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
5361	2026-01-14	AI-Guided Inference of Morphodynamic Attractor-like States in Glioblastoma 2026-Jan-01, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16010139 PMID:41515632	研究论文	本文提出了一种AI框架，通过3D自编码器和神经常微分方程，从多模态MRI数据中推断胶质母细胞瘤的形态动力学吸引子样状态，并探索其与生存预后的关联	结合生成式AI与动力系统理论，从横断面数据中近似推断肿瘤形态动力学的潜在吸引子景观，并首次尝试通过控制理论（确定性控制器和强化学习代理）模拟肿瘤轨迹的干预	研究基于横断面数据（BraTS 2020），缺乏纵向随访验证；动态吸引子盆地在预后预测上增益有限，年龄仍是主导协变量；控制模拟仅为概念验证，未进行实际临床干预	开发一个可解释、可控制的AI框架，以捕捉胶质母细胞瘤的形态动力学稳定状态（吸引子），并探索其与临床结局的关联	胶质母细胞瘤（GBM）患者的多模态MRI扫描数据	数字病理学	胶质母细胞瘤	多模态MRI	自编码器, 神经常微分方程, 强化学习	3D医学影像	494例患者（来自BraTS 2020数据集）	PyTorch（推断自神经ODE和强化学习代理的使用）	3D自编码器, 神经ODE, Soft Actor-Critic	生存分析（Kaplan-Meier, log-rank检验, C-index）, 相关系数, 控制成功率, 终端距离减少率	未明确指定，但涉及3D影像处理和强化学习训练，可能使用GPU（如NVIDIA系列）
5362	2026-01-14	Evaluating the Impact of Demographic Factors on Subject-Independent EEG-Based Emotion Recognition Approaches 2026-Jan-01, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16010144 PMID:41515638	研究论文	本研究提出了一种融合脑电图特征与人口统计学信息的深度学习模型，用于提升跨被试的基于脑电图的情绪识别性能	提出了一种基于注意力机制的融合方法，能够动态权衡脑电图特征与人口统计学信息（年龄、性别、国籍）在分类过程中的贡献	研究仅使用了三个公开数据集，样本量相对有限，且未探讨更复杂的人口统计学变量组合	提升跨被试的基于脑电图的情绪识别模型的性能与公平性	31名具有不同人口统计学背景的被试的脑电图信号	机器学习	NA	脑电图	深度学习	脑电图信号，人口统计学数据	31名被试，来自SEED、SEED-FRA和SEED-GER三个数据集	NA	基于注意力机制的融合模型	准确率	NA
5363	2026-01-14	Leveraging Large-Scale Public Data for Artificial Intelligence-Driven Chest X-Ray Analysis and Diagnosis 2026-Jan-01, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16010146 PMID:41515641	研究论文	本研究利用大规模公开胸部X光数据集训练深度学习模型，用于胸部异常的多标签分类诊断	结合大规模多样化公共数据集与噪声标签训练通用深度学习模型，并引入不确定性量化评估模型可靠性	对结核病等样本质量有限的疾病诊断仍具挑战性，需针对代表性不足的疾病开发更精准的策略	开发基于人工智能的胸部X光分析诊断系统，以缓解放射科医生负担	胸部X光影像	计算机视觉	肺部疾病	胸部X光成像	CNN	图像	大规模多样化公共数据集（具体数量未说明）	NA	ResNet, DenseNet, EfficientNet, DLAD-10	AUC, 敏感性, F1分数	NA
5364	2026-01-14	Semi-Supervised Seven-Segment LED Display Recognition with an Integrated Data-Acquisition Framework 2026-Jan-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26010265 PMID:41516700	研究论文	本文提出了一种集成数据采集框架的半监督七段LED显示屏识别方法，以提高工业检测中的识别准确性和鲁棒性	结合图像处理与深度学习，构建基于改进自训练算法的半监督对抗学习框架，并引入k-means聚类分层采样、Squeeze-and-Excitation B Block增强CNN主干以及对抗生成网络进行对抗训练	模型可能仍受特定环境因素（如温度、光照变化）影响，且半监督方法依赖于初始标注数据质量	提高工业检测和实验数据采集场景中七段LED显示屏的识别准确性和效率，并增强模型在不同环境下的鲁棒性	工业检测和实验数据采集中常用的数字管（七段LED显示屏）	计算机视觉	NA	图像处理技术、k-means聚类算法、对抗生成网络	CNN, GAN	图像	NA	NA	改进的CNN主干（添加Squeeze-and-Excitation B Block）	分类准确性、鲁棒性	NA
5365	2026-01-14	State-of-Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries Based on the CNN-Bi-LSTM-AM Model Under Low-Temperature Environments 2026-Jan-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26010264 PMID:41516699	研究论文	本文提出了一种结合一维卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的混合深度学习模型，用于提升锂离子电池在低温环境下的荷电状态估计精度	首次将一维卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制集成于一个混合模型中，以动态强调关键时间步长，有效处理低温环境下的电压失真和非线性动态	研究仅在特定型号（Panasonic 18650PF）和有限温度范围（-20至0摄氏度）的数据集上进行验证，未涵盖更广泛的电池类型或更极端的低温条件	提高锂离子电池在低温环境下的荷电状态估计准确性，以支持电池管理系统在极端条件下的可靠运行	锂离子电池（具体为Panasonic 18650PF型号）	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM	序列数据（电压和电流序列）	基于Panasonic 18650PF数据集，具体样本数量未明确说明	NA	一维卷积神经网络, 双向长短期记忆网络, 注意力机制	平均绝对误差, 均方根误差	NA
5366	2026-01-14	Deep Learning Wavefront Sensing from Object Scene for Directed Energy HEL Systems 2026-Jan-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26010268 PMID:41516703	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的波前传感方法，直接从场景图像中预测大气湍流引起的波前畸变，无需专用波前传感器或参考光束	利用深度学习直接从场景图像预测波前畸变（以Zernike系数表示），无需传统自适应光学系统中的专用波前传感器和参考光束，简化了系统并降低了成本	模型训练依赖于特定无人机（如Reaper UAV）的畸变图像，且湍流水平范围有限；虽然展示了泛化能力，但未在所有可能的无人机类型或极端湍流条件下进行全面验证	开发一种无需专用波前传感器和参考光束的波前传感方法，以改善高能激光系统在大气湍流中的性能	Reaper无人机和Mongoose无人机的畸变图像，用于训练和测试深度学习模型	计算机视觉	NA	深度学习波前传感	深度学习模型	图像	使用Reaper无人机在不同湍流水平（D/r0，其中D=30 cm，r0=3、5、7 cm）下的畸变图像进行训练，并测试了Mongoose无人机的图像	NA	NA	准确性	NA
5367	2026-01-14	Dual-source cone-beam CT for HDR brachytherapy in-suite imaging: Simulation studies of limited angle image reconstruction based on deep image prior 2026 Jan-Feb, Brachytherapy IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.brachy.2025.09.001 PMID:41077519	研究论文	本研究通过模拟研究，提出了一种新型超紧凑移动双源锥束CT（dCBCT）设计，用于高剂量率（HDR）近距离放射治疗中的有限角度图像重建	设计了一种新型超紧凑移动双源锥束CT（dCBCT），结合深度学习图像重建技术，实现了超短扫描和实时立体成像，解决了传统C臂锥束CT的数据截断问题	本研究为模拟研究，未涉及实际临床数据或硬件实现，可能未完全考虑实际应用中的技术挑战	开发一种适用于高剂量率（HDR）近距离放射治疗室的快速3D和实时平面成像系统	双源锥束CT（dCBCT）系统及其在有限角度下的图像重建性能	医学影像	NA	锥束CT（CBCT）、深度学习图像重建	深度学习模型（具体未指定）	模拟CT图像数据	NA	NA	Deep Image Prior（DIP）	图像质量（未指定具体指标）	NA
5368	2026-01-13	Applications of artificial intelligence-based conversational agents in healthcare: A systematic umbrella review 2026-Mar-01, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106204 PMID:41337874	综述	本文对人工智能对话代理在医疗保健领域的应用进行了系统性的伞状综述	首次对AI对话代理在医疗保健领域的应用和有效性进行全面的全球性综合评估	难以就当前AI对话代理在医疗保健领域的整体有效性得出结论，且存在研究领域不平衡的问题	全面概述AI对话代理在医疗保健领域的当前应用及相关健康结果	2000年至2025年间发表的同行评审系统综述文章	自然语言处理	NA	深度学习	NA	文本	44篇综述文章	NA	NA	NA	NA
5369	2026-01-13	Spectral anomaly detection in physiological time-series data: A systematic review 2026-Mar-01, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106212 PMID:41411902	系统综述	本文系统综述了机器学习在生理时间序列数据（特别是ECG和EEG频谱）中异常检测的应用方法及效果	通过系统综述比较了不同机器学习方法在生理频谱异常检测中的性能，并指出无监督Transformer模型在该领域表现最优	综述仅纳入了AUC、准确率或F1分数高于0.95的研究，可能遗漏了其他有价值但性能略低的方法	评估机器学习在生理时间序列频谱数据异常检测中的应用效果，并推荐最佳方法	ECG（心电图）和EEG（脑电图）的频谱数据	机器学习	心血管疾病	频谱分析	变分自编码器, 生成对抗网络, 扩散模型, Transformer, 孤立森林, 支持向量数据描述	时间序列数据	NA	NA	Transformer	AUC, 准确率, F1分数	NA
5370	2026-01-13	Prognostic Utility of a Deep Learning Radiomics Nomogram Integrating Ultrasound and Multi-Sequence MRI in Triple-Negative Breast Cancer Treated With Neoadjuvant Chemotherapy 2026-Feb, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70054 PMID:40920176	研究论文	本研究评估了整合超声和多序列MRI的深度学习放射组学列线图在预测接受新辅助化疗的三阴性乳腺癌患者生存、复发和转移方面的预后性能	开发了一种整合临床参数、超声和多序列MRI的深度学习放射组学列线图模型，用于三阴性乳腺癌患者的预后预测，并进行了多中心验证	回顾性研究设计，样本量相对较小（103例患者），且仅针对三阴性乳腺癌这一特定亚型	评估整合超声和多序列MRI的深度学习放射组学列线图在预测三阴性乳腺癌患者预后方面的性能	接受新辅助化疗的三阴性乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	超声成像, 多序列磁共振成像	深度学习放射组学模型	二维超声图像, 三维MRI图像	103例患者（训练组72例，验证组31例）	NA	深度学习放射组学列线图	一致性指数	NA
5371	2026-01-13	Artificial Intelligence Deep Learning Ultrasound Discrimination of Cosmetic Fillers: A Multicenter Study 2026-Feb, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70079 PMID:41024593	研究论文	本研究利用基于YOLO架构的深度学习人工智能技术，通过超声图像对常见美容填充剂进行可靠鉴别	首次将人工智能深度学习应用于超声图像中美容填充剂的鉴别，填补了该领域的研究空白	对钙羟基磷灰石和聚甲基丙烯酸甲酯填充剂的识别性能较低且不一致，需要进一步优化	开发人工智能深度学习模型以在真实条件下通过超声图像准确鉴别不同类型的美容填充剂	超声图像中的美容填充剂，包括透明质酸、聚甲基丙烯酸甲酯、钙羟基磷灰石和硅油	计算机视觉	NA	超声成像	深度学习	图像	1432张来自6个国家14位医生收集的超声图像	NA	YOLO, YOLOv11	准确率, F1分数, 精确率, 召回率	NA
5372	2026-01-13	SSIF-Affinity: Multimodal Deep Learning of Sequence-Structure Features for Precise Protein-Protein Binding Affinity Prediction 2026-Jan-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01734 PMID:41392472	研究论文	提出一种名为SSIF-affinity的多模态深度学习框架，用于高精度预测蛋白质-蛋白质复合物的结合亲和力	创新性地结合了结合界面定位与几何约束区域构建、结构引导的跨模态注意力模块，以及全序列特征与结合区域结构特征的协同表示机制，有效平衡了界面相互作用与长程相互作用的贡献	未明确说明模型在更广泛的蛋白质-蛋白质相互作用类型上的泛化能力，以及计算效率的具体数据	实现蛋白质-蛋白质复合物结合亲和力的高精度定量预测，以辅助生物机制解析和治疗性抗体开发	蛋白质-蛋白质复合物，特别是抗体-抗原复合物	生物信息学，机器学习	NA	深度学习，多模态学习	CNN, LSTM, 注意力机制, MLP	序列数据，结构数据（结构图）	NA	NA	CNN, LSTM, 跨模态注意力模块, MLP	NA	NA
5373	2026-01-13	Discovery of Tetrahydroisoquinoline-Based SARS-CoV-2 Helicase Inhibitors with Iterative, Deep Learning-Enhanced Virtual Screening 2026-Jan-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02059 PMID:41400222	研究论文	本研究通过结合深度学习的虚拟筛选方法，发现了一系列基于四氢异喹啉的SARS-CoV-2解旋酶抑制剂	采用深度神经网络增强虚拟筛选，提高了21%的命中识别效率，并揭示了一种新型变构抑制机制	研究处于早期阶段，化合物需进一步验证其临床前和临床效果	针对SARS-CoV-2解旋酶进行基于结构的药物发现	SARS-CoV-2解旋酶（Nsp13）	机器学习	COVID-19	虚拟筛选，分子动力学模拟	深度神经网络	化学分子结构数据	NA	NA	深度神经网络	命中识别效率，选择性指数（CC/EC），抗病毒活性（EC）	NA
5374	2026-01-13	Toward Complete Molecular Structure Prediction from Infrared Spectroscopy Using Deep Learning 2026-Jan-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01834 PMID:41403343	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的双损失架构，用于从红外光谱数据中预测完整的分子结构（以SMILES字符串表示）	采用受图像描述模型启发的双损失深度学习架构，首次从红外光谱直接预测完整分子结构，而非仅预测单个官能团	模型在未见测试集上仅能正确预测16.26%的完整结构，准确率有待提升	解决从红外光谱逆向解析完整分子结构的挑战，提升光谱分析在化学和医学等领域的应用能力	有机化合物的红外光谱数据及其对应的分子结构	机器学习	NA	量子力学密度泛函理论计算	深度学习	光谱数据	超过17,000个独特的红外光谱，其中测试集包含1,710个光谱	NA	受图像描述模型启发的双损失架构	完整结构预测准确率，官能团再生准确率	劳伦斯伯克利国家实验室的Lawrencium集群高性能计算资源
5375	2026-01-13	MambaTransDTA: A Hybrid Mamba-Transformer Architecture for Accurate Drug-Target Binding Affinity Prediction 2026-Jan-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02361 PMID:41406376	研究论文	提出了一种名为MambaTransDTA的新型混合模型，用于准确预测药物-靶点结合亲和力	首次将Mamba架构与Transformer架构相结合，以优化药物-靶点相互作用预测，通过结合Mamba捕获长程依赖的能力和Transformer对局部交互的建模，实现了更全面的亲和力估计	NA	提高药物-靶点亲和力预测的准确性、鲁棒性和泛化能力	药物-靶点相互作用	机器学习	NA	NA	混合模型	NA	NA	NA	Mamba, Transformer	均方误差	NA
5376	2026-01-13	LGABAN: An Integrated Multi-Scale Approach Combining Graph and Sequence Features for Enhanced Prediction of Drug-Protein Interactions 2026-Jan-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02364 PMID:41408656	研究论文	本文提出了一种名为LGABAN的新型深度学习框架，用于增强药物-蛋白质相互作用的预测，通过结合图特征和序列特征的多尺度方法	LGABAN框架通过双分支结构并行提取局部和全局特征，并利用双线性注意力网络整合四种特征对，同时引入多头图注意力网络增强药物图表示能力	NA	提高药物-靶标相互作用预测的准确性和可解释性，以缩短药物研发周期和降低成本	药物和蛋白质	机器学习	NA	深度学习	GAT, BAN	图数据, 序列数据	NA	NA	多头图注意力网络, 双线性注意力网络	NA	NA
5377	2026-01-13	AttentionScore: A Target-Specific, Bias-Aware Scoring Function for Structure-Based Virtual Screening: A Case Study on METTL3 2026-Jan-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02142 PMID:41435908	研究论文	本文提出了一种名为AttentionScore的深度学习评分函数，用于METTL3靶点的结构虚拟筛选，该函数整合了配体信息和蛋白质-配体相互作用信息，并通过相似性约束的数据划分方法进行偏差感知评估	开发了首个针对METTL3靶点的深度学习评分函数，采用多尺度融合模块耦合PLEC相互作用指纹和配体指纹，并设计了相似性约束的数据划分协议以最小化类比泄漏	研究仅针对METTL3单一靶点进行案例研究，未在其他靶点上验证方法的普适性	开发一种靶点特异性、偏差感知的评分函数，以改进结构虚拟筛选的准确性	METTL3靶点及其配体分子	机器学习	NA	结构虚拟筛选	深度学习	分子指纹数据（PLEC、Avalon/ECFP4）	未明确说明具体样本数量，但包含训练集和两个测试集（Set 1和Set 2）	未明确说明	多注意力编码器、联合自编码器潜在表示、多尺度融合模块	PR-AUC, 精确率, 召回率, F1分数, MCC	未明确说明
5378	2026-01-13	DeepMLP: A Proteomics-Driven Deep Learning Framework for Identifying Mis-Localized Proteins across Pan-Cancer 2026-Jan-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02226 PMID:41436377	研究论文	本文提出了一种名为DeepMLP的蛋白质组学驱动的深度学习框架，用于在泛癌中识别错误定位的蛋白质	通过交叉注意力机制构建通路感知的蛋白质表示，并结合动态蛋白质-蛋白质相互作用网络，协同增强识别潜在癌症错误定位蛋白质的能力	未明确说明	识别泛癌类型中的错误定位蛋白质，特别是错误定位的蛋白激酶，并探索其在肿瘤发生中的潜在生物学相关性	错误定位的蛋白质（MLPs），特别是蛋白激酶	机器学习	癌症	大规模质谱蛋白质组学数据	深度学习	蛋白质组学数据	未明确说明	未明确说明	图注意力网络（GAT），结合交叉注意力机制	准确性，稳定性	未明确说明
5379	2026-01-13	Chemprop v2: An Efficient, Modular Machine Learning Package for Chemical Property Prediction 2026-Jan-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02332 PMID:41453060	研究论文	介绍Chemprop v2，一个高效、模块化的机器学习软件包，用于化学性质预测	对Chemprop进行了全面重写，提高了速度、可扩展性和用户体验，支持多GPU训练，并增加了新功能和教程	未明确提及具体局限性	开发一个改进的软件包，用于分子性质预测，以支持计算化学设计	分子性质预测软件包	机器学习	NA	NA	D-MPNN	分子图	NA	NA	D-MPNN	NA	多GPU
5380	2026-01-13	SHIFT-DRP: Dynamic Multi-Scale Active Learning for Drug Response Prediction 2026-Jan-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02453 PMID:41392432	研究论文	本文提出了一种名为SHIFT-DRP的动态多尺度主动学习框架，用于药物反应预测，旨在通过智能选择药物-细胞系组合进行实验验证，以在有限资源下最大化模型性能提升	提出了一种动态采样策略，该策略从关注多样性的探索阶段过渡到以不确定性驱动的精炼阶段，确保了特征空间的广泛覆盖和模型在缺乏足够学习区域的针对性改进	未在摘要中明确说明	解决药物反应预测中，由于训练数据化学空间覆盖不足导致模型对新颖药物-细胞系组合预测能力有限的问题	药物-细胞系组合	机器学习	癌症	NA	深度学习模型	NA	在四个数据集上进行了评估	NA	使用预训练模型进行分子表示，并采用交叉注意力机制建模药物-细胞系相互作用	预测性能	NA