状腺滤泡腺瘤、滤泡癌和滤泡亚型乳头状甲状腺癌	数字病理	甲状腺癌	超声成像	CNN	图像	3817名患者（9393张超声图像），来自中国11个中心	NA	OverLoCK	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, F1分数	NA
67	2025-12-01	Deep Learning Enabled Optimization and Mass Transfer Mechanism in Ultrasound-Assisted Enzymatic Extraction of Polyphenols from Tartary Buckwheat Hulls 2025-Aug-21, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14162915 PMID:40870826	研究论文	本研究采用超声辅助酶法从苦荞壳中提取多酚，并通过数值模拟和自适应神经模糊推理系统优化提取工艺	结合超声辅助酶法提取与ANFIS模型预测，首次系统分析苦荞壳多酚的传质机理和温度敏感性	仅针对苦荞壳单一原料进行研究，未验证其他植物残渣的适用性	开发绿色高效的多酚提取方法并探究其传质机制	苦荞壳中的多酚类化合物	机器学习	NA	超声辅助酶法提取、数值模拟、高效液相色谱分析	ANFIS（自适应神经模糊推理系统）	化学分析数据、提取工艺参数	苦荞壳样品（具体数量未明确说明）	ANFIS	神经模糊推理系统	决定系数R²	NA
68	2025-12-01	AI-Powered Skin Lesion Diagnosis using Whale Optimization Algorithm Enhanced ResNet 50 for Cancer Prediction 2025-Aug-01, Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP DOI:10.31557/APJCP.2025.26.8.2919 PMID:40849708	研究论文	本研究利用鲸鱼优化算法增强ResNet-50网络，实现皮肤病变的二元分类诊断	首次将鲸鱼优化算法应用于ResNet-50超参数优化，显著提升了皮肤病变分类性能	仅针对二元分类任务，未涉及多类别皮肤病变分类	通过优化深度学习模型提高皮肤病变分类的准确率和效率	皮肤痣图像数据	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN	图像	3600张平衡的皮肤痣图像（1800良性，1800恶性）	NA	AlexNet,GoogleNet,VGG16,ResNet50,WOA-optimized ResNet50	准确率,精确率,召回率,F1分数,特异性,马修斯相关系数,对数损失,AUC-ROC,推理时间	NA
69	2025-12-01	Walrus Optimization-Enhanced ResNet-50 for AI-Driven Renal Malignancy Prediction with Occlusion Sensitivity-Based Interpretation 2025-Aug-01, Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP DOI:10.31557/APJCP.2025.26.8.2995 PMID:40849716	研究论文	使用海象优化算法增强ResNet-50模型进行肾恶性肿瘤预测，并结合遮挡敏感性分析提升模型可解释性	首次将海象优化算法(WaOA)应用于ResNet-50超参数优化，结合遮挡敏感性分析提供模型决策过程的可视化解释	推理时间略高(0.1133秒)，仅使用单模态CT图像数据	优化深度学习模型在肾恶性肿瘤检测中的分类性能并确保模型可解释性	肾部CT图像中的四种诊断类别：囊肿、正常、结石和肿瘤	医学影像分析	肾恶性肿瘤	CT影像分析	CNN	图像	12,446张腹部CT图像（囊肿3,709张，正常5,077张，结石1,377张，肿瘤2,283张）	NA	ResNet-50, AlexNet, GoogLeNet, Inception V3	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC-ROC, MCC, 对数损失	NA
70	2025-11-30	A combinatorial mutational map of active non-native protein kinases by deep learning guided sequence design 2025-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.03.668353 PMID:40766444	研究论文	通过深度学习指导的序列设计构建活性非天然蛋白激酶的组合突变图谱	突破传统方法限制，通过深度学习指导重新设计天然蛋白酪氨酸激酶，生成具有高度组合突变的新型功能序列	NA	探索高度组合和稀疏的序列-功能景观在突变尺度上的功能探索	蛋白酪氨酸激酶及其重新设计的序列变体	机器学习	NA	深度学习指导的序列设计，无细胞检测	深度学习，回归模型	蛋白质序列数据，功能活性数据	537个重新设计的序列变体，覆盖76个不同位置的436个独特突变	NA	NA	活性保留率（85%变体保持活性），功能预测准确率	NA
71	2025-11-26	Anatomy-aware, label-informed approach improves image registration for challenging datasets 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.11.669599 PMID:40832189	研究论文	提出一种基于标签信息的图像配准方法，用于处理具有显著形态差异的生物医学图像	开发了在ANTsX生态系统中的标签知情图像配准函数，通过分割标签提供区域对应关系来引导配准	需要预先获取图像分割标签，这可能增加额外的工作量	改进具有显著形态表型数据集的图像配准精度	基因敲除小鼠胚胎的神经影像数据	数字病理	发育异常	图像配准，体积形态计量学	NA	生物医学图像	E15.5小鼠胚胎	ANTsX	NA	配准对应性，统计分析的效能和敏感性	NA
72	2025-11-25	Inference of germinal center evolutionary dynamics via simulation-based deep learning 2025-Aug-13, ArXiv PMID:40832049	研究论文	通过基于模拟的深度学习方法推断生发中心B细胞的进化动力学	首次使用深度学习结合模拟推断来学习B细胞亲和力与繁殖力之间的响应函数	基于特定GC条件的重复实验，可能不适用于所有生发中心环境	揭示B细胞亲和力与繁殖力之间的确切关系	生发中心中的B细胞	机器学习	NA	模拟推断	深度学习	实验数据	NA	NA	NA	NA	NA
73	2025-11-22	Improving RNA Secondary Structure Prediction Through Expanded Training Data 2025-Aug-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.03.652028 PMID:40654677	研究论文	通过扩展训练数据改进RNA二级结构预测	开发了大规模多样化的RNA序列与二级结构配对的RNASSTR数据集，并验证了该数据集能提升深度学习模型对新RNA家族的泛化能力	仅针对RNA二级结构预测进行评估，未涉及三级结构预测；改进效果主要体现在特定RNA家族上	解决RNA结构预测精度不足的问题，提升RNA二级结构预测的准确性	RNA序列及其二级结构	生物信息学	NA	RNA结构预测	深度学习	RNA序列数据、结构数据	大规模多样化RNA序列-结构配对数据集	NA	SincFold	泛化能力、结构预测准确性	NA
74	2025-11-22	Assessing genotype-phenotype correlations in colorectal cancer with deep learning: a multicentre cohort study 2025-Aug, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.100891 PMID:40829965	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的多目标模型，用于从结直肠癌组织病理切片中同时预测多种基因突变及其相关表型	首次系统性地开发了能够同时预测多种基因改变的多目标深度学习模型，超越了传统仅关注MSI、BRAF和KRAS的单目标模型	模型预测性能高度依赖于与MSI相关的形态学特征，对其他生物标志物的特异性模式识别能力有限	评估结直肠癌基因型与表型相关性，开发基于深度学习的生物标志物预测模型	结直肠癌患者的组织样本	数字病理学	结直肠癌	苏木精-伊红染色，全切片数字化成像，综合panel测序	Transformer	病理图像	主要数据集1376名患者（5个队列），验证数据集536名患者（2个公共数据集）	NA	Transformer	AUROC	NA
75	2025-11-15	Fast and Stable Neonatal Brain MR Imaging Using Integrated Learned Subspace Model and Deep Learning 2025-Aug, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3541643 PMID:40072865	研究论文	通过整合学习的新生儿特定子空间模型和模型驱动深度学习，实现快速稳定的新生儿脑部MR成像	提出将新生儿特定子空间模型与深度网络相结合的新方法，解决了新生儿MRI训练数据不足的问题	需要进一步开发以提升在新生儿成像应用中的实际效用	加速新生儿脑部MR成像并提高重建稳定性	新生儿脑部MR图像	医学影像处理	新生儿脑部疾病	MR成像，k空间稀疏采样	深度学习，子空间模型	MR图像，k空间数据	dHCP数据集和四个独立医疗中心的测试数据	NA	深度神经网络	重建稳定性，图像质量	NA
76	2025-11-15	SimPep and OP-AND: A deep learning framework and curated database for predicting osteogenic peptides 2025-Aug, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013422 PMID:40880496	研究论文	开发了一个用于预测成骨肽的深度学习框架SimPep和经过整理的公共数据库OP-AND	提出了新假设——参与破骨细胞形成的蛋白质衍生肽可能作为非成骨肽，并创建了首个公开的成骨肽数据库	成骨肽数据可用性有限	预测成骨肽以预防骨骼相关疾病	乳制品中的生物活性肽	机器学习	骨骼疾病	NA	深度学习	肽序列数据	NA	NA	NA	准确率, AUC	NA
77	2025-11-14	Foundation models in ophthalmology: a preliminary study on AI-assisted diagnosis of myopic maculopathy and posterior staphyloma using ultra-widefield fundus images 2025-Aug-28, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2024-002073 PMID:40876931	研究论文	本研究使用基于眼科基础模型的深度学习方法，通过超广角眼底图像辅助诊断病理性近视的黄斑病变和后巩膜葡萄肿	首次将眼科基础模型RETFound应用于超广角眼底图像分析，在病理性近视特征检测中表现出优越性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（1105张训练图像），仅在中国两家医院收集数据	开发基于人工智能的病理性近视眼底病变辅助诊断系统	高度近视患者的超广角眼底图像	计算机视觉	眼科疾病	超广角眼底成像	深度学习	图像	训练集：1105张图像来自543名患者；外部测试集：293张图像来自150名患者	NA	RETFound	准确率, F1分数, AUROC	NA
78	2025-11-14	Deep learning guided programmable design of Escherichia coli core promoters from sequence architecture to strength control 2025-Aug-27, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf863 PMID:40902006	研究论文	开发了一个深度学习引导的大肠杆菌核心启动子可编程设计平台，实现从序列架构到强度控制的端到端工程	将理性文库设计、预测建模和生成优化整合到闭环工作流中，首次实现基于Transformer和条件扩散模型的启动子从头生成与强度精确控制	研究主要针对大肠杆菌核心启动子，在其他生物系统中的通用性需要进一步验证	建立可扩展的大肠杆菌核心启动子可编程设计平台，实现精确的转录控制	大肠杆菌核心启动子序列	机器学习	NA	Mutation-Barcoding-Reverse Sequencing	Transformer, 条件扩散模型	DNA序列	112,955个合成启动子变体	NA	Transformer, 条件扩散模型	Pearson相关系数	NA
79	2025-11-14	Carafe enables high quality in silico spectral library generation for data-independent acquisition proteomics 2025-Aug-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.15.618504 PMID:39463980	研究论文	本研究开发了Carafe工具，通过直接在DIA数据上训练深度学习模型来生成高质量实验特异性谱库	首次直接在DIA数据上训练深度学习模型生成谱库，相比现有基于DDA数据的预训练模型具有更好的性能	NA	解决数据非依赖性采集质谱分析中高质量谱库生成的挑战	质谱蛋白质组学数据	生物信息学	NA	数据非依赖性采集质谱，数据依赖性采集质谱	深度学习	质谱数据	NA	NA	NA	碎片离子强度预测，肽段检测	NA
80	2025-11-13	Fully Automatic Volume Segmentation Using Deep Learning Approaches to Assess the Thoracic Aorta, Visceral Abdominal Aorta, and Visceral Vasculature 2025-Aug-12, European journal of vascular and endovascular surgery : the official journal of the European Society for Vascular Surgery IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.ejvs.2025.08.025 PMID:40812505	研究论文	本研究评估了基于深度学习的全自动体积分割技术在胸主动脉、内脏腹主动脉及内脏血管分割中的准确性	首次将全自动体积分割技术应用于胸主动脉和内脏主动脉分割的验证研究，并与医师手动分割进行系统比较	回顾性研究设计，样本量相对较小（50例CTA），仅针对腹主动脉瘤患者	评估深度学习全自动分割技术在主动脉血管影像分析中的准确性和临床应用价值	腹主动脉瘤患者的计算机断层扫描血管成像数据	医学影像分析	腹主动脉瘤	计算机断层扫描血管成像	深度学习	医学影像	50例术前CTA扫描	NA	NA	Dice相似系数, Jaccard指数, 敏感性, 特异性, Bland-Altman一致性界限	NA