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
181	2026-07-10	Empowering digital health management with on-device large language models for glucose prediction: a model development and validation study 2026-Jul, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2026.106343 PMID:42349253	研究论文	提出GluLLM框架，将轻量级大语言模型部署于智能手机设备，实现隐私保护的血糖预测，并在两个数据集上验证性能优于15种基线模型	首次将轻量级大语言模型（如LLaMA 3.2）集成到智能手机设备进行血糖预测，提出多模态适配器框架GluLLM，实现本地化、隐私保护的实时预测，克服云端传输敏感数据的隐私风险	未在真实临床环境中进行部署和长期评估；模型依赖可穿戴设备持续血糖监测数据，对非持续监测的糖尿病患者适用性待验证	开发可部署于智能手机设备的大语言模型，用于糖尿病患者血糖预测，提升数字健康管理的隐私性和实时性	糖尿病患者（包括1型糖尿病和2型糖尿病或无糖尿病患者）的血糖预测问题	机器学习, 数字健康管理	糖尿病	持续血糖监测技术	大语言模型	时间序列数据、文本数据	训练集包含226名1型糖尿病患者（REPLACE-BG数据集），外部验证集包含207名2型糖尿病或无糖尿病患者（Móstoles队列）	PyTorch	LLaMA 3.2 1B, Crossformer	均方根误差, AUROC, AUPRC	智能手机平台（未指定具体型号），CPU和内存使用可接受，推理延迟低
182	2026-07-10	RNAbpFlow: base pair-augmented SE(3) flow matching for conditional RNA 3D structure generation 2026-Jul, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-026-03128-4 PMID:42380508	研究论文	提出RNAbpFlow，一种基于碱基对增强的SE(3)等变流匹配模型，用于条件性生成RNA三维结构	利用碱基对条件增强和核苷碱基中心表示，实现端到端的全原子RNA结构生成，无需进化信息或同源结构模板	未明确说明限制	开发一种高效准确的RNA三维结构生成模型，应对RNA高度柔性和进化信息有限的挑战	RNA三维结构	自然语言处理	NA	流匹配, 等变神经网络	流匹配模型	分子结构数据	NA	PyTorch	SE(3)等变流匹配网络	准确率, 泛化性能, 拓扑采样质量	NA
183	2026-07-10	Mechanosensitive TRPV4 immunohistochemistry improves deep learning-based classification of ductal carcinoma in situ beyond H&E morphology 2026-Jul, The journal of pathology. Clinical research DOI:10.1002/2056-4538.70106 PMID:42417209	研究论文	提出利用机械敏感TRPV4免疫组化改善基于深度学习的乳腺导管原位癌分类，超越传统H&E形态学评估	首次将TRPV4免疫组化与深度学习结合，用于改善导管原位癌的自动分类，尤其在ADH/低级别DCIS和IDC的区分上显著优于传统H&E方法	多机构试点研究，样本量有限（108例患者），且为回顾性分析，需要前瞻性验证	评估基于TRPV4免疫组化的深度学习模型是否优于H&E模型在导管原位癌进展谱系中的分类性能	导管原位癌进展谱系中的组织病理学图像，包括正常/良性、ADH/低级别DCIS、高级别DCIS和浸润性导管癌	数字病理学	乳腺癌（导管原位癌）	免疫组化（TRPV4染色）	卷积神经网络（CNN）	全切片图像（WSI）	108例患者的H&E和TRPV4全切片图像，包括内部开发队列69例和外部测试队列39例，共24,248个标注图块	TensorFlow, Keras	Xception, EfficientNet-B0	宏平均F1分数, 宏平均AUC, AUC	NA
184	2026-07-10	Deep Learning-Based Automated Segmentation and Multi-Parametric Quantitative Assessment of the Lacrimal Drainage System on CT-DCG 2026-Jul-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.15.7.9 PMID:42417594	研究论文	基于深度学习的CT泪囊造影图像中泪道系统自动分割与多参数定量评估框架	首次利用Attention U-Net实现CT-DCG图像中泪囊和骨性鼻泪管的自动分割与逐层形态学量化，并自动识别狭窄部位和梗阻位置	需要进一步的前瞻性验证，对手术结果的确定性影响尚未确定	开发并验证自动分割和形态学定量分析泪道系统的深度学习框架，辅助原发性获得性鼻泪管梗阻的术前评估和手术规划	泪囊和骨性鼻泪管	计算机视觉	鼻泪管阻塞	CT泪囊造影	Attention U-Net	医学影像	151例单侧原发性获得性鼻泪管梗阻患者	PyTorch	Attention U-Net	Dice系数, Cohen's kappa系数	NA
185	2026-07-10	Efficient low-dose CT image enhancement using MobileMamba-UNet with wavelet-enhanced long-range modeling 2026-Jul, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70680 PMID:42418268	研究论文	提出一种轻量级低剂量CT图像重建框架MobileMamba-UNet，通过混合Mamba骨干网络与多尺度U-Net架构，在保持低内存消耗和快速推理速度的同时捕获全局上下文信息和精细局部细节	首次将MobileMamba骨干网络与U-Net架构结合用于LDCT重建，引入小波变换增强Mamba机制以突出高频诊断相关结构，以及多感受野特征交互模块联合建模局部纹理和长程依赖	未在更多临床数据集上验证泛化能力，可能需要进一步优化以应对不同噪声水平的LDCT图像	设计一种轻量高效的低剂量CT图像重建方法，平衡重建性能与计算效率	低剂量CT图像重建中的结构细节保持与计算效率优化	计算机视觉	NA	低剂量CT成像	Mamba	图像	Mayo-2016和Mayo-2020两个LDCT数据集	PyTorch	MobileMamba-UNet, U-Net	图像质量指标	NA
186	2026-07-10	High Throughput In vivo Imaging; A Pipeline for Automated Analysis of Longitudinal Preclinical Studies 2026-Jul, Current protocols DOI:10.1002/cpz1.70414 PMID:42418308	研究论文	本文介绍了一种用于纵向临床前研究的高通量体内成像自动分析流程	提出端到端的自动分析流程，结合深度学习方法进行分割和报告，大幅减少手动分析的工作量和变异性	协议主要基于PET-CT案例展示，可能在其他成像模式或更大规模研究中需要调整	加速临床前验证中图像处理和分析的效率与一致性	小动物成像数据（纵向PET-CT图像）	计算机视觉	NA	PET-CT成像	深度学习	图像（PET-CT）	未明确提及	NA	NA	NA	NA
187	2026-07-10	What will be the future of computational biology for macromolecules in the era of AI? 2026-Jul, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1014467 PMID:42418429	评论	探讨人工智能时代大分子计算生物学的未来发展方向与挑战	通过回顾近五年进展与机器学习趋势，前瞻性地提出准确性、自动化、集成性和可解释性等关键挑战	对未来预测存在不确定性，可能陷入平台期或由通用AI完全接管，缺乏具体实验验证	分析大分子计算生物学在AI影响下的未来重点问题和研究方向	大分子计算生物学的进展趋势和机器学习应用	机器学习	NA	机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	T检验残差	NA
188	2026-07-10	Robust and interpretable tabular data classification via multi-channel image conversion and channel-wise gating 2026-Jul-01, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.109316 PMID:42419254	研究论文	提出了一种基于多通道图像转换和通道门控机制的CNN框架TabGCNet，用于异构表格数据的分类，实现高效预测与内在特征级可解释性	提出参数无关的Tab2MI模块，将每个特征值（数值型、类别型、缺失值）映射到专属图像通道，无需辅助编码或空间布局搜索；引入可学习的通道门控层，在浅卷积网络前进行通道重加权，同时生成列级重要性分数，实现内在可解释性	实验仅在表格数据集上验证，未涉及其他数据类型；方法依赖CNN结构，可能对极端大规模数据或非线性复杂关联的处理能力有限	解决深度学习在处理异构表格数据时的特征表达性与可靠性挑战，实现高效且可解释的分类	异构表格数据（包含数值、类别和缺失值）的分类任务	机器学习	NA	NA	CNN（卷积神经网络）	表格数据（数值型、类别型、缺失值）	10个公开表格数据集	NA	TabGCNet（包含Tab2MI模块和GCNet模块）	分类准确度、鲁棒性（标签保持扰动）、特征排序一致性	NA
189	2026-07-10	Prediction of PD-L1 expression in nonsmall cell lung cancer using artificial intelligence models based on radiomics: a systematic review and meta-analysis 2026-Jul, European respiratory review : an official journal of the European Respiratory Society IF:9.0Q1 DOI:10.1183/16000617.0299-2025 PMID:42419776	meta-analysis	通过系统回顾和荟萃分析，评估基于影像组学的人工智能模型在预测非小细胞肺癌PD-L1表达中的表现	首次系统比较影像模态和算法模型对PD-L1表达预测效果的影响，并识别出影响预测性能的关键因素	纳入的研究数量有限（35篇），可能受出版偏倚影响，且不同研究间存在异质性	评估基于影像组学的人工智能模型预测非小细胞肺癌PD-L1表达的准确性和影响因素	非小细胞肺癌患者的PD-L1表达状态（通过TPS1和TPS50分组）	计算机视觉，放射组学	非小细胞肺癌	影像组学	机器学习，深度学习	影像数据（CT、18F-FDG PET/CT）	35篇研究	R	NA	曲线下面积（AUC）	NA
190	2026-07-10	Revolutionizing Nutrition Care: The Role of Artificial Intelligence in Personalized Nutrition 2026-Jul, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.71281 PMID:42422973	综述	本文回顾了人工智能在个性化营养中通过整合多模态健康数据提供定制化饮食指导的作用	系统梳理了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习等多种AI方法在个性化营养中的应用，并强调了多组学整合与可解释AI模型等未来机遇	当前限制了AI驱动的营养建议广泛采用的主要挑战被提及，但未详细展开	评估人工智能在个性化营养中的应用及其对疾病预防和实时营养监测的潜力	个性化营养中的AI方法及多模态健康数据	机器学习	营养相关疾病	NA	机器学习、深度学习、自然语言处理、强化学习	组学数据、可穿戴设备数据、电子健康记录	NA	NA	NA	NA	NA
191	2026-07-07	Vessel Wall Imaging in 1.5 T MRI Using Deep Learning Reconstruction: Prospective Evaluation of Interchangeability With Standard 3 T MRI 2026-Jul-07, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001290 PMID:42403272	研究论文	本研究前瞻性评估了基于深度学习重建的1.5 T MRI与标准3 T MRI在血管壁成像中的可互换性	首次验证深度学习重建技术可使1.5 T MRI实现与3 T MRI等效的颅内血管壁成像，显著提升临床可及性	1.5 T图像质量和诊断置信度仍略低于3 T，且样本量较小（50例）	评估1.5 T MRI结合深度学习重建的血管壁成像序列与3 T MRI标准序列的可互换性	颅内血管壁病变患者	计算机视觉	脑血管疾病	MRI血管壁成像	深度学习重建模型	图像	50名参与者（平均年龄42.6岁，52%为男性）	NA	深度学习重建架构（未具体说明）	Fleiss kappa、互换性指数(IEI)、5点Likert量表评分	NA
192	2026-07-07	Automated analysis of C. elegans behavior by LabGym: an open-source, AI-powered platform 2026-Jul-06, G3 (Bethesda, Md.) DOI:10.1093/g3journal/jkag120 PMID:42089266	研究论文	介绍LabGym平台，一种基于AI的开源工具，用于自动分析秀丽隐杆线虫行为	提供一种基于AI的开源平台，能够自动分类和量化多虫视频中多种用户定义的线虫运动行为参数，且具有高准确性	未在文中明确提及	开发并验证一个用于高效分析秀丽隐杆线虫行为的AI平台	秀丽隐杆线虫（C. elegans）的运动行为	计算机视觉	NA	视频摄像、深度学习	深度学习模型	视频数据	多虫视频，具体数量未明确提及	NA	NA	准确性	NA
193	2026-07-07	On the use of generative models for demographic inference in malaria vectors from genomic data 2026-Jul-06, G3 (Bethesda, Md.) DOI:10.1093/g3journal/jkag114 PMID:42132223	研究论文	应用生成式深度学习算法推断疟疾媒介按蚊的联合进化历史	首次将生成式深度学习算法应用于疟疾媒介按蚊的种群历史推断，并开发了模型选择方法来区分不同进化模型	NA	利用生成式深度学习推断疟疾媒介按蚊的种群历史，包括种群大小变化、迁移模式及自然选择	冈比亚按蚊种群（来自几内亚和布基纳法索的样本）	机器学习	疟疾	基因组测序	生成式深度学习模型	基因组数据	两个按蚊种群（几内亚和布基纳法索）	NA	生成对抗网络	NA	NA
194	2026-07-07	A multi-scale graph frequency network for structural and functional region analysis in spatial transcriptomics 2026-Jul-06, Functional & integrative genomics IF:3.9Q1 DOI:10.1007/s10142-026-01960-7 PMID:42402496	研究论文	提出一种多尺度图频率网络（SGFN），整合图信号处理、图注意力与对比学习，用于空间转录组学中结构与功能区域的分析	通过频域增强模块利用拉普拉斯特征基将空间图分解为多尺度谱分量，并辅以自适应小波去噪，实现可解释的频域表示与数据驱动学习的统一框架	NA	开发统一的计算框架，以解码空间转录组学中组织结构与分子异质性	多个生物系统，包括人脑、小鼠脑、乳腺癌、胚胎发育及多种肿瘤样本	数字病理学	乳腺癌、头颈部血管肉瘤、脑转移瘤	空间转录组学	图神经网络	空间转录组数据	涉及人类背外侧前额叶皮层、小鼠脑、人乳腺癌、osmFISH、MERFISH、STARmap、小鼠胚胎发育、头颈部血管肉瘤及脑转移等多种数据集	NA	图频率网络	基线方法比较中的改进或竞争力性能	NA
195	2026-07-07	Conserved 3' stem-loop structures enable comprehensive analysis of bacterial transcription termination in metagenomes 2026-Jul-06, Microbiome IF:13.8Q1 DOI:10.1186/s40168-026-02454-1 PMID:42402588	研究论文	开发了基于深度学习的BATTER框架，用于预测细菌转录本3'末端，并实现对宏基因组中转录终止的大规模比较分析	利用保守茎环结构与RIT和RDT两种终止机制相关的观察，首次实现跨细菌类群的大规模转录终止分析，并发现缺乏rho同源物的蓝细菌中存在RUT样序列	初步实验验证仅在大肠杆菌中进行，且未全面验证所有预测的终止事件	建立可扩展的深度学习框架，系统分析细菌转录终止的多样性和进化保守性	42,905个代表性细菌基因组中的转录本3'末端	机器学习	NA	RNA-seq	深度学习	基因组序列	42,905个细菌基因组	PyTorch	卷积神经网络	准确性, 可扩展性	NA
196	2026-07-07	GAN-Augmented Radiomics and Machine Learning for Post-Therapy GBM Progression Assessment 2026-Jul-06, Journal of Korean Neurosurgical Society IF:1.4Q3 DOI:10.3340/jkns.2026.0075 PMID:42403175	研究论文	提出一个融合传统影像组学、深度学习特征和生成建模的AI框架，以增强胶质母细胞瘤治疗后真性进展与假性进展的区分准确性	创新性地结合了手工影像组学、基于Vision Transformer的深度特征以及条件表格生成对抗网络（CT-GAN）进行数据增强，并采用变分自编码器结合主成分分析的两阶段降维方法	样本量较小（58例患者），且缺乏外部验证，未来需进一步验证以确认临床转化潜力	在神经肿瘤学中，准确、非侵入性地区分胶质母细胞瘤治疗后的真性进展与假性进展，以指导治疗决策并改善患者预后	58例胶质母细胞瘤患者（41例真性进展，17例假性进展）的多参数MRI数据（T1、T2、FLAIR、T1GD）	数字病理学	胶质母细胞瘤	多参数MRI	支持向量机、随机森林、XGBoost、多层感知器、Vision Transformer、条件表格生成对抗网络、变分自编码器	影像数据	58例胶质母细胞瘤患者（41例真性进展，17例假性进展）	未知	Vision Transformer、CT-GAN、VAE、PCA、SVM、Random Forest、XGBoost、MLP	准确率、AUC	未知
197	2026-07-07	ECG arrhythmia classification via wavelet-driven feature extraction and swarm-optimised gradient boosting 2026-Jul-05, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111839 PMID:42402238	研究论文	本文提出一种结合离散小波变换特征提取与人工蜂群优化极限梯度提升的轻量级心电图心律失常分类框架	首次将离散小波变换统计特征、心电图形态描述符与人工蜂群优化的XGBoost结合，在无GPU依赖下实现高精度心律失常分类	未在更大规模多样化数据集上验证，且未与其他先进深度学习模型在计算效率上做详细对比	开发一种高效且无需GPU的轻量级心电图心律失常分类方法	MIT-BIH心律失常数据库中的100674个心电图心跳样本	机器学习	心血管疾病	心电图信号处理	XGBoost	时间序列信号	100674个心电图心跳样本，分为5个AAMI类别	Scikit-learn, XGBoost	极限梯度提升机（XGBM）	准确率、宏F1分数、宏AUC、马修斯相关系数、G-Mean	无GPU依赖，单样本时间复杂度1.0ms
198	2026-07-07	Automated whale shark recognition and tracking using drones and deep learning 2026-Jul-05, Journal of fish biology IF:1.7Q2 DOI:10.1111/jfb.70525 PMID:42402333	研究论文	探索利用无人机遥感与深度学习技术实现鲸鲨的自动识别与跟踪	将无人机遥感与深度学习相结合，利用姿态估计（DeepLabCut）和多尺度补丁（MSP）两种方法实现鲸鲨自动识别与跟踪，并评估环境因素对模型性能的影响	未明确提及局限性	开发基于无人机和深度学习的非侵入性鲸鲨自动识别与跟踪方法，支持生态研究与保护工作	鲸鲨（Rhincodon typus）	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	2023年10月共进行59次无人机飞行，记录23次鲸鲨目击	DeepLabCut, PyTorch（隐含）	卷积神经网络（具体架构未指明）	宏观F1分数，覆盖面积指标	NA
199	2026-07-07	Automatic prediction of cotton leaf's diseases using deep learning techniques 2026-Jul-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-60523-9 PMID:42402658	研究论文	提出了一种基于深度学习的棉花叶病害自动预测模型CLDP-CNN，使用迁移学习在两个数据集上实现了高准确率检测	优化了迁移学习模型CLDP-CNN，通过预训练深度神经网络增强特征提取和分类效率，并开发了实时更新的网络应用以辅助棉农决策	模型在真实田间条件下的泛化能力仍有限，且依赖高质量的预处理和数据集	开发并优化基于迁移学习的卷积神经网络自动预测棉花叶病害	棉花叶片病害，包括细菌性枯萎病、镰刀菌枯萎病和卷叶病毒病	计算机视觉	棉花叶病害	迁移动学习	卷积神经网络	图像	两个数据集：来自棉田的实地图像数据集和Kaggle来源的数据集	NA	CLDP-CNN, VGG16	准确率	NA
200	2026-07-07	Deep Learning for Quality Control and Multimodal Integration of Shear Wave Elastography in Breast Lesion Characterization 2026-Jul-05, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70351 PMID:42403003	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA