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
821	2025-10-06	Cangrelor and AVN-944 as repurposable candidate drugs for hMPV: analysis entailed by AI-driven in silico approach 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11206-6 PMID:40316857	研究论文	本研究通过人工智能驱动的计算机模拟方法，筛选出坎格瑞洛和AVN-944作为抗人偏肺病毒(hMPV)的候选药物	首次开发基于深度学习的药效团模型筛选hMPV治疗药物，并通过分子动力学模拟验证蛋白-药物复合物稳定性	需要进一步的体外和体内实验验证候选药物的疗效	寻找针对人偏肺病毒F蛋白的可再利用候选药物	人偏肺病毒F蛋白及其与药物的相互作用	药物发现	呼吸道感染	深度学习药效团模型、虚拟筛选、分子动力学模拟	深度学习模型	分子结构数据、药物数据库	2400种FDA批准药物和255种抗病毒药物	NA	NA	ROC曲线、皮尔逊相关性、自由能景观、动态交叉相关矩阵	NA
822	2025-10-06	Machine learning approaches for predicting the small molecule-miRNA associations: a comprehensive review 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11211-9 PMID:40392452	综述	本文全面回顾了机器学习方法在预测小分子-miRNA关联方面的研究进展	对32种基于机器学习的SMA预测方法进行了详尽普查，并按六种类型分类分析，首次进行了算法使用趋势和性能成就的模式分析	NA	增强对SM-miRNA相互作用的理解，为疾病诊断和治疗提供潜在靶点	小分子(SMs)与微RNA(miRNAs)之间的关联关系	机器学习	多种人类疾病	机器学习	经典机器学习,深度学习,矩阵分解,网络传播,图学习,集成学习	SM-miRNA关联数据	NA	NA	NA	NA	NA
823	2025-10-06	Brain age prediction from MRI scans in neurodegenerative diseases 2025-Aug-01, Current opinion in neurology IF:4.1Q2 DOI:10.1097/WCO.0000000000001383 PMID:40396549	综述	本文探讨了基于MRI扫描的脑年龄预测作为神经退行性疾病生物标志物的应用	将脑年龄作为量化神经生物学衰老的非侵入性生物标志物，结合深度学习和多模态成像技术提高预测准确性和可解释性	存在标准化实施困难、人口统计学偏差和模型可解释性等挑战	开发神经退行性疾病的早期检测工具和疾病监测方法	阿尔茨海默病、轻度认知障碍和帕金森病患者	医学影像分析	神经退行性疾病	MRI扫描，多模态成像	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	脑预测年龄差异	NA
824	2025-10-06	Discovery of novel potential 11β-HSD1 inhibitors through combining deep learning, molecular modeling, and bio-evaluation 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11171-0 PMID:40397334	研究论文	本研究通过结合深度学习、分子建模和生物评估方法发现新型11β-HSD1抑制剂	使用基于门控循环单元(GRU)的循环神经网络构建分子生成模型，并通过迁移学习生成潜在11β-HSD1抑制剂	发现的化合物02具有抑制活性但效果不如对照药物	开发新型11β-HSD1抑制剂用于治疗葡萄糖耐受不良、胰岛素抵抗、血脂异常和肥胖	11β-羟基类固醇脱氢酶1型(11β-HSD1)抑制剂	机器学习	代谢性疾病	深度学习,分子对接,分子动力学模拟,ADME/T分析	GRU,RNN	分子结构数据	1,854,484个药物样分子来自ChEMBL和美国专利数据库	NA	GRU	结合自由能,体外活性验证	NA
825	2025-10-06	Drug repurposing to identify potential FDA-approved drugs targeting three main angiogenesis receptors through a deep learning framework 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11214-6 PMID:40418485	研究论文	通过深度学习框架识别FDA批准药物作为血管生成受体多靶点抑制剂的研究	首次采用集成分类和回归模型的深度学习方法，同时针对三种关键血管生成受体(VEGFR、FGFR、EGFR)进行多靶点药物筛选	研究基于计算模拟筛选，需要后续实验验证筛选结果的生物学有效性	开发药物重定位方法，从FDA批准药物中发现血管生成受体多靶点抑制剂	2000多种FDA批准药物	机器学习	癌症	虚拟筛选	深度自编码器,集成学习	分子数据	2000多种FDA批准药物	NA	深度自编码器	概率阈值(>0.9),模型一致性(>70%)	NA
826	2025-10-06	Integrated machine learning-based virtual screening and biological evaluation for identification of potential inhibitors against cathepsin K 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-10845-5 PMID:38662177	研究论文	本研究通过机器学习和深度学习虚拟筛选结合生物评价，识别出针对组织蛋白酶K的潜在抑制剂	首次结合机器学习和深度学习虚拟筛选方法识别新型抗骨质疏松剂，并通过综合计算验证其稳定性	仅对10种候选化合物进行了实验验证，样本量有限	开发针对组织蛋白酶K的抑制剂用于骨质疏松治疗	组织蛋白酶K及其小分子抑制剂	机器学习	骨质疏松症	虚拟筛选、分子对接、MD模拟、MM/PBSA计算、ADMET预测	机器学习,深度学习	化学化合物数据	10种候选化合物	NA	NA	抑制率(50%抑制浓度0.1μM)	NA
827	2025-10-06	Insights from the eyes: a systematic review and meta-analysis of the intersection between eye-tracking and artificial intelligence in dementia 2025-Aug, Aging & mental health IF:2.8Q2 DOI:10.1080/13607863.2025.2464704 PMID:39950960	系统综述与荟萃分析	本文系统回顾并荟萃分析了眼动追踪与人工智能在痴呆检测中交叉应用的研究现状	首次对眼动追踪与人工智能结合用于痴呆检测的研究进行系统综述和荟萃分析	纳入研究数量有限（9项），样本量较小（57-583人），缺乏标准化指南，痴呆类型覆盖不全	评估眼动追踪与人工智能技术在痴呆检测中的应用效果	痴呆患者（主要为阿尔茨海默病）	机器学习	老年痴呆症	眼动追踪技术	机器学习模型,深度学习模型	眼动数据	9项研究，参与者57-583人	NA	NA	准确率,灵敏度,特异性	NA
828	2025-10-06	Automated Von Willebrand Factor Multimer Image Analysis for Improved Diagnosis and Classification of Von Willebrand Disease 2025-Aug, International journal of laboratory hematology IF:2.2Q3 DOI:10.1111/ijlh.14455 PMID:40025642	研究论文	开发基于深度学习的自动化图像分析流程用于冯·维勒布兰德因子多聚体模式分类	首次将YOLOv8深度学习模型应用于VWF多聚体凝胶图像分析，实现自动化分类	对罕见亚型的分类性能较低	提高VWF多聚体模式分类的可重复性和效率	冯·维勒布兰德因子多聚体凝胶图像	计算机视觉	冯·维勒布兰德病	凝胶电泳图像分析	YOLOv8	图像	训练集514张图像(6168个标注实例)，验证集192张图像(2304个实例)，测试集94张图像(1128个实例)	YOLOv8	YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's kappa系数	NA
829	2025-10-06	Artificial intelligence models for predicting acute kidney injury in the intensive care unit: a systematic review of modeling methods, data utilization, and clinical applicability 2025-Aug, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooaf065 PMID:40620479	系统综述	系统评估ICU中急性肾损伤预测AI模型的建模方法、数据利用和临床适用性	首次系统评估ICU环境中AKI预测AI模型的方法学、数据利用和临床适用性，识别当前挑战并提出未来研究方向	纳入研究存在高偏倚风险，特别是泛化性和临床适用性方面，模型可比性受研究设计、预测窗口和数据源差异影响	评估ICU中急性肾损伤预测AI模型的建模方法、数据利用策略和临床适用性	ICU患者的急性肾损伤预测模型研究	机器学习	急性肾损伤	系统文献综述	机器学习,深度学习	ICU临床数据	47项符合纳入标准的研究（从1305项筛选研究中）	NA	NA	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC	NA
830	2025-10-06	An Explainable Connectome Convolutional Transformer for Multimodal Autism Spectrum Disorder Classification 2025-Aug, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725500431 PMID:40621646	研究论文	提出一种可解释的连接组卷积Transformer框架，用于多模态自闭症谱系障碍分类	融合功能与结构脑连接信息的多模态深度学习框架，结合连接组卷积嵌入和Transformer编码器，并引入节点到图的池化层识别生物标志物	多站点数据集成可能引入变异性，依赖特定数据集（ABIDE）	开发自动化神经影像诊断工具以改善自闭症谱系障碍诊断	自闭症谱系障碍患者的脑连接数据	医学影像分析	自闭症谱系障碍	fMRI, sMRI	Transformer, CNN	脑连接图像数据	ABIDE多站点数据集	深度学习框架	连接组卷积Transformer (CCTF)	准确率	NA
831	2025-10-06	Ultra-low-dose coronary CT angiography via super-resolution deep learning reconstruction: impact on image quality, coronary plaque, and stenosis analysis 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11399-2 PMID:39891682	研究论文	本研究评估超分辨率深度学习重建技术在超低剂量冠状动脉CT血管成像中的图像质量、冠状动脉斑块和狭窄分析性能	首次将超分辨率深度学习重建技术应用于超低剂量冠状动脉CT血管成像，实现60%辐射剂量降低的同时保持图像质量和诊断性能	样本量较小（50例患者），需要更大规模研究验证	评估超分辨率深度学习重建技术在降低冠状动脉CT血管成像辐射剂量方面的效果	50例接受冠状动脉CT血管成像检查的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像，超分辨率深度学习重建	深度学习	医学影像	50例患者，48个冠状动脉节段	NA	超分辨率深度学习重建	图像质量评分，斑块体积测量，狭窄检测AUC，组内相关系数	NA
832	2025-10-06	Normative values for lung, bronchial sizes, and bronchus-artery ratios in chest CT scans: from infancy into young adulthood 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11367-w PMID:39891681	研究论文	本研究通过胸部CT扫描建立了从婴儿期到青年期的肺部和支气管尺寸及支气管-动脉比值的参考值范围	首次使用自动化深度学习算法系统性地量化分析从儿童到青年期肺部发育过程中支气管和动脉参数的变化趋势	样本量相对有限（375例），仅包含正常受试者，未考虑病理状态下的变化	建立从学龄前到青年期肺部支气管和动脉尺寸的标准化参考值	0-24岁人群的胸部CT扫描数据	医学影像分析	肺部疾病	计算机断层扫描（CT），深度学习算法	深度学习算法	医学影像（CT扫描）	375例正常吸气期胸部CT扫描（女性156例，男性219例，平均年龄12.7±5.0岁）	NA	NA	p值，回归分析	NA
833	2025-10-06	PlaqueViT: a vision transformer model for fully automatic vessel and plaque segmentation in coronary computed tomography angiography 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11410-w PMID:39909898	研究论文	开发并评估用于冠状动脉CT血管成像中血管和斑块全自动分割的深度学习模型	首次采用定制的3D视觉Transformer模型和深度集成方法进行冠状动脉斑块的全自动体素级分割	模型性能仍有提升空间（Dice系数0.55），需要更多外部验证	开发冠状动脉血管和斑块的全自动分割工具	冠状动脉CT血管成像数据	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像	Vision Transformer	3D医学图像	开发集463例，测试集123例，观察者间研究65例，外部验证28例，CAD检测684例	NA	定制的3D Vision Transformer	Dice系数, 平均表面距离, Pearson相关系数, ICC, 灵敏度, 特异性	NA
834	2025-10-06	Automated material flow characterization of WEEE in sorting plants using deep learning and regression models on RGB data 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114904 PMID:40424857	研究论文	开发了一种基于RGB相机和深度学习的三步法自动材料流表征方法，用于电子废弃物分选厂的材料成分分析	首次将深度学习材料类型识别与回归模型粒子质量预测相结合，应用于粉碎电子废弃物的材料流表征	方法仅在试验规模分选厂验证，尚未在工业规模应用	优化电子废弃物回收过程中的材料流成分分析	粉碎后的电子废弃物材料流	计算机视觉	NA	RGB成像	CNN, 回归模型	图像	NA	NA	YOLO v11	mAP@0.5, 平均相对误差	NA
835	2025-10-06	Pollen morphology, deep learning, phylogenetics, and the evolution of environmental adaptations in Podocarpus 2025-Aug, The New phytologist DOI:10.1111/nph.70250 PMID:40458972	研究论文	本研究结合深度学习和系统发育分析探讨了Podocarpus花粉形态与环境适应性的演化关系	首次将深度学习量化的花粉形态特征与系统发育框架相结合，揭示了温度和紫外线辐射对花粉形态演化的驱动作用	研究仅分析了31个新热带区Podocarpidites化石样本，样本数量相对有限	探究Podocarpus花粉形态演化与环境因素的关系	Podocarpus花粉形态和31个新热带区Podocarpidites化石	计算机视觉, 机器学习	NA	深度学习, 系统发育分析, 性状-环境回归模型	深度学习模型	花粉形态图像数据	31个新热带区Podocarpidites化石样本	NA	NA	NA	NA
836	2025-10-06	Generation of ultrasonic and audible sound waves for the automatic classification of packaging waste in reverse vending machines 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114934 PMID:40489934	研究论文	提出一种基于声学传感器的包装废弃物自动分类方法，用于逆向回收机	首次将超声波和可听声波结合用于废弃物分类，采用参数声阵列效应同时采集两种频段的声学数据	仅在受控环境下的缩比混响室中进行验证，尚未在实际逆向回收机环境中测试	开发低成本、高精度的废弃物自动分类技术	塑料、玻璃、纸板和金属罐四种可回收包装材料	机器学习	NA	指数正弦扫频技术、参数声阵列效应	经典机器学习,深度学习	声学脉冲响应数据	NA	NA	NA	准确率	NA
837	2025-10-06	Develop intelligent waste bin prototype based on fusion feature recognition of sounds and RGB images 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114959 PMID:40554027	研究论文	开发基于声音和RGB图像融合特征识别的智能垃圾桶原型，用于城市固体废物自动分类	首次将多模态深度学习方法应用于城市固体废物识别，融合声音和图像特征开发智能垃圾桶原型	多模态融合的性能提升相对有限，RGB图像数据量不足	通过多模态数据融合提升城市固体废物分类的准确性和自动化程度	城市固体废物（MSW）	计算机视觉，多模态学习	NA	多模态深度学习，特征融合	CNN，LSTM	音频信号，RGB图像	包含音频和RGB图像的城市固体废物数据集	NA	ResNet-101，LSTM	准确率	NA
838	2025-10-06	BengalDeltaFish: A local dataset for fish detection in Bangladeshi markets 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111764 PMID:40612467	研究论文	提出了一个用于孟加拉国市场鱼类检测的本地数据集BengalDeltaFish	在非受控真实市场环境中采集的多样化大规模鱼类图像数据集，包含传统数据集中不常见的稀有物种	仅包含孟加拉国当地市场的33种鱼类，可能不适用于其他地区的鱼类识别	开发能够在真实鱼类市场环境中可靠工作的鱼类检测和分类应用	孟加拉国当地市场中常见的33种鱼类	计算机视觉	NA	图像采集与标注	YOLO	图像	4560张标注图像	NA	YOLOv11s	mAP@50	NA
839	2025-10-06	teaLeafBD: A comprehensive image dataset to classify the diseased tea leaf to automate the leaf selection process in Bangladesh 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111769 PMID:40612469	研究论文	构建了一个包含5278张病害和健康茶叶图像的综合数据集teaLeafBD，用于自动化茶叶病害分类	创建了首个针对孟加拉国茶叶病害的全面图像数据集，涵盖多种病害类型和不同环境条件	NA	通过构建高质量图像数据集改进茶叶病害识别，实现自动化叶片选择过程	茶叶叶片（病害和健康状态）	计算机视觉	植物病害	图像采集	深度学习模型	图像	5278张茶叶叶片图像	NA	NA	NA	NA
840	2025-10-06	Multiparametric MRI-based machine learning system of molecular subgroups and prognosis in medulloblastoma 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11385-8 PMID:39883158	研究论文	基于多参数MRI和机器学习构建髓母细胞瘤分子亚型识别、预后预测及风险分层系统	提出新型双路残差网络Bi-ResNet-MB用于MRI特征提取，并建立基于XGBoost的预后模型和M2R风险评分系统	样本量相对有限（139例训练集，108例验证集），单中心研究	利用人工智能技术准确识别髓母细胞瘤分子亚型并预测临床结局	髓母细胞瘤患者	医学影像分析	髓母细胞瘤	多参数MRI	CNN, XGBoost	医学影像	139例训练患者（36例女性，平均年龄7.27±3.62岁），108例独立验证患者	NA	Bi-ResNet-MB	AUC	NA