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
201	2026-05-31	Generating Labeled Low-Heterogeneity Transcriptomes Using CRISPRa and CRISPRi Can Improve Phenotype Prediction by Deep Learning 2026-May-25, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.5c00873 PMID:42183825	研究论文	提出利用CRISPRa和CRISPRi技术生成标注的低异质性转录组数据集，以改善深度学习在表型预测中的表现	首次提出通过CRISPRa和CRISPRi技术生成低异质性、表型标注的转录组数据集，作为传统高异质性数据集的补充，以提升深度学习模型在表型预测中的效果	目前仅提出框架和实验考量，尚未生成实际数据集或进行模型验证，缺乏实验结果支持	解决现有组学数据集在深度学习表型预测中的异质性高和样本量不足问题	通过CRISPRa和CRISPRi技术产生的表型标注细胞系及其对应的低异质性转录组数据集	machine learning	癌症	CRISPRa, CRISPRi	深度学习（DL）	转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
202	2026-05-31	An interpretable multimodal model integrating clinical, spectral CT imaging, and deep learning analysis of intra- and peritumoral regions for preoperative prediction of perineural invasion in gastric cancer: A prospective, multicenter study 2026-May-24, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2026.102776 PMID:42214885	research paper	开发一种多模态融合模型，整合临床、光谱CT影像和深度学习特征，用于胃癌术前预测神经侵犯	首次将瘤内及瘤周区域的光谱CT参数与深度学习特征结合，构建可解释的多模态融合模型，在多个中心验证了其优越性能	NA	术前预测胃癌中的神经侵犯，以改善风险分层和治疗规划	经病理确诊的胃癌患者	digital pathology, machine learning	gastric cancer	Spectral CT imaging	ResNet-50	image, clinical data	250名患者（训练集138例，内部验证集59例，外部验证集53例）	NA	ResNet-50	AUC, calibration curve, decision curve analysis, Hosmer-Lemeshow test	NA
203	2026-05-31	Explicit modeling of beam geometry improves three-dimensional dose prediction for esophageal cancer radiotherapy under heterogeneous beam configurations 2026-May-22, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-026-02844-7 PMID:42174687	研究论文	该研究探索了在异质性射束配置的食管癌放疗中，通过显式建模射束几何结构来提升三维剂量预测的准确性、鲁棒性和临床工作流程效率	首次将基于射线追踪的射束几何表示（归一化射束覆盖和重叠图）整合到深度学习剂量预测模型中，突破传统仅依赖解剖数据的局限性，显著提升异质性射束配置下的预测性能	回溯性研究设计且为单中心数据；模型仅适用于食管癌调强放疗（IMRT），泛化性需进一步验证	提升食管癌调强放疗中三维剂量预测的准确性、鲁棒性和临床实用性	751例食管癌调强放疗患者的治疗计划和剂量分布数据	数字病理学	食道癌	影像引导放疗，射线追踪	AS-NeSt骨干网络	影像，剂量分布图	751例患者（训练组618例，测试组100例，罕见射束配置组33例，临床验证组42例）	NA	AS-NeSt	剂量误差百分比，骰子相似系数，计划时间	NA
204	2026-05-31	Clinically reliable and stable automated segmentation of DLBCL lesions on PET/CT using self-configuring nnU-Net for robust TMTV quantification 2026-May-22, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2026.112721 PMID:42214823	研究论文	系统比较三种深度学习架构（经典U-Net、注意力U-Net和自配置nnU-Net）在PET/CT图像中分割弥漫性大B细胞淋巴瘤病灶的性能，以建立稳健的分割框架	首次通过系统性三向比较明确自配置nnU-Net在DLBCL病灶分割中的性能优势，并证明其优越性主要来自整体流程优化而非单一架构改进	当前为单中心研究，缺乏外部验证，且未与临床结局（如生存率）进行相关性分析	识别临床TMTV量化中最可靠且鲁棒的分割框架	弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的PET/CT图像病灶分割	数字病理学	弥漫性大B细胞淋巴瘤	PET/CT	U-Net, 注意力U-Net, nnU-Net	医学图像	217例全身PET/CT扫描	nnU-Net, PyTorch	U-Net, Attention U-Net, nnU-Net	Dice相似系数, 交并比, 灵敏度, 特异性	NA
205	2026-05-31	Deep Learning-Enhanced Generation and Screening of Antihyperuricemic Peptides from Chickpea Proteins: from Multienzyme Optimization to Molecular Mechanisms 2026-May-20, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.6c00467 PMID:42158992	研究论文	利用深度学习增强的多酶水解策略从鹰嘴豆蛋白中筛选抗高尿酸血症肽并解析其分子机制	首次将大语言模型引导的深度学习策略与多酶水解优化结合，高效筛选出具有强抗高尿酸活性的鹰嘴豆肽，弥补了传统方法的低效性	未公开具体计算资源及模型训练细节，且缺乏体内实验验证	开发一种深度学习增强的酶解优化方法，从鹰嘴豆蛋白中高效生成和筛选抗高尿酸血症肽	鹰嘴豆蛋白多酶水解产物及分离鉴定的四种三肽	机器学习	高尿酸血症	多酶水解（风味蛋白酶-胃蛋白酶-胰酶组合），分子对接	大语言模型（LLM）引导的深度学习模型	肽序列及酶解活性数据	NA	NA	NA	黄嘌呤氧化酶抑制活性（94.1%），消化稳定性（91.5%），细胞内尿酸水平，氧化应激，炎症指标	NA
206	2026-05-31	De Novo Design of Miniature and Efficient Metallo-Ketoreductases 2026-May-20, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.6c00732 PMID:42160334	研究论文	报道了一种基于深度学习的流程，从理论活性位点设计金属酮还原酶，实现酮的不对称还原	首次利用深度学习辅助设计和理论活性位点从头设计出高效微型金属酮还原酶，该酶仅含130个氨基酸，通过非生物氢负离子转移机制催化酮的不对称还原	未明确提及局限性，但可能包括对特定底物的选择性有限或在实际工业应用中的稳定性测试不足	探索从头设计酶以催化非生物转化，特别是氧化还原反应，为不对称合成提供可扩展和可持续的生物催化剂	从理论活性位点设计的微型金属酮还原酶	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型（具体未提及）	序列和结构数据	NA	NA	NA	催化速率（kcat/KM）、转化数（TON）、对映体过量值（e.e.）	NA
207	2026-05-31	A gated task-attentive multi-task network for unified retinal image analysis 2026-May-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-52418-6 PMID:42156815	研究论文	提出GTAM-Net，一个门控任务注意力多任务网络，用于统一视网膜图像分析，同时完成视盘分割和糖尿病视网膜病变分级	引入门控任务注意力块动态决定特征共享方式，避免负迁移；采用多尺度特征金字塔保持层级上下文，基于不确定性的损失加权防止单任务主导训练	未明确讨论模型在极端病变多样性或罕见病例上的性能表现，也未提及计算资源消耗或实时性分析	开发一个端到端的多任务网络，联合完成视盘分割和糖尿病视网膜病变严重程度分级，以提高筛查工具的准确性和稳定性	视网膜图像，包括视盘分割和DR分级任务	计算机视觉, 数字病理	糖尿病视网膜病变	眼底成像	多任务网络	图像	五个公共数据集：IDRiD, DDR, Messidor-2, APTOS, REFUGE	PyTorch	GTAM-Net，门控任务注意力块，多尺度特征金字塔	Dice系数, 准确率	NA
208	2026-05-31	Evaluation Framework for Bruise Detection: Systematic ALS/White-Light Training and Skin-Tone Balancing with Deep Learning 2026-May-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26103215 PMID:42198024	研究论文	提出一种集成窄带交变光源与白光成像的自动瘀伤检测评估框架	首次将窄带交变光源（ALS）法医成像与白光成像整合，并引入肤色平衡训练、阈值敏感度分析和嵌入相似性分区等模型诊断策略	肤色平衡训练虽降低了深色皮肤的检测失败率，但在某些人口统计子组中增加了过度预测，且图像级别分区导致泛化性能被高估	开发并评估一种在不同肤色和光照条件下均能公平准确检测瘀伤的自动框架	多注释者全共识数据集中的白光及ALS（415 nm和450 nm）图像	计算机视觉	瘀伤	窄带交变光源（ALS）成像、白光成像	深度学习模型（基于ImageNet预训练主干网络）	图像	数据集包含白光和ALS图像，具体样本数量未明确说明	NA	ImageNet预训练主干网络（未明确具体架构如ResNet）	准确率、置信度稳定性指标、IoU阈值、失败率、过度预测率	NA
209	2026-05-31	Comment on "deep learning in neuroimaging for neurodegenerative diseases: State-of-the-art, challenges, and opportunities" 2026-May-14, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2026.126003 PMID:42208250	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
210	2026-05-31	Reduction techniques for survival analysis 2026-May-10, Lifetime data analysis IF:1.2Q2 DOI:10.1007/s10985-026-09714-0 PMID:42203896	研究论文	本文综述了生存分析中的归约技术，即将生存任务转化为标准回归或分类任务的方法，并讨论了其优缺点及实现	系统性地梳理了多种生存分析归约技术，并提供了原则性实现，使其能无缝集成到标准机器学习工作流中	未提及具体限制	介绍并基准测试生存分析中不同归约技术的预测性能	生存分析中的归约技术	机器学习	NA	NA	多种机器学习与深度学习模型	生存数据	NA	NA	NA	预测性能	NA
211	2026-05-31	A multicenter study of automatic segmentation-based multimodal fusion integrating radiomics, deep learning, and clinical parameters for prostate cancer detection 2026-May-08, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-026-05548-4 PMID:42101624	研究论文	基于自动MRI分割，开发并验证一种整合影像组学、深度学习和临床特征的可解释机器学习模型，用于前列腺癌检测	创新性地融合了基于自动分割的影像组学、深度学习标签和临床参数，并采用SHAP进行模型解释，实现了高精度且可解释的前列腺癌检测	作为回顾性研究，可能存在选择偏倚；且自动分割模型的性能可能影响后续特征提取，尚未在更广泛人群中验证	开发并验证一种整合多模态特征（影像组学、深度学习、临床参数）的可解释机器学习模型，提升前列腺癌检测的准确性及临床实用性	前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	MRI影像组学、深度学习	机器学习模型（XGBoost）与深度学习模型（DenseNet-121）	MRI图像（T2加权成像和表观扩散系数图）及临床数据	总共433名患者：内部队列346人（训练集242人，内部验证集104人），外部测试集87人	PyTorch	DenseNet-121	曲线下面积（AUC）及相关指标	NA
212	2026-05-31	Disproportionately elevated sulcal index (DESI): An automatically driven index representing disproportionate subarachnoid space enlargement in brain MRI scans 2026-May-08, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2026.111928 PMID:42105919	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动体积生物标志物DESI，用于客观量化特发性正常压力脑积水患者的蛛网膜下腔不成比例扩大	首次提出全自动深度学习的DESI指数，实现对蛛网膜下腔不成比例的客观定量评估，替代传统主观定性判断	NA	开发客观量化iNPH患者形态学变化的自动化生物标志物	特发性正常压力脑积水患者及健康对照组	计算机视觉	神经退行性疾病	MRI	U-Net	T1加权MRI图像	训练集1248例，外部验证集94例	NA	EfficientNet-B0, U-Net	AUC, 敏感性, 特异性	NA
213	2026-05-31	A multimodal deep learning framework for clinical nursing assessment in lumbar fusion surgery via representation learning and feature extraction 2026-May-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51495-x PMID:42098353	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
214	2026-05-31	A causal inference framework for identifying essential genes to enhance drug synergy prediction 2026-May-03, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag010 PMID:41537237	研究论文	提出了一个名为CADS的深度学习框架，通过明确建模基因-药物因果关系来提高药物协同作用预测的准确性和生物学可解释性	在药物协同作用预测中首次引入可学习的基因选择机制，通过因果后门调整实现基因因果关系建模，提升预测性能和生物学解释能力	NA	提升药物协同作用预测的准确性和可解释性，同时识别关键基因	药物组合和癌细胞系	机器学习	癌症	NA	深度学习模型	多组学数据	NA	PyTorch	Transformer, 图神经网络	准确率	NA
215	2026-05-31	Multiomics and deep learning dissect regulatory syntax in human development 2026-May, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-026-10326-9 PMID:41951735	研究论文	通过多组学数据和深度学习模型揭示人类发育过程中转录因子结合基序的语法规则	构建了首个涵盖12个器官、203种细胞类型和超百万个候选顺式调控元件的人类发育多组学图谱，并利用深度学习模型从局部DNA序列中预测染色质可及性，系统解析了基序的‘硬’和‘软’语法规则	未明确提及，但可能依赖于现有数据集和模型泛化性限制	解析人类发育过程中转录因子调控的顺式语法和染色质可及性机制	人类胎儿细胞中的染色质可及性和基因表达	机器学习	NA	单细胞ATAC-seq与单细胞RNA-seq的多组学分析	深度学习模型	单细胞染色质可及性和基因表达数据	817,740个胎儿细胞，来自12个器官，覆盖203种细胞类型	NA	NA	NA	NA
216	2026-05-31	DeepFAN, a transformer-based model for human-artificial intelligence collaborative assessment of incidental pulmonary nodules in CT scans: a multireader, multicase trial 2026-May, Nature cancer IF:23.5Q1 DOI:10.1038/s43018-026-01147-w PMID:42020549	研究论文	提出基于Transformer的DeepFAN模型，通过多读者多病例临床试验验证其在CT扫描肺结节良恶性分类中辅助初级放射科医生的有效性	首次将Transformer架构用于全面整合肺结节全局与局部特征，并通过大规模多中心临床试验验证模型辅助诊断效能	未提及模型在不同CT扫描参数、结节亚型或非病理确诊样本上的泛化能力	开发并验证基于Transformer的深度学习模型DeepFAN，提升肺结节良恶性分类的准确性和诊断一致性	10,000余例病理确诊的肺结节（内部测试集）及400例来自三家独立医疗机构的多读者多病例临床试验数据	计算机视觉	肺癌	CT扫描	Transformer	图像	内部测试集：10,000余例病理确认结节；临床试验数据集：400例来自三家独立医疗机构	NA	Transformer	AUC, 准确率, 敏感性, 特异性, kappa系数	NA
217	2026-05-31	Independent evaluation of deep learning models for detecting focal cortical dysplasia 2026-05, Epilepsy research IF:2.0Q3 DOI:10.1016/j.eplepsyres.2026.107778 PMID:41861767	研究论文	对三种深度学习模型（DeepFCD、MELD Classifier、MELDGraph）在检测局灶性皮质发育不良方面的独立评估	首次独立评估三种深度学习工具在FCD检测中的表现，并确定校准阈值以提高模型特异性	模型准确率普遍较低、复测信度差（Dice系数平均仅0.28-0.38）、阳性预测值不足（最高36%），需要提高工具的准确性、可靠性和可解释性	独立评估深度学习模型在检测局灶性皮质发育不良中的性能	101名伴有FCD的癫痫患者和101名不伴FCD的癫痫患者的T1加权和FLAIR MRI图像	计算机视觉	局灶性皮质发育不良、癫痫	MRI	深度学习模型	图像	202名癫痫患者（101名伴有FCD，101名不伴FCD）的MRI扫描，其中21人有重复扫描	NA	DeepFCD、MELD Classifier、MELDGraph	准确率、灵敏度、特异性、阳性预测值、Dice系数	NA
218	2026-05-31	Optimizing and Benchmarking Machine Learning and Traditional Synaptic Event Detection Pipelines in Neurophysiology Experiments 2026-05, eNeuro IF:2.7Q3 DOI:10.1523/ENEURO.0410-25.2026 PMID:41997847	研究论文	在神经生理学实验中优化和基准测试机器学习与传统突触事件检测流程	首次通过大规模手工计数建立实验数据集中的真实事件检测基准，并系统比较不同实验室、分析技术和细胞类型下的检测结果差异	未详述具体局限性，但可能包括数据集偏倚或检测方法在特定条件下的泛化性不足	评估突触事件检测方法准确性，建立真实事件检测基准	抑制性和兴奋性突触后电流（sIPSCs/sEPSCs）	机器学习	NA	膜片钳技术	监督机器学习	电生理信号数据	大型实验数据集（具体样本数未说明）	NA	深度学习模型（具体架构未说明）	检测准确性	NA
219	2026-05-31	Deep Learning Discriminates Seizures from Normal Brain Oscillations in the Electroencephalogram of a Rat Model of Post-traumatic Epilepsy 2026-05, eNeuro IF:2.7Q3 DOI:10.1523/ENEURO.0032-26.2026 PMID:42045047	研究论文	利用深度学习客观识别创伤后癫痫大鼠模型脑电图中的癫痫发作与正常脑振荡	通过迁移学习训练神经网络，区分三种不同的脑电图表型（迟发性惊厥发作、早发性惊厥发作和棘慢波放电），并揭示早期和晚期癫痫发作具有相似的表型	未明确提及，但可能包括模型样本量有限、流体冲击损伤诱导癫痫的罕见性可能不适合测试抗癫痫发生疗法	客观识别创伤后癫痫大鼠模型脑电图中的癫痫发作，并区分不同类型的脑电活动	雄性大鼠的创伤后癫痫模型	机器学习和数字信号处理	创伤后癫痫	脑电图	卷积神经网络	脑电图信号	未明确提及，但涉及大鼠手术处理组和假手术组，包含多种癫痫发作事件	NA	卷积神经网络	检测准确率（隐性提及），具体指标未明确列出	NA
220	2026-05-31	Integrated computational and experimental analysis explores FOLH1 expression patterns across cancers and nominates melatonin as a potential modulator in prostate cancer models 2026-May, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1014315 PMID:42172245	研究论文	通过计算与实验整合分析，探索FOLH1在多种癌症中的表达模式，并提名褪黑素作为前列腺癌的潜在调节因子	首次系统分析FOLH1在泛癌中的表达模式、免疫调节作用及免疫细胞浸润，并利用机器学习结合深度学习筛选靶向FOLH1的药物候选物，通过体外和体内实验验证褪黑素的潜在治疗作用	需要进一步的机制验证来确认褪黑素与FOLH1相互作用的分子机制	研究FOLH1在泛癌中的表达模式及免疫调节作用，并探索其在前列腺癌中的治疗潜力	FOLH1基因在多种恶性肿瘤中的表达、预后相关性及免疫浸润，以及褪黑素对前列腺癌模型的影响	机器学习, 数字病理学	前列腺癌	RNA-seq, 体外细胞实验, 裸鼠异种移植模型	深度学习模型	基因表达数据, 图像（细胞和肿瘤）	27种癌症类型的表达数据，以及前列腺癌相关体外和体内实验	NA	深度学习模型（未指定具体架构）	表达水平、预后相关性、免疫浸润指标	NA