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
361	2026-07-30	Advancing In Silico Drug Design with Bayesian Refinement of AlphaFold Models 2026-Jul-28, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.6c00868 PMID:42441955	研究论文	介绍bAIes方法，通过贝叶斯推断整合物理力场与数据驱动预测，细化AlphaFold2模型以提高虚拟筛选准确性	通过贝叶斯推断桥接分子动力学模拟与深度学习预测，首次在虚拟筛选中超越AlphaFold2和分子动力学精炼模型，无需大量实验或计算资源即可提升AlphaFold2模型在结合口袋区域的结构质量	未在标题和摘要中明确说明局限性	提升AlphaFold2模型在基于结构的药物设计中的可用性，加速虚拟筛选和早期药物发现	蛋白质结构模型（特别是AlphaFold2预测的结合口袋区域）和小分子候选药物	机器学习	NA	分子动力学模拟，贝叶斯推断，深度学习蛋白质结构预测	AlphaFold2，贝叶斯模型	蛋白质结构数据，小分子配体数据	NA	NA	AlphaFold2	化合物与假阴性区分能力（结合体与非结合体）	无需大规模实验或计算资源
362	2026-07-30	The role of machine learning in early detection, accurate diagnosis, and timely treatment of diseases 2026-Jul-28, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329261468976 PMID:42517779	综述	全面分析机器学习在疾病早期检测、准确诊断和及时治疗中的作用及其挑战	系统梳理了ML在医疗全流程（早期检测、鉴别诊断、精准医疗）的应用，并强调ML与临床医生协同增强而非替代的关系	数据质量、可解释性、伦理问题、监管障碍和隐私问题仍阻碍临床广泛采用	探讨ML如何增强现代医疗系统中的早期疾病检测、诊断和治疗	癌症、糖尿病视网膜病变、脓毒症等疾病的医疗数据（医学影像、基因组学、电子健康记录）	机器学习	癌症, 糖尿病视网膜病变, 脓毒症	NA	CNN, LSTM, GAN（原文提及深度学习算法，未指定具体模型）	医学影像, 基因组学数据, 电子健康记录	NA	TensorFlow, PyTorch（推测常用框架，原文未明确提及）	ResNet, VGG, Transformer, U-Net（推测常见架构，原文未明确提及）	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1值（常见指标，原文未明确提及）	NA
363	2026-07-30	scReGAT: Leveraging Knowledge of Regulatory Interactions to Predict Long-range Gene Regulation at Single-cell Resolution 2026-Jul-28, Genomics, proteomics & bioinformatics DOI:10.1093/gpbjnl/qzag072 PMID:42517821	研究论文	提出scReGAT，一种结合顺式调控元件-基因和转录因子-基因相互作用先验知识，以单细胞分辨率重建细胞特异性调控网络的深度学习框架	创新性地整合实验验证的调控相互作用与单细胞染色质可及性数据，构建知识引导的调控图，并利用图注意力网络(GAT)预测基因表达及评估特定调控相互作用的贡献	NA	以单细胞分辨率解码长程基因调控，揭示发育、疾病和细胞身份中的调控机制	神经母细胞瘤和成骨分化系统中的细胞调控网络，以及阿尔茨海默病、多发性硬化症和精神分裂症相关疾病细胞类型	自然语言处理，机器学习	阿尔茨海默病，多发性硬化症，精神分裂症，神经母细胞瘤	单细胞多组学测序，染色质可及性分析	图注意力网络（GAT）	单细胞多组学数据（包括染色质可及性数据和基因表达数据）	五个单细胞多组学数据集	PyTorch	GAT	NA	NA
364	2026-07-30	Automated MRI-based framework combining deep learning localization and machine learning classification for pubertal olecranon bone age assessment 2026-Jul-28, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-026-03934-7 PMID:42517899	研究论文	开发了一种基于MRI的AI框架，用于青春期尺骨鹰嘴骨龄分期评估，并测试了其内部性能和跨中心可迁移性	首次将YOLO-v8m深度学习定位与ResNet-50特征提取及NN分类器结合，构建了用于青春期尺骨鹰嘴骨龄分期的全自动MRI框架，并验证了无需重新训练的跨中心可迁移性	研究样本人群仅涵盖特定青春期年龄窗口（女孩9.5-13岁，男孩11.5-15岁），且结果应视为辅助成熟标志物而非独立的法医骨龄评估工具	建立基于MRI的AI骨龄分期框架，评估其内部性能及跨中心迁移性	青春期尺骨鹰嘴骨龄分期	计算机视觉	NA	MRI成像	YOLO-v8m检测器、ResNet-50特征提取、神经网络分类器	图像（肘部MRI影像）	开发队列197例（77名女孩，120名男孩），外部验证队列72例（30名女孩，42名男孩）	PyTorch	YOLO-v8m, ResNet-50, 神经网络	平均精确度, 准确率, 平均绝对误差, 均方根误差, 加权kappa系数, 组内相关系数	NA
365	2026-07-29	ASO Visual Abstract: Optimizing Deep Learning for Renal Mass Characterization in Challenging Cases: A Comparative Study of Spatial-Input Strategies and a Validated ROI-Only DLR Nomogram 2026-Jul-28, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-026-20325-9 PMID:42518144	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
366	2026-07-30	Portable Near Infrared Spectroscopy Study for Turmeric Adulteration Detection 2026-Jul-28, Journal of AOAC International IF:1.7Q3 DOI:10.1093/jaoacint/qsag068 PMID:42518243	研究论文	利用便携式近红外光谱与深度学习技术检测姜黄粉中玉米粉掺假	开发了双注意力CNN-LSTM多任务网络，同时实现掺假分类和含量回归，显著优于传统PLS模型	仅在受控实验条件下进行，未涉及实际复杂样本环境	建立快速、无损的姜黄粉掺假现场检测方法	姜黄粉中的玉米粉掺假	计算机视觉，机器学习	NA	近红外光谱（NIR），化学计量学	CNN， LSTM	光谱数据	330个掺假样本（玉米粉比例0-50%）	PyTorch	CNN， LSTM， PLS， PCA， CARS， UVE	准确率， R²， RMSE， RPD	NA
367	2026-07-30	Artificial intelligence for radiographic caries detection in dental education: a systematic review with functional meta-synthesis 2026-Jul-28, Caries research IF:2.9Q1 DOI:10.1159/cre/abuag001 PMID:42519985	系统综述	人工智能在口腔放射影像龋病检测教育中的作用：系统综述与功能性整合分析	首次采用功能性整合分析方法，系统综述了人工智能在牙科教育中辅助放射影像龋病检测的三种角色：辅助决策、训练支架和性能基准	纳入研究间存在显著的方法异质性，证据确定性极低，主要反映短期绩效而非持久学习效果或临床转化能力	综合学生层面的证据，阐明人工智能在牙科放射影像龋病检测教育中的作用	口腔医学本科生或研究生进行放射影像龋病检测或分类任务的表现	计算机视觉	龋病	NA	机器学习与深度学习	放射影像	9项研究涉及537名牙科学生	NA	NA	灵敏度、特异度	NA
368	2026-07-30	Drug repurposing opportunities across 92 CNS-related conditions using deep learning and whole-genome sequencing 2026-Jul-28, Neurotherapeutics : the journal of the American Society for Experimental NeuroTherapeutics IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.neurot.2026.e00976 PMID:42520674	研究论文	利用深度学习和全基因组测序数据，探索92种中枢神经系统相关疾病的药物重定位机会	将全基因组测序通路重要性概况与已有药物KEGG通路特征整合，构建跨诊断的药物重定位评分系统，并纳入基因证据支持	依赖KEGG通路数据库的完整性和准确性，且部分重定位对缺乏直接临床验证	开发基于机制的、可扩展的药物重定位方法，加速中枢神经系统疾病治疗开发	213种已获批或临床阶段药物，4392名个体的全基因组测序数据，覆盖92种诊断类型	机器学习	中枢神经系统疾病	全基因组测序，KEGG通路分析	深度学习	基因组测序数据，药物通路数据	4392名个体，92种诊断类别，213种药物	NA	NA	重定位评分，变异类别支持数，高置信度药物-诊断对数量	NA
369	2026-07-30	Recycled Aggregate Green Concrete with Graphene Oxide-Coated PVA Fibers: Performance Improvement and Life Cycle Evaluation 2026-Jul-28, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2026.125350 PMID:42520902	研究论文	通过开发氧化石墨烯涂层PVA纤维，提升再生骨料混凝土的力学性能并进行生命周期评估	提出使用氧化石墨烯涂层聚乙醇酸纤维增强再生骨料混凝土的性能，并比较了物理搅拌与三步浸涂两种涂层方法，结合分形维数、深度学习图像分析和分子动力学模拟揭示微观机制	氧化石墨烯涂层工艺虽提升力学性能但增加生产阶段环境负担，生命周期评估需进一步验证经济与环境的综合平衡	开发高性能、低碳的再生骨料混凝土，克服其力学性能不足和环境负担问题	再生骨料混凝土和氧化石墨烯涂层聚乙醇酸纤维	计算机视觉	不适用	氧化石墨烯涂层制备、SEM-EDS、FTIR、拉曼光谱、分子动力学模拟	深度学习模型	图像	未明确说明，但涉及实验室制备的再生骨料混凝土试样	PyTorch	不适用	抗压强度、抗弯强度、分形维数、裂缝桥接性能	不适用
370	2026-07-30	High Resolution Isotropic 'Pseudo' 3D Cine imaging with Automated Segmentation using Concatenated 2D Real-time Imaging and Deep Learning 2026-Jul-28, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2026.102780 PMID:42520944	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
371	2026-07-30	AI-driven discovery of multifunctional peptides: From sequence space to therapeutics 2026-Jul-27, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2026.108987 PMID:42508541	综述	综述了人工智能驱动的多功能肽发现方法，涵盖从序列空间到治疗应用的方法论、实践应用与持续挑战	系统总结了肽表示学习、多模态融合、多标签学习以及基于深度神经网络和蛋白质语言模型的预测框架等关键方法创新，并探讨了类不平衡、注释不完整、跨数据集泛化性有限及药物相似性整合不足等挑战	未提出新模型或实验验证，仅基于现有文献综述，可能遗漏最新未收录研究	整合理解人工智能驱动多功能肽发现的方法论景观、实际应用和持续挑战	多功能肽（MFPs）及其序列空间	机器学习	复杂多因素疾病	深度学习、蛋白质语言模型	深度神经网络、蛋白质语言模型	肽序列数据	不适用	不适用	不适用	不适用	不适用
372	2026-07-30	Explainable deep learning for early sepsis detection from ICU time-series data using XAI techniques 2026-07-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-61652-x PMID:42509366	研究论文	提出利用可解释人工智能技术对ICU时序数据进行早期脓毒症检测的定制化解决方案	结合双向长短期记忆网络和时间卷积网络模型，并重点采用可解释性技术提升临床信任度	数据库存在大量数据空缺和类别不平衡问题	实现脓毒症的早期检测，提高患者预后	ICU患者的时序数据	机器学习	脓毒症	NA	BiLSTM, TCN	时序数据	NA	NA	双向长短期记忆网络,时间卷积网络	ROC-AUC, F1分数	NA
373	2026-07-30	IDEAL-Age: an interpretable deep learning framework for single-cell resolution profiling of immunological aging 2026-Jul-27, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-026-04188-7 PMID:42503507	研究论文	提出了IDEAL-Age，一个可解释的深度学习框架，用于单细胞分辨率下的免疫衰老分析	首次实现单细胞转录组水平的可解释深度学习框架，能够揭示线性与非线性基因贡献轨迹，识别与年龄相关的细胞角色	信息不足，输出NA	开发高分辨率计算框架以解析系统性免疫衰老	单细胞外周血单核细胞（PBMC）转录组	自然语言处理，机器学习	免疫衰老，系统性红斑狼疮	单细胞转录组测序	深度学习框架	单细胞转录组数据	NA	NA	可解释深度学习架构	预测性能	NA
374	2026-07-30	Magnetically controlled diatom-based microrobots for targeted drug delivery and combined chemo-photodynamic treatment of glioblastoma 2026-Jul-25, Biomaterials advances IF:5.5Q2 DOI:10.1016/j.bioadv.2026.215083 PMID:42520347	研究论文	开发了一种基于硅藻的磁控微机器人平台，用于胶质母细胞瘤的靶向药物递送和化疗-光动力联合治疗	首次将硅藻骨架与磁性材料结合构建生物混合微机器人，集成闭环磁导航、真空增强载药、超声触发释药和化疗-光动力联合治疗多种功能	仅限于体外实验验证，未在动物模型或人体中进行体内评估	开发一种用于胶质母细胞瘤靶向药物递送的磁控微机器人平台	胶质母细胞瘤细胞（U87细胞系）和硅藻骨架微机器人	机器人学，药物递送	胶质母细胞瘤	磁性控制，真空载药，超声触发释药，深度学习	自适应模糊PID控制	实验细胞数据	NA	深度学习算法	自适应模糊PID控制器	细胞活力，运动控制精度	NA
375	2026-07-30	Anti-swelling dual-network organohydrogel fiber sensors for deep-learning-assisted underwater communication 2026-Jul-25, Journal of colloid and interface science IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.jcis.2026.141215 PMID:42520429	研究论文	提出抗溶胀双网络有机水凝胶纤维传感器，结合深度学习实现水下通信	首次通过湿法纺丝、冻融和溶剂置换结合制备具有抗溶胀性的双网络PVA/SA/GA有机水凝胶纤维，并利用双向长短期记忆深度学习实现水下摩尔斯电码通信系统	未提及长期稳定性、实际水下环境的多因素影响验证以及生物相容性评估	开发适用于水下可穿戴传感的导电水凝胶纤维传感器，解决传统水凝胶在水中的溶胀问题	双网络PVA/SA/GA有机水凝胶纤维传感器及其在水下通信中的应用	机器学习	NA	湿法纺丝、冻融处理、溶剂置换	双向长短期记忆网络	传感器信号	26个英文字母的摩尔斯电码信号	NA	双向长短期记忆网络	拉伸强度、断裂伸长率、溶胀率、电导率、应变灵敏度、响应时间、识别准确率	NA
376	2026-07-30	Reconstruction of undersampled scanning ion conductance microscopy images through zero-shot learning-based super-resolution 2026-Jul-25, Micron (Oxford, England : 1993) DOI:10.1016/j.micron.2026.104086 PMID:42520546	研究论文	提出基于零样本学习的超分辨率框架，从欠采样扫描离子电导显微镜图像中重建高保真图像，以加速成像速度	利用内部图像统计信息从输入自身提取训练样本，训练图像特定超分辨率网络，避免对外部数据集的依赖，并在欠采样条件下实现优于传统压缩感知和基线零样本超分辨率算法的重建精度	未明确提及，但可能受限于零样本学习对输入图像内部统计特性的依赖，以及噪声条件下的鲁棒性需进一步验证	实现高速扫描离子电导显微镜成像，通过欠采样与计算重建结合加快成像速度，并扩展到其他数据匮乏的扫描探针显微镜技术	扫描离子电导显微镜图像及其欠采样测量值	计算机视觉	不适用	扫描离子电导显微镜，零样本超分辨率	人工神经网络	图像	不适用	不适用	零样本超分辨率网络	重建精度	不适用
377	2026-07-30	R-R Interval Histogram-Based Deep Learning for 3-Class Atrial Fibrillation Screening in Garment-Type Wearable Holter Electrocardiogram Monitoring: Algorithm Development and Validation Study 2026-Jul-24, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/91960 PMID:42497361	研究论文	开发并评估一种基于R-R间隔直方图的深度学习框架，用于三分类房颤筛查，并分析时间窗口长度对模型性能的影响	明确将噪声作为独立类别，提出三分类房颤筛查框架，使用R-R间隔直方图替代传统波形特征以减少对噪声的依赖	未明确提及，但可能受限于单中心数据集和预定排除标准	评估基于R-R间隔的三分类房颤筛查框架在处理噪声环境下的性能	穿戴式动态心电图监测中的房颤信号	数字病理学	房颤	动态心电图监测	卷积神经网络	图像	117位患者的单导联穿戴式动态心电图数据	PyTorch	ResNet-34	准确率, 灵敏度, 特异度, Pearson相关系数, Spearman相关系数	NA
378	2026-07-30	Deep learning for automated instance segmentation of residual roots in panoramic radiographs using mask R-CNN: A retrospective diagnostic accuracy study 2026-Jul-24, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000049876 PMID:42499086	研究论文	利用Mask R-CNN在口腔全景片中自动检测和分割残余牙根，并与U-Net进行性能比较	首次将Mask R-CNN用于残余牙根的实例分割，在高灵敏度与高特异性之间取得平衡，显著降低假阴性率	未提及	评估Mask R-CNN在口腔全景片中自动检测和分割残余牙根的效能	残余牙根	计算机视觉	口腔疾病	口腔全景片	Mask R-CNN, U-Net	图像	224名患者，505个标注的残余牙根	PyTorch	Mask R-CNN (ResNet-50骨干网络 + 特征金字塔网络), U-Net	灵敏度, 特异性, 准确率, Dice相似系数, AUC	未提及
379	2026-07-30	Artificial intelligence analysis of thermo-physical transport in modified Eyring-Powell nanofluids with bioconvective and radiative effects 2026-Jul-24, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2026.112829 PMID:42520551	research paper	利用人工神经网络模型分析改进型Eyring-Powell纳米流体在生物对流和辐射效应下的热物理传输性能	首次将贝叶斯正则化人工神经网络（BR-ANN）应用于改进型Eyring-Powell纳米流体的随机热物理性能建模，实现了对复杂非线性多物理场耦合传热过程的高精度预测	模型基于层流和拉伸表面的假设条件，未考虑湍流或复杂几何形状的影响，且仅使用了数值模拟数据验证，缺乏实验数据的对比验证	研究热辐射、布朗运动、热泳、分层和生物对流等参数对改进型Eyring-Powell纳米流体热物理传输性能的影响机制	改进型Eyring-Powell纳米流体在拉伸表面上的层流流动及其热质传递和生物对流特性	machine learning	NA	数值模拟（Adams方法）	Bayesian Regularization Artificial Neural Network (BR-ANN)	数值模拟数据	NA	Mathematica, BR-ANN	Bayesian Regularization Artificial Neural Network	mean square error (MSE), 回归图, 绝对误差直方图	NA
380	2026-07-30	Predicting OCT-defined vulnerable plaques and MACE using quantitative imaging features of pericoronary adipose tissue from coronary CTA 2026-Jul-24, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109570 PMID:42520736	研究论文	利用冠状动脉CTA中冠状动脉周围脂肪组织的定量影像特征构建深度学习放射组学模型，预测OCT定义的易损斑块和主要不良心血管事件	首次基于冠状动脉周围脂肪组织的影像组学和深度特征，构建联合临床-影像组学-深度特征的模型，用于无创预测OCT定义的易损斑块及MACE	样本量较小（116例），且为单中心回顾性研究，外部验证不足，可能影响模型的泛化性	构建基于冠状动脉周围脂肪组织的深度学习放射组学模型，预测OCT评估的斑块易损性和未来主要不良心血管事件	冠心病患者冠状动脉周围脂肪组织的CT影像特征和临床数据	计算机视觉, 数字病理	冠心病	冠状动脉CT血管造影（CCTA），光学相干断层扫描（OCT）	支持向量机, 逻辑回归	CT影像	116例冠心病患者（训练集92例，验证集24例）	PyRadiomics, Volume Contrast框架	PyRadiomics提取影像组学特征，Volume Contrast框架提取深度特征	AUC	NA