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
401	2026-04-10	Climate driven drought risk and machine learning approaches for urban resilience and sustainable water governance 2026-Mar-10, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2026.124220 PMID:41819208	研究论文	本文提出了一种先进的干旱风险预测模型，结合多尺度标准化降水指数、气候分区和深度学习模型，用于预测和识别不同气候区域的干旱动态	整合了多尺度标准化降水指数、气候分区和深度学习模型，用于干旱风险预测，并比较了多种混合模型的性能	未明确说明模型在极端气候事件或数据稀缺区域的泛化能力	开发干旱风险预测模型以支持城市韧性和可持续水治理	巴基斯坦不同气候区域的干旱动态	机器学习	NA	标准化降水指数、气候分区	RNN, LSTM, BiLSTM, CNN-LSTM, SVM	气候数据	NA	NA	RNN, LSTM, BiLSTM, CNN-LSTM	NA	NA
402	2026-04-10	EFFNet: Efficient feature fusion network for left ventricular hypertrophy identification based on 12-lead electrocardiogram signals 2026-Mar-04, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2026.02.046 PMID:41791632	研究论文	本文提出了一种基于12导联心电图信号的高效特征融合网络（EFFNet），用于左心室肥厚的识别	提出了一种新颖的特征融合模块，将卷积神经网络提取的形态特征与算法导出的振幅特征融合，并结合专家混合模块，提高了左心室肥厚检测的准确性	在外部验证集（青海数据集）上的性能（AUC为0.654）低于在UK Biobank数据集上的性能（AUC为0.933），表明模型可能对数据分布敏感，泛化能力有待进一步验证	探索一种新的深度学习方法，用于基于12导联心电图信号有效识别左心室肥厚	左心室肥厚患者的心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图信号分析	CNN	心电图信号	UK Biobank数据集（n = 38,289）和青海数据集（n = 142,777）	NA	EFFNet	AUC	NA
403	2026-04-10	Exploring voltage-gated sodium channel conformations and protein-protein interactions using AlphaFold2 2026-03-02, The Journal of general physiology IF:3.3Q1 DOI:10.1085/jgp.202413705 PMID:41411077	研究论文	本研究探索了AlphaFold2在采样电压门控钠通道多种构象及评估AlphaFold Multimer在建模钠通道α亚基与其蛋白质伙伴相互作用方面的能力	利用AlphaFold2采样钠通道的多种构象，包括实验未描述的状态和潜在中间态，并首次应用AlphaFold Multimer高精度建模钠通道与辅助β亚基和钙调蛋白的复合物	预测模型仍为假设，需实验数据验证	探索深度学习方法在理解钠通道结构、门控和调控方面的潜力	电压门控钠通道及其与辅助β亚基和钙调蛋白的相互作用	机器学习	NA	冷冻电子显微镜, AlphaFold2, AlphaFold Multimer	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	NA	AlphaFold2, AlphaFold Multimer	AlphaFold2, AlphaFold Multimer	NA	NA
404	2026-04-10	How I Do It: Fast MRI of the Joints 2026-03, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.251430 PMID:41842665	综述	本文提供了关于快速肌肉骨骼关节MRI的实践导向概述，重点介绍了回波链优化和现代加速技术的应用	结合并行成像、同时多层采集和压缩感知欠采样技术，以及深度学习图像重建方法，实现关节MRI的三到十倍加速	需要进一步的研究和数据支持，以验证深度学习方法的长期临床效果	优化关节MRI的扫描速度与图像质量，提升临床效率	中枢和周围关节的肌肉骨骼MRI	医学影像	NA	MRI, 并行成像, 同时多层采集, 压缩感知, 深度学习图像重建	深度学习	MRI图像	NA	NA	NA	图像质量, 诊断准确性	NA
405	2026-04-10	Artificial Intelligence in Proton Therapy: What Works, What Does Not, and What Is Next 2026 Mar-Apr 01, Cancer journal (Sudbury, Mass.) DOI:10.1097/PPO.0000000000000821 PMID:41880273	综述	本文综述了人工智能在质子治疗中的应用现状、挑战与未来方向	强调AI在质子治疗中整合异构数据、捕捉复杂临床工作流关系的能力，并区分任务级自动化与工作流级智能	NA	总结人工智能在质子治疗中的当前与新兴应用，并讨论其临床转化面临的挑战	质子治疗中的成像、治疗计划、质量保证、自适应工作流和结果建模	机器学习	NA	NA	机器学习,深度学习	异构数据	NA	NA	NA	NA	NA
406	2026-04-10	Clinically validated deep learning auto-contouring for glioblastoma volumetric modulated arc therapy planning: a dosimetric equivalence study 2026-Mar, Radiation oncology journal IF:1.8Q3 DOI:10.3857/roj.2025.00808 PMID:41943643	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的全自动双模态框架，用于胶质母细胞瘤放疗中的靶区和危及器官勾画，并通过剂量学等效性验证其临床实用性	提出了一种无需预对齐的双模态深度学习框架，结合了针对CT和MRI的专用注意力U-Net网络，实现了自动勾画并验证了剂量学等效性	研究基于100名患者的回顾性数据集，样本量相对有限，且未在更广泛的多中心数据上进行验证	验证深度学习自动勾画框架在胶质母细胞瘤容积旋转调强放疗计划中的临床可靠性和剂量学等效性	胶质母细胞瘤患者的CT和MRI图像，用于靶区和危及器官的自动勾画	数字病理	胶质母细胞瘤	CT, T2-FLAIR MRI	CNN	图像	100名患者	NA	注意力U-Net	Dice相似系数, D₉₅%, 最大剂量	NA
407	2026-04-06	A CT-based model integrating deep learning features radiomics and body composition for preoperative prediction of microsatellite instability in colorectal cancer: a multicenter study 2026-Mar-31, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112837 PMID:41935453	研究论文	本研究开发了一种基于增强CT的、融合深度学习特征、影像组学和身体成分的可解释模型，用于术前预测结直肠癌的微卫星不稳定性状态	首次将深度学习特征、影像组学特征和基于身体成分的临床风险因素整合到一个可解释的融合模型中，用于术前无创预测结直肠癌MSI状态，并进行了多中心验证	研究为回顾性设计，需要进一步的前瞻性验证才能常规应用于临床	提高结直肠癌患者术前微卫星不稳定性状态的预测准确性，以指导围手术期治疗和预后评估	接受根治性手术的结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	增强CT成像	随机森林	医学影像（CT图像）	873名来自三个医疗中心的结直肠癌患者	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
408	2026-04-06	Discovery of WRN helicase inhibitors by 3D-CNN docking and ML consensus from traditional Chinese medicine monomers 2026-Mar-30, Journal of molecular graphics & modelling IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.jmgm.2026.109376 PMID:41934827	研究论文	本文通过结合深度学习分子对接和机器学习分类的计算机辅助药物发现流程，从传统中药单体中筛选WRN解旋酶抑制剂	创新点在于整合了基于3D-CNN的深度学习分子对接和多种机器学习分类器的共识筛选，用于从传统中药单体中识别WRN抑制剂，并利用分子动力学模拟验证筛选结果	研究局限性包括仅进行了虚拟筛选和理论计算验证，缺乏实验验证；筛选库仅限于2940个传统中药单体，可能遗漏其他潜在化合物	研究目标是发现针对WRN解旋酶的抑制剂，作为微卫星不稳定性癌症的潜在治疗靶点	研究对象是传统中药单体库中的化合物，特别是针对WRN D1/D2界面的抑制剂候选物	机器学习	癌症	计算机辅助药物发现、分子对接、分子动力学模拟、MM/PBSA自由能计算	3D-CNN, Random Forest, XGBoost, SVM	分子结构数据	2940个传统中药单体	GNINA, Scikit-learn	3D-CNN	AI置信度、热力学亲和力、自由能计算	NA
409	2026-04-06	Comparison of dimensionality reduction and feature selection for cognitive task decoding using functional connectivity 2026-Mar-28, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2026.110746 PMID:41911955	研究论文	本研究比较了特征选择和降维方法在基于功能连接性的认知任务解码中的性能	首次系统性地比较了特征选择和降维方法在认知任务解码中的性能，并确定了特征保留与预测准确性之间的“最佳平衡点”	研究结果在不同数据集和任务间存在差异，未发现特征选择或降维方法具有普遍优越性	比较特征选择和降维方法在认知任务解码中的性能，以优化机器学习分类器的预测准确性	功能磁共振成像（fMRI）数据中的功能连接性特征	机器学习	NA	功能磁共振成像（fMRI）	NA	功能连接性数据	两个开源数据集	NA	NA	解码准确性	NA
410	2026-04-06	Clinical Human-Derived Pathogen Signatures Captured by SERS and Deep Learning for Environmental Exposure Risk Assessment 2026-Mar-20, Environment & health (Washington, D.C.) DOI:10.1021/envhealth.5c00365 PMID:41883383	研究论文	本研究开发了一种结合表面增强拉曼光谱（SERS）与卷积神经网络（CNN）的无标记平台，用于评估抗生素耐药细菌（ARB）的环境暴露风险	首次整合SERS与CNN构建了一个包含368个临床尿路分离菌株的光谱数据库，用于ARB暴露评估，并通过SHAP解释增强了模型的可解释性	研究主要依赖临床尿路分离菌株，可能未涵盖所有环境中的病原体多样性，且在实际大规模环境监测中的应用仍需进一步验证	开发一种用于环境微生物污染和抗生素耐药细菌暴露风险评估的快速、准确监测方法	临床尿路分离的病原体（人类来源）以及废水样本和独立尿液标本	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）	CNN	光谱数据	368个临床尿路分离菌株，并包括废水样本和独立尿液标本进行验证	NA	卷积神经网络（CNN）	分类准确率	NA
411	2026-04-06	DynMoCo: A novel AI framework to reveal modular substructures of protein from molecular dynamics 2026-Mar-19, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2026.03.034 PMID:41863076	研究论文	提出了一种名为DynMoCo的新型深度学习框架，用于从分子动力学模拟数据中识别蛋白质的动态模块化亚结构	引入了动态社区检测的新视角来分析分子动力学模拟，将分子建模为随时间演化的图，并整合图卷积网络与循环模型进行端到端的动态社区识别	NA	揭示复杂生物分子系统的内在组织和动态功能	蛋白质（以三种整合素系统为例）	机器学习	NA	分子动力学模拟	图卷积网络, 循环模型	分子动力学轨迹数据	三种整合素系统	NA	DynMoCo	NA	NA
412	2026-04-05	Anxiety detection using neural and physiological signals and artificial intelligence: A comprehensive review 2026-Mar-31, Neuroscience and biobehavioral reviews IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.neubiorev.2026.106669 PMID:41933676	综述	本文全面综述了利用神经生理信号（如EEG、ECG、PPG、EDA）和人工智能技术进行焦虑检测的研究进展	提供了2015-2025年间该领域的系统性综述，指出了从传统机器学习到端到端深度学习，再到混合模型（如CNN-LSTM）和Transformer架构的演变趋势，并强调了多模态数据整合的优势	现有研究依赖狭窄的、实验室训练的数据集，缺乏标准化的验证程序，复杂模型透明度有限，这些因素共同阻碍了临床转化	评估人工智能（特别是机器学习和深度学习）在利用神经和生理信号客观、连续监测焦虑障碍方面的应用，并推动临床有效的数字心理健康技术发展	焦虑障碍	机器学习	焦虑症	脑电图（EEG）、心电图（ECG）、光电容积脉搏波描记法（PPG）、皮肤电活动（EDA）	CNN, LSTM, Transformer, 混合模型（如CNN-LSTM）	神经信号, 生理信号	NA	NA	CNN-LSTM, Transformer	准确率	NA
413	2026-04-05	CTRNet: a lightweight and efficient deep learning model for field maize whorl identification 2026-03-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-45727-3 PMID:41912746	研究论文	本文提出了一种名为CTRNet的轻量高效深度学习模型，用于田间玉米喇叭口期的玉米心叶识别	通过多尺度上下文交互模块、双通道细粒度特征增强模块、门控自适应信息融合模块以及自适应通道边缘注意力机制，增强了小目标在遮挡和复杂背景下的特征表示	NA	解决田间环境下玉米心叶因目标极小、叶片遮挡频繁、背景复杂及光照动态变化而导致的准确检测难题	田间玉米喇叭口期的玉米心叶	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	NA	NA	CTRNet	mAP@0.5	NA
414	2026-04-01	Deep learning-based detection of bowel sound events in continuous recordings 2026-03-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-47018-3 PMID:41912873	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
415	2026-04-01	Deep learning for incidence rate prediction and radiation risk assessment of solid tumors 2026-03-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-46756-8 PMID:41912895	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
416	2026-04-05	Training instabilities favor flatter solutions in gradient descent 2026-Mar-23, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.108874 PMID:41932126	研究论文	本文探讨了梯度下降训练中的不稳定性如何通过隐式偏好驱动参数向损失函数的平坦区域移动，从而提升泛化性能	揭示了训练不稳定性通过特征向量旋转极性机制促进平坦解，并扩展了该理论至随机梯度下降和Adam优化器	理论分析主要基于梯度下降框架，实际深度网络中的复杂动态可能需要进一步验证	研究梯度下降训练不稳定性对深度学习模型泛化能力的影响机制	梯度下降优化过程中的训练动态与损失函数景观	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
417	2026-04-05	Identifying microbial protease allergens through protein language model-guided homology 2026-Mar-18, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101510 PMID:41722567	研究论文	本研究利用深度学习与预训练蛋白质语言模型，从宏基因组数据中识别微生物丝氨酸蛋白酶过敏原	首次将蛋白质语言模型与深度学习框架结合，通过保守催化三联体识别低序列同源性的过敏原同源物，突破了传统方法的局限	方法依赖于预训练蛋白质语言模型的表征能力，且实验验证仅针对部分预测结果	开发计算框架以发现微生物来源的新型蛋白酶过敏原	肠道、皮肤和口腔微生物组中的丝氨酸蛋白酶与半胱氨酸蛋白酶	生物信息学, 机器学习	过敏性疾病	宏基因组学, 深度学习, 蛋白质语言模型	深度学习框架, 蛋白质语言模型	蛋白质序列数据, 宏基因组数据	NA	NA	蛋白质语言模型引导的深度学习框架	实验验证（免疫诱导过敏反应）	NA
418	2026-04-05	Predicting Adherence to Computer-Based Cognitive Training Programs Among Older Adults Using Source-Free Domain Adaptation: Algorithm Development and Validation 2026-Mar-18, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/79123 PMID:41848218	研究论文	本研究开发并验证了一种基于源自由域适应的算法，用于预测老年人对计算机化认知训练项目的依从性	首次应用源自由域适应技术预测老年人对认知训练项目的日常依从性，解决了数据隐私限制下的模型训练问题	研究依赖于三个先前进行的认知训练干预研究数据，样本来源可能有限	提高预测老年人认知训练项目依从模式的准确性，以开发个性化支持系统促进依从性和改善认知结果	参与计算机化认知训练项目的老年人	机器学习	老年疾病	源自由域适应	深度神经网络	训练数据	来自三个先前认知训练干预研究的数据	NA	NA	NA	NA
419	2026-04-05	DeepTESite: The Prediction of Protein Arginine Methylation Sites Using Amino Acids Sequence Symmetric Position Encodings Based on Transformer Encoder 2026 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3650228 PMID:41477806	研究论文	本文提出了一种基于Transformer编码器的DeepTESite模型，用于预测蛋白质精氨酸甲基化位点，通过引入氨基酸序列对称位置编码和双向多头注意力机制来提高预测准确性和计算效率	首次提出基于甲基化对称假说的氨基酸序列对称位置编码，以减少位置编码计算量，并应用双向多头注意力机制来提取序列和空间信息特征	未明确提及模型在更广泛蛋白质序列或不同甲基化类型上的泛化能力限制	预测蛋白质精氨酸甲基化位点，以揭示甲基化分子机制	蛋白质氨基酸序列	自然语言处理	NA	深度学习	Transformer	序列数据	NA	NA	Transformer编码器	准确率	NA
420	2026-04-05	TransSE: A Transfer Learning-Based Predictive Model for Distinguishing Super Enhancers and Typical Enhancers 2026 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3657361 PMID:41576119	研究论文	本研究提出了一种基于迁移学习的深度学习框架TransSE，用于从基因组序列中区分超级增强子和典型增强子	结合卷积和循环神经网络，并采用跨物种迁移学习策略，提升了预测准确性和跨物种泛化能力	未明确提及模型在更多物种或更复杂基因组区域上的性能限制	开发一种高精度、可跨物种泛化的计算模型来识别超级增强子	人类和小鼠的基因组序列中的超级增强子与典型增强子	生物信息学	NA	基因组序列分析	CNN, RNN	基因组序列数据	人类和小鼠数据集（具体数量未明确）	NA	结合卷积和循环神经网络的定制架构	AUC	NA