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
761	2026-01-03	From Gaze to Music: AI-Powered Personalized Audiovisual Experiences for Children's Aesthetic Education 2025-Dec-04, Behavioral sciences (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bs15121684 PMID:41464027	研究论文	本研究提出了一种基于AI的个性化视听体验框架，通过分析儿童观赏艺术品时的注视行为，生成与之匹配的音乐，以提升儿童的艺术理解力和审美教育效果	创新性地将视觉注视行为与音乐生成相结合，利用视听跨模态整合理论，通过RNN模型将注视模式转化为与艺术品语义和情感一致的音乐作品	研究样本规模有限（96名儿童），且未探讨长期效果；模型可能对特定艺术风格或文化背景的适应性有限	通过AI生成的个性化视听体验，增强儿童对艺术品的理解、专注力和审美欣赏能力	儿童（认知发展早期阶段）的艺术审美教育过程	机器学习	NA	眼动追踪技术	RNN	眼动数据（注视行为）、音乐数据	96名儿童（行为评估）、16名家长和5名学前教育者（定性评估）	NA	RNN	注视持续时间、兴趣区注视频率、主观评分（5分制）	NA
762	2026-01-03	A Comparative Analysis of CNN Architectures, Fusion Strategies, and Explainable AI for Fine-Grained Macrofungi Classification 2025-Dec-03, Biology DOI:10.3390/biology14121733 PMID:41463506	研究论文	本研究提出了一种深度学习框架，用于自动分类七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种	评估了十种先进的CNN模型和三种新颖的融合模型，并利用可解释AI技术验证了高性能模型对关键形态特征的关注	仅针对七种形态相似的鬼伞属物种进行研究，数据集规模相对有限（1692张图像）	解决形态相似大型真菌物种准确分类的难题，为真菌分类学和生物多样性监测提供自动化工具	七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	1692张高分辨率图像	NA	DPN, Xception, LCNet, MixNet	准确率, Matthews相关系数, AUC	NA
763	2026-01-03	Classification of Osteonecrosis of the Femoral Head Stage on Radiographic Images Using Deep Learning Techniques 2025-Dec-03, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121319 PMID:41463616	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的X射线图像方法，用于有效分类股骨头坏死（ONFH）的不同阶段，为早期诊断和疾病分期提供了一种更易获取的替代方案	提出了一种结合U-Net分割和变分自编码器（VAE）的深度学习方法，利用X射线图像在潜在空间中建模健康股骨头的分布，并通过马氏距离有效区分不同ONFH阶段，为资源有限环境提供了一种替代MRI的可行方案	早期阶段（0级和1级）的区分仍具挑战性，与已知的X射线图像细微差异一致，表明该方法在早期诊断中的敏感性有限	开发一种基于X射线图像的深度学习方法，以有效分类股骨头坏死的不同阶段，提高早期诊断的可及性	股骨头坏死（ONFH）患者的X射线图像	计算机视觉	股骨头坏死	X射线成像	U-Net, VAE	图像	909张髋部X射线图像，产生1818个股骨头图像（0级:1495；1级:80；2级:114；3级:93；4级:36）	NA	U-Net, 变分自编码器	Dice相似系数（DSC）, 马氏距离	NA
764	2026-01-03	From prediction of personalized metabolic responses to foods to computational nutrition: Concepts of an emerging interdisciplinary field 2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland) DOI:10.1016/j.clnu.2025.10.009 PMID:41176812	综述	本文提出了计算营养学作为一个新兴跨学科领域，旨在通过统计建模、机器学习和多模态数据解决营养与健康中的复杂挑战	首次系统性地定义计算营养学为跨学科领域，整合人工智能、可穿戴生物传感器和多组学技术，推动精准营养的范式转变	面临可穿戴生物传感器可靠性、特征选择权衡、算法伦理与健康公平性以及算法可解释性等关键挑战	通过计算方法解决营养与健康领域的复杂问题，推动营养研究的范式转变	个性化代谢反应、营养干预效果、饮食相关疾病风险及公共营养政策	机器学习	NA	多组学技术、可穿戴生物传感器	机器学习、深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
765	2026-01-03	Discovery of novel inhibitory peptides on matrix metalloproteinases and elastase for skin antiaging using batch molecular docking strategy 2025-Dec, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2593382 PMID:41264318	研究论文	本研究利用批量分子对接策略从小球藻蛋白质中筛选出新型抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的肽段，用于皮肤抗衰老	开发了结合自定义Python脚本进行3D肽结构建模和AutoDock Vina的批量分子对接协议，高效筛选出多功能抗衰老肽	NA	发现新型抗衰老肽，用于抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的过度活性	从小球藻蛋白质中理论抗胃肠道消化的1,965个肽段	计算生物学	皮肤衰老	批量分子对接，分子动力学模拟	NA	肽序列，蛋白质结构	1,965个肽段	AutoDock Vina, Python	NA	结合能（kcal/mol），IC50（μM）	NA
766	2026-01-03	AI based sentiment analysis of online discussions related to cervical brachytherapy 2025-Dec, Technical innovations & patient support in radiation oncology DOI:10.1016/j.tipsro.2025.100340 PMID:41473390	研究论文	本研究利用人工智能技术分析在线论坛中关于宫颈癌近距离放疗的讨论，以探索患者的情绪反应和关注点	首次应用RoBERTa预训练深度学习模型对宫颈癌近距离放疗相关的在线患者讨论进行情感分析，揭示了传统问卷未能捕捉的患者情绪和话题模式	数据来源仅限于Reddit论坛的特定子版块，可能无法代表所有患者群体，且时间范围有限（2020年11月至2024年1月）	通过分析在线患者讨论，深入了解宫颈癌近距离放疗患者的体验、情绪反应和关注点，以改善临床实践和患者教育	在线论坛（Reddit的r/cervicalcancer子版块）中关于宫颈癌近距离放疗的帖子和评论	自然语言处理	宫颈癌	情感分析，关键词标记	深度学习模型	文本	898个独特的帖子和评论（从初始1075条数据中提取）	NA	RoBERTa	情感分类比例（积极、消极、中性）	NA
767	2026-01-03	Transforming drug discovery through the fusion of AI-driven analysis and protein micropatterning 2025-Dec, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2567300 PMID:41065671	综述	本文探讨了人工智能与蛋白质微图案化技术在药物发现中的融合应用	提出了结合AI驱动的分析与蛋白质微图案化技术的新型范式，以加速候选药物识别并增强生理相关性	存在可解释AI需求、数据质量以及支持非动物模型的监管框架演变等持续挑战	通过融合AI与蛋白质微图案化技术，解决传统药物发现成本高、周期长、成功率低的问题	药物发现过程中的虚拟筛选、分子设计和结构预测	机器学习	NA	蛋白质微图案化技术	机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
768	2026-01-02	Establishment of High-Precision Ultrasound Diagnosis Methods Based on the Introduction of Deep Learning 2025-Dec-31, IEEE reviews in biomedical engineering IF:17.2Q1 DOI:10.1109/RBME.2025.3645229 PMID:41475002	综述	本文综述了基于深度学习的高精度超声诊断方法的建立，包括技术原理、临床应用及挑战	提出了针对超声诊断局限性的评估框架，并系统性地整理了深度学习在解决这些局限性方面的最新方法及临床应用证据	现有综述缺乏针对临床实施的定制化评估框架，且深度学习仍面临泛化性、安全性和操作负担等挑战	建立高精度超声诊断方法，通过引入深度学习技术改善临床工作流程	超声诊断技术及其在肿瘤学和心脏病学中的应用	计算机视觉	肺癌, 心血管疾病	超声成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
769	2026-01-02	UniSplicer: a deep learning framework for accurate splice-site prediction and splice-altering mutation detection across diverse taxa 2025-Dec-31, Plant communications IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.xplc.2025.101686 PMID:41476368	研究论文	本文介绍了一个基于深度学习的框架UniSplicer，用于准确预测剪接位点并检测剪接改变突变，适用于多种物种	UniSplicer能够在转录组数据相对有限的情况下，为多种非模式物种开发准确的剪接位点预测模型，超越现有模型，并能可靠指示突变对剪接的影响	模型性能可能受限于可用转录组数据的质量和数量，且在极端非模型物种中的泛化能力未完全验证	开发一个通用深度学习框架，以准确预测剪接位点和检测剪接改变突变，促进非模式物种的基因组分析	多种物种的剪接位点，包括植物、真菌和后生动物，以及剪接位点附近的序列变异	自然语言处理	NA	转录组数据	深度学习	序列数据	相对有限的转录组数据	NA	NA	预测准确性	NA
770	2026-01-02	Assessing deep learning accuracy in the measurement of radiographic parameters in pediatric hip X-rays 2025-Dec-29, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-02058-5 PMID:41462147	研究论文	本研究开发并验证了一个基于深度学习的系统，用于测量儿童骨盆X光片中的放射学参数，并评估其在不同年龄组中的准确性	该研究首次提供了一个全面的深度学习解决方案，用于同时测量多个关键放射学参数，并进行了年龄特异性的可靠性分析	研究仅使用了韩国正常儿童的X光片数据，可能限制了模型在其他人群或异常情况下的泛化能力	评估深度学习在测量儿童髋关节X光片放射学参数中的准确性，并分析年龄相关骨盆发育对测量性能的影响	儿童骨盆X光片	计算机视觉	儿科髋关节疾病	X光成像	深度学习	图像	训练集1495张，评估集1300张韩国儿童前后位骨盆X光片	NA	NA	组内相关系数, 皮尔逊相关系数, 平均绝对误差, 均方根误差, 豪斯多夫距离, 弗雷歇距离	NA
771	2026-01-02	Deep learning for Alzheimer's disease: advances in classification, segmentation, subtyping, and explainability 2025-Dec-29, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01482-6 PMID:41462232	综述	本文综述了深度学习在阿尔茨海默病分类、分割、亚型分析和可解释性方面的最新进展，并探讨了其临床转化的挑战与未来方向	提出了一个将深度学习在阿尔茨海默病研究中的应用分为三大支柱（端到端分类、多模态融合、自动分割）的连贯框架，并系统整合了亚型分析和可解释性方法	作为综述文章，未提出新的模型或方法，主要总结现有研究；临床转化部分仍面临数据异质性、可解释性与准确性权衡等挑战	为阿尔茨海默病的早期检测和个性化预后提供深度学习解决方案，并推动其向临床实践转化	阿尔茨海默病患者的多模态数据，包括结构/功能MRI、PET、遗传谱和认知测试	医学影像分析	阿尔茨海默病	深度学习	CNN, 聚类模型, 决策树模型	图像（MRI, PET）, 遗传数据, 认知测试数据	NA	NA	NA	准确率, 灵敏度/特异度, Dice系数, Jaccard指数	NA
772	2025-12-31	Deep learning based on ultrasound for differential diagnosis of pancreatic serous cystic neoplasm and mucinous cystic neoplasm 2025-Dec-29, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-15249-8 PMID:41466236	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
773	2026-01-02	Advances in AI for predicting pharmacological properties of natural medicines 2025-Dec-29, Life sciences IF:5.2Q1 DOI:10.1016/j.lfs.2025.124180 PMID:41475482	综述	本文综述了人工智能在预测天然药物药理特性方面的应用，包括模型构建原理、最新进展、特征选择和评估指标等关键方面，并讨论了天然药物开发的挑战与机遇	系统总结了AI在天然药物开发中的高通量筛选、活性化合物预测及ADMET性质早期预测方面的最新进展和应用潜力	NA	介绍人工智能在预测天然药物药理特性方面的应用，并探讨其在药物开发中的挑战与机遇	天然药物及其药理特性	机器学习	NA	NA	NA	现有数据集和实验数据	NA	NA	NA	NA	NA
774	2026-01-02	A Transformer-Based Deep Learning Approach to Predicting Air Organic Pollutant-Human Protein Interactions 2025-Dec-23, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.5c12915 PMID:41381047	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的深度学习模型tipFormer，用于预测空气有机污染物与人类蛋白质之间的相互作用	结合双预训练语言模型编码蛋白质和有机污染物，并利用交叉注意力机制学习污染物-蛋白质结合的复杂相互作用模式	当前方法在系统识别新兴空气污染物早期结合事件方面仍有限制	预测空气有机污染物与人类蛋白质的相互作用，以促进对污染相关毒性的机制理解和风险评估	空气有机污染物和人类蛋白质	自然语言处理	NA	深度学习	Transformer	文本	NA	NA	Transformer	AUC	NA
775	2025-12-24	Cross-cohort genetic risk prediction for Alzheimer's disease: a transfer learning approach using GWAS and deep learning models 2025-Dec-22, BioData mining IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s13040-025-00506-0 PMID:41430307	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
776	2026-01-02	Deep learning-based non-contrast MRI model for nasopharyngeal carcinoma diagnosis: an end-to-end gadolinium-free solution 2025-Dec-22, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02247-0 PMID:41430426	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的无对比剂MRI模型，用于鼻咽癌诊断，旨在减少对钆基对比剂的依赖	开发了一种创新的知识蒸馏模态融合模型，仅使用非对比MRI进行鼻咽癌诊断，避免了钆基对比剂的安全风险，并缩短了扫描时间	研究未明确说明模型在更广泛人群或不同MRI设备上的泛化能力，且外部测试集的AUC略低于内部测试集	开发一种无需钆基对比剂的鼻咽癌诊断方法，以提高安全性并降低成本	鼻咽癌患者	数字病理学	鼻咽癌	非对比MRI	深度学习模型	MRI图像	854例病例用于开发模型，内部测试集257例，外部测试集277例	NA	知识蒸馏模态融合模型	AUC	NA
777	2026-01-02	CaliciBoost: Performance-driven evaluation of molecular representations for caco-2 permeability prediction 2025-Dec-22, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01137-7 PMID:41430621	研究论文	本研究系统评估了八种分子特征表示类型结合自动化机器学习技术，用于预测Caco-2渗透性，并开发了性能优异的CaliciBoost模型	首次系统比较了包括2D/3D描述符、结构指纹和深度学习嵌入在内的多种分子表示方法，结合AutoML优化，在公开排行榜上取得最佳性能，并强调了3D描述符在提升预测准确性中的关键作用	研究主要基于两个特定数据集（TDC基准和OCHEM数据），可能在不同化学多样性或规模的数据上泛化能力有限，且未深入探讨模型在更广泛ADMET属性预测中的适用性	提高Caco-2渗透性预测的准确性和效率，为早期药物发现中的口服吸收预测提供计算工具	药物候选分子的Caco-2渗透性	机器学习	NA	自动化机器学习（AutoML），分子描述符计算（2D/3D），特征重要性分析（SHAP，置换重要性）	集成学习模型（具体为CaliciBoost，基于AutoML优化）	分子结构数据（包括2D/3D描述符、指纹、嵌入）	两个数据集：TDC基准数据集和OCHEM数据集，具体样本数量未在摘要中明确说明	AutoML框架（具体框架未指定，可能包括如AutoGluon、H2O.ai或自定义流程），结合RDKit、PaDEL、Mordred等化学信息学工具	CaliciBoost（基于AutoML优化的集成模型），具体基础架构未详细说明，可能包括梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等	MAE（平均绝对误差），在TDC Caco-2排行榜上的排名	NA
778	2026-01-02	Deep learning to predict emergency department revisit using static and dynamic features (Deep Revisit): development and validation study 2025-Dec-20, BioData mining IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s13040-025-00509-x PMID:41422240	研究论文	本研究开发并验证了一种结合静态和动态特征的深度学习模型，用于预测急诊科再就诊风险	提出了一种结合TCN和FT-Transformer的混合深度学习模型，首次有效整合了静态特征和短期动态生命体征数据，并开发了处理时间不规则性的预处理策略	研究仅基于单一医疗中心的数据，未在多中心数据上进行验证，且高风险再就诊的基础率较低（0.01）	开发能够准确预测急诊科再就诊风险的深度学习模型，特别关注高风险再就诊病例的识别	急诊科就诊患者	机器学习	NA	临床数据挖掘	TCN, Transformer	结构化临床数据（静态特征和动态生命体征）	国立台湾大学医院2016-2019年及2020-2022年的急诊科就诊数据	NA	Temporal Convolutional Network, FT-Transformer	AUROC, AUPRC, 精确率	NA
779	2026-01-02	Semi-inductive dataset construction and framework optimization for practical drug target interaction prediction with ScopeDTI 2025-Dec-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-66311-9 PMID:41390462	研究论文	本文提出了SCOPE-DTI框架，通过整合大规模半归纳数据集和深度学习模型，优化药物-靶点相互作用预测的实用性和性能	构建了大规模平衡的半归纳人类DTI数据集，并开发了结合三维蛋白质与化合物表示、图神经网络和双线性注意力机制的统一预测框架	未明确说明模型在特定药物类别或靶点家族上的泛化能力限制	提高药物-靶点相互作用预测的实用性和准确性，以加速药物发现研究	药物-靶点相互作用数据，特别是人类相关的药物和蛋白质靶点	机器学习	癌症	深度学习，图神经网络，注意力机制	图神经网络，注意力机制	三维蛋白质和化合物表示，药物-靶点相互作用数据	从13个公共存储库整合的数据集，相比常见基准（如Human数据集）数据量扩展高达100倍	未明确指定，但可能基于深度学习框架如PyTorch或TensorFlow	图神经网络，双线性注意力机制	未明确指定，但可能包括准确率、精确率、召回率、F1分数等	未明确指定
780	2026-01-02	Generalizable morphological profiling of cells by interpretable unsupervised learning 2025-Dec-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-66267-w PMID:41381503	研究论文	本文介绍了一种名为MorphoGenie的无监督深度学习框架，用于单细胞形态学分析，通过解耦表示学习和高保真图像重建，构建了一个紧凑且可解释的潜在空间	结合解耦表示学习与高保真图像重建，创建了一个无需标注即可捕获生物学有意义特征的紧凑、可解释潜在空间，并系统地将潜在表示与层次化形态属性关联，确保语义和生物学可解释性，同时支持组合泛化，适用于多种成像模态和实验条件	未明确提及具体局限性	开发一种通用、无偏的单细胞形态学分析方法，以克服传统手动特征提取的偏见和深度学习在可解释性及标注数据依赖方面的挑战	单细胞	计算机视觉	NA	NA	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA