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
701	2025-10-05	Evaluation of De Novo Deep Learning Models on the Protein-Sugar Interactome 2025-Sep-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.02.673778 PMID:40950156	研究论文	评估从头深度学习模型在蛋白质-糖相互作用组预测中的性能	开发了首个专门用于非共价蛋白质-碳水化合物对接评估的高质量数据集BCAPIN和新型评估指标DockQC	所有模型的预测能力随碳水化合物聚合物长度的增加而下降	评估深度学习模型在蛋白质-糖相互作用组预测中的性能	非共价蛋白质-碳水化合物复合物	机器学习	NA	结构对接	深度学习模型	实验结构数据	BCAPIN数据集	NA	AlphaFold3, Boltz-1, Chai-1, DiffDock, RosettaFold-All Atom	DockQC, 成功率	NA
702	2025-10-05	Convolutional Neural Network-based Framework for Brain Tumor Classification and Segmentation using Magnetic Resonance Images 2025-Sep-05, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68428 PMID:40982373	研究论文	提出基于卷积神经网络的框架，用于脑肿瘤的MRI图像分类和分割	集成U-Net、InceptionV3、DenseNet201和Inception-ResNet-v2的混合模型，并结合GPT-4.0自动生成报告	NA	开发自动脑肿瘤识别和分类系统	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像(MRI)	CNN	图像	NA	NA	U-Net, InceptionV3, DenseNet201, Inception-ResNet-v2	准确率	NA
703	2025-10-05	Dual Encoder-Decoder-Encoder with Adversarial Training for Unsupervised Traffic Accident Detection in Surveillance Videos 2025-Sep-05, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68731 PMID:40982396	研究论文	提出一种基于双编码器-解码器-编码器框架和对抗训练的无监督监控视频交通事故检测方法	采用双EDE框架双向映射图像分布，结合两阶段训练和对抗机制增强对异常事件的敏感性	未明确说明模型在极端天气或低光照条件下的性能表现	开发无监督的交通事故自动检测系统以提高道路安全和应急响应效率	监控视频中的交通事故和危险驾驶行为	计算机视觉	NA	深度学习	编码器-解码器, GAN	监控视频	真实交通监控数据集	NA	双编码器-解码器-编码器(EDE)	准确率, 鲁棒性	NA
704	2025-10-05	Deep learning-based classification and segmentation of interictal epileptiform discharges using multichannel electroencephalography 2025-Sep, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.18463 PMID:40411529	研究论文	开发了一种基于深度学习的框架U-IEDNet，用于多通道脑电图记录中发作间期癫痫样放电的分类和分割	提出结合卷积层、双向门控循环单元和Transformer网络的U型架构，同时保留空间信息和通道间交互特征，并基于脑网络理论分析注意力权重增强模型可解释性	NA	开发高精度的发作间期癫痫样放电自动检测方法	多通道脑电图记录中的发作间期癫痫样放电	医疗人工智能	癫痫	脑电图	CNN, BiGRU, Transformer	多通道脑电图信号	公共数据库370例患者记录和自建数据库43例患者记录	NA	U-IEDNet（U型架构）	召回率, 精确率, F1分数, 假阳性率	NA
705	2025-10-05	Deep learning-driven abbreviated knee MRI protocols: diagnostic accuracy in clinical practice 2025-Sep, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02038-3 PMID:40613973	研究论文	评估深度学习加速膝关节MRI协议在临床实践中的诊断准确性	首次系统评估不同加速因子（2倍、4倍、6倍）的深度学习重建膝关节MRI协议对多种病理的诊断性能	样本量相对较小（71例患者），DL6协议对细微病变敏感性降低，特别是经验较少的阅片者	评估深度学习加速MRI协议在膝关节成像中的诊断性能	71例连续接受膝关节MRI检查的患者	医学影像	膝关节疾病	深度学习重建MRI	深度学习	MRI图像	71例患者	NA	NA	敏感性, 特异性, 观察者间一致性	NA
706	2025-10-05	Diurnal variation mapping of urban NO2 concentrations at high spatial resolution using mobile phone signaling data 2025-Sep, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109758 PMID:40886398	研究论文	利用手机信令数据开发新型深度学习模型，实现高时空分辨率城市NO₂浓度日变化监测	首次实现基于手机信令数据的250米/1小时时空分辨率NO₂浓度连续估算，开发了专门针对环境变量建模的新型深度学习架构	研究仅在中国宁波市进行验证，模型在其他城市的适用性有待进一步测试	解决高时空分辨率亚日尺度NO₂浓度监测的技术难题	城市大气NO₂浓度分布与日变化特征	环境信息学	NA	手机信令数据分析，深度学习建模	深度学习模型	手机信令数据，环境监测数据，气象数据	宁波市区域数据	NA	新型深度学习架构	R²，5折交叉验证，空间预测验证	NA
707	2025-10-05	An Ensemble Approach to Emergency Medicine Skill Assessment 2025-Sep-01, Military medicine IF:1.2Q2 DOI:10.1093/milmed/usaf327 PMID:40984092	研究论文	开发一种集成方法用于急诊医学技能的形成性评估，利用多模态数据和可解释深度学习模型	首次将脑成像、眼动追踪和头戴式视频记录相结合，通过集成方法客观评估急诊医学技能	研究专注于气管插管技能评估，可能不适用于其他急诊医学程序	开发客观的急诊医学技能评估方法，解决当前主观评估的局限性	急诊医学培训学员的气管插管技能表现	机器学习	急诊医学	脑成像、眼动追踪、视频记录	可解释深度学习模型	多模态数据（脑成像、眼动追踪、视频）	NA	NA	NA	准确率	NA
708	2025-10-05	Enhanced detection of Argulus and epizootic ulcerative syndrome in fish aquaculture through an improved deep learning model 2025-Sep-22, Journal of aquatic animal health IF:1.5Q2 DOI:10.1093/jahafs/vsaf001 PMID:40662570	研究论文	开发改进的YOLOV5深度学习模型用于检测水产养殖中感染流行性溃疡综合征和鱼虱的鱼类	在YOLOV5基础上进行改进，采用预训练模型进行迁移学习，并将模型部署到树莓派开发板	NA	及时检测水产养殖中感染流行性溃疡综合征和鱼虱的鱼类，防止疾病传播	水产养殖鱼类	计算机视觉	水产疾病	深度学习	YOLO	图像	NA	PyTorch	YOLOV5	精确率, 召回率, mAP50, mAP50-95	树莓派开发板
709	2025-10-05	3D Spatial Learning for Adsorption Energy Prediction in Multi-Temporal Solution Systems: The MTSS Data Set and a GCN-Based Network 2025-Sep-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00645 PMID:40903277	研究论文	本文提出了一种用于多时间溶液系统中吸附能预测的3D空间学习方法，包括MTSS数据集和基于GCN的网络	引入了首个包含时间分辨配置的MTSS数据集，并提出双通道图网络SEP-Net，整合旋转不变几何学习和分子SMILES嵌入	在未知溶剂上的预测误差较大(MAE 507.37 kJ/mol)，模型泛化能力有待提升	解决复杂溶液系统中吸附能的预测问题	多时间溶液系统中的分子配置和吸附能	机器学习	NA	几何深度学习，分子SMILES嵌入	GCN	3D原子坐标，吸附能标签	500,000个时间分辨配置，涵盖五种溶剂	NA	SEP-Net（双通道图网络）	MAE（平均绝对误差）	NA
710	2025-10-05	Multiview Deep Learning Framework for Precise Prediction of Transcription Factor Binding Sites 2025-Sep-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01054 PMID:40914877	研究论文	提出一种多视角深度学习框架MDNet-TFP，用于精确预测转录因子结合位点	开发了双向反向互补模块(BiRC-Mamba)和多尺度卷积循环注意力网络(MCRAN)，能够有效建模DNA序列的双向特性和多维度特征	NA	提高转录因子结合位点预测的准确性	DNA序列中的转录因子结合位点	生物信息学	NA	ChIP-seq	深度学习	基因组序列数据	165个ChIP-seq数据集（主要评估），690个ChIP-seq数据集（扩展验证）	NA	BiRC-Mamba, MCRAN	准确率, ROC-AUC, PR-AUC	NA
711	2025-10-05	Precision in Predicting Protein-Nucleic Acid Complexes: Establishing a Benchmark Data Set and Comparative Metrics 2025-Sep-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01372 PMID:40932245	研究论文	本研究建立了蛋白质-核酸复合物预测的基准数据集ProNASet，并系统评估了多种计算方法在该任务上的性能	创建了包含100个实验解析结构的蛋白质-核酸复合物基准数据集，并建立了多维评估框架	当前深度学习方法在预测蛋白质-核酸复合物结构方面表现显著落后于物理驱动方法	评估和比较不同计算方法在预测蛋白质-核酸复合物结构方面的性能	蛋白质-核酸复合物结构	计算生物学	NA	结构生物学实验方法	深度学习算法,物理驱动对接方法	蛋白质-核酸复合物三维结构数据	100个实验解析的蛋白质-核酸复合物结构	NA	AlphaFold3, Chai-1, HelixFold3, Protenix, HDOCK, HDOCK_NT	RMSD, TM-score, LDDT	NA
712	2025-10-05	SERS mapping combined with explainable deep learning for exosome analysis to enhance lung cancer detection 2025-Sep-22, The Analyst DOI:10.1039/d5an00685f PMID:40859702	研究论文	本研究结合表面增强拉曼散射图谱与可解释深度学习模型，通过全面分析外泌体表面和内部生物标志物来提升肺癌检测准确率	首次将Grad-CAM增强的深度学习模型应用于外泌体SERS信号分析，同时检测表面和内部生物标志物，并提供模型决策的可视化解释	未明确说明样本来源的具体肺癌亚型及临床分期信息，模型在独立验证集上的性能有待进一步验证	开发一种结合SERS图谱和可解释深度学习的方法，提高肺癌检测的准确性和可解释性	肺癌细胞来源的外泌体生物标志物	生物医学工程	肺癌	表面增强拉曼散射，金纳米立方体超晶格自组装	深度学习	SERS光谱图谱	正常细胞和肺癌细胞来源的外泌体SERS信号数据	NA	Grad-CAM增强的深度学习模型	准确率	NA
713	2025-10-05	From AI-Driven Sequence Generation to Molecular Simulation: A Comprehensive Framework for Antimicrobial Peptide Discovery 2025-Sep-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00892 PMID:40879040	研究论文	提出结合深度学习和分子模拟的综合计算框架，用于系统性设计和筛选新型抗菌肽	首次将基于字符序列的生成对抗网络与分子动力学模拟相结合，建立从序列生成到功能验证的完整AMP发现流程	仅生成50个候选序列，样本规模有限；分子模拟时间范围受限	开发新型抗菌肽以解决细菌耐药性问题	抗菌肽(AMPs)	机器学习	细菌感染	分子动力学模拟, 体外合成测试	GAN, 判别网络	氨基酸序列, 分子结构数据	50个候选序列，最终验证2个肽	NA	GAN, PGAT-ABPp	抗菌活性验证	NA
714	2025-10-05	AnatomyArray: a high-throughput platform for anatomical phenotyping in plants 2025-Sep-22, The Plant cell DOI:10.1093/plcell/koaf223 PMID:40977461	研究论文	开发用于植物解剖表型分析的高通量平台AnatomyArray，整合组织切片与深度学习技术	提出集成高通量石蜡切片和多通道玻片成像的系统，结合专用深度学习工具AnatomyNet实现组织与细胞水平的自动化量化分析	未明确说明系统对不同植物组织的适用性限制及在大规模应用中可能存在的技术瓶颈	开发高通量植物解剖表型分析平台并解析植物组织结构的遗传基础	小麦（Triticum aestivum L）根系组织及细胞排列模式	数字病理学	NA	石蜡切片，多通道玻片成像，全基因组关联分析（GWAS）	深度学习	组织切片图像	多样化小麦群体	NA	AnatomyNet	图像分析准确度	NA
715	2025-10-05	Deep Raman Quantitative Profiling and Augmented Features for Biologically Interpretable GI Cancer Detection 2025-Sep-22, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c04073 PMID:40977515	研究论文	开发结合拉曼光谱和深度学习的胃肠道癌症检测框架，通过定量光谱分解实现生物可解释的癌症诊断	提出协同框架整合拉曼光谱和CNN进行定量光谱分解，引入生物可解释的比率特征，并应用SMOTE解决类别不平衡问题	样本数量相对有限（927个组织样本），恶性样本较少（82例），需更大规模验证	开发基于拉曼光谱的胃肠道癌症早期诊断方法	胃肠道组织样本（恶性和良性）	医学影像分析	胃肠道癌症	拉曼光谱，合成少数类过采样技术	CNN, LightGBM	光谱数据	927个胃肠道组织样本（82个恶性，845个良性），平衡后1090个样本（545良性 vs 545 SMOTE恶性）	LightGBM	CNN	准确率，灵敏度，特异性，AUC	NA
716	2025-10-05	A multi-class segmentation model of deep learning on contrast-enhanced computed tomography to segment and differentiate lipid-poor adrenal nodules: a dual-center study 2025-Sep-22, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12007-z PMID:40981992	研究论文	开发基于深度学习的多类别分割模型，用于在增强CT图像上分割和区分脂质贫乏肾上腺结节	提出Mamba-USeg模型，这是首个基于状态空间模型的多类别分割方法，能够同时实现分割和分类任务	回顾性研究，样本量有限（164例患者），仅包含两个医疗中心数据	开发能够准确分割和分类肾上腺结节的深度学习模型	脂质贫乏腺瘤和结节性增生的肾上腺结节	计算机视觉	肾上腺疾病	对比增强计算机断层扫描	深度学习	医学影像	164例患者（内部中心128例，外部验证36例）	NA	Mamba-USeg, MultiResUNet, CPFNet	平均Dice相似系数, 敏感度, 特异度, 准确率	NA
717	2025-10-05	Deep-learning-based prediction of significant portal hypertension with single cross-sectional non-enhanced CT 2025-Sep-22, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12010-4 PMID:40981991	研究论文	基于单张非增强CT图像开发深度学习模型预测临床显著性门静脉高压	首次使用单张非增强CT图像通过深度学习预测CSPH，无需图像后处理	研究样本量有限，仅包含单一机构的421名患者	建立非侵入性CSPH预测方法，替代侵入性肝静脉压力梯度测量	慢性肝病患者	医学影像分析	慢性肝病，门静脉高压	CT成像	CNN	医学影像	421名慢性肝病患者	NA	卷积神经网络配合多层感知机分类器	AUC, 敏感度, 特异度, Youden指数	NA
718	2025-10-05	MRI-based habitat analysis for pathologic response prediction after neoadjuvant chemoradiotherapy in rectal cancer: a multicenter study 2025-Sep-22, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11997-0 PMID:40981989	研究论文	本研究通过MRI影像进行生境分析，预测直肠癌患者新辅助放化疗后的病理反应	首次在多中心研究中结合临床因素、影像组学特征和瘤内异质性特征构建融合模型预测直肠癌新辅助放化疗反应	未发现融合模型与ITH模型之间存在显著差异，需要进一步验证	预测直肠癌患者接受新辅助放化疗后的病理反应	1021例直肠癌患者	数字病理	直肠癌	MRI影像分析	深度学习	医学影像	训练测试集319例，内部验证集317例，外部验证集1（158例），外部验证集2（227例）	NA	NA	AUC, 疾病无进展生存期	NA
719	2025-10-05	Machine learning and deep learning approaches in MRI for quantifying and staging fatty liver disease: A systematic review 2025-Sep-20, Journal of medical imaging and radiation sciences IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jmir.2025.102112 PMID:40976110	系统综述	系统评估机器学习和深度学习在MRI中量化与分期脂肪肝疾病的诊断准确性、可重复性和临床应用价值	首次系统综述ML/DL在MRI脂肪肝评估中的应用，特别关注CNN和GAN等先进技术在PDFF量化和疾病分期中的表现	样本量较小、单中心研究设计、不同厂商设备间的变异性	评估机器学习和深度学习技术在MRI脂肪肝定量分析和分期诊断中的性能	疑似或确诊NAFLD、NASH或ALD的人类患者	医学影像分析	脂肪肝疾病	MRI, PDFF, 化学位移编码MRI, Dixon MRI	CNN, GAN	MRI图像	15项研究（样本量25-1038）	NA	卷积神经网络, 生成对抗网络	AUC, 敏感性, 特异性, ICC, Dice系数	NA
720	2025-10-05	COLDLNA: Enhancing long-range node features extraction to improve robust generalization ability of drug-target binding affinity prediction in cold-start scenarios 2025-Sep-20, Journal of bioinformatics and computational biology IF:0.9Q4 DOI:10.1142/S0219720025500131 PMID:40977369	研究论文	提出一种名为COLDLNA的新型药物-靶点结合亲和力预测模型，通过增强长程节点特征提取提升冷启动场景下的鲁棒泛化能力	设计了长程节点注意力模块优化药物结构表征，并利用卷积注意力模块从蛋白质氨基酸序列中提取关键长程信息以阐明结合位点	未明确说明模型在更广泛生物数据集上的性能表现及计算效率分析	提升冷启动场景下药物-靶点结合亲和力预测的鲁棒泛化能力	药物分子结构和蛋白质氨基酸序列	机器学习	NA	深度学习	图神经网络,注意力机制	分子图数据,蛋白质序列数据	Davis数据集,KIBA数据集,Human数据集,C. elegans数据集	NA	长程节点注意力模块,卷积注意力模块	MSE	NA