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
181	2025-11-30	Multi-institutional validation of AI models for classifying urothelial neoplasms in digital pathology 2025-Oct-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21096-1 PMID:41136495	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的数字病理图像分类方法，用于区分正常、非浸润性和浸润性尿路上皮肿瘤	首次在多机构数据集上验证AI模型对膀胱尿路上皮肿瘤的细分类，重点关注膀胱病变并区分关键病理类别	NA	开发并验证用于膀胱癌病理图像分类的人工智能模型	尿路上皮肿瘤的数字化病理切片图像	数字病理	膀胱癌	数字化病理成像	CNN, Transformer	图像	来自5个机构的12,500张全切片图像	NA	EfficientNet-B6, Transformer	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC	NA
182	2025-11-30	Kideraspa: designing variants of staphylococcal protein a based on a diffusion model with kidera factors 2025-Oct-24, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00696-z PMID:41136793	研究论文	提出一种基于扩散模型和Kidera因子的蛋白质设计方法，用于生成葡萄球菌蛋白A的功能性变体	首次将扩散生成模型与Kidera因子表示相结合用于蛋白质从头设计，直接针对特定结合功能进行优化	方法依赖于选定的突变位点，实验验证规模可能有限	开发高效的数据驱动蛋白质设计方法以克服传统方法的局限性	葡萄球菌蛋白A变体及其与人免疫球蛋白G的相互作用	计算生物学	癌症,炎症,感染,自身免疫疾病	深度学习,扩散模型,蛋白质结构预测	扩散模型	蛋白质序列,结构数据	NA	NA	扩散模型	成功率,结合亲和力	AlphaFold3
183	2025-11-30	Multi-omics integration and batch correction using a modality-agnostic deep learning framework 2025-Oct-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.21.683449 PMID:41279228	研究论文	提出了一种名为MIMA的无监督深度学习框架，用于多组学数据整合和批次效应校正	开发了模块化、模态无关的AI框架，能够同时处理多组学数据整合和批次效应校正，支持跨模态转换并发现手动注释未捕获的分子模式	NA	开发多模态数据整合和批次效应校正的AI框架，促进数字病理学发展	空间和单细胞多组学数据集	机器学习	癌症	多组学技术	深度学习	多模态分子数据和病理图像	NA	NA	NA	与专家病理学家注释的预测性能比较	NA
184	2025-11-30	Quantifying the impact of genetic mutations on enhancer dynamics 2025-Oct-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.21.683558 PMID:41279603	研究论文	本研究开发了UDI-UMI-STARR-seq技术结合RNA-seq，系统量化遗传突变对增强子活性和基因表达的影响	整合双索引和唯一分子标识符的新型增强子分析技术，结合深度学习模型解析增强子语法规则	仅针对6个转录因子进行CRISPR/Cas9敲除研究，样本规模有限	量化遗传突变对增强子动力学的影响	46,142个细胞类型特异性候选增强子对应的253,632个片段	计算生物学	神经发育障碍	UDI-UMI-STARR-seq, RNA-seq, CRISPR/Cas9	深度学习模型	基因组序列数据，基因表达数据	253,632个增强子片段，6个转录因子敲除系	NA	NA	NA	NA
185	2025-11-30	StoPred: Accurate Stoichiometry Prediction for Protein Complexes Using Protein Language Models and Graph Attention 2025-Oct-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.20.683515 PMID:41279950	研究论文	提出一种结合蛋白质语言模型和图注意力网络预测蛋白质复合物化学计量比的新方法	首个能够准确预测异源寡聚复合物化学计量比的深度学习方法，无需模板组装或预定义组成	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	开发准确预测蛋白质复合物化学计量比的计算方法	蛋白质复合物的化学计量比预测	计算生物学	NA	蛋白质语言模型，图注意力网络	图注意力网络	蛋白质序列，结构特征	NA	NA	图注意力网络	top-1准确率	NA
186	2025-11-30	Deep learning the dynamic regulatory sequence code of cardiac organoid differentiation 2025-Oct-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.15.680997 PMID:41279701	研究论文	结合人类iPSC来源心脏类器官的单细胞多组学图谱与深度学习模型，揭示早期心脏发育的调控序列规则	首次将时间分辨单细胞多组学数据与深度学习预测染色质可及性相结合，系统解析心脏发育的调控语法	研究主要聚焦早期心脏发育阶段，对后期成熟过程的调控机制覆盖有限	解析人类心脏器官发生过程中的时序基因调控程序	人类iPSC来源的心脏类器官	计算生物学	先天性心脏病	单细胞多组学测序，染色质可及性分析	深度学习	基因组序列，单细胞多组学数据	时间序列心脏类器官样本	NA	NA	预测准确性	NA
187	2025-11-29	A Deep Learning-Based Ensemble System for Brent and WTI Crude Oil Price Analysis and Prediction 2025-Oct-31, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27111122 PMID:41294965	研究论文	提出一种基于深度学习的集成系统用于布伦特和WTI原油价格分析与预测	结合多种深度学习模型并通过贝叶斯优化调参，使用SLSQP算法进行加权集成	未明确说明数据时间范围和样本规模，未讨论模型在极端市场条件下的表现	设计一个精确的原油价格预测系统	布伦特和WTI原油价格	机器学习	NA	NA	CNN, LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU, DFFNN, XGBoost, RT	时间序列数据	NA	NA	卷积神经网络, 长短期记忆网络, 双向LSTM, 门控循环单元, 双向GRU, 深度前馈神经网络	NA	NA
188	2025-11-29	MVIB-Lip: Multi-View Information Bottleneck for Visual Speech Recognition via Time Series Modeling 2025-Oct-31, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27111121 PMID:41294964	研究论文	提出一种基于多视图信息瓶颈的视觉语音识别框架MVIB-Lip，通过时间序列建模提升唇读性能	首次将多视图学习与信息瓶颈理论结合用于唇读任务，同时利用原始轨迹和递归图两种互补表示	未明确说明在极端低资源条件下的性能表现	开发数据高效且具有良好泛化能力的视觉语音识别方法	唇部运动的多视图表示	计算机视觉	NA	时间序列分析，递归图	Transformer, CNN	时间序列数据，图像	OuluVS数据集和自收集数据集	PyTorch	Transformer, ResNet-18	准确率，泛化能力	NA
189	2025-11-29	A Deep Regression Model for Tongue Image Color Correction Based on CNN 2025-Oct-29, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11110381 PMID:41295098	研究论文	提出基于CNN的舌象颜色校正回归模型TococoNet，用于消除舌图像的颜色偏差	提出新型回归模型TococoNet，采用对称编码器-解码器U-Blocks结构并通过M-Block进行多级特征融合	NA	消除舌图像中的颜色偏差，提高颜色真实性	舌图像	计算机视觉	中医舌诊	深度学习	CNN	图像	NA	NA	U-Net类架构（U-Blocks, M-Block）	颜色距离ΔE	NA
190	2025-11-29	Deep learning assisted LDPC decoding for 5G IoT networks in fading environments 2025-Oct-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21382-y PMID:41145583	研究论文	提出一种结合迭代偏移最小和算法与卷积神经网络的混合架构，用于增强5G物联网网络中LDPC解码性能	首次将CNN与OMS算法结合用于LDPC解码，通过深度学习技术准确估计和减轻色噪声影响	基于仿真验证性能，未提及实际部署测试；参数优化范围可能有限	提高5G物联网网络中LDPC解码在衰落环境下的性能	5G物联网网络中的LDPC解码系统	通信工程, 深度学习	NA	LDPC信道编码, 深度学习辅助解码	CNN	通信信号, 仿真数据	NA	NA	OMS-CNN混合架构	误码率, 信噪比增益	NA
191	2025-11-29	Distinguishing Between Healthy and Unhealthy Newborns Based on Acoustic Features and Deep Learning Neural Networks Tuned by Bayesian Optimization and Random Search Algorithm 2025-Oct-27, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27111109 PMID:41294952	研究论文	本研究开发了基于声学特征和深度前馈神经网络的模型，用于区分健康与不健康新生儿	使用贝叶斯优化和随机搜索算法优化深度前馈神经网络配置，结合多种声学特征进行新生儿哭声分类	NA	开发辅助医生临床决策的新生儿健康状态分类系统	新生儿哭声	机器学习	新生儿疾病	声学特征分析	DFFNN	音频	NA	NA	深度前馈神经网络	准确率	NA
192	2025-11-29	Do Children with Autism Spectrum Disorders (ASD) Have Deep Learning Ability? An Exploratory Research in Inclusive Play 2025-Oct-27, Journal of Intelligence IF:2.8Q1 DOI:10.3390/jintelligence13110135 PMID:41295416	研究论文	通过观察性游戏研究探索自闭症谱系障碍儿童的深度学习能力表现	首次针对学龄前自闭症儿童在融合游戏情境中的深度学习能力进行实证研究，并开发了专门的评估量表	样本量较小（8名ASD儿童），仅来自四所公立幼儿园，研究结果推广性有限	探索自闭症谱系障碍儿童在游戏中的深度学习能力表现及其影响因素	8名自闭症谱系障碍儿童和13名正常发育儿童（5-7岁）	发展心理学	自闭症谱系障碍	观察法、评估量表	NA	行为观察数据、评估量表数据	21名儿童（8名ASD+13名TD），收集40个游戏案例（10个融合游戏+30个单独游戏）	NA	NA	评估量表得分	NA
193	2025-11-29	Prediction of Postoperative Mortality After Fontan Procedure: A Clinical Prediction Model Study Using Deep Learning Artificial Intelligence Techniques 2025-Oct-23, Journal of cardiovascular development and disease IF:2.4Q2 DOI:10.3390/jcdd12110420 PMID:41295346	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的临床预测模型，用于预测Fontan手术后的术后死亡率	首次将深度学习技术应用于Fontan手术后死亡率预测，并采用SHAP分析增强模型可解释性，开发了用户友好的临床应用界面	需要额外的外部验证来确认其更广泛的适用性和临床实用性	开发并验证深度学习模型以预测Fontan手术后死亡率，并识别关键预测因素	230名接受Fontan手术的单心室先天性心脏病患者	机器学习	先天性心脏病	深度学习人工智能技术	DNN	临床、生化、血流动力学变量	230名患者	Streamlit	深度神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC-ROC, 特异性	NA
194	2025-11-29	Artificial Intelligence in Clinical Oncology: From Productivity Enhancement to Creative Discovery 2025-Oct-22, Current oncology (Toronto, Ont.) DOI:10.3390/curroncol32110588 PMID:41294650	综述	本文综述人工智能在临床肿瘤学中从生产力提升到创造性发现的双重影响	提出AI在肿瘤学中的双重作用框架，并介绍FUTURE-AI临床转化框架	NA	探讨人工智能在临床肿瘤学中的应用与影响	临床肿瘤学数据与工作流程	机器学习	癌症	NA	深度学习,基于Transformer的基础模型	多模态数据,影像数据,临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
195	2025-11-29	Redefining MRI-Based Skull Segmentation Through AI-Driven Multimodal Integration 2025-Oct-22, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11110372 PMID:41295090	研究论文	开发基于AI的多模态集成工作流，实现直接从常规MRI进行颅骨分割	通过多模态配准将CT分割结果迁移到MRI，实现无需专门序列的MRI颅骨自动分割	MRI上的绝对精度低于CT，分割性能存在一定差距	开发无需电离辐射的颅骨分割方法，提升MRI在手术规划中的实用性	颅骨分割，特别关注儿科和创伤病例	医学影像分析	颅颌面疾病	MRI，CT，多模态配准	深度学习模型	医学影像（MRI和CT）	186对配对的CT-MRI数据集	NA	NA	Dice相似系数，平均表面距离，Hausdorff距离	NA
196	2025-11-29	Multiplex design and discovery of proximity handles for programmable proteome editing 2025-Oct-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.13.681693 PMID:41279570	研究论文	本研究通过结合蛋白质设计与多重筛选框架，开发了一种可扩展的蛋白质组编辑平台，用于发现能够调控细胞内蛋白质降解、稳定或重定位的效应器手柄	将深度学习指导的蛋白质设计与功能性细胞读数相结合，建立了可扩展的低成本平台，发现了数百种能够驱动蛋白质降解或稳定的效应器手柄	研究中仅验证了部分候选效应器手柄，需要进一步验证其在更广泛蛋白质靶点中的应用效果	开发可编程蛋白质组编辑的通用框架，解决当前蛋白质操作工具灵活性和特异性不足的问题	设计的效应器手柄、泛素-蛋白酶体系统组件、自噬通路组件、线粒体外膜	生物技术	癌症	LABEL-seq测序分析、多重筛选、深度学习指导的蛋白质设计	深度学习模型	测序数据、蛋白质丰度数据	9,715个设计的候选效应器手柄	NA	NA	蛋白质丰度变化、重现性、正交验证	NA
197	2025-11-28	Recent Advances and Application of Machine Learning for Protein-Protein Interaction Prediction in Rice: Challenges and Future Perspectives 2025-Oct-27, Proteomes IF:4.0Q2 DOI:10.3390/proteomes13040054 PMID:41283644	综述	本文综述了机器学习在水稻蛋白质-蛋白质相互作用预测中的最新进展、应用及未来展望	重点关注蛋白质异构体对PPI动态和特异性的影响，并系统总结机器学习方法在水稻PPI预测中的算法创新、特征提取和计算资源发展	面临数据限制和模型泛化性等关键挑战	为研究人员提供使用机器学习生成水稻PPI网络预测性和机制性见解的路线图	水稻蛋白质-蛋白质相互作用	机器学习	植物胁迫响应	机器学习，多组学整合	深度学习，人工智能	蛋白质序列数据，相互作用数据	NA	NA	NA	NA	NA
198	2025-11-28	Integrating deep learning and radiomics for preoperative glioma grading using multi-center MRI data 2025-Oct-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20711-5 PMID:41120521	研究论文	提出融合深度学习和影像组学的双流框架，用于术前胶质瘤分级	首次将3D卷积神经网络与影像组学特征通过集成模型结合，并在多中心数据中验证其优越性能	回顾性研究设计，需要前瞻性验证	提高术前胶质瘤分级的准确性	经组织病理学确诊的胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	多参数MRI	CNN, 集成学习	医学影像	847例训练患者（来自5个神经外科中心）+213例外部队列验证	NA	3D CNN	AUC, 敏感性, 特异性	NA
199	2025-11-28	Bio-inspired neutrosophic-enzyme intelligence framework for pediatric dental disease detection using multi-modal clinical data 2025-Oct-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21923-5 PMID:41107487	研究论文	开发了一种基于生物启发的神经模糊-酶智能框架，用于儿科牙科疾病的多模态临床数据检测	整合生物原理与不确定性量化的神经模糊深度学习框架，模仿唾液酶动力学的特征提取和蝾螈再生愈合预测机制	NA	提高儿科牙科疾病诊断的精确度和效率	儿科牙科疾病患者	数字病理	儿科牙科疾病	多模态临床数据整合	深度学习	临床检查、放射影像、遗传生物标志物、行为评估	18,432名3-17岁儿科患者，来自六个国际中心	NA	神经模糊深度学习	准确率、敏感性、特异性	NA
200	2025-11-28	PARSEbp: Pairwise Agreement-based RNA Scoring with Emphasis on Base Pairings 2025-Oct-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.13.682106 PMID:41279467	研究论文	提出一种基于配对一致性的RNA评分方法PARSEbp，整合构象集合中的结构一致性和碱基配对一致性	结合3D层面的全局结构一致性和2D层面的碱基配对一致性，构建共识相似度矩阵计算结构精度得分	NA	开发高效的RNA三维结构评分方法	RNA三维结构	计算生物学	NA	RNA结构预测	多模型评分方法	RNA三维结构数据	CASP16 RNA靶标数据集	NA	共识相似度矩阵	多种互补评估指标	NA