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
961	2025-10-06	araCNA: somatic copy number profiling using long-range sequence models 2025-Sep, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf124 PMID:40933674	研究论文	提出一种名为araCNA的新型深度学习方法，用于从全基因组测序数据中准确预测体细胞拷贝数变异	使用仅基于模拟数据训练的零样本方法，采用新型transformer替代方案（如Mamba）处理基因组尺度序列长度，无需匹配正常样本即可进行准确预测	仅在50个TCGA全基因组测序样本上进行了验证，需要更大规模的真实数据验证	开发能够准确预测癌症体细胞拷贝数变异的深度学习算法	癌症全基因组测序数据	机器学习	癌症	全基因组测序	Transformer, Mamba	基因组序列数据	50个来自癌症基因组图谱的全基因组测序样本	NA	Mamba	准确性	NA
962	2025-10-06	Artificial Intelligence in Upper Gastrointestinal Diagnosis 2025-Sep, The Korean journal of helicobacter and upper gastrointestinal research DOI:10.7704/kjhugr.2025.0024 PMID:40935625	综述	探讨人工智能在上消化道内镜诊断中的变革性作用及其临床应用	整合基于图像和非图像的人工智能技术实现全面诊断与个性化治疗规划	需要稳健验证、用户中心设计和针对性培训，存在过度依赖和技能退化风险	提升上消化道疾病诊断准确性和优化临床工作流程	上消化道疾病（巴雷特食管、萎缩性胃炎、胃肠上皮化生、早期胃癌）	医学影像分析	上消化道疾病	拉曼光谱，内镜成像	CNN，深度学习，机器学习	内镜图像，分子光谱数据	NA	NA	卷积神经网络	诊断准确性，观察者间变异性	NA
963	2025-10-06	An integrated environmental toxicity risk assessment framework combining deep learning and molecular simulation: A case study on pyrethrins and breast cancer 2025-Sep, Biochemistry and biophysics reports IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.bbrep.2025.102141 PMID:40821905	研究论文	开发并验证了一个结合深度学习和分子模拟的多尺度计算毒理学框架，用于研究天然农药除虫菊酯I和II与乳腺癌风险的潜在关联	提出可追溯的风险推断链，从分子水平相互作用到临床相关结果，整合深度学习、分子对接和蛋白质相互作用网络建模	仅针对除虫菊酯I和II进行研究，需要进一步验证其他天然化合物的适用性	系统研究天然农药与乳腺癌风险的潜在关联	除虫菊酯I和II天然农药及其与乳腺癌相关蛋白质的相互作用	计算毒理学	乳腺癌	深度学习药物-靶点相互作用预测、分子对接、分子动力学模拟、蛋白质-蛋白质相互作用网络建模	深度学习	化合物结构数据、蛋白质结构数据、分子相互作用数据	NA	DeepPurpose	NA	结合自由能(ΔG)	NA
964	2025-10-06	Deep Learning Applications in Clinical Cancer Detection: A Review of Implementation Challenges and Solutions 2025-Sep, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2025.100253 PMID:40822144	综述	本文系统回顾了深度学习在临床癌症检测中的应用、实施挑战及解决方案	全面分析2018-2024年间1419项研究，系统梳理深度学习在肿瘤学中的实施障碍并探讨联邦学习、可解释人工智能等新兴解决方案	基于文献回顾的分析，未包含原始实验数据验证	指导肿瘤学领域未来研究和深度学习技术发展，促进癌症护理的公平性和影响力进展	PubMed和IEEE Xplore数据库中2018-2024年间的1419项相关研究	机器学习	癌症	深度学习，基因组分析，成像诊断	NA	多模态数据，影像数据，基因组数据	1419项研究（PubMed 1304项，IEEE 115项）	NA	NA	NA	NA
965	2025-10-06	AlphaFold model quality self-assessment improvement via deep graph learning 2025-Sep, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70274 PMID:40823963	研究论文	本文提出了一种改进AlphaFold模型质量自评估的深度图学习框架EQAFold	通过改进AlphaFold的局部距离差异测试预测头，生成更准确的自信心分数	未明确说明模型在特定蛋白质类型或条件下的性能限制	提高蛋白质结构计算建模的自信心评分可靠性	蛋白质结构模型及其质量评估	计算生物学	NA	深度图学习	图神经网络	蛋白质结构数据	NA	PyTorch	EQAFold	自信心分数准确性	NA
966	2025-10-06	Integrative bioinformatics and deep learning to identify common genetic pathways in Crohn's disease and ischemic cardiomyopathy 2025-Sep, Journal, genetic engineering & biotechnology DOI:10.1016/j.jgeb.2025.100529 PMID:40854648	研究论文	通过整合生物信息学和深度学习识别克罗恩病与缺血性心肌病的共同遗传通路	首次系统整合生物信息学分析与深度学习框架，发现两种疾病共享的遗传调控网络和诊断标志物	需要未来实验验证和扩大队列研究来进一步阐明共享机制	探索克罗恩病与缺血性心肌病之间的共同遗传基础和分子机制	GEO数据集（GSE3365和GSE9128）中的基因表达数据	生物信息学	克罗恩病, 缺血性心肌病	差异表达分析, 功能富集分析, miRNA分析, 转录因子分析, 蛋白质相互作用网络分析	深度学习	基因表达数据	两个GEO数据集（GSE3365和GSE9128）	AutoClass	NA	ROC曲线, 准确率	NA
967	2025-10-06	Discovery of RNA-Targeting Small Molecules: Challenges and Future Directions 2025-Sep, MedComm IF:10.7Q1 DOI:10.1002/mco2.70342 PMID:40859960	综述	本文综述了RNA靶向小分子药物发现领域的最新进展、当前挑战和未来发展方向	系统整合了RNA结构解析技术、计算方法与新兴治疗策略在RNA靶向药物开发中的创新应用	作为综述文章，未涉及原始实验数据和研究方法的具体细节	探索RNA靶向小分子药物的开发策略和治疗潜力	RNA靶向小分子化合物及其与RNA的相互作用	药物发现	多种疾病	X射线晶体学,核磁共振波谱学,冷冻电镜,分子对接	深度学习,机器学习	结构生物学数据,化学库数据	NA	NA	NA	NA	NA
968	2025-10-06	MMFi-DPBML: Multi-molecular fingerprint feature fusion for predicting ingredient-target interactions in traditional Chinese medicine 2025-Sep-25, Journal of ethnopharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jep.2025.120451 PMID:40840725	研究论文	提出MMFi-DPBML深度学习框架，通过融合多分子指纹特征预测中药成分-靶点相互作用	整合四种分子指纹特征和分子描述符，结合深度金字塔卷积神经网络和双向LSTM处理蛋白质序列	模型可解释性有待提升，未来将支持多靶点药理学建模	预测中药成分-靶点相互作用，支持中药现代化研究	中药成分分子和蛋白质靶点	机器学习	NA	分子指纹特征提取，分子对接验证	DPCNN, BiLSTM, MLP	分子结构数据，蛋白质序列数据	自定义TCMTS数据集，以及公开数据集Davis和KIBA	NA	Deep Pyramid Convolutional Neural Network，双向LSTM，多层感知机	AUC，加权F1分数	NA
969	2025-10-06	Identification of novel biomarkers linked to M1 macrophage infiltration in the diagnosis of inflammatory bowel diseases 2025-Sep-23, International immunopharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.intimp.2025.115138 PMID:40582145	研究论文	本研究通过生物信息学和深度学习构建了炎症性肠病的预测模型，并识别了与M1巨噬细胞浸润相关的潜在生物标志物	首次整合M1巨噬细胞相关基因和宏转录组特征构建IBD预测模型，并利用SHAP算法识别关键宿主遗传变异特征	未提及样本量的具体数值和外部验证结果	开发炎症性肠病的预测模型并识别潜在生物标志物以改善疾病管理	炎症性肠病患者基因表达数据和宏转录组特征	生物信息学, 机器学习	炎症性肠病	生物信息学分析, 加权基因共表达网络分析, 宏转录组分析	神经网络	基因表达数据, 宏转录组数据	NA	NA	神经网络	NA	NA
970	2025-10-06	Annotation-efficient deep learning detection and measurement of mediastinal lymph nodes in CT 2025-Sep-13, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03513-y PMID:40944829	研究论文	提出一种注释高效的半监督深度学习方法，用于自动检测、分割和测量增强CT扫描中纵隔淋巴结的短轴长度	结合专家注释精度和伪标记数据数量优势的半监督方法，通过解剖学过滤减少假阳性淋巴结	仅针对纵隔淋巴结进行研究，未验证在其他类型淋巴结或解剖结构上的适用性	开发自动检测和测量纵隔淋巴结的深度学习方法，减少对大量专家标注数据的依赖	增强CT扫描中的纵隔淋巴结	医学影像分析	淋巴结相关疾病	CT扫描	3D CNN	3D CT影像	268个标注扫描（1817个淋巴结）和710个未标注扫描	PyTorch	3D nnU-Net	召回率, 精确度, 短轴长度差异	NA
971	2025-10-06	REST: Holistic Learning for End-to-End Semantic Segmentation of Whole-Scene Remote Sensing Imagery 2025-Sep-12, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3609767 PMID:40938720	研究论文	提出首个真正端到端的全场景遥感影像整体语义分割框架REST	首次实现真正端到端的全场景遥感影像整体分割，提出空间并行交互机制(SPIM)突破GPU内存限制	NA	解决全场景遥感影像整体语义分割中的GPU内存限制问题	全场景遥感影像	计算机视觉	NA	语义分割	深度学习	遥感影像	NA	PyTorch	编码器-解码器架构	吞吐量可扩展性	多GPU并行计算
972	2025-10-06	Deep learning-powered temperature prediction for optimizing transcranial MR-guided focused ultrasound treatment 2025-Sep-12, Journal of neurosurgery IF:3.5Q1 DOI:10.3171/2025.5.JNS25291 PMID:40939202	研究论文	开发了一种名为Fust-Net的深度学习模型，用于预测经颅磁共振引导聚焦超声治疗过程中的治疗温度	首次将治疗参数、患者特异性临床信息和颅骨指标整合到深度学习模型中，用于MRgFUS治疗温度预测	回顾性研究，样本量相对有限（共110名患者），需要进一步前瞻性验证	优化经颅磁共振引导聚焦超声治疗的温度控制精度	接受单侧MRgFUS丘脑毁损术或苍白球丘脑束切断术的特发性震颤或帕金森病患者	医疗人工智能	神经系统疾病	磁共振引导聚焦超声	深度学习	治疗参数、临床信息、颅骨指标	训练集：72名患者的600次声波照射；验证集：18名患者的199次声波照射；外部验证集：20名患者的146次声波照射	NA	Fust-Net	归一化平均绝对误差, 有效温度预测率	NA
973	2025-10-06	Flexynesis: A deep learning toolkit for bulk multi-omics data integration for precision oncology and beyond 2025-Sep-12, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63688-5 PMID:40940333	研究论文	介绍Flexynesis——一个用于精准肿瘤学及其他领域的深度学习工具包，用于整合批量多组学数据	解决了现有深度学习方法在透明度、模块化、部署性和任务范围方面的局限性，提供标准化数据处理流程和多种模型选择	NA	开发一个用户友好的深度学习工具包，促进批量多组学数据在精准医学中的整合与应用	批量多组学数据	机器学习	肿瘤学	多组学数据整合	深度学习, 监督机器学习	多组学数据	NA	PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn	NA	回归指标, 分类指标, 生存分析指标	云平台(Galaxy Server), 多种软件分发平台(PyPi, Guix, Bioconda)
974	2025-10-06	Harnessing Artificial Intelligence for Shoulder Ultrasonography: A Narrative Review 2025-Sep-12, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01661-w PMID:40940587	综述	本文探讨人工智能在肩部超声检查中的应用现状与发展前景	系统梳理深度学习算法在肩部超声中自动病理检测、图像分割和结果预测的创新应用	需要大规模标注数据集、模型在多样化人群中的泛化能力不足、缺乏临床验证	评估人工智能技术在肩部超声成像中的整合与应用效果	肩部超声图像及相关病理特征	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	超声成像	CNN, 深度学习, 机器学习	超声图像	NA	NA	NA	准确率	NA
975	2025-10-06	Using machine learning to automate the collection, transcription, and analysis of verbal-report data 2025-Sep-12, Behavior research methods IF:4.6Q1 DOI:10.3758/s13428-025-02800-5 PMID:40940585	研究论文	开发了一套利用机器学习自动化收集、转录和分析口头报告数据的软件系统	结合传统机器学习方法和深度学习（如大语言模型）实现口头报告数据的自动化处理，相比人工编码大幅提升效率	未提及具体性能指标和系统验证的局限性	降低心理学实验中口头报告数据的收集和分析成本	心理学实验中的口头报告数据	自然语言处理	NA	口头报告数据收集	大语言模型, 经典机器学习方法	语音, 文本	NA	jsPsych	NA	NA	NA
976	2025-10-06	Deep learning for automated segmentation of central cartilage tumors on MRI 2025-Sep-12, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00633-7 PMID:40940592	研究论文	提出基于深度学习的自动化分割方法用于MRI中中央软骨肿瘤的识别	首次采用监督边缘注意力引导分割网络(SEAGNET)架构实现长骨软骨肿瘤的自动分割	回顾性研究设计，样本量相对有限(164例患者)	开发自动化分割方法以提高骨骼肿瘤影像组学的可靠性和适用性	非典型软骨肿瘤(ACT)和II级软骨肉瘤(CS2)患者	医学影像分析	骨肿瘤	MRI	深度学习	医学影像	164例患者(第一队列99例，第二队列65例)，共1037个包含肿瘤的切片	NA	SEAGNET	Dice Score, Intersection over Union	NA
977	2025-10-06	Ultrasound Assessment of Muscle Atrophy During Short- and Medium-Term Head-Down Bed Rest 2025-Sep-11, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.08.006 PMID:40940229	研究论文	本研究开发了一种结合超声技术和深度学习算法的方法，用于评估头低位卧床休息模型中的肌肉萎缩进展	提出双编码器并行深度学习模型，结合坐标注意力机制和像素注意力引导融合模块，融合B型超声图像和射频信号特征	研究样本量较小（仅6只恒河猴），需要更大规模验证	评估超声技术结合深度学习在微重力环境下监测肌肉萎缩的可行性	恒河猴头低位卧床休息模型	医学影像分析	肌肉萎缩	超声成像技术	深度学习	B型超声图像, 射频信号	6只恒河猴	NA	双编码器并行深度学习模型	准确率	NA
978	2025-10-06	OmicsTweezer: A distribution-independent cell deconvolution model for multi-omics Data 2025-Sep-10, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100950 PMID:40675159	研究论文	本文提出了OmicsTweezer，一种分布无关的细胞反卷积模型，用于多组学数据分析	通过整合最优传输与深度学习技术，在共享潜在空间中对齐模拟和真实数据，有效缓解数据偏移和跨组学分布差异	NA	开发能够克服批次效应和数据分布差异的细胞反卷积方法	批量RNA测序、批量蛋白质组学和空间转录组学数据	机器学习	前列腺癌, 结肠癌	RNA-seq, 蛋白质组学, 空间转录组学	深度学习	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
979	2025-10-06	Artificial intelligence in medical imaging empowers precision neoadjuvant immunochemotherapy in esophageal squamous cell carcinoma 2025-Sep-09, Journal for immunotherapy of cancer IF:10.3Q1 DOI:10.1136/jitc-2025-012468 PMID:40930744	研究论文	探讨人工智能在医学影像中辅助食管鳞癌新辅助免疫化疗精准治疗的应用	结合影像组学和深度学习从临床CT图像中提取高维特征，揭示传统评估难以察觉的生物学异质性	NA	开发精准预测食管鳞癌新辅助免疫化疗疗效的工具	局部晚期食管鳞状细胞癌患者	医学影像分析	食管鳞状细胞癌	CT影像分析	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
980	2025-10-06	Two step approach for detecting and segmenting the second mesiobuccal canal of maxillary first molars on cone beam computed tomography (CBCT) images via artificial intelligence 2025-Sep-08, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06796-4 PMID:40926256	研究论文	本研究开发了一种基于CNN和U-Net的定制深度学习模型，用于在锥形束CT图像中检测和分割上颌第一磨牙的第二近颊根管	采用两步法人工智能方法（分类+分割）处理牙科CBCT图像，专门针对MB2根管的检测与分割任务	样本量较小（仅37名患者），测试集AUC值较低（0.57）	评估定制深度学习模型在CBCT图像中检测和分割上颌第一磨牙第二近颊根管的准确性	上颌第一磨牙的第二近颊根管（MB2）	计算机视觉	牙科疾病	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	CNN, U-Net	医学影像	37名患者的CBCT扫描数据	NA	定制CNN, U-Net	F1分数, 准确率, 召回率, 精确率, AUC, Dice系数	NA