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
1	2026-01-09	Predicting lung cancer survival with attention-based CT slices combination 2026-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-025-00404-z PMID:41492270	研究论文	本研究提出了一种基于注意力机制的CT切片组合方法，用于预测非小细胞肺癌患者的两年总生存期	引入软注意力机制识别对生存风险预测最相关的CT切片，并结合EfficientNetB0生成的特征表示，构建更有效的3D体积表示方法	研究使用了较小的私有数据集，可能影响模型的泛化能力；方法在有限数据场景下的性能仍需进一步验证	预测非小细胞肺癌患者的两年总生存期，以改善患者护理和治疗效果	非小细胞肺癌患者的CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN	图像	公共LUNG1数据集和较小的私有数据集	NA	EfficientNetB0	C-index	NA
2	2026-01-09	Clinical applications of artificial intelligence-driven nitric oxide: a bibliometric and scientific mapping analysis 2026-Sep-01, Medical gas research IF:3.0Q2 DOI:10.4103/mgr.MEDGASRES-D-25-00096 PMID:41496298	综述	本研究通过文献计量学和科学图谱分析，系统描绘了人工智能驱动的一氧化氮研究的现状、知识框架及临床转化瓶颈	首次采用知识图谱方法系统分析人工智能与一氧化氮交叉领域的研究格局，揭示了该领域的知识架构、技术演变和转化障碍	分析基于Web of Science数据库的384篇文献，可能未涵盖所有相关研究；研究主题在神经免疫学和传染病领域的应用尚不充分	系统梳理人工智能驱动的一氧化氮研究的现状、发展趋势及临床转化挑战	2005-2024年间Web of Science核心合集中收录的384篇相关学术文献	机器学习	心血管疾病	文献计量分析，科学图谱分析	NA	文献元数据	384篇学术文章	CiteSpace, VOSviewer, Bibliometrix R package	NA	NA	NA
3	2026-01-09	Performance of deep-learning reconstruction combined with metal artifact reduction algorithm for dual-energy computed tomography angiography in intracranial aneurysm coil embolization 2026-Jun, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100715 PMID:41492271	研究论文	本研究评估了深度学习图像重建结合金属伪影减少算法在颅内动脉瘤弹簧圈栓塞后双能CT血管成像中的诊断性能	首次将深度学习图像重建与金属伪影减少算法结合应用于颅内动脉瘤弹簧圈栓塞后的双能CT血管成像，并确定了80-90 keV为最优能量范围	样本量较小（54例患者），且为单中心前瞻性研究，需要更大规模的多中心验证	评估深度学习图像重建结合金属伪影减少算法在颅内动脉瘤弹簧圈栓塞后随访中的诊断信心和最优方案选择	颅内动脉瘤弹簧圈栓塞后的患者	医学影像分析	颅内动脉瘤	双能计算机断层扫描血管成像	深度学习图像重建	CT图像	54例患者的前瞻性CTA数据库	NA	NA	伪影指数, 信噪比, 对比噪声比, Likert量表评分	NA
4	2026-01-09	Integrating Kolmogorov-Arnold networks with ordinary differential equations for efficient, interpretable, and robust deep learning: Epidemiology of infectious diseases as a case study 2026-Jun, Infectious Disease Modelling IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.idm.2025.12.006 PMID:41503372	研究论文	本研究提出了一种名为KAN-UDE的新框架，将Kolmogorov-Arnold网络与常微分方程结合，以提升深度学习在传染病流行病学建模中的效率与可解释性	首次将Kolmogorov-Arnold网络整合到通用微分方程框架中，实现了比传统多层感知机更优的拟合性能与可解释性，并能从数据中重建出完全机制化模型	在处理包含真实世界数据随机性时，KAN-UDE模型的鲁棒性和准确性会有所下降	开发高效、可解释且鲁棒的深度学习框架，用于传染病流行病学建模与分析	新兴传染病的流行病学动态	机器学习	传染病	常微分方程建模	Kolmogorov-Arnold网络	时间序列数据	NA	NA	KAN-UDE	损失函数	NA
5	2026-01-09	A comprehensive evaluation of self-attention for detecting regulatory feature interactions 2026-Mar, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf209 PMID:41503157	研究论文	本文通过引入熵项改进自注意力机制，用于检测转录因子结合的合作性，并全面评估了不同注意力模型在基因调控网络分析中的性能	提出了一种通过添加熵项来生成高精度稀疏注意力图的方法，增强了自注意力模型在生物信息学中的可解释性和性能	NA	评估和改进自注意力机制在检测转录因子合作性方面的应用，以促进基因调控网络的研究	转录因子结合的合作性及其在基因调控网络中的作用	计算生物学	NA	自注意力机制	自注意力模型	NA	NA	NA	自注意力层	精度	NA
6	2026-01-09	AlphaFold Kinase Optimizer: Enhancing Virtual Screening Performance Through Automated Refinement of AlphaFold-Based Kinase Structures 2026-Feb, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.70056 PMID:40955709	研究论文	本研究介绍了一种名为AF Optimizer的新方法，通过深度学习辅助优化AlphaFold生成的激酶结构，以提升虚拟筛选性能	开发了AF Optimizer这一新方法，结合神经网络评分和结合自由能计算，自动优化AlphaFold生成蛋白的结合位点几何结构	NA	提升AlphaFold生成蛋白结构在基于结构的药物设计中的应用效果	TTK蛋白及其配体	机器学习	NA	虚拟筛选，分子对接	深度学习	蛋白质3D结构，配体数据	NA	NA	NA	立体冲突减少，分子对接精度，虚拟筛选命中率富集	NA
7	2026-01-09	Iterative Modeling via Structural Diffusion (IMSD): Exploring Fold-Switching Pathways in Metamorphic Proteins Using AlphaFold2-Based Generative Diffusion Model UFConf 2026-Feb, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.70050 PMID:40990820	研究论文	本文提出了一种基于AlphaFold2生成扩散模型UFConf的新算法IMSD，用于模拟变形蛋白的折叠切换路径	开发了基于UFConf的迭代建模算法IMSD，首次利用生成扩散模型探索变形蛋白的折叠切换路径	方法仅应用于三种特定变形蛋白，尚未广泛验证于其他蛋白质系统	开发计算工具以预测变形蛋白的折叠切换潜力并建模其重折叠路径	变形蛋白GA98、SA1 V90T和RfaH的C端结构域	计算生物学	NA	生成扩散模型	扩散模型	蛋白质结构数据	三种变形蛋白	AlphaFold2	UFConf	与实验数据的一致性	NA
8	2026-01-09	A Novel Multimodal Deep Image Analysis Model for Predicting Extraction/Non-Extraction Decision 2026-Feb, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.70057 PMID:41195767	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习模型的多模态图像分析系统，用于预测正畸治疗中的拔牙/非拔牙决策	首次结合侧位头影测量片和口内扫描数据，并引入新型牙齿空间特征，通过多模态融合提升预测性能	研究样本仅来自单一医疗机构，且未考虑临床医生主观判断差异对模型泛化能力的影响	开发辅助正畸医生决策的深度学习工具	正畸患者的侧位头影测量片和口内扫描数据	计算机视觉	口腔正畸	头影测量分析, 三维扫描	CNN, 自编码器	图像	617名患者（192例拔牙组，425例非拔牙组）	NA	CephNet, 卷积自编码器	准确率, 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, 阳性似然比, 阴性似然比, F1分数	NA
9	2026-01-09	Benchmarking AlphaMissense against ClinVar for Diagnostic Interpretation of Missense Variants in Inherited Retinal Diseases 2026-Feb, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100997 PMID:41492285	研究论文	本研究评估了AlphaMissense在遗传性视网膜疾病中错义变异的诊断效用，通过比较其与ClinVar注释的一致性	首次将AlphaMissense应用于遗传性视网膜疾病基因的错义变异预测，并整合长读长测序进行相位变异分析以识别低效等位基因	AlphaMissense在预测低效等位基因（如ABCA4相关疾病）时敏感性降低，且研究依赖于公共数据库的注释，可能存在偏差	评估AlphaMissense在遗传性视网膜疾病中错义变异致病性预测的诊断准确性和临床实用性	107个遗传性视网膜疾病基因中的错义变异，以及一个接受长读长测序的临床病例	生物信息学	遗传性视网膜疾病	长读长测序，相位变异分析	深度学习模型	基因组变异数据，临床注释数据	128,248个变异（来自IRD基因和gnomAD数据库），其中4,204个具有明确的ClinVar分类；1个临床病例	NA	AlphaMissense	特异性，敏感性，假发现率	NA
10	2026-01-09	The Impact of Radiation Dose to Bowel on the Risk of Developing Gastrointestinal Toxicities When Treating Abdominopelvic Soft-Tissue Sarcomas With Preoperative Radiation Therapy 2026-Feb, Advances in radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.adro.2025.101953 PMID:41492444	研究论文	本研究探讨了腹盆腔软组织肉瘤术前放疗中肠道辐射剂量对急性和长期胃肠道毒性的预测因素	采用基于深度学习的nnU-Net自动勾画肠道结构，并评估传统放疗剂量限制在大型肿瘤中的适用性	回顾性研究设计，样本量较小（76例患者），可能影响统计功效和普遍性	确定腹盆腔软组织肉瘤术前放疗中预测胃肠道毒性的剂量学因素	接受术前放疗和手术的非转移性腹盆腔软组织肉瘤患者	数字病理学	软组织肉瘤	放疗剂量学分析，深度学习自动分割	CNN	医学影像（如CT扫描）	76例患者	nnU-Net	U-Net	卡方检验，Fisher精确检验，Kaplan-Meier生存分析	NA
11	2026-01-09	PFUS1: Premier pelvic floor ultrasound segmentation dataset. A resource for advancing research 2026-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112346 PMID:41492545	研究论文	本文介绍了一个精心策划的盆底超声视频数据集，旨在支持自动化盆底评估、医学图像分割和动态器官跟踪的研究	该数据集是首个专注于盆底解剖结构的标注超声视频资源，旨在促进计算机辅助诊断和医学图像分析领域的基准测试、可重复性和方法创新	NA	推动自动化盆底评估、医学图像分割和动态器官跟踪的研究	111名患者的经会阴盆底超声视频，包含静息和Valsalva动作下的盆底器官中矢状面视图	医学图像分析	盆底疾病	经会阴超声成像	深度学习模型	超声视频	111名患者	NA	Feature Pyramid Networks (FPNs)	NA	NA
12	2026-01-09	Inundation2Depth: A multi-source dataset for floodwater depth estimation in urban areas 2026-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112347 PMID:41492553	研究论文	本文介绍了Inundation2Depth数据集，这是一个用于城市洪水深度估计的多源数据集，结合了航空影像和LiDAR数据	提供了首个大规模、地理参考的洪水深度数据集，结合多传感器遥感数据，支持机器/深度学习管道直接集成	数据基于静水假设（水面高程相对于地形），可能无法完全反映动态洪水条件	开发用于洪水深度估计的数据集，以支持洪水检测、分割和损害评估模型的研究	美国东南部北卡罗来纳州和南卡罗来纳州12个受洪水影响区域的洪水数据	计算机视觉	NA	航空影像、LiDAR点云数据、数字地形模型	NA	图像、点云	5925个重叠的256×256瓦片，覆盖24,649.88英亩	NA	NA	NA	NA
13	2026-01-09	A Review on Efficient and Scalable Graph-Based Clustering Algorithms for Protein Complex Identification in PPI Networks 2026-Feb, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.70026 PMID:40820243	综述	本文综述了用于蛋白质-蛋白质相互作用网络中蛋白质复合物识别的图聚类算法	系统识别、分析和比较了生物信息学中用于PPI网络聚类的多种技术，并提出了整合图方法、机器学习和深度学习的新策略	现有方法在预测稀疏、小型和重叠复合物方面存在挑战，且缺乏对蛋白质生物学特性的显式知识整合	评估图聚类算法以促进蛋白质复合物识别方法的基准测试、识别局限性并推动新计算工具的开发	蛋白质-蛋白质相互作用网络中的蛋白质复合物	生物信息学	NA	NA	NA	网络数据	NA	NA	NA	NA	NA
14	2026-01-09	Artificial intelligence for personalized management of vestibular schwannoma: a multidisciplinary clinical implementation study 2026-Feb, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooaf163 PMID:41502533	研究论文	本研究引入并评估了一种用于前庭神经鞘瘤多学科团队会议临床决策支持的计算机辅助报告工具	利用深度学习自动分割肿瘤并提取体积和线性测量，为个性化管理提供自动化报告工具	28%的病例需要人工修订特征提取，且初始准备时间略有增加	评估计算机辅助报告工具在前庭神经鞘瘤多学科团队会议中对决策支持和效率的影响	前庭神经鞘瘤患者	数字病理学	前庭神经鞘瘤	MRI（对比增强T1和T2序列）	深度学习	医学影像（MRI）	50名患者	NA	NA	Dice系数	NA
15	2026-01-09	Diagnosing migraine from genome-wide genotype data: a machine learning analysis 2026-Jan-08, Brain : a journal of neurology IF:10.6Q1 DOI:10.1093/brain/awaf172 PMID:40326299	研究论文	本研究利用机器学习方法分析全基因组基因型数据，旨在通过捕捉非加性和交互效应来诊断偏头痛，以解决遗传性缺失问题	首次应用机器学习模型捕捉偏头痛的非加性和交互遗传效应，相比传统的多基因风险评分方法，在诊断性能上取得显著提升	研究样本量可能不足以充分支持高维遗传变异数据的分析，未来需要更大样本量来进一步验证和优化模型	开发机器学习模型以捕捉偏头痛的非加性和交互遗传效应，提高诊断准确性并探索其遗传基础	来自Trøndelag健康研究的43,197名参与者，平均年龄54.6岁，其中51%为女性	机器学习	偏头痛	全基因组基因分型	机器学习,深度学习	基因型数据	43,197名个体	NA	轻梯度提升机,多项式朴素贝叶斯	受试者工作特征曲线下面积	NA
16	2026-01-09	Enhancing the Predictive Power of Macrocyclic Drug Permeability by Knowledge Distillation from Analogous Pretraining Data 2026-Jan-08, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c02620 PMID:41420604	研究论文	本文提出了一种名为Multi_DDPP的深度学习模型，用于直接从二维结构预测大环药物的膜渗透性	采用知识蒸馏技术利用多细胞系渗透性数据提升泛化能力，并引入任务特定的摆动范围策略以减少标签噪声	NA	提高大环药物膜渗透性的预测能力，以加速药物开发过程	大环药物	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	二维分子结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
17	2026-01-09	Leveraging AI for cell biology discovery 2026-Jan-08, Biochemical Society transactions IF:3.8Q2 DOI:10.1042/BST20253023 PMID:41502213	综述	本文综述了人工智能在细胞生物学中的多样化应用及其对显微镜、成像、药物发现和合成生物学等领域的影响	探讨了人工智能在单细胞分辨率分析、细胞行为建模以及提高模型可解释性和工具普及性方面的创新潜力	NA	综述人工智能在细胞生物学中的应用，推动基础研究和治疗应用的发展	细胞生物学中的复杂生物数据，包括细胞图像、转录组学数据和蛋白质结构	机器学习	NA	深度学习	NA	图像, 文本	NA	NA	NA	NA	NA
18	2026-01-09	Genomic prediction of feed efficiency in boars by deep learning 2026-Jan-07, G3 (Bethesda, Md.) DOI:10.1093/g3journal/jkaf274 PMID:41239183	研究论文	本研究使用深度学习模型预测公猪的饲料效率，并与传统线性模型进行比较，以评估非线性遗传效应的影响	首次将深度学习模型（多层感知机和卷积神经网络）应用于公猪饲料效率的基因组预测，并量化了其捕获的非加性遗传方差	计算成本显著增加，且捕获的非加性遗传方差并未显著提升预测能力	比较深度学习与线性模型在预测公猪饲料效率方面的能力，并评估非加性遗传效应的影响	两个公猪群体（父系和母系）的饲料效率性状	机器学习	NA	基因组选择	多层感知机, 卷积神经网络	基因组数据	两个公猪群体（具体数量未明确）	NA	多层感知机, 卷积神经网络	预测能力（以相关系数表示）	NA
19	2026-01-09	Deep Learning for Dynamic Prognostic Prediction in Minimally Invasive Surgery for Intracerebral Hemorrhage: Model Development and Validation Study 2026-Jan-07, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/86327 PMID:41499164	研究论文	本研究开发并验证了一种用于脑出血微创手术后动态预后预测的深度学习模型	提出了一种名为MultiStep Transformer的多步注意力模型，能够同时预测多个时间点的生存和功能结局，并有效处理不平衡数据	研究为回顾性单中心设计，样本量相对有限（287例患者），且数据存在缺失	开发并验证一个利用多时间点数据的动态预后模型，以预测脑出血微创手术患者的生存和功能结局	接受微创手术的脑出血患者	机器学习	脑出血	临床数据收集（包括生命体征、实验室检查、神经功能评分等）	Transformer	临床多时间点数据（包括数值和分类数据）	287例患者	NA	MultiStep Transformer	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUROC, Brier分数	NA
20	2026-01-09	Towards Clinical Integration of Deep Learning-Based Classification of Urinary Sediment Particles from Digital Microscopy Images: A Prospective Study 2026-Jan-07, Clinical chemistry IF:7.1Q1 DOI:10.1093/clinchem/hvaf182 PMID:41499256	研究论文	本研究评估了基于深度学习的尿液沉渣颗粒分类模型在临床实验室中的整合应用，包括前瞻性验证其性能	通过前瞻性研究评估深度学习模型在临床环境中的实际应用效果，并分析回顾性与前瞻性评估之间的差异	模型性能对数据集变异性敏感，前瞻性评估中准确率有所下降	开发并验证基于深度学习的尿液沉渣颗粒自动分类系统，以替代耗时且易出错的人工评估	尿液沉渣颗粒	数字病理学	NA	数字显微镜成像	CNN	图像	来自Sysmex UD-10数字显微镜图像的标注数据集，包含13类尿液沉渣元素	NA	EfficientNet	准确率, 敏感性, 置信度评分, Top 1准确率, Top 3准确率	NA