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
141	2026-03-29	Computational frameworks for enhanced extracellular vesicle biomarker discovery 2026-Feb, Experimental & molecular medicine DOI:10.1038/s12276-025-01622-x PMID:41535547	综述	本文综述了利用人工智能等先进计算框架，整合多源数据资源，以加速细胞外囊泡生物标志物的发现与临床转化	提出结合人工智能驱动的蛋白质结构和理化性质预测，优化生物标志物候选物，确保与现有检测系统的兼容性，从而弥合发现与临床应用之间的差距	NA	加速细胞外囊泡生物标志物从发现到临床应用的转化，以增强精准医疗	细胞外囊泡生物标志物	机器学习	NA	多组学整合	深度学习	多组学数据、蛋白质定位数据、组织特异性数据、药物数据、模型系统数据、免疫数据库	NA	NA	NA	预测性能、生物学合理性、临床实用性	NA
142	2026-03-29	Identifying a conserved transcriptional signature of drought and salt stress in Arabidopsis thaliana through meta-analysis, consensus network analysis, and deep learning 2026-Feb-01, Genetica IF:1.3Q4 DOI:10.1007/s10709-026-00261-y PMID:41620995	研究论文	本研究通过整合元分析、共识网络分析和深度学习，系统识别了拟南芥在干旱和盐胁迫下的保守转录特征和关键调控基因	首次将元分析、共识网络分析和深度学习三种方法协同整合，构建了一个新颖的分析框架，用于稳健识别跨胁迫的保守响应基因和核心调控网络	研究仅基于拟南芥的转录组数据，结果在作物中的直接应用需要进一步验证；样本量相对有限（64个样本）	理解植物对非生物胁迫（干旱和盐胁迫）的响应机制，并识别可用于工程化气候韧性作物的关键遗传靶点	拟南芥（Arabidopsis thaliana）	机器学习	NA	转录组测序（RNA-seq）	Autoencoder, MLP	转录组数据	64个样本（来自多个研究的干旱和盐胁迫条件数据集）	NA	Autoencoder, MLP	准确率, AUC	NA
143	2026-03-28	Deep Learning-Based Diagnostic Model for Ocular Surface Neoplastic Diseases 2026-Feb-24, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2026.02.033 PMID:41748055	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的诊断模型，用于识别眼表肿瘤性疾病，并评估其诊断性能	首次应用YOLOv5深度学习模型于眼表肿瘤的自动诊断，并通过与不同级别眼科专家的比较验证了其高诊断准确性	对于罕见恶性肿瘤（如黑色素瘤和MALT淋巴瘤）的诊断性能有限，需要进一步优化	开发并评估一个深度学习模型，用于辅助诊断眼表肿瘤性疾病	眼表肿瘤图像，包括痣、角膜缘皮样瘤、MALT淋巴瘤、眼表鳞状上皮瘤、黑色素瘤、睑裂斑和翼状胬肉	计算机视觉	眼表肿瘤性疾病	裂隙灯显微镜成像	CNN	图像	1491张眼表图像，代表7种疾病，外部验证使用299张图像	PyTorch	YOLOv5	阳性预测值, 曲线下面积, 敏感性, 特异性	NA
144	2026-03-28	Graph Learning in Bioinformatics: A Survey of Graph Neural Network Architectures, Biological Graph Construction and Bioinformatics Applications 2026-02-23, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom16020333 PMID:41750401	综述	本文综述了图神经网络在生物信息学中的应用，涵盖图构建、架构设计和生物医学应用	提供了一个结构化框架，从图构建、GNN架构到生物医学应用三个维度系统梳理GNN在生物信息学中的方法与应用，并强调图质量、架构选择和训练动态对性能的联合影响	NA	为理解和应用图神经网络在生物信息学中提供一个系统框架	生物系统，包括蛋白质相互作用网络、基因调控回路、分子图和多组学整合等	生物信息学	NA	图神经网络	GNN, GCN, GAT, GraphSAGE, GIN	图数据	NA	NA	Graph Convolutional Networks, Graph Attention Networks, Graph Sample and AggregatE, Graph Isomorphism Network	NA	NA
145	2026-03-28	Detection of esophageal varices and prediction of hepatic decompensation in unresectable hepatocellular carcinoma using AI 2026-Feb-10, Journal of hepatology IF:26.8Q1 DOI:10.1016/j.jhep.2026.01.021 PMID:41679555	研究论文	本研究开发并外部验证了基于AI的非侵入性模型，用于检测食管静脉曲张和预测肝失代偿，以改善不可切除肝细胞癌患者的预后评估	首次将基础模型HepatoSageCT应用于常规增强CT图像，结合临床数据，实现了对食管静脉曲张和肝失代偿风险的准确非侵入性预测	研究为回顾性设计，需要前瞻性验证来进一步确认模型的临床适用性	开发非侵入性模型以检测食管静脉曲张并预测肝失代偿风险，减少不必要的内镜检查并改善不可切除肝细胞癌患者的预后评估	接受阿特珠单抗-贝伐珠单抗治疗的不可切除肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	对比增强CT	深度学习	图像, 临床数据	489名患者（开发队列279名，外部验证队列210名）	NA	HepatoSageCT	AUROC, 敏感性, 特异性, C指数, 风险比	NA
146	2026-03-25	Toward a unified pipeline for natural product discovery: tools and strategies for NRPS and PKS pathway exploration and engineering 2026-02-25, Natural product reports IF:10.2Q1 DOI:10.1039/d5np00041f PMID:40719200	综述	本文综述了将非核糖体肽合成酶和聚酮合酶系统转变为理性设计平台的最新进展，涵盖基因组挖掘、高通量筛选、合成生物学和计算建模等工具与策略	强调计算建模（如同源建模、分子对接、分子动力学模拟）和深度学习策略与传统技术相结合，加速定制天然产物类似物的发现与组装	NA	探索和改造非核糖体肽合成酶和聚酮合酶生物合成途径，以发现和设计新型天然产物	非核糖体肽合成酶和聚酮合酶系统及其产生的天然产物（如抗生素、免疫抑制剂、抗癌剂）	计算生物学, 合成生物学	NA	基因组挖掘, 高通量筛选, 去重复化, 同源建模, 分子对接, 分子动力学模拟	深度学习模型	基因组数据, 蛋白质结构数据, 化学数据	NA	NA	NA	NA	NA
147	2026-03-24	Deep transfer learning based image colorization using VGG19 and CLAHE 2026-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-40292-1 PMID:41702997	研究论文	本文提出了一种基于深度迁移学习的图像着色方法，利用VGG19网络提取特征并结合CLAHE后处理提升色彩质量	结合预训练的VGG19网络进行特征提取，并引入CLAHE作为后处理步骤以增强输出图像的对比度和色彩鲜艳度	未明确提及方法在极端光照或复杂纹理场景下的泛化能力限制	实现高质量且高效的灰度图像自动着色	灰度图像	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	在ImageNet、COCO-Stuff和Places365等多个数据集上进行实验	NA	VGG19	PSNR, SSIM	NA
148	2026-03-24	Explainable AI in education: integrating educational domain knowledge into the deep learning model for improved student performance prediction 2026-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-40538-y PMID:41703044	研究论文	本研究提出了一种结合教育领域知识优化人工神经网络（ANN）的方法，用于提高学生数学成绩预测的准确性和可解释性	提出了基于SHAP的学生成绩预测解释（SPPE）算法，通过教育领域知识引导重新评估特征贡献，使模型学习的关系与领域知识一致，从而显著提升预测性能	研究仅基于一个包含395名葡萄牙高中学生的公开数据集，模型在其他数据集或教育背景下的泛化能力有待进一步验证	开发可解释的人工智能模型，以更准确、可信地预测学生学业表现	葡萄牙高中学生的数学成绩记录	机器学习	NA	NA	ANN	表格数据	395名葡萄牙高中学生	NA	人工神经网络	预测准确率	NA
149	2026-03-24	Adaptive example selection for prototype based explainable mitosis detection in digital pathology 2026-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-40283-2 PMID:41708713	研究论文	本文提出了一种基于原型的可解释AI框架AES，用于提高有丝分裂检测深度学习模型的可解释性	AES框架通过自适应选择真实世界的支持性和矛盾性原型图像，高保真地局部近似模型置信度表面，不同于以往专注于离散类别预测的方法	NA	提高深度学习模型在数字病理学有丝分裂检测中的可解释性和透明度	有丝分裂检测	数字病理学	癌症	NA	Faster R-CNN	图像	NA	NA	Faster R-CNN	F1-score	NA
150	2026-03-24	Evaluating Sentinel-2 gap filling techniques for cloud removal and data reconstruction 2026-Feb-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-39488-2 PMID:41703033	研究论文	本研究评估了多种填补Sentinel-2卫星图像中云层导致数据缺失的技术，包括空间、时间、时空和时空光谱方法	建立了一个评估框架，首次系统比较了不同填补方法在Sentinel-2图像上的性能，并公开了所有代码以确保可重复性	深度学习方法需要更多训练努力，且在所有场景中泛化能力有限	评估Sentinel-2图像中云层导致数据缺失的填补技术，以支持水资源管理、灌溉调度和作物健康预测等时间敏感应用	Sentinel-2卫星图像，特别是可见光（B02、B03、B04）、近红外（B08）和短波红外（B11、B12）波段	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习	图像	NA	NA	NA	决定系数（R²）、相对均方根误差（rRMSE）、偏差（bias）	NA
151	2026-03-24	Large-Scale Histological Image Dataset with Metadata for Colorectal Cancer Microenvironment 2026-Feb-12, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06675-9 PMID:41673045	研究论文	本文介绍了一个用于结直肠癌肿瘤微环境分析的大规模组织学图像数据集HMU-CRC-Hist550K，并展示了其在深度学习模型基准测试中的应用	构建了首个包含55万张标注图像块、覆盖8种不同TME组织类别的大规模结直肠癌组织学图像数据集，填补了该领域高质量标注数据的空白	数据集主要基于公开可用的结直肠癌组织学样本，可能无法完全代表所有临床场景的多样性	解决结直肠癌肿瘤微环境异质性分析中高质量标注数据缺乏的问题，促进AI辅助诊断和个性化治疗	结直肠癌组织学图像中的肿瘤微环境组织成分	数字病理学	结直肠癌	组织学成像	深度学习模型	组织学图像	550,000张标注图像块（来自500张全切片图像）	NA	NA	NA	NA
152	2026-02-14	A comprehensive maternal health risk prediction dataset from IoT-enabled medical cyber-physical systems in developing countries: supporting machine learning and deep learning applications for clinical decision support 2026-Feb-12, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-026-03343-1 PMID:41680779	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
153	2026-03-24	Polysomnography Dataset for Sleep Analysis in Ischemic Stroke Patients 2026-Feb-11, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06747-w PMID:41673037	研究论文	本文介绍了首个针对缺血性卒中患者的亚洲大型睡眠数据库iSLEEPS，并利用深度学习模型进行了自动睡眠分期分类	创建了首个亚洲地区、规模最大的卒中特异性睡眠数据库，填补了卒中睡眠研究领域的数据空白	样本量相对有限（100例），且数据来源单一（印度NIMHANS医院）	研究缺血性卒中患者的睡眠结构与神经恢复之间的关系，特别是睡眠呼吸障碍的病理生理机制	缺血性卒中患者	数字病理学	缺血性卒中	多导睡眠图	LSTM, Transformer, CNN	多导睡眠图记录	100例夜间PSG记录	NA	长短期记忆网络, Transformer, 卷积神经网络	准确率	NA
154	2026-03-24	A fine-grained fundus image dataset for cataract severity assessment and diagnosis 2026-Feb-07, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06684-8 PMID:41654552	研究论文	本文构建了一个用于白内障严重程度评估和诊断的细粒度眼底图像数据集，并提出了一个基于多模态大语言模型的诊断框架	首次应用多模态大语言模型技术进行精确的定量白内障诊断，并公开了首个包含细粒度分类和专业诊断描述的高质量眼底图像数据集	数据集规模相对较小，仅包含187个病例，可能影响模型的泛化能力	开发一个能够进行细粒度白内障严重程度评估并生成专业诊断报告的自动诊断系统	白内障患者的眼底图像	计算机视觉	白内障	眼底成像	多模态大语言模型	图像, 文本	187个眼底图像病例	NA	多模态大语言模型	NA	NA
155	2026-03-24	A Large-Scale Peripheral Blood Cell Dataset for Automated Hematological Analysis 2026-Feb-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06761-y PMID:41651863	研究论文	本文介绍了一个大规模外周血细胞数据集，用于自动化血液学分析	提供了目前最大的公开外周血细胞图像数据集，包含13个细胞类别和31,489张高分辨率图像，涵盖了诊断关键但罕见的细胞亚型	NA	支持自动化血液学系统的开发，用于临床血液学诊断	外周血细胞图像	数字病理学	血液疾病	May-Grünwald-Giemsa染色，Sysmex DI-60系统采集	CNN	图像	31,489张高分辨率显微镜图像	NA	DenseNet-121	准确率	NA
156	2026-03-23	Multi-scale structural similarity embedding search across entire proteomes 2026-Feb-28, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag058 PMID:41632625	研究论文	本文提出了一种可扩展的蛋白质结构相似性搜索策略，利用蛋白质语言模型和深度神经网络将三维结构转换为固定长度向量，以实现高效的大规模比较	结合蛋白质语言模型和深度神经网络，将三维结构嵌入为向量，支持跨域、全长多肽链和多聚体组装的大规模相似性搜索，解决了传统对齐方法计算成本高的问题	模型主要针对单域结构训练，虽能泛化到更复杂结构，但可能在某些多域或非常规组装上存在局限性	开发一种可扩展且高效的三维生物分子结构相似性搜索方法，以应对AI/深度学习预测结构数量激增的挑战	实验确定的结构和AI/深度学习预测的计算结构模型，包括单域结构、全长多肽链和多聚体组装	计算生物学	NA	蛋白质语言模型，深度神经网络	深度神经网络	三维生物分子结构数据	NA	NA	NA	TM-score	NA
157	2026-03-23	IgPose: a generative data-augmented pipeline for robust immunoglobulin-antigen binding prediction 2026-Feb-28, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag076 PMID:41692975	研究论文	介绍IgPose，一个用于免疫球蛋白-抗原结合预测的生成式数据增强框架	通过构建合成诱饵数据库SIDD缓解数据稀缺，并集成等变图神经网络、ESM-2嵌入和门控循环单元来协同捕获几何和进化特征	未在摘要中明确说明	预测免疫球蛋白-抗原结合，以支持高通量抗体发现	免疫球蛋白-抗原复合物	机器学习	NA	生成式数据增强	图神经网络, 门控循环单元	结构数据, 序列嵌入	NA	NA	等变图神经网络, ESM-2, 门控循环单元	DockQ分数	NA
158	2026-03-23	stDyer-image improves clustering analysis of spatially resolved transcriptomics and proteomics with morphological images 2026-Feb-28, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag071 PMID:41692960	研究论文	本文介绍了一种名为stDyer-image的端到端深度学习框架，旨在利用形态学图像增强空间转录组学和蛋白质组学数据的聚类分析	stDyer-image直接关联图像特征与聚类标签，而非仅用图像补充基因表达数据，灵感来源于病理学家仅凭形态学图像即可识别细胞类型或肿瘤区域的能力	NA	开发一种利用形态学图像提升空间转录组学和蛋白质组学数据聚类性能的方法	空间转录组学和蛋白质组学数据集及其对应的形态学图像	数字病理学	NA	空间转录组学, 空间蛋白质组学	深度学习	图像, 基因表达数据, 蛋白质丰度数据	NA	NA	NA	聚类性能	NA
159	2026-03-23	Mamba6mA: a Mamba-based DNA N6-methyladenine site prediction model 2026-Feb-28, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag060 PMID:41645436	研究论文	本文提出了一种基于Mamba状态空间模型的DNA N6-甲基腺嘌呤位点预测模型Mamba6mA	设计了位置特异性线性层以替代传统卷积层，并构建了多尺度特征提取模块，有效提升了6mA位点预测的泛化能力	模型在11个物种数据集中的2个未取得最佳MCC，泛化能力仍需进一步验证	开发一种高效准确的DNA N6-甲基腺嘌呤位点预测方法	DNA序列中的N6-甲基腺嘌呤修饰位点	机器学习	癌症	SMRT测序, 甲基化DNA免疫沉淀	状态空间模型	DNA序列数据	11个物种数据集	NA	Mamba	MCC	NA
160	2026-03-23	Predicting homologous recombination deficiency and treatment responses using a computed tomography-based foundation model: a preclinical study 2026-Feb-10, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-026-01322-3 PMID:41667716	研究论文	本研究利用基于CT的基础模型预测小鼠同源重组缺陷状态及对新型DNA交联剂的治疗反应	首次将基础模型应用于临床前CT图像，以克服动物研究中数据稀缺的挑战，并在HRD分类上显著优于传统放射组学和监督深度学习	研究主要基于小鼠模型，结果向人类临床应用的转化仍需进一步验证	预测同源重组缺陷状态及评估新型DNA靶向疗法的治疗反应	小鼠异种移植模型	数字病理学	癌症	微CT扫描	基础模型, 监督深度学习	CT图像	307只小鼠	NA	基础模型	AUC	NA