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
861	2025-10-06	Deep learning application for genomic data analysis 2025-Sep-16, BMB reports IF:2.9Q3 PMID:40962325	综述	本文综述了深度学习在基因组数据分析四个领域中的应用进展与未来方向	系统总结深度学习在变异检测、基因表达调控、模体发现和染色质三维互作四大基因组领域的前沿应用，并首次提出基因组标记化和多组学数据整合的未来挑战	作为综述文章未包含原始实验数据，主要基于现有文献进行分析总结	探讨深度学习技术在基因组数据分析中的应用现状与发展前景	基因组数据及其分析模型	机器学习	NA	基因组测序技术	深度学习	基因组数据	NA	NA	NA	可靠性, 效率	NA
862	2025-10-06	MBLEformer: Multi-Scale Bidirectional Lesion Enhancement Transformer for Cervical Cancer Image Segmentation 2025-Sep-16, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056357180250516022218 PMID:40965023	研究论文	提出一种用于宫颈癌图像分割的多尺度双向病灶增强Transformer模型MBLEformer	采用Swin Transformer编码器提取多阶段图像特征，结合多尺度注意力机制和双向病灶增强上采样策略	NA	提高宫颈癌病灶分割的准确性，解决CNN和注意力机制在捕获全局特征和上采样细节方面的局限性	卢戈氏碘染色宫颈图像中的病灶区域	计算机视觉	宫颈癌	医学图像分析	Transformer, CNN	图像	NA	NA	Swin Transformer, MBLEformer	mIoU, 准确率, 特异性	NA
863	2025-10-06	Flexible Monolithic 3D-Integrated Self-Powered Tactile Sensing Array Based on Holey MXene Paste 2025-Sep-15, Nano-micro letters IF:31.6Q1 DOI:10.1007/s40820-025-01924-9 PMID:40952539	研究论文	基于多孔MXene浆料开发了一种柔性单片三维集成自供电触觉传感阵列	采用多孔MXene浆料实现单片三维集成，每个垂直一体单元同时作为微型超级电容器和压力传感器工作	仅展示了概念验证应用，尚未进行大规模商业化验证	开发高度集成、智能化和灵活的电子系统用于先进人机交互和个性化电子设备	柔性触觉传感系统	柔性电子	NA	刮刀涂布和冲压方法	深度学习	触觉压力数据	NA	NA	NA	机械柔韧性、功耗、响应速度、长期运行稳定性	NA
864	2025-10-06	Concentration-dependent responses of C. reinhardtii to silver ions: hormetic response in growth and reduction of motility 2025-Sep-15, The European physical journal. E, Soft matter DOI:10.1140/epje/s10189-025-00521-3 PMID:40952583	研究论文	本研究探讨了莱茵衣藻对银离子暴露的生物物理响应，包括种群生长动态、叶绿素含量和游动能力的变化	首次在微藻中观察到银离子诱导的毒物兴奋效应，揭示了离子胁迫与细胞生长之间的非线性耦合关系，并应用深度学习算法量化银离子对单个微藻游动能力的影响	研究仅针对单一微藻物种，未考虑银纳米颗粒等其他银形态的影响，环境因素如光照和营养条件的影响也未完全评估	探究银离子对水生微藻的生物物理影响机制	莱茵衣藻(C. reinhardtii)微藻	环境毒理学	NA	分光光度法, 深度学习运动追踪	深度学习算法	生长曲线数据, 叶绿素含量数据, 运动轨迹数据	不同银离子浓度处理组(0.29-1.18 M)	NA	NA	平均游动速度, 方向变化频率	NA
865	2025-10-06	Exploring deep learning and hybrid approaches in molecular subgrouping and prognostic-related genetic signatures of medulloblastoma 2025-Sep-15, Chinese neurosurgical journal DOI:10.1186/s41016-025-00405-7 PMID:40954484	研究论文	本研究开发基于MRI的深度学习模型，用于髓母细胞瘤分子亚型分类和预后相关遗传标志物预测	采用两阶段深度学习框架同时实现髓母细胞瘤分子亚型识别和预后遗传标志物预测，并开发了结合深度学习和传统数据的混合模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（449例患者），仅来自两个医疗机构	开发深度学习模型用于髓母细胞瘤分子亚型分类和预后相关遗传标志物识别	髓母细胞瘤患者	医学影像分析	髓母细胞瘤	MRI成像	CNN	医学影像（T1加权、T2加权、对比增强T1加权MRI）	449例髓母细胞瘤患者（325例用于模型开发，124例用于外部验证）	NA	MB-CNN, MB-CNN_TP53/MYC/Chr11	准确率, AUC	NA
866	2025-10-06	Real-time detection of Wi-Fi attacks using hybrid deep learning models on NodeMCU 2025-Sep-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18947-2 PMID:40954170	研究论文	提出一种基于NodeMCU的实时轻量级Wi-Fi去认证攻击检测系统	首次在超低成本嵌入式设备上集成混合时序深度学习与可解释分类器，填补了现有入侵检测研究在边缘计算和模型可解释性方面的空白	仅在5600多个标记样本上验证，网络条件多样性可能有限	开发实时轻量级Wi-Fi入侵检测系统	Wi-Fi去认证攻击	机器学习	NA	实时数据包嗅探	LSTM, GRU, RNN, 逻辑回归	网络流量数据	5600多个标记样本	NA	LSTM, GRU, RNN	准确率	NodeMCU ESP8266微控制器
867	2025-10-06	Multi-scale based Network and Adaptive EfficientnetB7 with ASPP: Analysis of Novel Brain Tumor Segmentation and Classification 2025-Sep-15, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056419990250904093436 PMID:40965060	研究论文	提出一种结合多尺度分割网络和自适应分类模型的新型脑肿瘤分割与分类方法	提出MBANet多尺度双边感知网络进行肿瘤分割，并设计RVAEB7-ASPP分类架构结合Vision Transformer和自适应EfficientNetB7，采用改进的河马优化算法进行超参数调优	NA	开发鲁棒高效的深度学习框架，辅助临床医生进行精确早期诊断和有效治疗规划	脑肿瘤MRI图像	医学图像分析	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习,Transformer,CNN	医学图像	NA	NA	MBANet,Region Vision Transformer,Adaptive EfficientNetB7,ASPP	准确率	NA
868	2025-09-19	Reply to "A critical appraisal and methodological inquiry into an automated multimodal deep learning model for predicting biochemical recurrence in prostate cancer" 2025-Sep-13, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110616 PMID:40962607	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
869	2025-09-19	A critical appraisal and methodological inquiry into an automated multimodal deep learning model for predicting biochemical recurrence in prostate cancer 2025-Sep-11, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110615 PMID:40962606	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
870	2025-10-06	Advancements in Artificial Intelligence and Machine Learning for Occupational Risk Prevention: A Systematic Review on Predictive Risk Modeling and Prevention Strategies 2025-Sep-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175419 PMID:40942853	系统综述	本系统综述评估了人工智能和机器学习在职业风险预防中的应用，重点关注预测风险建模和预防策略	首次系统性地分析了AI/ML在职业风险预防中的应用趋势、主要技术方法和研究局限性	过度依赖视觉数据（在低能见度环境中效果受限）且缺乏AI风险检测系统的标准化方法	识别、评估和综合现有关于AI算法在工作场所危险环境和职业风险检测预测中的文献	职业风险预防领域的AI/ML应用研究	机器学习	职业疾病	深度学习	CNN,YOLO	视觉数据	61篇相关文章	NA	卷积神经网络,YOLO	NA	NA
871	2025-10-06	Left-handed conformations of glycyl residues may confer protection against protein aggregation 2025-Sep, The FEBS journal DOI:10.1111/febs.70092 PMID:40243345	研究论文	本研究探讨甘氨酸残基左手构象在防止蛋白质聚集中的作用及其进化意义	首次系统揭示左手构象甘氨酸在疾病变异位点的过度表达现象及其通过破坏β-链排列抑制蛋白质聚集的分子机制	研究主要基于已有变异位点的构象分析，需要进一步实验验证分子机制	阐明甘氨酸左手构象在蛋白质稳定性和抗聚集中的生物学功能	1104个疾病相关变异位点和343个良性变异位点的甘氨酸残基构象	结构生物学	蛋白质构象疾病	构象分析、深度学习	深度学习模型	蛋白质结构数据、变异位点数据	1447个变异位点（1104个疾病相关，343个良性）	NA	NA	准确率, AUC	NA
872	2025-10-06	Human and Deep Learning Predictions of Peripheral Lung Cancer Using a 1.3 mm Video Endoscopic Probe 2025-Sep, Respirology (Carlton, Vic.) DOI:10.1111/resp.70057 PMID:40433758	研究论文	本研究评估了不同经验水平的医生和深度学习模型在使用1.3mm视频内窥镜探头预测周围型肺结节恶性性质的能力	首次将深度学习应用于1.3mm视频内窥镜探头图像，用于周围型肺结节的恶性预测	样本量较小（61例患者），深度学习模型性能未超越资深医生	评估人类医生和AI在周围型肺结节恶性预测中的诊断能力	周围型肺结节患者	计算机视觉	肺癌	视频内窥镜成像	深度学习	视频序列，图像	61例患者（37例癌症，24例良性病变）	NA	NA	诊断准确率，敏感性，特异性，F1分数，平衡准确率	NA
873	2025-10-06	Deep learning algorithms from histopathological images stratify molecular subtypes for leiomyosarcoma: a proof-and-concept diagnostic study 2025-Sep-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002667 PMID:40557542	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习的算法，通过组织病理学图像对平滑肌肉瘤进行分子亚型分层和生存预测	首次使用单张H&E染色全切片图像开发深度学习模型进行平滑肌肉瘤分子亚型分层和生存预测	需要大型前瞻性队列进一步验证	开发用于平滑肌肉瘤分子亚型分层和生存预测的深度学习算法	平滑肌肉瘤患者	数字病理学	平滑肌肉瘤	H&E染色全切片图像	CNN	图像	训练集154例(1,579,215个图块)，外部测试集80例(555,211个图块)	NA	DenseNet121, ResNet50	AUROC, 准确率, 召回率, 特异性, 精确率, F1分数	NA
874	2025-10-06	Peripheral neural interfaces for reading high-frequency brain signals 2025-Sep, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-025-01445-1 PMID:40579488	研究论文	本文提出利用外周神经接口通过肌肉传感器非侵入式读取中枢神经系统高频信号的方法	首次提出通过运动神经元输出信号逆向估计中枢神经系统输入信号的创新方法	需要进一步在受控环境和真实场景中验证运动神经元中枢接口的性能	开发非侵入式中枢神经系统活动监测技术	运动神经元和中枢神经系统信号	神经工程	神经系统疾病	肌肉信号记录, 深度学习解码	深度学习	神经信号, 肌肉信号	NA	NA	NA	实时解码精度	NA
875	2025-10-06	Dynamics-informed reservoir computing with visibility graphs 2025-Sep-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0293030 PMID:40965304	研究论文	提出一种基于可见性图的动态信息储备计算框架，通过从训练序列直接推断储备网络结构来改进时间序列预测	首次将可见性图技术引入储备计算，直接从训练数据构建储备网络结构，避免昂贵的超参数调优	在某些条件下，密度匹配的Erdős-Rényi图可能优于所提方法	提高复杂非线性时间序列预测的准确性和一致性	非线性时间序列数据	机器学习	NA	可见性图技术	储备计算	时间序列数据	NA	NA	可见性图网络结构	预测准确性, 一致性	NA
876	2025-10-06	Hepatocellular Carcinoma Risk Stratification for Cirrhosis Patients: Integrating Radiomics and Deep Learning Computed Tomography Signatures of the Liver and Spleen into a Clinical Model 2025-Sep-28, Journal of clinical and translational hepatology IF:3.1Q2 DOI:10.14218/JCTH.2025.00091 PMID:40951530	研究论文	开发并验证了一种整合肝脏和脾脏CT影像特征的肝细胞癌风险预测模型	将放射组学和深度学习特征整合到现有的aMAP临床模型中，显著提高了肝细胞癌风险预测性能	研究队列中慢性乙型肝炎病毒感染占主导地位（91.5%），可能限制模型在其他病因肝硬化患者中的泛化能力	改善肝硬化患者肝细胞癌风险分层	肝硬化患者	数字病理	肝细胞癌	计算机断层扫描	深度学习	医学影像	2411名患者，其中118人发展为肝细胞癌	PyRadiomics	ResNet-18	受试者工作特征曲线下面积	NA
877	2025-10-06	Enhanced Detection, Using Deep Learning Technology, of Medial Meniscal Posterior Horn Ramp Lesions in Patients with ACL Injury 2025-Sep-17, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.24.01530 PMID:40743295	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习技术和风险因素的MRI诊断模型，用于提高前交叉韧带损伤患者内侧半月板后角斜坡病变的检测准确率	首次将深度学习技术与临床风险因素相结合，使用Swin Transformer Large架构构建预测模型，显著提高了斜坡病变的诊断准确率	研究为回顾性设计，样本量相对有限（236例患者），证据等级为III级	开发基于深度学习的MRI诊断工具，提高内侧半月板后角斜坡病变的检测准确性	接受关节镜手术的前交叉韧带损伤患者	计算机视觉	膝关节损伤	磁共振成像	深度学习, Swin Transformer, XGBoost, 随机森林, 逻辑回归	医学影像	236例患者	NA	Swin Transformer Large	准确率, 特异性, 敏感性	NA
878	2025-10-06	Deep Learning Analysis of Crystallization Using Polarized Light Microscopy and U-Net Segmentation 2025-Sep-17, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.5c03681 PMID:40958672	研究论文	本研究结合偏光显微镜和深度学习技术分析液晶化合物9BA4的结晶过程	首次将U-Net卷积神经网络应用于偏光显微镜图像分析，实现结晶相和层列相的自动识别与量化	仅研究单一液晶化合物9BA4，方法在其他材料体系中的适用性有待验证	开发结合传统光学技术和神经网络图像分析的方法来研究材料结晶行为	液晶化合物9BA4的结晶过程	计算机视觉	NA	偏光显微镜，非等温冷却实验	CNN	显微镜图像	NA	NA	U-Net	NA	NA
879	2025-10-06	Deep Learning-Driven Discovery of Novel Antimicrobial Peptides from Large-Scale Protist Genomes and Experimental Characterization 2025-Sep-17, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01196 PMID:40958742	研究论文	本研究利用深度学习技术从大规模原生生物基因组中识别新型抗菌肽，并通过实验验证其抗菌活性	首次对2000多个原生生物基因组进行大规模新型抗菌肽探索，结合优化的BERT和CNN模型进行多模型综合识别	仅对18个候选肽进行了实验验证，需要进一步扩大验证规模	发现新型抗菌分子以应对抗生素耐药性问题	原生生物基因组中的抗菌肽	机器学习	细菌感染	基因组测序，深度学习	BERT, CNN	基因组序列数据	2120个原生生物基因组数据集，约66亿条序列	NA	BERT, CNN	抗菌活性验证，溶血率	NA
880	2025-10-06	Integrating Machine Learning into Free Energy Perturbation Workflows 2025-Sep-17, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01449 PMID:40958764	综述	探讨机器学习如何提升自由能微扰工作流程在药物设计中的效率与精度	提出将主动学习和深度学习整合到自由能微扰工作流程的混合方法，实现采样策略、协议优化和力场开发三方面的创新应用	机器学习衍生的神经网络势能计算成本较高，且依赖量子力学训练数据	提升自由能微扰方法在基于结构的药物设计中的计算效率与预测精度	蛋白质-配体结合亲和力预测	机器学习	NA	自由能微扰，量子力学计算	主动学习，深度学习，神经网络	量子力学数据，蛋白质-配体复合结构	NA	NA	AlphaFold, NeuralPLexer, DragonFold	NA	NA