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
1061	2026-02-13	Drug repositioning for human MKN45 gastric cancer mouse model using deep learning AI and experimental validation 2026-Feb-02, European journal of pharmacology IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.ejphar.2026.178615 PMID:41638625	研究论文	本研究利用人工神经网络进行药物重定位，针对胃癌小鼠模型筛选出两种候选药物，并通过实验验证了其疗效和较低的全身毒性	首次将人工神经网络模型应用于胃癌药物重定位，并成功通过体内外实验验证了两种候选药物（阿米替林氧化物和植物甲萘醌）的疗效优于顺铂且毒性显著降低	研究仅使用了MKN-45细胞系及其异种移植小鼠模型，未在其他胃癌模型或临床样本中进行验证	为胃癌开发新的治疗方法，通过药物重定位策略寻找现有药物的新适应症	人类MKN-45胃癌细胞系及其异种移植小鼠模型	机器学习	胃癌	药物重定位，体外细胞毒性实验，体内异种移植模型实验	人工神经网络	药物描述符数据，体外细胞实验数据，体内肿瘤生长数据	体外实验使用AGS和MKN-45细胞系及人真皮成纤维细胞（HDFs）；体内实验使用MKN-45异种移植小鼠模型	NA	人工神经网络	IC50值，Z分数，肿瘤体积，体重变化，Ki67和CD44表达抑制率	NA
1062	2026-02-13	BlueNuclei: automated identification and classification of live and dead transfected neurons using interpretable features 2026-Feb-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.01.29.702657 PMID:41676559	研究论文	本文介绍了一款名为BlueNuclei的软件，用于自动识别和分类活体与死亡转染神经元	首次提供了可扩展、全自动的转染神经元活力评估解决方案，结合了双通道荧光图像处理与基于人类视觉启发的可解释特征分类	未明确说明软件在处理不同神经元类型或实验条件下的泛化能力	开发自动化工具以改进转染神经元活力评估的效率和一致性	转染的原代神经元	数字病理学	神经性疾病	双通道荧光成像	SVM	图像	NA	NA	NA	准确率	最小计算资源（与深度学习替代方案相比）
1063	2026-02-13	Can artificial intelligence predict failure of non-invasive respiratory support in the neonatal unit? 2026-Feb, Seminars in fetal & neonatal medicine IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.siny.2025.101692 PMID:41290497	综述	本文探讨了人工智能在新生儿重症监护室中预测无创通气失败的应用潜力	首次系统综述了人工智能模型在新生儿无创通气失败预测中的应用，并评估了其临床实用性	纳入研究数量有限（6项），且需要更多大型多中心外部验证研究来评估模型的泛化能力	探索人工智能在改善新生儿无创通气失败预测中的应用，以降低该人群的死亡率和发病率	新生儿，特别是早产儿	机器学习	新生儿呼吸系统疾病	NA	深度学习模型, 逻辑回归, 支持向量机	临床数据	3421名婴儿	NA	多模态深度神经网络	AUC	NA
1064	2026-02-13	Deep learning models for image classification of lymphoma: a pilot study in canine 2026-Feb-01, The Journal of veterinary medical science IF:1.1Q3 DOI:10.1292/jvms.24-0518 PMID:41407379	研究论文	本研究旨在基于细针穿刺图像，开发深度学习模型以区分犬淋巴瘤与反应性淋巴增生	首次在犬淋巴瘤图像分类中应用Vision Transformer和Inception-v3模型，并探索了两种集成学习方法	样本量相对较小，仅来自两家医院的有限病例，且ViT模型性能未达预期	通过图像分类技术辅助犬淋巴瘤的诊断	犬淋巴瘤和反应性淋巴增生的细针穿刺图像	计算机视觉	淋巴瘤	细针穿刺成像	CNN, Transformer	图像	2290张犬淋巴瘤FNA图像和871张RLH FNA图像，来自14例淋巴瘤和7例RLH病例	NA	Vision Transformer, Inception-v3	准确率, 召回率, AUC, 精确率	NA
1065	2026-02-13	Evaluating the Impact of Annotation Expertise on AI-Based Ultrasound Segmentation: A Case Study on Left Atrial Appendage 2026-Feb, Cardiovascular engineering and technology IF:1.6Q4 DOI:10.1007/s13239-025-00816-8 PMID:41491880	研究论文	本研究评估了注释者专业知识对基于AI的超声图像分割性能的影响，以左心耳分割为例	通过比较专家和新手注释的数据集，并引入合成误差（系统性和非系统性），系统分析了注释质量对AI分割模型性能的影响	研究仅针对左心耳超声图像分割，结果可能无法推广到其他解剖结构或成像模态	探究用户专业知识对医学图像分割中真实标注准确性的影响及其对AI模型性能的最终影响	超声图像中的左心耳	医学图像分析	心血管疾病	超声成像	深度学习	图像	两个数据集（专家注释和新手注释），并生成合成变体	nnU-Net	U-Net	Dice系数	NA
1066	2026-02-13	Study on the release pattern of radon exhalation in the overburden soil of uranium tailings under arid climate and prediction based on Fully Connected Neural Network (FCNN)-based deep learning radon prediction model 2026-Feb, Journal of environmental radioactivity IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.jenvrad.2025.107883 PMID:41576636	研究论文	本文研究了干旱气候下铀尾矿覆盖土壤中氡的释放规律，并提出了基于全连接神经网络（FCNN）的深度学习氡预测模型	提出了基于FCNN的深度学习模型来预测氡析出率，并通过与LSTM模型的误差比较，证明了FCNN模型在反映氡气释放规律和表达温度、土壤含水量、覆盖层裂隙率与氡析出率之间关系方面的优越能力	NA	为铀尾矿管理单位提供高温和暴晒条件下氡析出率的预测方法，以支持氡的控制与防治	铀尾矿覆盖土壤	机器学习	NA	室内模拟实验	FCNN, LSTM	实验数据	NA	NA	全连接神经网络, 长短期记忆网络	误差比较	NA
1067	2026-02-13	AI-driven framework for accurate detection of Alzheimer's disease in EEG 2026-Feb-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-35184-3 PMID:41622342	研究论文	本研究提出了一种基于人工智能的框架，通过融合特征和Conv-LSTM架构，从EEG信号中准确检测阿尔茨海默病	提出了一种新颖的特征融合与Conv-LSTM架构相结合的AI框架，能够从复杂的脑电信号中提取高水平的判别性特征，显著提升了AD检测的准确率	未在摘要中明确提及	开发一种准确、可扩展的阿尔茨海默病早期诊断系统	阿尔茨海默病患者（特别是老年人）的脑电图信号	机器学习	阿尔茨海默病	脑电图	Conv-LSTM	脑电图信号	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及	Conv-LSTM	准确率	未在摘要中明确提及
1068	2026-02-13	Detection of Soil-Borne Pathogens Using Fine-Tuned Deep Learning Models: A Case Study on the Soybean Cyst Nematode (Heterodera glycines Ichinohe) 2026-Feb, The plant pathology journal DOI:10.5423/PPJ.OA.10.2025.0146 PMID:41656719	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的框架，用于对大豆胞囊线虫进行实例分割和颜色表型分类，以提高检测效率	首次将YOLOv11等先进深度学习架构应用于土壤传播的大豆胞囊线虫的实例分割，并结合颜色阈值进行发育阶段分类，构建了集成检测框架	研究仅基于韩国感染田地的土壤样本，模型在其他地理区域或环境条件下的泛化能力未经验证	开发一种高效、可扩展的人工智能驱动检测系统，以替代传统劳动密集型方法，实现大豆胞囊线虫的早期监测和管理	大豆胞囊线虫（Heterodera glycines Ichinohe）的雌性个体	计算机视觉	植物病害	显微镜成像，颜色表型分析（HSV阈值）	CNN	图像	4,392张线虫图像	PyTorch（YOLO系列），Detectron2	YOLOv5, YOLOv8, YOLOv11, Detectron2	精确率，召回率，mAP@0.5	NA
1069	2026-02-13	Learning genetic perturbation effects with variational causal inference 2026-Feb, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013194 PMID:41628222	研究论文	本文提出了一种结合机制因果模型与变分深度学习的混合方法（SCCVAE），用于预测单细胞水平的基因扰动效应	提出了一种名为SCCVAE的混合方法，将基于基因调控网络的机制因果模型与变分自编码器相结合，以生成全面、丰富的转录组响应，在预测未见扰动方面优于现有方法	未明确提及具体的数据规模限制或模型在特定噪声条件下的性能边界	开发一种能够准确预测单细胞水平基因扰动效应的计算模型，并提高其对未见扰动的泛化能力	单细胞转录组数据，特别是Perturb-seq技术产生的基因扰动响应数据	机器学习	NA	Perturb-seq，单细胞转录组测序	变分自编码器（VAE），因果模型	单细胞转录组数据	NA	NA	变分自编码器（VAE）	NA	NA
1070	2026-02-13	Perceptions and knowledge of machine learning for paediatric related decision support in emergency care - A UK and Ireland network survey study of clinician leaders 2026-Feb, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0001213 PMID:41662367	研究论文	本研究通过调查英国和爱尔兰临床领导者对儿科急诊护理中机器学习决策支持工具的理解和看法，探讨了实施障碍和潜在应用	首次在英国和爱尔兰范围内针对儿科急诊护理的机器学习决策支持工具进行临床领导者层面的网络调查，揭示了理解差距、应用偏好和关键障碍	研究为横断面调查，样本量有限（65个站点），主要依赖自我报告数据，可能无法完全代表所有临床实践环境	评估临床领导者对儿科急诊护理中机器学习决策支持工具的理解、接受度和潜在应用，以指导安全有效的实施	英国和爱尔兰儿科急诊研究网络（PERUKI）站点的数字系统负责人或站点负责人	机器学习	儿科疾病	NA	NA	调查数据	75个站点中的65个（响应率86.7%），主要来自英格兰（83.1%）	NA	NA	NA	NA
1071	2026-02-13	A deep learning framework for four-dimensional ocean sound speed field prediction 2026-Feb-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0042423 PMID:41677394	研究论文	提出一种结合Swin Transformer和U-Net的深度学习模型（ST-UNet），用于实现四维海洋声速场的预测	首次将Swin Transformer与U-Net结合，通过多头自注意力机制提取时空特征，实现四维海洋声速场的完整时空信息预测，突破了现有方法仅能处理三维特征的局限	未明确说明模型在其他海域的泛化能力，也未讨论计算复杂度与实时预测的可行性	开发能够完整捕捉时空信息的四维海洋声速场预测方法	南海区域的海洋声速场数据	机器学习	NA	深度学习	Transformer, CNN	时空序列数据	基于南海实测数据集（具体样本量未明确说明）	NA	U-Net, Swin Transformer	均方根误差	NA
1072	2026-02-12	Design Glycosyltransferases with High Glycosyl Transfer Efficiency to Efficiently Produce Isoquercetin from Quercetin 2026-Feb-11, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c15833 PMID:41631425	研究论文	本研究通过虚拟筛选、分子对接和实验验证，设计出具有高糖基转移效率的糖基转移酶，以高效从槲皮素生产异槲皮素	结合深度学习的kcat预测、分子对接和系统发育分析，成功设计出活性比野生型提高103倍的糖基转移酶变体PCAA，并耦合蔗糖合酶实现UDP-葡萄糖再生，提高了异槲皮素的生产效率和转化率	未明确说明实验规模、酶稳定性或长期生产中的潜在限制	克服异槲皮素生物合成中的主要瓶颈，为食品工业应用提供实用策略	糖基转移酶（GTs）、槲皮素、异槲皮素	生物信息学	NA	虚拟筛选、分子对接、深度学习的kcat预测、蛋白BLAST、系统发育分析	深度学习模型	蛋白质序列、酶活性数据	约1000个同源序列	NA	NA	酶活性倍数提高、转化率	NA
1073	2026-02-12	Discovery of High-Affinity Glutamine-Derived Peptides from Wheat Gliadin Targeting CaSR: a Computational Approach Integrating Deep Learning and Molecular Dynamics 2026-Feb-11, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c14216 PMID:41631493	研究论文	本研究通过整合深度学习、虚拟筛选和分子模拟，开发了Peptide_MDI智能筛选平台，从小麦麦醇溶蛋白中鉴定出高亲和力靶向钙敏感受体(CaSR)的肽段RLSYQFPFYP，并验证其促进肠道稳态的生物学功能	首次将深度学习与分子动力学模拟结合，构建了可扩展的智能肽筛选平台Peptide_MDI，实现了从大量候选肽中高效发现纳米级亲和力的CaSR靶向肽	研究主要基于计算模拟和体外实验，缺乏体内动物模型验证；候选肽库仅限于小麦麦醇溶蛋白来源，未涵盖其他蛋白来源	开发智能筛选平台以发现靶向钙敏感受体(CaSR)的高亲和力肽段，用于促进肠道稳态和设计新型肽疗法	从小麦麦醇溶蛋白衍生的2798个候选肽段，重点关注其与CaSR的相互作用及生物学功能	计算生物学	肠道疾病	深度学习, 虚拟筛选, 分子动力学模拟	深度学习模型	肽序列数据, 分子结构数据	2798个候选肽段	Nextflow	NA	解离常数(Kd)	NA
1074	2026-02-12	A lightweight depthwise separable convolution and channel attention based GRU network for multichannel EEG seizure detection 2026-Feb-11, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae4106 PMID:41632979	研究论文	本文提出了一种基于轻量级深度可分离卷积和通道注意力的GRU网络，用于多通道EEG癫痫发作检测	结合了残差深度可分离卷积块进行高效空间特征提取，并引入了通道注意力机制以突出关键信息，同时利用GRU层建模时间依赖性，实现了轻量级且高效的端到端癫痫发作检测	仅使用了CHB-MIT数据集进行评估，未在其他数据集上验证模型的泛化能力	开发一种快速、准确且非侵入性的癫痫发作自动检测框架，以改善癫痫的诊断和管理	多通道原始EEG信号	机器学习	癫痫	脑电图（EEG）	GRU, CNN	信号数据	CHB-MIT数据集，使用留一患者交叉验证（LOPOCV）方法	NA	残差深度可分离卷积（RDSC）块, GRU	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异度, F1分数	NA
1075	2026-02-12	Deep learning-enhanced, accelerated cartilage T2 mapping: role in diagnosing early OA and challenges for clinical application 2026-Feb-11, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-026-05163-w PMID:41670646	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1076	2026-02-12	Non-contact acoustic screening for sleep apnea: a subject-aware deep learning approach 2026-Feb-11, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung DOI:10.1007/s11325-026-03594-2 PMID:41670793	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1077	2026-02-12	Unsupervised Disentanglement of Brain Heterogeneity for Identifying Subtypes of Alzheimer's Disease 2026-Feb-10, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2026.3663181 PMID:41666058	研究论文	提出了一种名为3D-DisAD的无监督深度学习框架，用于从阿尔茨海默病患者的脑部MRI中分离出疾病特异性神经解剖学变异，并据此识别疾病亚型	提出了一种结合对比解缠网络和基于扩散的生成建模的无监督框架，能够将AD特异性变异与混杂因素（如遗传和环境因素）分离，从而识别出更具临床解释性的疾病亚型	研究依赖于公开数据集，可能无法涵盖所有AD人群的异质性；方法主要基于神经解剖学特征，未整合多模态数据（如PET、CSF）	解决阿尔茨海默病神经解剖学异质性对精准诊断和治疗的阻碍，识别具有同质脑表型的疾病亚型	阿尔茨海默病患者和健康对照的脑部MRI数据	数字病理学	阿尔茨海默病	MRI	深度学习	3D图像	四个公开数据集	PyTorch	对比解缠网络, 基于扩散的生成模型	与临床和生物学特征的相关性分析, 亚型在生物标志物、认知轨迹和遗传特征上的差异	NA
1078	2026-02-12	Stress Detection Using Heart Rate Variability and Respiratory Signals Derived From a Single-Lead ECG 2026-Feb-10, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2026.3658304 PMID:41666060	研究论文	本文提出了一种结合特征提取与机器学习的混合方法，仅使用单导联心电图信号进行压力检测	提出了一种基于单导联心电图的混合方法，通过提取心率变异性和呼吸信号特征，显著提高了分类准确率和计算效率	研究仅使用了ES3项目数据库，未在其他数据集上进行验证；实时可穿戴设备应用的硬件限制未完全解决	开发一种适用于可穿戴设备的实时压力检测方法	单导联心电图信号及其衍生的心率变异性和呼吸信号	机器学习	NA	单导联心电图信号分析	XGBoost	心电图信号	ES3项目数据库（具体样本数量未在摘要中说明）	NA	XGBoost	分类准确率，计算效率，推理时间	NA
1079	2026-02-12	MMCL: A Multi-modal Contrastive Learning Framework for Molecular Property Prediction 2026-Feb-10, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3663206 PMID:41666076	研究论文	本文提出了一种名为MMCL的多模态对比学习框架，用于分子属性预测，通过利用分子的不同视图学习相似分子间的共同特征，并显式地将功能基团表示为分子图中的节点，以促进模型学习与分子属性相关的特征	提出了一种多模态对比学习框架，整合分子的不同表示以增加信息多样性，并首次将功能基团显式地作为分子图中的节点进行建模，以增强模型对分子属性的捕捉能力	未在摘要中明确提及	通过深度学习提高分子属性预测的准确性，以促进药物发现过程	分子及其属性	机器学习	NA	多模态对比学习	深度学习	分子图	基准数据集	NA	NA	NA	NA
1080	2026-02-12	Rapid and interpretable protein contact map prediction using a pattern-matching strategy 2026-Feb-10, Physical biology IF:2.0Q3 DOI:10.1088/1478-3975/ae443c PMID:41666568	研究论文	本文提出了一种基于模板的模式匹配方法，用于快速预测蛋白质接触图	该方法通过识别同源实验结构中的保守结构基序来预测接触图，仅需少量结构模板（50-500个），并在标准硬件上运行，无需GPU或高性能计算集群	方法依赖于结构模板的可用性，可能对缺乏同源结构的蛋白质预测效果有限	开发一种计算高效且可解释的蛋白质接触图预测方法	蛋白质序列及其接触图	生物信息学	NA	模式匹配、序列比对	模式匹配策略	蛋白质序列、结构模板	25个特征明确的蛋白质结构域和7,599个注释较差的序列	NA	NA	相关性、接触覆盖率、F1分数、准确率	标准硬件（无需GPU或高性能计算集群）