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
1281	2025-11-16	Predictive models for posttransplant diabetes mellitus in kidney transplant recipients using machine learning and deep learning approach: a nationwide cohort study from South Korea 2025-Nov, Kidney research and clinical practice IF:2.9Q1 DOI:10.23876/j.krcp.24.113 PMID:40176402	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习模型预测肾移植受者术后糖尿病风险	首次在韩国全国性队列中比较多种机器学习算法和深度学习模型预测肾移植后糖尿病风险	研究仅限于韩国人群，模型性能仍有提升空间	预测肾移植受者术后糖尿病风险	肾移植受者	机器学习	糖尿病	NA	XGBoost, CatBoost, LightGBM, Logistic Regression, Deep Learning	临床数据	3,213名肾移植受者（其中497名发生术后糖尿病）	NA	NA	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1282	2025-11-16	Magnetic resonance imaging (MRI)-derived radiomics and deep learning models for predicting epidermal growth factor receptor status in glioma: a systematic review and meta-analysis 2025-Nov, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107049 PMID:40974758	系统综述与荟萃分析	系统评估放射组学和深度学习模型在预测胶质瘤表皮生长因子受体状态中的性能	首次对放射组学和深度学习模型预测胶质瘤EGFR状态的性能进行系统评价和荟萃分析	仅纳入12项研究，其中6项参与荟萃分析，样本量有限	评估放射组学和深度学习模型预测胶质瘤EGFR改变的能力	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	磁共振成像	深度学习, 放射组学模型	医学影像	12项研究（荟萃分析包含6项）	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比, AUC	NA
1283	2025-11-16	Surrogate modeling of Cellular-Potts agent-based models as a segmentation task using the U-Net neural network architecture 2025-Nov, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013626 PMID:41183124	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net架构的卷积神经网络替代模型，用于加速细胞-波茨模型的仿真计算	首次将Cellular-Potts模型的仿真建模为分割任务，并采用考虑周期性边界条件的U-Net架构构建替代模型	模型仅适用于最多300个蒙特卡洛步的短期预测，长期预测性能未验证	开发深度学习替代模型以加速计算密集的细胞-波茨模型仿真	体外血管生成过程的计算仿真	计算生物学	血管生成相关疾病	Cellular-Potts模型，偏微分方程	CNN	仿真数据	NA	NA	U-Net	仿真加速比	CPU单核执行
1284	2025-11-16	An Investigation on Cross-Tracer Generalizability of Deep Learning-based PET Attenuation Correction 2025-Nov, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2025.3566630 PMID:41221103	研究论文	本研究探索深度学习模型在不同PET示踪剂间的跨示踪剂泛化能力，主要研究FDG训练的模型能否有效应用于其他示踪剂	首次系统研究深度学习衰减校正模型在不同PET示踪剂间的泛化能力，突破了传统认为需要针对每种示踪剂单独训练模型的限制	研究仅针对特定几种示踪剂（Ga-DOTATE和F-Fluciclovine），未涵盖所有PET示踪剂类型	探索深度学习PET衰减校正模型的跨示踪剂泛化性能	PET成像中的衰减校正	医学影像分析	NA	PET成像，深度学习衰减校正	深度学习	PET影像数据，CT衰减图	多种示踪剂（F-FDG，Ga-DOTATE，F-Fluciclovine）的PET影像数据	NA	NA	CT生成质量评估，PET重建质量评估	NA
1285	2025-11-16	SpaMWGDA: Identifying spatial domains of spatial transcriptomes using multi-view weighted fusion graph convolutional network and data augmentation 2025-Nov, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013667 PMID:41223185	研究论文	提出基于多视图加权融合图卷积网络和数据增强的空间转录组空间域识别方法SpaMWGDA	通过多相似度度量建模空间信息、结合数据增强与对比学习、采用视图级注意力机制进行加权融合	未明确说明方法在特定组织类型或数据规模下的适用性限制	提升空间转录组数据中空间域的识别准确性	空间转录组数据中的细胞点位	生物信息学	NA	空间转录组技术	图卷积网络, 对比学习	基因表达数据, 空间位置数据	NA	NA	多视图图卷积网络	空间域识别准确率, 轨迹推断性能	NA
1286	2025-11-16	Single-fibril Förster resonance energy transfer imaging and deep learning reveal concentration dependence of amyloid β 42 aggregation pathways 2025-Nov, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf342 PMID:41229410	研究论文	通过单纤维FRET成像和深度学习技术研究Aβ42淀粉样蛋白纤维形成的浓度依赖性异质聚集途径	首次结合单纤维FRET实时成像和深度学习技术揭示Aβ42在不同浓度下形成不同结构纤维的异质聚集机制	仅研究了2μM和4μM两个浓度点，未覆盖更广泛的浓度范围	阐明淀粉样蛋白纤维形成的异质性和浓度依赖性聚集机制	淀粉样β42蛋白单体及其形成的纤维结构	生物物理学	阿尔茨海默病	FRET成像,荧光寿命成像,深度学习	深度学习模型	荧光图像,FRET效率数据,荧光寿命数据	不同浓度(2μM和4μM)的Aβ42蛋白样品	NA	NA	NA	NA
1287	2025-11-16	Mesoscale mineral clusters in osteonal bone follow the twisted plywood structure of collagen 2025-Nov, Acta biomaterialia IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.actbio.2025.10.003 PMID:41046939	研究论文	通过FIB-SEM纳米断层扫描技术揭示骨组织中矿物簇与胶原纤维的空間排列关系	首次发现中尺度矿物簇遵循胶原纤维的扭曲胶合板结构排列，并揭示先前被认为是孔隙的结构实为胶原纤维	受限于3D纳米尺度成像技术挑战和图像处理工具不足	研究骨组织中介观尺度矿物簇与纳米尺度特征的空间组织关系	矿化骨组织中的矿物簇和胶原纤维	生物医学成像	NA	FIB-SEM纳米断层扫描	深度学习分割	3D图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
1288	2025-11-16	A comprehensive review of computational methods for predicting DNA N4-methylcytosine sites 2025-Nov, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.148221 PMID:41075902	综述	系统回顾用于预测DNA N4-甲基胞嘧啶位点的计算方法	首次对过去五年机器学习和深度学习预测4mC位点的方法进行系统性总结与比较	NA	促进更准确和稳健的4mC甲基化预测框架开发	DNA N4-甲基胞嘧啶位点	机器学习	NA	DNA甲基化分析	机器学习,深度学习	基因组序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
1289	2025-11-16	Next-generation antiviral peptides: AI-driven design, translational delivery platforms, and future therapeutic directions 2025-Nov, Virus research IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.virusres.2025.199642 PMID:41106780	综述	本综述系统探讨了人工智能驱动的抗病毒肽设计、新型递送平台及未来治疗方向	整合人工智能驱动的抗病毒肽设计方法与创新递送策略，提出CRISPR和mRNA递送等未来方向	NA	提供抗病毒肽研究的综合视角，重点关注AI驱动发现和转化应用	抗病毒肽及其递送系统	自然语言处理, 机器学习	病毒性疾病	NA	GAN, 大语言模型, 强化学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1290	2025-11-16	Evaluation of Raw Cell-Free DNA Sequences for Gastric Cancer Detection 2025-Nov, JCO precision oncology IF:5.3Q1 DOI:10.1200/PO-25-00204 PMID:41237359	研究论文	开发基于循环游离DNA测序和深度学习模型的非侵入性胃癌检测工具	使用原始cfDNA序列直接训练深度学习模型，采用改进的结构化状态空间模型Mamba进行胃癌检测	需要在前瞻性研究中进一步验证和优化，在不同人群中的临床效用尚需确认	开发非侵入性、经济有效的早期胃癌检测方法	胃癌患者和非胃癌参与者（包括健康捐赠者及其他癌症患者）	数字病理	胃癌	低覆盖度全基因组测序	深度学习	DNA序列数据	832名参与者（404名胃癌患者，428名非胃癌参与者）	NA	Mamba（基于结构化状态空间模型S4的改进模型）	AUROC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
1291	2025-11-16	Artificial intelligence in presymptomatic neurological diseases: Bridging normal variation and prodromal signatures 2025-Nov, Revue neurologique IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.neurol.2025.07.011 PMID:41238324	综述	探讨人工智能在神经系统疾病前驱期检测中的应用，包括已知前驱模式识别和未知异常发现	提出伪健康双胞胎概念，通过生成模型创建个性化健康基线以改进异常检测	依赖高质量多模态数据，模型泛化能力仍需验证	开发早期神经系统疾病检测的人工智能方法	前驱期神经系统疾病患者及健康人群	机器学习	神经系统疾病	EEG、认知评分、结构成像、传感器数据	树基算法、CNN、Transformer、GAN、VAE	结构化数据、图像、信号、文本、传感器数据	基于UK Biobank、EDS-AP-HP等大规模健康数据库	NA	卷积神经网络、Transformer、生成对抗网络、变分自编码器	NA	NA
1292	2025-11-16	Automatic dual-modality breast tumor segmentation in PET/CT images using CT-guided transformer 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70136 PMID:41239548	研究论文	提出一种基于CT引导Transformer的深度学习算法，用于PET/CT图像中乳腺肿瘤的自动分割	开发了CT引导Transformer模块，利用CT图像多尺度特征为PET特征生成注意力图，并采用基于相似度的对比学习从双模态中提取有效共识信息	NA	开发结合功能与结构信息的深度学习算法，提升乳腺肿瘤分割的准确性和效率	乳腺肿瘤	计算机视觉	乳腺癌	PET/CT成像	Transformer	医学图像（PET/CT）	收集的临床乳腺数据集和公共QIN-Breast基准数据集	NA	CT-Guided Transformer	Jaccard系数, Dice分数, 精确度, 敏感度, Hausdorff距离	NA
1293	2025-11-15	Deep Learning in neuroimaging for neurodegenerative diseases: State-of-the art, Challenges, and Opportunities 2025-Nov-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2025.123735 PMID:41176929	综述	本文综述了深度学习在神经退行性疾病神经影像分析中的最新进展、挑战与机遇	扩展了文献覆盖范围，涵盖更广泛的神经退行性疾病，并深入探讨了处理脑容积成像数据时空信息的方法	现有研究主要关注常见神经退行性疾病，存在扫描仪间差异、数据不平衡、标注数据稀缺等泛化性问题	探索深度学习在神经退行性疾病神经影像分析中的诊断和监测应用	阿尔茨海默病、额颞叶痴呆、路易体痴呆、帕金森病、亨廷顿病、肌萎缩侧索硬化症、多发性硬化症等神经退行性疾病	医学影像分析	神经退行性疾病	神经影像	深度学习	脑容积成像数据	NA	NA	NA	准确率	NA
1294	2025-11-15	Impact of patient-specific deep learning lung organs-at-risk segmentation on accumulated dose in online adaptive 0.35 T MR-guided radiotherapy 2025-Nov-14, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae16fb PMID:41130258	研究论文	本研究评估了患者特异性深度学习模型在0.35T磁共振引导放疗中对危及器官分割和累积剂量的影响	首次在在线自适应MRgRT中比较基线模型与患者特异性微调模型对累积剂量的影响，无需人工修改	回顾性研究，样本量较小（11例患者），仅针对0.35T MR-linac系统	评估患者特异性深度学习分割模型在肺部MRgRT中的剂量学优势	11例接受0.35T磁共振直线加速器治疗的肺癌患者	数字病理	肺癌	磁共振成像引导放疗，深度学习分割	3D U-Net	磁共振图像	11例肺癌患者，9个胸部危及器官	NA	3D U-Net	分割精度，剂量体积直方图参数（PTV D95%，GTV D98%，D1cc），Wilcoxon符号秩检验	NA
1295	2025-11-15	A Systematic Review of Applications, Challenges, and Future Trajectories of Artificial Intelligence in Cosmetic Surgery 2025-Nov-14, Aesthetic surgery journal IF:3.0Q1 DOI:10.1093/asj/sjaf238 PMID:41234118	系统综述	系统回顾人工智能在整形美容手术中的应用、挑战和未来发展方向	首次系统评估AI在整形美容手术中的全流程应用，涵盖术前规划、术中指导和术后监测	大多数研究处于早期阶段，外部验证有限，数据集异质性高，结果指标不一致，偏倚风险中等到严重	评估人工智能在整形美容手术中的应用现状和未来发展	整形美容手术相关研究和AI应用	计算机视觉,自然语言处理,机器学习	整形美容	机器学习,深度学习,计算机视觉,大语言模型	NA	医学图像,临床数据,3D模拟数据	38项符合纳入标准的研究(从3,941条记录中筛选)	NA	NA	NA	NA
1296	2025-11-15	Deep Learning Radiomics Model Based on Ultrasound Images Predicts Myometrial Infiltration of Endometrial Cancer 2025-Nov-14, Journal of clinical ultrasound : JCU IF:1.2Q3 DOI:10.1002/jcu.70134 PMID:41235803	研究论文	开发并验证基于超声图像的深度学习放射组学模型，用于无创预测子宫内膜癌肌层浸润情况	结合深度学习特征和放射组学特征构建DLR模型，在预测子宫内膜癌肌层浸润方面优于单一模型和高级超声医师诊断	回顾性研究设计，样本量相对有限（390例患者）	开发无创预测子宫内膜癌肌层浸润的深度学习放射组学模型	子宫内膜癌患者	医学影像分析	子宫内膜癌	超声成像	深度学习, 放射组学	超声图像	390例子宫内膜癌患者（310例来自中心1，80例来自中心2）	NA	NA	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
1297	2025-11-15	Deep Learning and Object Detection Methods for Scoring Cell Types within the Human Buccal Cell Micronucleus and Cytome Assays for Human Biomonitoring 2025-Nov-14, Mutagenesis IF:2.5Q3 DOI:10.1093/mutage/geaf026 PMID:41236179	综述	探讨深度学习与目标检测方法在人口腔细胞微核细胞组学检测中自动评分细胞类型的应用潜力	首次系统评估AI技术在微创口腔微核细胞组学检测中应用的未开发潜力	目前AI技术在该领域的实际应用仍处于未充分探索阶段	提升基因毒性损伤评估的可靠性、可扩展性和自动化水平	人口腔细胞微核检测样本	计算机视觉	基因毒性损伤	BMCyt检测	深度学习, 目标检测	细胞图像	NA	NA	NA	NA	NA
1298	2025-11-15	Automatic measurement of pharyngeal contraction ratio during deglutition using 2D cine MRI with deep learning: A pilot study 2025-Nov-14, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00984-1 PMID:41236586	研究论文	开发基于深度学习的自动分割咽部区域并测量吞咽过程中咽部收缩比的方法	首次将2D U-Net与自动计算算法结合，实现从动态MRI自动测量咽部收缩比	样本量较小（20名健康成人），仅为初步可行性研究	开发自动测量吞咽过程中咽部收缩比的深度学习算法	健康成人的咽部区域	医学影像分析	吞咽功能障碍	动态磁共振成像	CNN	2D动态MRI图像	20名健康成年人（10男10女，年龄22-29岁）	NA	U-Net	Dice系数, 相关系数, Bland-Altman分析	NA
1299	2025-11-15	A CT-based 2.5D deep learning model for preoperative T-staging in gastric cancer: a retrospective multicenter study 2025-Nov-14, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05286-z PMID:41236584	研究论文	开发并验证基于CT的2.5D多角度深度学习模型用于胃癌术前T分期	提出2.5D多角度深度学习模型，整合三个视角（横断面、矢状面、冠状面）和三个角度（0°、+45°、-45°）的CT图像	回顾性研究，样本量相对有限（共433例患者）	胃癌术前T分期和生存预后预测	胃癌患者	医学影像分析	胃癌	CT影像分析	深度学习	CT图像	433例胃癌患者（训练集346例，内部验证集87例，外部测试集41例）	NA	2.5D多角度深度学习模型	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, F1分数	NA
1300	2025-11-15	Foundation models for EEG decoding: current progress and prospective research 2025-Nov-13, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae17e9 PMID:41145005	综述	系统回顾脑电图基础模型的当前进展，分析其在下游任务、数据集、模型架构和预训练技术等方面的表现	首次对脑电图基础模型进行全面综述，提出统一范式以克服传统监督学习的任务特定性和数据集依赖性限制	在复杂场景如运动想象解码中的性能仍然有限，模型泛化能力有待进一步提升	探索脑电图基础模型的发展趋势并为未来研究提供建议	脑电图基础模型及相关解码任务	机器学习	神经系统疾病	脑电图信号处理	Transformer	脑电图信号	最多14,987名受试者，总时长27,062小时	NA	基于Transformer的高效架构	NA	NA