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
41	2026-05-16	Long Short-Term Memory-Driven Modeling of Dynamic Hepatocellular Carcinoma Microenvironments: A Deep Learning Framework for Precision Treatment Prediction 2025-Dec, JCO precision oncology IF:5.3Q1 DOI:10.1200/PO-25-00315 PMID:41370726	研究论文	该研究评估了长短期记忆网络等深度学习方法在分析肝细胞癌肿瘤微环境动态变化中的应用，以提高疾病理解和治疗预测准确性	利用长短期记忆网络对肝细胞癌肿瘤微环境的时空动态变化进行建模，并结合多种模态数据（高通量测序、蛋白质表达和时间序列影像）以及生成对抗网络进行数据增强	缺乏详细的病因学信息，未针对不同病因（如乙型肝炎病毒、丙型肝炎病毒和非酒精性脂肪性肝炎）进行分层验证	评估深度学习方法，特别是长短期记忆网络，在分析肝细胞癌肿瘤微环境动态变化中的性能，以改善疾病理解和治疗预测	肝细胞癌肿瘤微环境的动态变化，包括高通量测序、蛋白质表达和时间序列影像等多模态数据	自然语言处理	肝癌	高通量测序	长短期记忆网络	文本	NA	PyTorch	长短期记忆网络, 卷积神经网络, 生成对抗网络	准确率	NA
42	2026-05-15	Secure facial biometric authentication in smart cities using multimodal methodology 2025-12-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29048-5 PMID:41461811	研究论文	提出了一种结合CNN、ResNet-50和ElGamal加密的多模态深度学习方法，用于智慧城市中的人脸生物特征安全认证	将CNN的低层特征保留、ResNet-50的高层语义特征提取与ElGamal密码系统融合，实现人脸特征提取与安全传输一体化	仅在CelebA数据集上评估，未提及在真实智慧城市部署场景下的性能表现及计算开销	解决智慧城市中人脸生物特征认证的安全问题，防止未经授权的访问和欺骗攻击	人脸图像及其生物特征的安全认证与隐私保护	计算机视觉	NA	人脸识别, ElGamal加密	CNN, ResNet-50	图像	CelebA Faces数据集（未说明具体样本数量）	NA	卷积神经网络 (CNN), ResNet-50	准确率, 平均损失值	NA
43	2026-05-15	A generalizable diffusion framework for 3D low-dose and few-view cardiac SPECT imaging 2025-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103729 PMID:40752375	研究论文	提出一种名为DiffSPECT-3D的扩散框架，用于3D低剂量和少视角心脏SPECT成像，能够泛化到不同的采集设置	提出一种一致性策略，利用图像和投影数据，使扩散采样与低剂量/少视角投影测量、图像数据和扫描仪几何对齐，无需重新训练或微调即可泛化到不同采集设置；同时引入2.5D条件策略结合CT解剖空间信息和全变分约束，解决3D内存和计算问题	NA	开发一种能泛化到不同采集设置的扩散框架，改善低剂量和少视角条件下心脏SPECT成像质量	临床Tc-tetrofosmin负荷/静息SPECT研究数据	计算机视觉	冠状动脉疾病	SPECT	扩散模型	图像	795名患者的1325项临床Tc tetrofosmin负荷/静息研究	NA	DiffSPECT-3D	心脏导管检查结果、核心脏病学家的诊断审查	NA
44	2026-05-02	Accelerating high-concentration monoclonal antibody development with large-scale viscosity data and ensemble deep learning 2025-12, mAbs IF:5.6Q1 DOI:10.1080/19420862.2025.2483944 PMID:40170162	研究论文	利用大规模黏度数据和集成深度学习模型加速高浓度单克隆抗体的开发	构建了包含102个集成人工神经网络模型的DeepViscosity系统，使用序列特征预测高浓度抗体黏度，数据规模远超此前仅有几十个数据点的局限性	模型预测仅限于150 mg/mL浓度下的黏度分类，对极端序列抗体或其他浓度条件的泛化能力仍需验证	开发能够预测高浓度单克隆抗体黏度的计算模型，用于早期抗体筛选与皮下注射药物开发	229个单克隆抗体样本的黏度数据，以及229个序列来源的DeepSP特征	机器学习	NA	NA	人工神经网络集成模型	数值与序列特征	229个单克隆抗体样品，以及额外独立测试集16和38个样品	NA	集成多层人工神经网络	准确率	NA
45	2026-05-02	AlphaBind, a domain-specific model to predict and optimize antibody-antigen binding affinity 2025-12, mAbs IF:5.6Q1 DOI:10.1080/19420862.2025.2534626 PMID:40693434	研究论文	提出AlphaBind模型用于预测和优化抗体-抗原结合亲和力	利用蛋白质语言模型嵌入和数百万定量实验室测量的预训练，实现抗体亲和力优化的最先进性能，仅需单轮数据生成	未提及具体局限性	通过深度学习预测和优化抗体序列的结合亲和力	四种亲本抗体（部分已进行过亲和力成熟）	机器学习	NA	亲和力测量	蛋白质语言模型	序列数据、实验测量数据	数百万定量实验室测量数据	PyTorch	AlphaBind	结合亲和力提升程度	NA
46	2026-05-02	Germline-aware deep learning models and benchmarks for predicting antibody VH-VL pairing 2025-12, mAbs IF:5.6Q1 DOI:10.1080/19420862.2025.2570749 PMID:41104651	研究论文	提出了一个包含新基准数据集和三种深度学习模型的综合框架，用于预测抗体VH-VL配对	引入了基于V(D)J种系信息的不同负采样策略，并开发了轻量级BERT模型实现超过90%的配对准确率	未在摘要中明确提及	开发高效的计算方法以预测抗体可变重链和可变轻链的兼容配对	抗体VH和VL链序列	自然语言处理	NA	NA	BERT	序列数据	NA	NA	BERT	准确率	NA
47	2026-05-01	Changes in the Neighborhood Built Environment and Chronic Health Conditions in Washington, DC, in 2014-2019: Longitudinal Analysis 2025-Dec-10, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/74195 PMID:41370817	研究论文	利用谷歌街景图像和计算机视觉技术，分析华盛顿特区2014-2019年间邻里建成环境变化与慢性健康状况的关联	首次利用谷歌街景图像和计算机视觉进行纵向邻里建成环境变化分析，替代传统现场审计方法	NA	研究邻里建成环境纵向变化与人口统计变迁及健康结果之间的关系	华盛顿特区的邻里建成环境、人口统计特征和健康结果	计算机视觉	肥胖、糖尿病、高胆固醇、癌症	谷歌街景图像	卷积神经网络	图像	434,115张谷歌街景图像	NA	卷积神经网络	NA	NA
48	2026-05-01	Leveraging multi-modal feature learning for predictions of antibody viscosity 2025-12, mAbs IF:5.6Q1 DOI:10.1080/19420862.2025.2490788 PMID:40214197	研究论文	利用多模态特征学习预测抗体粘度，支持治疗性抗体的早期研发	整合序列、结构、理化性质及语言模型嵌入等多源数据，使模型能学习分子模拟的物理化学规则和预训练深度学习模型捕获的蛋白质进化模式	NA	预测治疗性抗体在药物发现中的粘度，以支持皮下给药制剂的开发	抗体序列、结构、理化性质及语言模型嵌入数据	机器学习	NA	多模态特征学习	多模态学习模型	序列、结构、理化性质、语言模型嵌入	NA	NA	NA	NA	NA
49	2026-05-01	MEF2C controls segment-specific gene regulatory networks that direct heart tube morphogenesis 2025-12-01, Genes & development IF:7.5Q1 DOI:10.1101/gad.352889.125 PMID:40883017	研究论文	利用单核RNA测序和ATAC测序的时序数据，结合深度学习模型，研究MEF2C转录因子控制的心脏管形态发生中的节段特异性基因调控网络	整合多组学数据和深度学习模型，构建了流出道、心室和流入道每个节段的发育轨迹，并鉴定了节段特异性的MEF2C依赖性增强子，揭示了核激素受体NR2F2在心脏畸形中的部分驱动作用	NA	解析早期心脏管中的谱系特异性基因调控网络及其在形态发生中的作用	MEF2C转录因子及其控制的心脏管节段特异性基因调控网络	机器学习	心血管疾病	单核RNA测序, ATAC测序	深度学习模型	基因表达数据, 染色质可及性数据	野生型和MEF2C缺失胚胎的时序单核样本	NA	NA	NA	NA
50	2026-05-01	Glasses-free 3D display with ultrawide viewing range using deep learning 2025-12, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09752-y PMID:41299166	研究论文	利用深度学习实现超宽视角的无眼镜3D显示	通过精确建模双眼视觉并结合深度学习实时优化，突破了空间带宽积的限制，实现了低成本光场传输设备上的大规模全视差3D显示，视角超过100度	文中未明确提及局限性	实现兼具大尺寸和宽视角的无眼镜3D显示	光场显示系统和双眼视觉模型	计算机视觉	NA	立体显示、光场技术	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	分辨率、刷新率、视角	NA
51	2026-04-30	Critical review of the model description in 'Kurdish handwritten character recognition using deep learning techniques' 2025-12, Gene expression patterns : GEP IF:1.0Q4 DOI:10.1016/j.gep.2025.119399 PMID:40617480	评论	指出《使用深度学习技术的库尔德手写字符识别》一文中模型描述、类别标签和模型摘要中的不一致问题	NA	NA	揭示并纠正原文中模型架构描述、类别标签和摘要中的关键差异，以提升研究的透明性和可重复性	原文的模型架构描述、类别标签及模型摘要	机器学习	NA	NA	深度学习模型	文本（手写字符图像数据）	NA	NA	NA	NA	NA
52	2026-04-30	Quantitative analysis of chest CT with deep learning to assess the efficacy of tofacitinib in the treatment of anti-MDA5+ dermatomyositis 2025-12, Medicina clinica IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.medcli.2025.107206 PMID:41075323	研究论文	利用基于深度学习的胸部CT定量分析评估托法替尼治疗抗MDA5阳性皮肌炎的疗效	首次利用深度学习系统定量分析高分辨率CT评估托法替尼在抗MDA5+皮肌炎相关间质性肺病中的疗效	回顾性研究设计，样本量较小，未详细提及外部验证或模型泛化性	评估定量HRCT分析在判断抗MDA5+皮肌炎相关ILD病情及托法替尼疗效中的价值	抗MDA5阳性皮肌炎合并间质性肺病患者	数字病理学	肌炎相关间质性肺病	HRCT	深度学习模型	影像	70例患者（托法替尼组39例，非托法替尼组31例）	SPSS, R	未指定	3年生存率、全肺受累百分比、总病变体积减少量	NA
53	2026-04-29	Exploiting fuzzy weights in CNN model-based taxonomic classification of 500-bp sequence bacterial dataset 2025-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24836-5 PMID:41436515	研究论文	提出一种改进的模糊加权卷积神经网络（F-CNN），用于基于500-bp片段的细菌DNA序列的分类	将模糊逻辑与传统CNN结合，通过模糊权重系统处理分类层中概率相近的样本，提高分类准确性	未提及	实现对500-bp片段细菌DNA序列的高精度分类	细菌DNA序列	机器学习	NA	DNA测序	模糊加权卷积神经网络（F-CNN）	DNA序列数据	RDP 11数据集，包含超过140万条细菌基因序列	NA	卷积神经网络	分类准确率	NA
54	2026-04-29	Can CTA-Based Machine Learning Identify Patients for Whom Successful Endovascular Stroke Therapy Is Insufficient? 2025-Dec-04, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8885 PMID:40533350	研究论文	基于治疗前CTA的机器学习模型可识别即使血管内治疗成功且最终梗死体积较小仍预后不良的急性缺血性卒中患者	首次利用治疗前CTA图像训练的深度学习模型（DSN-CTA）预测血管内治疗成功后仍出现意外不良功能结局的患者，其性能优于传统临床变量模型	样本量较小（48例），且为回顾性研究，需前瞻性验证	评估基于治疗前CTA的机器学习方法能否识别可能从额外干预中获益的卒中患者	大血管闭塞性急性缺血性卒中患者，接受血管内治疗且成功再通（TICI 2b-3）并最终梗死体积小于30mL	机器学习, 数字病理学	急性缺血性卒中	CTA	深度学习模型	图像	1542例用于预训练，48例用于微调和交叉验证	NA	DeepsymNet-v3	AUROC	NA
55	2026-04-29	Harnessing Statistical and Machine Learning Approaches to Analyze Oxidized LDL in Clinical Research 2025-Dec, Cell biochemistry and biophysics IF:1.8Q4 DOI:10.1007/s12013-025-01837-9 PMID:40884728	综述	探讨统计和机器学习方法在分析氧化低密度脂蛋白临床研究中的应用	系统比较传统统计与新兴机器学习方法在OxLDL量化及临床关联分析中的优势与局限性，提出标准化分析流程以提高可重复性和转化影响	未具体讨论已开发方法的实际样本量或性能指标，缺乏对特定数据集的实证验证	评估统计和计算方法在OxLDL临床研究中的效用，推动标准化分析流程	氧化低密度脂蛋白（OxLDL）及其与慢性病的关联	机器学习	动脉粥样硬化、2型糖尿病、代谢综合征、阿尔茨海默病、慢性肾病	NA	CNN, 预测模型	临床数据、生化数据、影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
56	2026-04-27	A cycle-aware and physics-informed framework for battery remaining useful life prediction 2025-Dec-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28505-5 PMID:41476082	研究论文	提出一个基于物理信息且考虑充放电周期一致性的锂电池剩余使用寿命预测框架	在输入层面引入周期感知的分段方法，将时间序列按实际充放电周期分割，并在目标层面引入物理信息一致性损失函数，使预测与物理退化曲线一致	未明确提及局限	提高锂电池剩余使用寿命预测的准确性	锂电池的剩余使用寿命	机器学习	NA	NA	图神经网络	时间序列	NA	NA	Bat-T-GNN	NA	NA
57	2026-04-27	Multimodal deep learning ensemble framework for skin cancer detection 2025-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30534-z PMID:41469782	研究论文	提出一种基于多模态深度学习的集成框架用于皮肤癌检测	采用迁移学习和自适应加权集成方法，结合元数据与图像数据，提升卷积神经网络在皮肤癌检测中的性能	在外部数据集Derm7pt上准确率较低，表明模型泛化能力有限	提高皮肤癌检测和分类的准确性和鲁棒性	多类型皮肤癌图像数据和元数据	数字病理学	皮肤癌	卷积神经网络、迁移学习、集合方法、SMOTE过采样	CNN	图像, 元数据	ISIC 2018数据集、ISIC 2019数据集、Derm7pt外部数据集	NA	ResNet50, Xception, MobileNet, EfficientNetB0, DenseNet121	准确率, 精确度, 召回率, F1分数, AUC	NA
58	2026-04-27	Fuzzy granulation-based wind speed prediction with multi-objective optimization 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28328-4 PMID:41461667	研究论文	提出一种结合模糊信息粒化与多目标优化策略的多尺度风速预测框架	通过模糊信息粒化技术降低高波动风速数据复杂度并抑制噪声干扰，创新性地将多种神经网络与启发式优化算法自适应集成，同时提升预测准确性与鲁棒性	未明确提及局限性	提升短中期风速预测的准确性与计算效率，推动可再生能源并网与脱碳目标实现	高波动风速时间序列数据	机器学习	NA	模糊信息粒化	神经网络	时间序列	蓬莱风电场数据集	NA	多种神经网络	预测精度、计算效率	NA
59	2026-04-27	Osprey optimization algorithm integrated with graph neural networks for intrusion detection in wireless sensor networks 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28359-x PMID:41461693	研究论文	提出一种结合鱼鹰优化算法与图神经网络的入侵检测模型，用于提升无线传感器网络的安全性	首次将鱼鹰优化算法与图神经网络集成，通过OOA优化GNN超参数以提升检测性能，并利用SMOTE解决数据不平衡问题	未说明在真实大规模WSN场景中的部署挑战及计算开销	设计高效入侵检测系统以准确识别无线传感器网络中的各类攻击并降低误报率	无线传感器网络中的网络流量数据及攻击模式	计算机网络	NA	NA	图神经网络 (GNN)	网络流量数据	使用WSN-DS数据集，未明确样本数量	NA	图神经网络 (GNN)	准确率, 误报率	NA
60	2026-04-27	ISAAF: an IoT security and attack prevention framework using AI-driven predictive analytics 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28516-2 PMID:41461726	研究论文	提出一个利用人工智能驱动预测分析的物联网安全与攻击防御框架，名为ISAAF	引入基于真实物联网测试平台收集的新型入侵数据集MQTTEEB-D，并开发分层式AI驱动框架，实现实时入侵检测与自动缓解，解决模拟数据集在真实环境中泛化能力差的问题	未明确提及，但框架依赖特定数据集，可能在不同物联网环境中需重新训练	设计并验证一个可部署、可扩展的跨域物联网安全解决方案，用于实时检测和缓解MQTT协议相关攻击	物联网系统中的MQTT协议，以及针对该协议的网络攻击（如DoS、暴力破解、畸形数据、洪水攻击、Slowite攻击）	机器学习, 网络安全	NA	NA	决策树（DT）, 门控循环单元（GRU）	网络流量数据	利用MQTTset和MQTTEEB-D两个数据集，具体样本数量未提及	NA	决策树（DT）, 门控循环单元（GRU）	准确率（accuracy）	未明确提及