深度学习在生物医药领域中的应用

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
1001	2025-09-05	Automated drug design for druggable target identification using integrated stacked autoencoder and hierarchically self-adaptive optimization 2025-Sep-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18091-x PMID:40890450	研究论文	提出一种结合堆叠自编码器和分层自适应粒子群优化的新型框架optSAE+HSAPSO，用于药物分类和靶点识别	首次集成SAE特征提取与HSAPSO自适应参数优化，在保持高精度的同时显著降低计算复杂度并提升稳定性	方法性能依赖于训练数据质量，高维数据集可能需要额外微调	开发高效可扩展的药物发现框架，解决现有方法的过拟合和可扩展性限制	药物分子和靶点蛋白数据	药物信息学	NA	深度学习优化算法	堆叠自编码器(SAE) + 粒子群优化(PSO)	药物分子和蛋白质序列数据	基于DrugBank和Swiss-Prot数据集的实验验证
1002	2025-09-05	DeepSEA: an alignment-free explainable approach to annotate antimicrobial resistance proteins 2025-Sep-01, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06256-4 PMID:40890570	研究论文	提出一种无需序列比对的深度学习方法DeepSEA，用于注释抗菌素耐药性蛋白并解释其功能域重要性	采用卷积神经网络替代传统序列比对方法，实现更高召回率（>0.9）的AMR蛋白分类，并提供模型可解释性分析	未明确说明模型在未知蛋白类型上的泛化能力及计算资源需求	开发更准确的抗菌素耐药性蛋白注释方法以克服传统比对方法的局限性	抗菌素耐药性蛋白和非耐药性蛋白	计算生物学	传染病	深度学习、卷积神经网络	CNN	蛋白质序列数据	NA
1003	2025-09-05	CT-based deep learning radiomics model for predicting proliferative hepatocellular carcinoma: application in transarterial chemoembolization and radiofrequency ablation 2025-Sep-01, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01913-9 PMID:40890681	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1004	2025-09-05	Box embeddings for extending ontologies: a data-driven and interpretable approach 2025-Sep-01, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01086-1 PMID:40890838	研究论文	提出一种基于box嵌入的数据驱动方法，用于扩展本体并实现可解释的多标签分类	无需显式分类法即可捕获标签间的隐含层次关系，同时保持与本体概念化的一致性	NA	从深度学习模型中推导符号知识，增强模型的可解释性	多标签分类任务中的层次关系，特别是ChEBI本体中的子类关系	自然语言处理	NA	box嵌入，本体扩展	基于box的嵌入模型	多标签数据集	NA
1005	2025-09-05	Deep Learning-Driven Automated Assessment of Left Ventricular Diastolic Function in Echocardiography 2025-Sep, Echocardiography (Mount Kisco, N.Y.) DOI:10.1111/echo.70290 PMID:40892533	研究论文	本研究评估了基于深度学习的全自动模型在超声心动图中评估左心室舒张功能的可行性、准确性和诊断性能	开发了首个完全自动化的深度学习模型，用于从2D经胸超声心动图中自动分析多种舒张参数并进行LVDF分级	对中间等级舒张功能不全的分类存在变异性，且需要进一步验证	评估AI自动评估左心室舒张功能的可行性和诊断性能	疑似舒张功能不全的患者	医学影像分析	心血管疾病	深度学习，超声心动图分析	深度学习模型	2D超声心动图像	302名患者
1006	2025-09-05	Deep Learning for Automated 3D Assessment of Rotator Cuff Muscle Atrophy and Fat Infiltration prior to Total Shoulder Arthroplasty 2025-Sep-01, Journal of shoulder and elbow surgery IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jse.2025.07.025 PMID:40902715	研究论文	开发基于深度学习的模型，用于自动评估肩袖肌肉萎缩和脂肪浸润	首次提出基于深度学习的自动化3D评估方法，引入T-score分类和3D脂肪浸润百分比量化	NA	开发自动化工具量化肩袖肌肉病理变化，改善全肩关节置换术前的评估	肩袖肌肉（冈上肌、冈下肌、肩胛下肌、小圆肌）	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	CT扫描，深度学习分割	深度学习模型	3D CT影像	952例肩部CT扫描（762例对照，103例aTSA患者，87例rTSA患者）
1007	2025-09-05	Identification and application of promoters and terminators for plant synthetic biology 2025-Sep-01, Molecules and cells IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.mocell.2025.100273 PMID:40902856	综述	本文综述了植物合成生物学中启动子和终止子等生物元件的鉴定与应用进展	重点探讨了双向启动子的应用、启动子与终止子组合平衡的重要性，以及基于深度学习的启动子预测方法	NA	实现高效精准的基因表达调控	植物合成生物学中的生物元件（启动子、终止子）	合成生物学	NA	ATAC-Seq, STARR-Seq, 深度学习	深度学习模型	基因组数据	NA
1008	2025-09-05	Deep Learning Application of YOLOv8 for Aortic Dissection Screening using Non-contrast Computed Tomography 2025-Sep-01, 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.2025.08.054 PMID:40902929	研究论文	开发并验证基于YOLOv8深度学习模型用于非增强CT筛查主动脉夹层	首次将YOLOv8模型应用于非增强CT的主动脉夹层检测，并通过Grad-CAM实现模型可解释性验证	回顾性研究设计，可能存在选择偏倚	提高主动脉夹层的早期诊断准确性和效率	主动脉夹层患者和对照组患者的CT影像	计算机视觉	心血管疾病	非增强CT成像	YOLOv8	医学影像	1138例CT扫描（569例AD患者，569例对照组）
1009	2025-09-05	Deciphering the unique autoregulatory mechanisms and substrate specificity of the understudied DCLK3 kinase linked to neurodegenerative diseases 2025-Sep-01, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110664 PMID:40902973	研究论文	本研究揭示了与神经退行性疾病相关的未充分研究激酶DCLK3的独特自调控机制和底物特异性	首次发现DCLK3通过自磷酸化其截短尾部实现与催化结构域的结合，并利用深度学习预测并验证了Tau蛋白作为其潜在底物	NA	阐明DCLK3激酶的自调控机制和细胞底物，为神经退行性疾病治疗提供新靶点	DCLK3激酶及其细胞调控机制	计算生物学	神经退行性疾病	深度学习、肽库数据集分析、体外实验、质谱分析	深度学习模型	蛋白质序列数据、实验数据	NA
1010	2025-09-05	A dual-encoder U-net architecture with prior knowledge embedding for acoustic source mapping 2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0039104 PMID:40905669	研究论文	提出一种基于双编码器U-net架构的监督学习框架，用于将波束形成图转换为高分辨率声源强度分布图	采用双编码器提取互补特征，引入对比损失函数学习一致潜在特征，并设计频率和位置编码器嵌入先验知识	NA	提高声源定位的准确性和计算效率	声源强度分布	信号处理	NA	深度学习，波束形成	U-net，双编码器架构	声学图像数据	仿真数据和MIRACLE数据集
1011	2025-09-05	A bi-directional cascaded transformer network for underwater narrowband signal enhancement 2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0039112 PMID:40905671	研究论文	提出一种双向级联Transformer网络（BCT-Net），用于水下窄带信号增强	首次设计双分支结构同时提取目标信号和环境噪声特征，采用级联注意力机制在低信噪比（-20dB）下检测窄带特征	NA	提升水下窄带信号的去噪性能	船舶辐射噪声中的窄带成分	信号处理	NA	深度学习	Transformer	声学信号	NA
1012	2025-09-04	Deep learning mammography-based breast cancer risk model, its serial change, and breast cancer mortality 2025-Sep-03, Breast cancer (Tokyo, Japan) DOI:10.1007/s12282-025-01772-w PMID:40900381	研究论文	基于深度学习模型Mirai评估乳腺X线摄影风险评分及其随时间变化与乳腺癌特异性死亡率的关联	首次将深度学习乳腺癌风险预测模型与死亡率结局直接关联，并分析风险评分动态变化对死亡风险的预测价值	样本中乳腺癌相关死亡事件较少（31例），可能影响统计效力	验证AI风险模型对乳腺癌死亡率的预测能力	124,653名接受乳腺X线筛查的韩国无癌女性	数字病理	乳腺癌	深度学习	Mirai (CNN-based)	乳腺X线图像	124,653名女性，1,075,177人年随访
1013	2025-09-03	NeXtBrain: Combining local and global feature learning for brain tumor classification 2025-Sep-15, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149762 PMID:40490088	研究论文	提出NeXtBrain混合架构，结合局部和全局特征学习以实现脑肿瘤分类的高精度与高效率	设计NeXt卷积块和NeXt Transformer块，协同增强特征学习，在保持高精度的同时显著降低计算成本	NA	提升脑肿瘤医学图像分类的准确性、泛化能力和计算效率	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	CNN, Transformer, 混合架构	图像	两个公开基准数据集（Figshare和Kaggle）
1014	2025-09-03	Divergent radiative forcing of fine-mode aerosols across tree genera during wildfires in North America and Europe 2025-Sep-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.138881 PMID:40532375	研究论文	利用深度学习模型分析北美和欧洲野火期间不同树种对细模态气溶胶光学厚度（fAOD）的贡献差异及其辐射强迫效应	首次结合深度学习与卫星数据量化不同树种在野火中对气溶胶辐射强迫的物种特异性贡献，揭示伪铁杉属和云杉属的显著影响	研究集中于北美和欧洲的23个树种属，可能未涵盖其他地区的树种或更复杂的气溶胶-气候相互作用	探究野火期间不同树种对细模态气溶胶排放及其辐射强迫的差异	北美和欧洲的139个树种（聚合为23个属）在野火事件中的气溶胶排放	环境科学	NA	卫星遥感数据检索，深度学习建模	深度学习模型	卫星遥感数据	2003-2023年北美和欧洲139个树种（23属）的野火气溶胶数据
1015	2025-09-03	Reducing Spectral Confusion in Microplastic Analysis: A U-Net Deep Learning Approach 2025-Sep-02, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00584 PMID:40827556	研究论文	提出一种基于U-Net深度学习模型的方法，用于减少拉曼光谱分析中微塑料与脂肪酸的谱混淆问题	首次将U-Net深度学习模型与材料化学中常用的二值化技术结合，显著提升了对聚乙烯和脂肪酸的拉曼光谱分类精度	NA	解决微塑料拉曼光谱分析中因结构相似性导致的误分类问题	聚乙烯(PE)、硬脂酸(SA)、油酸(OA)、SA与OA混合物、十二烷基硫酸钠(SDS)和聚丙烯的拉曼光谱	机器学习和分析化学	NA	拉曼光谱分析	U-Net	光谱数据	NA
1016	2025-09-03	Automated detection of anterior crossbite on intraoral images and videos utilizing deep learning 2025-Sep-01, International journal of computerized dentistry IF:1.8Q2 DOI:10.3290/j.ijcd.b5290567 PMID:38700086	研究论文	提出一种基于CNN的深度学习模型，用于自动检测和分类口腔内图像和视频中的前牙反颌	首次将深度学习应用于口腔内图像和视频的前牙反颌自动检测，并与正畸医生评估进行性能对比	模型敏感性低于正畸医生（0.89 vs 0.96和0.92），且视频测试样本量较小（仅10个视频）	开发自动化工具以辅助前牙反颌的早期检测和分类	口腔内图像和视频数据	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	CNN	图像和视频	1865张口腔内图像（1493训练，372测试）和10段视频（总时长124秒）
1017	2025-09-03	User experience of and satisfaction with computer-aided design software when designing dental prostheses: a multicenter survey study 2025-Sep-01, International journal of computerized dentistry IF:1.8Q2 DOI:10.3290/j.ijcd.b5582929 PMID:39011633	研究论文	比较不同经验水平用户对多种CAD软件在设计牙冠时的响应和满意度	首次在多中心调查中评估不同CAD软件的用户体验，并分析自动化设计功能（如深度学习）对满意度的影响	样本量较小（100人），且仅针对牙冠设计，未涵盖其他牙科修复体类型	评估和比较不同CAD软件在牙科修复体设计中的用户体验和满意度	牙科本科生、牙医和牙科技师	数字医疗	牙科疾病	问卷调查、ANOVA统计分析和深度学习自动化	NA	问卷评分数据	100人（50名本科生和50名专业人员）
1018	2025-09-03	Deep learning classification method for boar sperm morphology analysis 2025-Sep, Andrology IF:3.2Q1 DOI:10.1111/andr.13758 PMID:39287620	研究论文	提出一种结合深度学习与图像流式细胞术的公猪精子形态和顶体健康无标记分析方法	首次将深度学习与高通量图像流式细胞术结合，实现无需生物标记的精子形态和顶体健康自动化分析	NA	开发客观准确的公猪精子形态与顶体健康分析技术	公猪精子	计算机视觉	生殖健康	图像流式细胞术(IBFC), 深度学习	CNN	图像	10,000个精子样本
1019	2025-09-03	Rapid detection of mouse spermatogenic defects by testicular cellular composition analysis via enhanced deep learning model 2025-Sep, Andrology IF:3.2Q1 DOI:10.1111/andr.13773 PMID:39375288	研究论文	通过增强的深度学习模型快速分析小鼠睾丸组织切片细胞组成以检测生精缺陷	改进深度学习模型结合人机交互提升分割精度并减少标注时间，首次实现对未分期生精小管的生精缺陷检测	NA	建立快速的小鼠睾丸组织病理学分析协议用于不育研究	六种关键生殖基因家族（DAZ和PUMILIO）突变小鼠的睾丸组织	数字病理学	不育症	H&E染色，深度学习分割	SCSD-Net（改进的深度学习模型）	图像（组织切片）	六种突变小鼠的H&E染色睾丸切片（最少8个切片即可检测）
1020	2025-09-03	Evaluating fusion models for predicting occult lymph node metastasis in tongue squamous cell carcinoma 2025-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11473-9 PMID:40042648	研究论文	评估多种融合模型在预测舌鳞状细胞癌隐匿性淋巴结转移中的效果	提出并比较了基于决策的晚期融合策略，整合了二维深度学习、常规影像组学、瘤内异质性影像组学及临床数据	回顾性研究设计，样本量有限（共268例患者）	预测舌鳞状细胞癌患者的隐匿性淋巴结转移	舌鳞状细胞癌患者	医学影像分析	舌鳞状细胞癌	对比增强磁共振成像（CEMRI）、影像组学分析、深度学习	融合模型（早期融合与晚期融合）、2D DL、C-radiomics、ITH-radiomics	医学影像（MRI）及临床数据	268例患者（训练集107例，内部测试集53例，外部测试集63例和45例）