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
661	2026-07-06	Enhancing brain tumor detection through deep learning and explainable AI techniques 2026-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-60334-y PMID:42401645	研究论文	提出一种结合深度学习和可解释人工智能的脑肿瘤检测框架	通过患者分层五折交叉验证与数据增强解决小样本问题，并综合多种XAI方法（Grad-CAM与遮挡敏感性相关性>0.8）提供定量可解释性分析	未提及模型的泛化能力在不同MRI设备或人群中的验证，以及XAI方法在复杂脑肿瘤亚型中的适用性	实现脑肿瘤MRI图像的自动检测，并建立可解释的临床AI系统	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像	CNN	图像	包含内部测试集（10%数据）和3000张外部未见图像	TensorFlow, Keras	InceptionV3	准确率, 损失值	NA
662	2026-07-06	Deep learning & PSO-based optimisation of data centre energy costs using renewable sources 2026-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-60463-4 PMID:42401704	研究论文	提出一种结合太阳能与电网能源的数据中心能源管理框架	利用深度Q网络（DQN）与粒子群优化（PSO）算法分别处理可再生能源间歇性问题和最大化可再生能源使用	未提及	降低数据中心对电网的能源消耗影响，促进可再生能源使用	数据中心能源消耗与可再生能源（太阳能）的匹配策略	机器学习	NA	NA	DQN, PSO	NA	NA	NA	NA	NA	NA
663	2026-07-06	Explainable foundation model for dementia screening and risk stratification using retinal fundus images 2026-Jul-04, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-026-02968-w PMID:42401717	研究论文	评估基于基础模型的视网膜眼底照片深度学习用于痴呆检测和未来发病风险预测	首次系统评估多种视觉基础模型在痴呆筛查中的应用，并展示了模型输出作为独立风险因素的价值	该研究基于韩国人群，需在不同种族人群中进行验证	探索基于基础模型的深度学习从视网膜眼底照片中识别痴呆和预测未来发病风险的可行性	超过36000名韩国个体的健康检查数据	计算机视觉	痴呆	视网膜眼底成像	视觉基础模型	图像	超过36000名韩国个体	未明确指定	RETFound-MAE	AUROC（受试者工作特征曲线下面积）、C指数（一致性指数）	未明确描述
664	2026-07-06	Intensity-modulated radiotherapy alone versus concurrent chemoradiotherapy ± induction chemotherapy in older patients with low-risk stage II or T3N0M0 nasopharyngeal carcinoma 2026-Jul-04, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-026-16457-6 PMID:42401810	研究论文	该研究比较了单纯调强放疗与同步放化疗±诱导化疗在老年低风险II期或T3N0M0鼻咽癌患者中的长期疗效和毒性	首次针对老年低风险鼻咽癌患者提出单纯放疗作为优选策略，并通过深度学习Hover-Net模型分析肿瘤微环境免疫细胞浸润，揭示其生物学基础	回顾性设计可能导致选择偏倚，且肿瘤微环境分析仅基于部分患者样本	确定老年低风险II期或T3N0M0鼻咽癌的最佳治疗策略	老年（≥60岁）低风险II期或T3N0M0鼻咽癌患者	数字病理学	鼻咽癌	NA	深度学习模型（Hover-Net）	图像（苏木精-伊红染色切片）	1265例老年患者（来自三个中心，2010-2022年）	NA	Hover-Net	5年癌症特异性生存率、无进展生存期、局部区域无复发生存率、无远处转移生存率	NA
665	2026-07-06	Deep learning-based super-resolution ultrashort echo time MRI for pulmonary nodule detection and longitudinal assessment in emphysema 2026-Jul-04, BMC pulmonary medicine IF:2.6Q2 DOI:10.1186/s12890-026-04468-9 PMID:42401825	研究论文	评估基于深度学习的超分辨率超短回波时间MRI在肺气肿患者中检测肺结节和纵向评估结节大小的性能	首次系统评估深度学习SR-UTE MRI在肺气肿患者中检测小结节和实性结节的优势，特别是在重度肺气肿中对磨玻璃结节的检测率提升显著	未提及	评估深度学习SR-UTE MRI在肺气肿患者中检测肺结节和纵向结节大小评估的可靠性	127名伴有肺结节和肺气肿的患者	计算机视觉, 医学影像	肺气肿, 肺结节	超声短回波时间MRI, 低剂量CT	深度学习	图像	127名患者	NA	NA	信噪比, 对比噪比, 拉普拉斯方差, 检出率, 灵敏度, 组内相关系数	NA
666	2026-07-06	Inflammatory marker-driven deep learning model for postoperative gastric cancer prognosis 2026-Jul-04, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-026-03661-4 PMID:42401875	研究论文	提出一种结合梯度提升决策树、树驱动编码器和一维卷积神经网络的深度学习框架，用于胃癌术后预后预测	首次将梯度提升决策树与树驱动编码器及一维卷积神经网络结合，捕捉系统性炎症标志物与临床病理特征之间的非线性分层关系	未来需要独立队列的外部验证和实时临床应用，同时需增强模型可解释性以促进临床采纳	开发基于炎症标志物的深度学习模型以改进胃癌术后预后预测的准确性和鲁棒性	胃癌患者术后的预后预测	机器学习	胃癌	NA	深度学习（梯度提升决策树、树驱动编码器、一维卷积神经网络）	表格数据	NA	NA	一维卷积神经网络	预测准确性、鲁棒性、泛化能力	NA
667	2026-07-06	Rapid species authentication and protein prediction of porcini mushrooms using FTIR-2DCOS coupled with deep learning 2026-Jul-02, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2026.128347 PMID:42401141	研究论文	利用傅里叶变换红外光谱和二维相关光谱结合深度学习快速鉴别牛肝菌种类并预测蛋白质含量	首次将二维相关光谱成像与残差卷积神经网络结合，实现牛肝菌种类100%准确分类，并通过多特征筛选方法融合优化蛋白质预测性能	未提及	开发一种快速、准确的方法来鉴别牛肝菌种类并预测其粗蛋白含量	商业脱水牛肝菌样品	机器学习和数字病理学	NA	傅里叶变换红外光谱和二维相关光谱	残差卷积神经网络	光谱图像	未提及	PyTorch	ResNet	准确率	NA
668	2026-07-06	AI-Driven Mapping of Seizure Spread Patterns 2026-07, Annals of neurology IF:8.1Q1 DOI:10.1002/ana.78203 PMID:42101065	研究论文	利用深度学习分析癫痫发作传播模式，并探讨其与手术结果及脑结构连接的关系	首次将自动化癫痫分析从发作起始扩展到传播模式，整合深度学习检测和弥散加权成像，揭示常见传播模式及其与结构连接的关系	仅使用了小部分患者（71例275个发作）进行算法开发，可能限制泛化性，且未明确标注样本外验证	将自动化癫痫分析与临床实践对齐，标准化医生间变化的注释，理解癫痫发作传播的常见模式	71例癫痫患者的275次癫痫发作	机器学习	癫痫	NA	深度学习	脑电图、弥散加权成像	71例患者的275次癫痫发作	PyTorch	NA	发作起始接触点排名性能（对比线长度、绝对斜率和功率）	NA
669	2026-07-06	Calceolarioside B alleviates airway barrier dysfunction and inflammation via targeting P2Y6R in OVA-triggered asthma 2026-Jul-01, Biochemical pharmacology IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.bcp.2026.118209 PMID:42386004	研究论文	本研究鉴定出木通提取物中的活性成分Calceolarioside B通过靶向P2Y6R缓解OVA诱导的哮喘小鼠模型中的气道屏障功能障碍和炎症反应	首次发现Calceolarioside B通过靶向P2Y6R的LYS-25位点发挥抗哮喘作用，利用AI辅助深度学习、虚拟靶标钓取和分子动力学模拟鉴定靶点	未提及	探索传统中药木通提取物缓解哮喘的分子机制并鉴定其活性成分和靶点	OVA诱导的哮喘小鼠模型及细胞模型	机器学习, 计算机视觉	哮喘	转录组学分析, 网络药理学, 分子对接, 点突变实验, 体外结合实验	深度学习	文本, 图像	小鼠哮喘模型样本量未明确	NA	NA	NA	NA
670	2026-07-06	MMFVS-Net: A triple-symmetric cross-attention network for multimodal optical image fusion and high-accuracy virtual staining of breast cancer tissues 2026-Jul-01, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109536 PMID:42401051	研究论文	提出一种基于三重对称交叉注意力的多模态光学图像融合网络，用于乳腺癌组织的高精度虚拟染色	设计三重对称交叉注意力模块处理多模态图像特征交互信息，引入多尺度判别器确保全局特征与局部细节捕捉，应用迁移学习解决多分支梯度稀释问题	仅以乳腺癌组织为研究对象，未验证在其他组织类型上的泛化能力	实现基于多模态光学图像融合的高精度虚拟染色，解决跨模态交互信息挖掘和多分支模型训练的关键挑战	乳腺癌组织	计算机视觉	乳腺癌	明场成像、自发荧光成像、相衬成像	CNN	图像	NA	NA	三重对称交叉注意力网络	图像相似度指标、核统计指标	NA
671	2026-07-06	MRI/MRCP and endoscopic ultrasound in pancreatobiliary disease: defining complementary roles in diagnostic and therapeutic decision-making 2026-Jul-01, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.113046 PMID:42401074	综述	定义MRI/MRCP与内镜超声在胰胆疾病诊断和治疗决策中的互补作用	提出了一种基于临床需求的选择性影像路径，并讨论了新兴的基于深度学习MRI重建技术	内镜超声在解剖结构改变、胃出口梗阻、胰尾病变和多灶性神经内分泌肿瘤中存在局限	明确MRI/MRCP与内镜超声在胰胆疾病中的互补角色，优化诊断和治疗决策	胰胆疾病患者，特别是小实性胰腺病变、胰腺囊性病变、胰胆微结石、自身免疫性胰腺炎类似病变及治疗性内镜超声应用	医学影像	胰胆疾病	MRI、MRCP、内镜超声	深度学习	影像数据	NA	NA	深度学习重建模型	NA	NA
672	2026-07-06	Dihydroberberine regulates the ferroptosis-autophagy positive feedback loop in colorectal cancer by targeting PANX2 2026-Jul-01, Phytomedicine : international journal of phytotherapy and phytopharmacology IF:6.7Q1 DOI:10.1016/j.phymed.2026.158537 PMID:42401068	研究论文	通过生物信息学-机器学习集成方法识别PANX2为结直肠癌中铁死亡的关键抑制基因，并发现天然小分子二氢小檗碱作为其抑制剂，通过调节铁死亡-自噬正反馈环路发挥抗肿瘤作用	首次鉴定PANX2为结直肠癌铁死亡抑制基因，发现二氢小檗碱作为PANX2靶向小分子抑制剂，并揭示铁死亡-自噬正反馈环路的新机制	研究对象仅限于结直肠癌，需要进一步验证在其他癌症中的普适性；机制研究主要依赖体外细胞实验和异种移植瘤模型，缺乏更复杂的肿瘤微环境模拟	识别结直肠癌中铁死亡过程的关键调控靶点，筛选针对该靶点的小分子调节剂，并阐明其抗肿瘤机制	结直肠癌细胞系和异种移植瘤模型	机器学习	结直肠癌	分子对接、分子动力学模拟、DARTS、CETSA、SPR	CNN	文本和分子结构数据	包含结直肠癌细胞系和异种移植瘤模型，具体样本数量未给出	TensorFlow, PyTorch, Keras	Transformer, ResNet	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC	NVIDIA RTX 3090
673	2026-07-06	GraPhAI: Neural Networks for Solving Centrosymmetric Crystal Structures 2026-Jun-30, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.6c05607 PMID:42374990	研究论文	提出图神经网络GraPhAI，用于从头解析中心对称晶体结构中的衍射相位问题	首次将衍射数据表示为图结构并利用图神经网络进行深度学习，解决了低分辨率衍射数据的相位问题	对纯有机晶体结构的成功解析率仍有限	开发一种通用的从头解析晶体结构相位的方法	中心对称晶体结构	机器学习	NA	NA	图神经网络	图结构衍射数据	典型晶胞体积的中心对称晶体结构	NA	GraPhAI	成功率	NA
674	2026-07-06	Topology-Preserving Elastic Deformation Augmentation Enables Robust Defect Detection in Data-Scarce Industrial Imagery 2026-Jun-30, ACS macro letters IF:5.1Q1 DOI:10.1021/acsmacrolett.6c00144 PMID:42378064	研究论文	提出一种结合拓扑保持弹性变形和轻量注意力集成学习的框架，在数据稀缺的工业图像中实现鲁棒缺陷检测	引入拓扑保持弹性变形策略，在保持语义一致性的同时增加几何变异性；采用轻量注意力引导的集成学习器，适用于数据受限场景	未详细讨论模型在不同缺陷类型上的失败案例或计算开销；依赖特定图像类型（如 SEM 和木材图像），泛化性需进一步验证	实现数据稀缺和类别不平衡条件下的稳健多标签缺陷分类	工业显微镜图像中的缺陷检测，包括半导体工艺中的嵌段共聚物 SEM 图像和木材缺陷数据	计算机视觉	不适用	扫描电子显微镜（SEM）成像	集成学习、注意力机制	图像	使用自组装嵌段共聚物 SEM 图像数据集和木材缺陷数据集，具体样本数量未给出	不适用	拓扑保持弹性变形（TPED）、注意力引导的轻量集成学习器	F1-score（微平均、宏平均）	未提及
675	2026-07-06	High-Throughput Screening and Mechanistic Elucidation of RhlA Mutants for Enhanced Rhamnolipid Biosynthesis Guided by EGCA-Net and Molecular Dynamics Simulations 2026-Jun-29, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.6c03371 PMID:42372267	研究论文	利用EGCA-Net深度学习模型和分子动力学模拟，高通量筛选并表征提高鼠李糖脂生物合成的RhlA突变体	首次融合交叉注意力机制、ESM-2和图卷积网络构建EGCA-Net模型，结合深度学习活性预测、Rosetta分析、分子对接和分子动力学模拟筛选RhlA突变体，并通过湿实验验证其催化活性显著提升	仅针对RhlA单一酶进行突变体筛选，未探索其他可能提高鼠李糖脂产量的酶或代谢途径	开发基于EGCA-Net的高通量筛选框架，快速识别能增强鼠李糖脂生物合成活性的RhlA突变体	RhlA酶及其突变体	机器学习	NA	深度学习、Rosetta分析、分子对接、分子动力学模拟	融合模型（EGCA-Net）	蛋白质序列、结构数据	针对RhlA酶构建特定突变体文库，筛选得到4个新突变体	NA	EGCA-Net（基于ESM-2、图卷积网络和交叉注意力机制）	酶活性（U/mg）	NA
676	2026-07-06	Deciphering Allergen Peptides for Dermatological and Cosmetic Applications with Explainable Artificial Intelligence 2026-Jun-25, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.6c00268 PMID:42345568	研究论文	本研究利用可解释人工智能探索过敏肽在皮肤科和化妆品中的应用潜力	提出了一个混合深度学习框架，结合时间卷积网络和堆叠长短期记忆架构，并融合进化尺度建模嵌入，实现了过敏肽序列中致敏基序的准确分类，同时利用Anchor、LIME和SHAP等可解释性工具提升模型透明度和生物学意义	NA	推动机器学习和皮肤科及化妆品领域的结合，开发更安全、创新的化妆品产品	过敏肽序列	自然语言处理，机器学习	皮肤病	NA	时间卷积网络，长短期记忆网络	文本（肽序列）	NA	NA	TCN， LSTM	NA	NA
677	2026-07-06	Retinal Microvascular Signatures as Early Predictors of Cardiovascular Risk: Integrating Pathophysiology, Molecular Insights, and Artificial Intelligence 2026-Jun-19, The American journal of cardiology DOI:10.1016/j.amjcard.2026.05.035 PMID:42320613	研究论文	探讨视网膜微血管特征作为早期心血管风险预测指标的综合框架，整合病理生理机制、分子见解和人工智能技术	系统性地将视网膜微血管表型、分子调控机制与深度学习分析相结合，提出一种无创、可扩展的早期心血管风险评估新策略	未具体提及研究限制，但可能包括需要大规模临床验证、不同人群的泛化性以及OCTA等先进成像技术的可及性	利用视网膜微血管成像和AI技术建立早期心血管风险预测的无创生物标志物体系	视网膜微血管（包括血管口径、弯曲度、分支模式和灌注模式）及心血管疾病患者	计算机视觉	心血管疾病	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	深度学习（DL）	视网膜图像	NA	NA	NA	NA	NA
678	2026-07-06	Post-pandemic forecasting of pediatric acute respiratory infections with deep learning: a multi-pathogen, multi-time-horizon study 2026-Jun-17, International journal of infectious diseases : IJID : official publication of the International Society for Infectious Diseases IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.ijid.2026.108889 PMID:42309480	研究论文	利用深度学习模型预测后疫情时代儿童急性呼吸道感染的多种病原体和多时间范围	比较了11种深度学习模型与传统统计模型（SARIMA）在预测儿童急性呼吸道感染上的性能，并针对10种病原体在不同预测时间范围（短期、中期、长期）进行全面评估，发现DLinear和TSMixer分别适用于短期和长期预测	仅基于单一医院的数据，且排除了肺炎衣原体（阳性病例仅70例），可能影响模型的泛化能力；未考虑外部验证集	比较传统统计模型与深度学习模型在儿童急性呼吸道感染预测中的性能，提高预测准确性以支持临床和公共卫生准备	10种呼吸道病原体的儿童住院急性呼吸道感染病例	机器学习	儿童急性呼吸道感染	多重PCR	深度学习模型	时间序列数据	29,260份儿科住院记录（2021年1月至2024年12月，来自中国一家大型儿童医院）	PyTorch	SARIMA, DeepAR, BlockRNN, N-BEATS, NHiTS, TCN, Transformer, TFT, DLinear, NLinear, TiDE, TSMixer	平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、对称平均绝对百分比误差（sMAPE）	NA
679	2026-07-06	Accurate prediction of oligonucleotide probe hybridization efficiency via a transformer-based model 2026-May-11, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-026-12833-5 PMID:42108445	研究论文	通过基于Transformer的深度学习模型TransHybrid，利用整合的公共微阵列数据（超过380万探针）准确预测寡核苷酸探针杂交效率，性能显著优于传统热力学模型	首次将互补链特征嵌入Transformer架构实现序列级杂交效率预测，构建了覆盖8个子集、超过380万探针的综合数据集，并引入独立实验数据集进行微调验证	对GC富集区等生物学特征的解释仍依赖注意力机制可视化，缺乏直接生物学验证	开发一种基于序列的深度学习框架，通过整合公共微阵列数据解决传统热力学模型在探针杂交效率预测中的不准确性	寡核苷酸探针的杂交效率	自然语言处理	NA	微阵列技术	Transformer	序列数据	超过380万探针（来自8个公共微阵列数据子集），以及独立实验数据集	PyTorch	Transformer	皮尔逊相关系数	NA
680	2026-07-06	Analysis of Upper Airway Morphology Using Four-Dimensional Dynamic MRI With Active Deep Learning-Based Automatic Segmentation 2026-May, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70237 PMID:41607039	研究论文	使用主动学习nnU-Net对自由呼吸动态四维MRI中的上气道进行自动分割，并量化两种口位下的动态形态变化	首次将主动学习nnU-Net应用于自由呼吸动态四维MRI的上气道自动分割，减少人工标注量同时保持高分割精度，并系统量化口位、性别和症状对气道形态的影响	研究对象为无阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的成人，可能不适用于OSA患者；样本量有限（84例），内部测试集仅18例；未评估不同MRI序列或扫描协议的泛化性	实现自由呼吸动态四维MRI上气道自动分割，并量化闭口和开口两种口位下的动态形态差异	84名无OSA成人（28男/56女，18-80岁），其中33人有睡眠相关呼吸症状	计算机视觉, 数字病理	阻塞性睡眠呼吸暂停, 呼吸系统疾病	四维动态MRI, TWIST序列	nnU-Net	图像	84例（68例训练，4例固定验证，18例内部测试）	PyTorch	nnU-Net	Dice系数	NA