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
321	2026-01-07	Next-generation antifungal peptide discovery: the synergy of artificial intelligence and omics technologies 2025-Nov-18, World journal of microbiology & biotechnology IF:4.0Q2 DOI:10.1007/s11274-025-04662-7 PMID:41251968	综述	本文综述了人工智能与组学技术在下一代抗真菌肽发现中的协同作用，强调了AI在克服传统方法局限性和推动抗真菌肽临床转化中的关键角色	探讨了AI（包括机器学习、深度学习和自然语言处理）与组学技术结合，用于高效设计和识别新型抗真菌肽，并提出了利用基因编辑技术（如CRISPR-Cas9）提升生产规模的创新思路	AI在抗真菌肽预测模型中存在模型复杂性高、数据规模有限、决策过程影响性能等限制，需通过迁移学习、可解释AI、特征选择等方法优化	旨在通过人工智能和组学技术加速新型抗真菌肽的发现与开发，以应对真菌感染和耐药性问题	抗真菌肽（AFPs）及其相关基因、生物合成基因簇（BGCs）	自然语言处理, 机器学习	真菌感染	组学技术, CRISPR-Cas9基因编辑	机器学习, 深度学习	文本, 基因序列数据	NA	NA	NA	精度, 准确率	NA
322	2026-01-07	DeepADR: multimodal prediction of adverse drug reaction frequency by integrating early-stage drug discovery information via Kolmogorov-Arnold networks 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf695 PMID:41481073	研究论文	本文介绍了一个名为DeepADR的多模态深度学习框架，用于整合早期药物发现信息，通过Kolmogorov-Arnold网络预测药物不良反应的发生和频率	DeepADR通过整合化学结构、生物靶点图谱和基于大语言模型的药物不良反应术语语义表示，并利用Kolmogorov-Arnold网络融合异构数据，增强了多模态间复杂非线性关系的建模，提高了预测性能	未在摘要中明确提及	预测药物不良反应的发生和频率，以支持早期安全评估和候选药物优先排序	药物化合物及其相关的不良反应	机器学习	NA	多模态深度学习，大语言模型	Kolmogorov-Arnold网络	化学结构数据，生物靶点数据，文本语义数据	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及	Kolmogorov-Arnold网络	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及
323	2026-01-06	Diagnostic accuracy of traditional and deep learning methods for detecting depression based on speech features: a systematic review and meta-analysis 2025-Nov-24, BMC psychiatry IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12888-025-07628-z PMID:41286759	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，比较了传统机器学习与深度学习方法在基于语音特征检测抑郁症方面的诊断准确性	首次系统性地比较了传统机器学习与深度学习模型在基于语音特征检测抑郁症方面的诊断准确性，并考察了样本量、验证策略、语言和诊断标准等亚组效应	纳入研究存在异质性，且可能存在发表偏倚，部分亚组分析样本量较小	评估和比较传统机器学习与深度学习模型利用语音特征检测抑郁症的诊断准确性	临床诊断为抑郁症的患者和健康对照者	自然语言处理	抑郁症	NA	传统机器学习, 深度学习	语音特征	25项研究（9项TML，16项DL）	NA	NA	灵敏度, 特异性, AUC	NA
324	2026-01-06	Evaluation of Deep Learning Convolutional Neural Networks for Classification of Carcinoma Ex Pleomorphic Adenoma and Pleomorphic Adenoma in Whole-Slide Images 2025-Nov-10, Head and neck pathology DOI:10.1007/s12105-025-01858-z PMID:41212424	研究论文	本研究评估了多种卷积神经网络架构在全玻片图像中区分唾液腺肿瘤（多形性腺瘤与癌在多形性腺瘤中）的分类性能	首次系统比较了八种不同的CNN模型（包括ResNet50、DenseNet121等）在唾液腺肿瘤全玻片图像分类任务中的表现，并识别出ResNet50和DenseNet121为最优模型	研究样本量相对较小（107张全玻片图像），数据集需要进一步扩展以提升泛化能力，且未结合临床和影像学数据	评估深度学习卷积神经网络在唾液腺肿瘤病理图像分类中的性能	唾液腺肿瘤的全玻片图像，具体包括多形性腺瘤和癌在多形性腺瘤	数字病理学	唾液腺肿瘤	苏木精-伊红染色全玻片成像	CNN	图像	107张全玻片图像，来自83名患者（41例多形性腺瘤，42例癌在多形性腺瘤），生成955,583个图像块	NA	ResNet50, InceptionV3, VGG16, Xception, MobileNet, DenseNet121, EfficientNetB0, EfficientNetV2B0	精确度, 灵敏度, 特异性, 平衡准确度, F1分数, AUC	NA
325	2026-01-06	Lung ultrasound and community-acquired pneumonia: from complementary tool to clinical game-changer 2025-Nov, Respiratory medicine and research IF:2.2Q3 DOI:10.1016/j.resmer.2025.101203 PMID:40976013	综述	本文综述了肺部超声在社区获得性肺炎诊断和管理中的变革性作用，强调了其在准确性、可及性和临床应用方面的优势	肺部超声作为一种无辐射、成本效益高的床边工具，在诊断社区获得性肺炎方面展现出超越传统胸部X光的敏感性，并支持动态监测、预后评分和治疗决策，特别是在COVID-19大流行期间的应用证明了其有效性	肺部超声存在操作者依赖性，对深部病变的穿透性有限，尽管人工智能和手持设备等技术进步正在缓解这些限制	评估肺部超声在社区获得性肺炎诊断和管理中的临床价值和应用前景	社区获得性肺炎患者，特别是急诊科、重症监护室、儿科、老年人群以及资源有限环境中的患者	数字病理学	肺癌	肺部超声	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	敏感性, 特异性, 诊断准确率	NA
326	2026-01-05	From telepresence to intelligent convergence: mapping the global research landscape of remote robotic surgery (1980-2025) 2025-Nov-05, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02934-w PMID:41188635	综述	本文通过文献计量学分析，系统梳理了1980年至2025年间远程机器人手术的全球研究格局与概念演变	首次对远程机器人手术领域进行了全面的文献计量分析，揭示了从远程操作到AI驱动、5G赋能及网络安全手术生态系统的范式转变，并识别了三个概念演变时代	分析基于Scopus数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究；文献计量方法本身存在对新兴主题识别的滞后性	旨在绘制远程机器人手术的全球研究版图并追踪其概念演化过程	Scopus数据库中收录的857篇关于远程机器人手术的文献	数字病理	NA	文献计量分析	NA	文本	857篇文献	Bibliometrix (R-package), VOSviewer, CiteSpace	Walktrap聚类算法	NA	NA
327	2026-01-04	SynVerse: a modular framework for building and evaluating deep learning-based drug synergy prediction models 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf676 PMID:41470047	研究论文	本文提出了一个名为SynVerse的模块化框架，用于构建和评估基于深度学习的药物协同预测模型	提出了一个包含四种数据分割策略和三种消融研究的综合评估框架，以评估深度学习模型的泛化能力，并引入了一种新颖的基于网络的消融方法来解耦影响性能的因素	所有模型在未见过的药物和细胞系上表现出较差的泛化能力，且生物学上有意义的特征并未显著提升预测性能	开发一个用于评估深度学习模型在药物协同预测中泛化能力的框架	药物协同预测模型	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	药物和细胞系特征数据	NA	NA	NA	NA	NA
328	2026-01-04	Subject-specific modeling framework for particle deposition using computational fluid dynamics 2025-Nov, Journal of aerosol science IF:3.9Q2 DOI:10.1016/j.jaerosci.2025.106660 PMID:41472839	研究论文	本文提出了一种用于计算流体动力学模拟的、完全自动化的个体化呼吸道颗粒沉积建模框架	首次提出了一个从CT图像分割到CFPD模拟的完全自动化工作流程，集成了形态学和深度学习方法进行气道分割，并包含几何质量检查、网格处理和出口自动识别与封盖等预处理算法	未明确说明框架在不同人群或病理条件下的普适性验证，也未详细讨论计算成本或所需时间	开发一个自动化框架，用于获取人体呼吸道中个体化的颗粒沉积分布，以支持个性化治疗和辐射防护剂量评估	人体呼吸道（上下气道）的几何结构及其中颗粒的沉积行为	计算流体动力学，医学图像分析	NA	CT成像，计算流体与颗粒动力学，蒙特卡洛辐射传输模拟	深度学习模型	CT图像，三维几何模型	NA	NA	NA	预测颗粒沉积和剂量分布的高精度	开源求解器（OpenFOAM）或商业求解器（StarCCM+）
329	2026-01-03	Deep Temporal Clustering of Pathological Gait Recovery Patterns in Post-Stroke Patients Using Joint-Angle Trajectories: A Longitudinal Study 2025-Nov-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121314 PMID:41463611	研究论文	本研究通过应用基于深度学习的聚类方法，分析中风后偏瘫患者长期步态恢复模式	首次使用深度聚类模型分析中风后患者纵向步态恢复模式，并采用TimeVAE和Diffusion-TS时间序列数据增强方法解决数据稀缺问题	研究具有探索性质，为未来纵向研究提供概念基础，但可能存在样本量或模型泛化性限制	分析亚急性中风后偏瘫患者的长期步态恢复模式	中风后偏瘫患者的步态关节角度轨迹	机器学习	心血管疾病	深度学习，时间序列数据增强	深度时间聚类模型	时间序列数据（关节角度轨迹）	NA	NA	Deep Temporal Clustering	聚类评估标准	NA
330	2026-01-03	Current Role of Artificial Intelligence in the Management of Gastric Cancer 2025-Nov-29, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13122939 PMID:41462951	综述	本文全面回顾了人工智能在胃癌诊断、组织病理学评估和临床预后领域的最新应用趋势	系统总结了从高风险上皮下病变监测到肿瘤精确分子特征分析及治疗管理的广泛AI模型在临床实践中的应用进展	当前所有研究缺乏大规模人群的随机设计，限制了机器学习算法在标准临床护理中的进一步整合	探讨人工智能在胃癌精准医疗时代在诊断、预后分层和临床管理中的作用	胃癌	机器学习	胃癌	深度学习	NA	大数据	NA	NA	NA	NA	NA
331	2026-01-03	Deep Learning and Machine Learning Modeling Identifies Thidiazuron as a Key Modulator of Somatic Embryogenesis and Shoot Organogenesis in Ferula assa-foetida L 2025-Nov-29, Biology DOI:10.3390/biology14121703 PMID:41463476	研究论文	本研究开发了Ferula assa-foetida L的体外再生系统，并利用深度学习和机器学习算法预测了体细胞胚胎发生和芽器官发生的最佳植物生长调节剂	首次在Ferula assa-foetida L中应用基于图像的AI驱动框架来预测最佳植物生长调节剂，为濒危药用植物的微繁殖提供了可扩展的方法	未明确说明样本量大小，且传统统计方法在处理复杂非线性输入时存在局限性，可能导致预测误差	优化Ferula assa-foetida L的体外再生协议，通过AI模型预测最佳植物生长调节剂以促进大规模培养	Ferula assa-foetida L（阿魏）的叶片外植体诱导的愈伤组织	机器学习	NA	体外器官发生、图像形态分析	CNN, MobileNet, RCNN, ResNet, VGG19, RF, SVM, kNN, DT, XG Boost, Naïve Bayes, Logistic Regression	图像	NA	NA	CNN, MobileNet, RCNN, ResNet, VGG19	准确率	NA
332	2026-01-03	Advances in Image-Based Diagnosis of Diabetic Foot Ulcers Using Deep Learning and Machine Learning: A Systematic Review 2025-Nov-28, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13122928 PMID:41462941	综述	本文系统评估了基于机器学习和深度学习的图像方法在糖尿病足溃疡诊断中的应用，重点关注检测、分割和分类任务	对2010年至2025年间的研究进行了全面系统的回顾，揭示了热红外成像等新兴诊断技术的应用趋势，并量化了当前公开数据集的可用性问题	仅45%的分割数据集和67.3%的分类数据集公开可用，这限制了研究的可重复性和进一步发展	系统评估机器学习和深度学习在糖尿病足溃疡图像诊断中的应用趋势、挑战和质量评估	糖尿病足溃疡的诊断图像	计算机视觉	糖尿病足溃疡	热红外成像	SVM, CNN	图像	从4653篇初筛文章中筛选出102篇符合纳入标准的研究	NA	U-Net, 全卷积神经网络	准确率, 特异性, 灵敏度	NA
333	2026-01-03	Host-Microbe Interactions: Prospects of Machine Learning and Deep Learning Technologies in Animal Viral Disease Management 2025-Nov-27, Veterinary sciences IF:2.0Q2 DOI:10.3390/vetsci12121129 PMID:41472108	综述	本文综述了机器学习和深度学习技术在动物病毒性疾病研究与管理中的应用进展	整合ML和DL框架以更精确建模复杂生物过程，为数据驱动的兽医学提供新工具，并探讨强化学习优化疫苗接种策略和无监督学习检测新发病原体的潜力	数据集不平衡、病毒结构和进化复杂性高、预测模型跨物种可转移性差	促进动物病毒性疾病的预防策略开发，支持动物健康和可持续畜牧业发展	动物病毒性疾病，重点关注肠道、呼吸道和生殖系统的病毒攻击	机器学习	动物病毒性疾病	NA	机器学习, 深度学习	多变量时间序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
334	2026-01-03	Integrating WGCNA, TCN, and Alternative Splicing to Map Early Caste Programs in Day-2 Honeybee Larvae 2025-Nov-26, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16121409 PMID:41465082	研究论文	本研究整合RNA-seq、WGCNA和选择性剪接分析，探索了2日龄工蜂、雄蜂和蜂王幼虫间的基因表达差异，并利用深度学习TCN模型进行高精度分类	首次将WGCNA、TCN深度学习模型与选择性剪接分析相结合，系统性地揭示了蜜蜂早期幼虫阶段种姓和性别分化的关键基因与分子机制	研究仅针对2日龄幼虫阶段，未覆盖更广泛的发育时期；样本量可能有限，且模型在更广泛物种中的普适性未验证	探究蜜蜂幼虫阶段种姓和性别分化的分子机制	2日龄的工蜂、雄蜂和蜂王幼虫	机器学习	NA	RNA-seq, WGCNA, 选择性剪接分析	TCN	基因表达数据	2日龄工蜂、雄蜂和蜂王幼虫的RNA-seq样本	NA	TCN	分类准确率	NA
335	2026-01-03	MACNeXt-Based Bacteria Species Detection 2025-Nov-25, Microorganisms IF:4.1Q2 DOI:10.3390/microorganisms13122689 PMID:41471893	研究论文	本研究提出了一种名为MACNeXt的新型紧凑卷积神经网络，用于细菌物种的显微图像分类	提出了一种结合GELU和ReLU两种激活函数的多分支设计CNN架构，旨在实现高精度与低计算成本的平衡	NA	开发一种适用于常规临床使用的、高精度且计算成本低的细菌物种分类深度学习模型	24种细菌物种的显微图像	计算机视觉	NA	显微成像	CNN	图像	18,221张显微图像	NA	MACNeXt	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
336	2026-01-03	Utilization of a Deep Learning Algorithm for Automated Segmentation of Median Nerve from Ultrasound Obtained from the Distal Forearm and Wrist 2025-Nov-24, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121289 PMID:41463586	研究论文	本研究评估了一种四层U-Net深度学习算法，用于在手腕褶皱和远端前臂两个临床相关部位自动分割正中神经并估计其横截面积	通过针对性的基于强度的数据增强（如CLAHE、伽马校正、斑点噪声）显著提升了模型在新图像上的泛化能力，实现了稳健、可重复且与扫描站点无关的正中神经分割	模型在未增强的新静态图像上初始泛化性能较差（前臂IoU/Dice: 0.185/0.254；手腕IoU/Dice: 0.137/0.188），增强后虽有提升但仍未达到在原始数据集上的性能水平	提高超声图像中正中神经自动分割的鲁棒性，以实现一致且与扫描站点无关的横截面积评估，支持可扩展的腕管综合征超声评估	腕管综合征患者的正中神经超声图像	计算机视觉	腕管综合征	超声成像	CNN	图像	主要数据集：每个部位（手腕褶皱和远端前臂）500张图像；第二个泛化测试数据集：35张手腕静态图像和26张前臂静态图像	NA	U-Net	Dice系数, IoU, 横截面积测量与手动描绘的相关性	NA
337	2026-01-03	High-Fidelity Transcriptome Reconstruction of Degraded RNA-Seq Samples Using Denoising Diffusion Models 2025-Nov-23, Biology DOI:10.3390/biology14121652 PMID:41463426	研究论文	本文提出了一种名为DiffRepairer的深度学习模型，用于修复降解RNA-seq样本的转录组数据	结合Transformer架构与条件扩散模型框架，通过一步修复映射来逆转RNA降解效应	NA	开发计算方法来高保真地修复临床存档样本中因RNA降解而受损的转录组数据	降解的RNA-seq样本	生物信息学	NA	RNA-seq	Transformer, 条件扩散模型	RNA-seq数据	NA	NA	Transformer	技术和生物学指标	NA
338	2026-01-03	Construction and effectiveness test of multimodal data fusion prediction model for intracranial infection after severe craniocerebral injury in children based on deep learning 2025-Nov-22, BMC neurology IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12883-025-04502-z PMID:41272576	研究论文	本研究基于深度学习构建并验证了一种用于儿童重型颅脑损伤术后颅内感染早期识别的多模态数据融合预测模型	首次将深度学习特征、影像组学特征与临床数据融合，构建了针对儿童重型颅脑损伤术后颅内感染的预测模型，并证实其优于单一模态模型	研究为单中心回顾性研究，样本量有限，且外部验证队列为时间验证队列，需多中心前瞻性研究进一步验证	开发并验证一种基于深度学习的多模态数据融合模型，用于儿童重型颅脑损伤术后颅内感染的早期识别	浙江大学医学院附属儿童医院接受手术的儿童重型颅脑损伤患者	数字病理学	颅脑损伤	影像组学特征提取，深度学习特征提取	深度学习模型	临床数据，影像数据	内部验证队列203例（感染组46例，非感染组157例），时间验证队列101例（感染组25例，非感染组76例）	NA	NA	受试者工作特征曲线，临床决策曲线分析，校准曲线	NA
339	2026-01-03	Combination Ensemble and Explainable Deep Learning Framework for High-Accuracy Classification of Wild Edible Macrofungi 2025-Nov-22, Biology DOI:10.3390/biology14121644 PMID:41463418	研究论文	本研究提出了一种结合集成学习和可解释深度学习的框架，用于高精度分类野生食用大型真菌	提出了一种结合EfficientNetB0、ResNet50和RegNetY的分层投票策略组合模型，并集成可解释AI方法以增强模型透明度	数据集仅包含24种野生食用大型真菌物种，可能限制了模型的泛化能力	开发高精度、可解释的野生食用大型真菌分类方法，以支持生物多样性保护、食品安全和生态可持续性	24种野生食用大型真菌物种	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	包含24种野生食用大型真菌物种的数据集	NA	EfficientNetB0, ResNet50, RegNetY, MobileNetV3-L	准确率, AUC, MCC	NA
340	2026-01-03	PlantSAM: An object detection-driven segmentation pipeline for herbarium specimens 2025 Nov-Dec, Applications in plant sciences IF:2.7Q2 DOI:10.1002/aps3.70034 PMID:41473394	研究论文	本文提出了一种名为PlantSAM的自动化分割流程，用于去除植物标本图像的背景噪声，以提高深度学习分类的准确性	结合YOLOv10进行植物区域检测和Segment Anything Model (SAM2)进行分割，通过边界框提示引导SAM2，实现了在植物标本图像上的最先进分割性能	NA	提升植物标本图像的深度学习分类性能，通过背景去除减少噪声和伪影的干扰	植物标本图像	计算机视觉	NA	NA	CNN, Transformer	图像	NA	NA	YOLOv10, Segment Anything Model (SAM2)	IoU, Sørensen-Dice系数, 准确率, F1分数	NA