深度学习在生物医药领域中的应用

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
1	2025-08-31	Robust multi-coil MRI reconstruction via self-supervised denoising 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30591 PMID:40457510	研究论文	研究通过自监督去噪作为预处理步骤提升多线圈MRI深度学习方法在含高斯噪声数据上的重建效果	首次将GSURE自监督去噪与DPM和MoDL等深度重建方法结合，验证去噪预处理在不同信噪比条件下对多线圈MRI重建的普适性提升	实验仅针对T2加权脑部和脂肪抑制膝关节扫描数据，未涵盖其他MRI序列或解剖部位	提高含噪声多线圈MRI数据的深度学习重建质量与效率	多线圈k空间MRI数据（T2加权脑部及脂肪抑制膝关节扫描）	医学影像处理	NA	Generalized Stein's Unbiased Risk Estimate (GSURE), 深度学习重建	Diffusion Probabilistic Models (DPMs), Model-Based Deep Learning (MoDL)	多线圈k空间MRI数据	T2加权脑部数据（信噪比32/22/12 dB）和脂肪抑制膝关节数据（信噪比24/14/4 dB）
2	2025-08-31	SMART MRS: A Simulated MEGA-PRESS ARTifacts toolbox for GABA-edited MRS 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30597 PMID:40485116	研究论文	开发了一个基于Python的工具箱SMART MRS，用于模拟GABA编辑MRS数据中的常见伪影	创建了首个专门针对GABA编辑MRS数据的伪影模拟工具箱，提供多种伪影类型和灵活的输入输出支持	NA	增强MRS模拟数据的多样性和质量，为深度学习模型提供训练数据	伽马-氨基丁酸(GABA)编辑的MRS数据	医学影像分析	NA	MEGA-PRESS MRS, 深度学习	深度学习模型	MRS光谱数据	NA
3	2025-08-31	Fast MR signal simulations of microvascular and diffusion contributions using histogram-based approximation and recurrent neural networks 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30629 PMID:40626426	研究论文	提出一种基于直方图近似和循环神经网络的快速MR信号模拟方法，用于高效计算微血管结构和扩散效应	结合磁场不均匀性矩阵降维与深度学习，将MR信号模拟速度提升近13000倍	NA	解决微血管特征和扩散效应集成计算挑战，提升MRI技术（如fMRI BOLD建模和MR血管指纹识别）的估计精度	MR信号（特别是受磁化率效应影响的信号）	医学影像分析	NA	深度学习、磁场不均匀性矩阵降维、MR血管指纹识别（MRF）	循环神经网络（RNN）	MR信号数据	NA
4	2025-08-31	Cross-institutional validation of a polar map-free 3D deep learning model for obstructive coronary artery disease prediction using myocardial perfusion imaging: insights into generalizability and bias 2025-Sep, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07243-w PMID:40198356	研究论文	本研究验证了一种无需极坐标映射的3D深度学习模型在跨机构预测阻塞性冠状动脉疾病中的泛化能力和潜在偏差	首次采用无极性映射的3D深度学习架构进行心肌灌注成像分析，并系统评估模型在不同医疗机构和人口群体中的性能差异	模型在外部队列中的性能显著低于内部队列，且在特定亚组（如70岁以上患者和跑步机负荷测试患者）中表现较差	评估深度学习模型在阻塞性冠状动脉疾病诊断中的跨机构泛化能力和潜在偏差	来自台湾两个医疗中心的接受铊-201心肌灌注成像和冠状动脉造影的患者	医学影像分析	心血管疾病	深度学习，心肌灌注成像（MPI），受试者工作特征曲线分析	3D深度学习模型	医学影像	内部训练集928例，内部验证集933例，外部验证集3234例
5	2025-08-31	Quantitative Computed Tomography Measures of Lung Fibrosis and Outcomes in the National Lung Screening Trial 2025-Sep, Annals of the American Thoracic Society IF:6.8Q1 DOI:10.1513/AnnalsATS.202410-1048OC PMID:40208581	研究论文	本研究通过定量CT测量评估间质性肺病（ILD）特征与临床结局的关联	首次在大规模高危人群中应用CALIPER和深度学习UIP算法量化ILD特征，并验证其与死亡风险的关联	未发现ILD定量指标与肺癌发病率的关联，且研究基于特定吸烟人群可能限制普适性	探讨定量CT测量的ILD特征是否与NLST试验中的临床相关结局存在关联	NLST试验中11,518名有吸烟史的个体	医学影像分析	间质性肺病	低剂量CT（LDCT）扫描，CALIPER算法，深度学习UIP分类算法	Cox比例风险回归模型	CT影像数据	11,518名参与者（平均年龄61.5岁，58.7%男性）
6	2025-08-31	A Deep Learning Model for Comprehensive Automated Bone Lesion Detection and Classification on Staging Computed Tomography Scans 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.021 PMID:40634223	研究论文	开发一种基于深度学习的模型，用于在分期CT扫描中自动检测和分类骨病变	利用nnUNet模型实现骨病变的全面自动化检测与良恶性分类，并评估患者水平的疾病负担预测	在部分良性患者中产生假阳性结果，需进一步研究对医生审核的实际影响	提升癌症骨转移分期CT检查的效率和准确性	前列腺癌及其他原发癌症患者的成骨性和溶骨性骨病变	计算机视觉	前列腺癌	CT扫描	nnUNet	医学影像	402例患者CT数据（训练集），69例患者独立测试集（含32例骨转移患者）
7	2025-08-31	Enhancing schizophrenia diagnosis efficiency with EEGNet: a simplified recognition model based on γ band features 2025-Sep, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2025.112047 PMID:40811883	研究论文	本研究开发了一种基于EEG信号和深度学习的简化诊断模型，利用γ波段特征高效识别精神分裂症	通过优化EEGNet架构专注于γ波段特征，在保证高精度的同时显著降低模型复杂度和训练时间	NA	开发客观高效的精神分裂症诊断模型	精神分裂症患者和健康对照组的静息态EEG信号	机器学习	精神分裂症	EEG信号分析	EEGNet	脑电信号	采用留一交叉验证(LOSOCV)的受试者样本
8	2025-08-31	Single-cell multiomics reveals the oscillatory dynamics of mRNA metabolism and chromatin accessibility during the cell cycle 2025-Aug-26, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2025.116089 PMID:40751912	研究论文	利用单细胞多组学技术揭示细胞周期中mRNA代谢和染色质可及性的振荡动态	首次结合单细胞多组学测序、生物物理建模和深度学习量化mRNA转录、剪接、核输出和降解速率，揭示转录后调控在mRNA积累中的核心作用	NA	解析细胞周期中全基因组mRNA代谢的动态变化规律	增殖细胞中的基因表达调控过程	生物信息学	NA	单细胞多组学测序（single-cell multiome sequencing）	生物物理建模、深度学习	基因组学数据	NA
9	2025-08-31	Heat stress responses mediated by N6-methyladenine DNA methylation in maize 2025-Aug-26, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2025.116058 PMID:40728929	研究论文	本研究揭示了玉米中N6-甲基腺嘌呤（6mA）DNA甲基化在热胁迫响应中的调控作用及其分子机制	首次在作物中发现6mA动态与热胁迫耐受性相关，鉴定ZmALKBH1作为6mA去甲基化酶，并开发深度学习模型预测6mA分布	NA	探究6mA在玉米热胁迫响应中的功能及其调控机制	玉米自交系B73、Mo17、W22和B104	表观遗传学	NA	全基因组6mA分析、深度学习建模	深度学习模型	表观基因组数据	四个玉米自交系（B73、Mo17、W22、B104）
10	2025-08-31	FakeRotLib: Expedient Noncanonical Amino Acid Parametrization in Rosetta 2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01030 PMID:40789114	研究论文	提出FakeRotLib方法，用于在Rosetta中快速参数化非经典氨基酸	利用小分子构象统计拟合创建旋转异构体分布，显著提升参数化效率并扩展可建模氨基酸类型	NA	改进非经典氨基酸在Rosetta中的建模参数化方法	非经典氨基酸的旋转异构体分布	计算生物学	NA	统计拟合、小分子构象分析	NA	构象数据	NA
11	2025-08-31	Designing lipid nanoparticles using a transformer-based neural network 2025-Aug-15, Nature nanotechnology IF:38.1Q1 DOI:10.1038/s41565-025-01975-4 PMID:40817189	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer神经网络的模型COMET，用于预测脂质纳米颗粒（LNPs）的性能，以加速RNA药物开发	首次将Transformer架构应用于多组分复合制剂LNP的性能预测，能够处理非标准配方并实现端到端预测	模型训练依赖于大规模数据集LANCE的构建，且对训练数据量有一定要求	通过深度学习优化脂质纳米颗粒配方设计，提高核酸药物递送效率	脂质纳米颗粒（LNPs）及其多组分配方	机器学习	NA	深度学习，Transformer神经网络	Transformer	化学配方数据，性能数据	大规模LNP数据集LANCE（具体数量未明确说明）
12	2025-08-31	Fully Automated Tooth Segmentation and Labeling for Both Full- and Partial-Arch Intraoral Scans Using Deep Learning 2025-Aug-14, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100950 PMID:40815915	研究论文	提出一种基于深度学习的全自动牙齿分割与标记方法，适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描数据	首个针对全牙弓和部分牙弓口内扫描的全自动牙齿分割与FDI标记方法，包含四项技术增强	某些牙齿状况（如残根、残冠、缺牙和部分萌出牙）与模型误差显著正相关	开发适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描的牙齿分割与标记深度学习模型	牙齿	计算机视觉	NA	深度学习	ToothInstanceNet（两阶段深度学习模型）	3D口内扫描数据	600个口内扫描数据（300个全牙弓和300个部分牙弓）
13	2025-08-31	Data Mining-Based Model for Computer-Aided Diagnosis of Autism and Gelotophobia: Mixed Methods Deep Learning Approach 2025-Aug-13, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/72115 PMID:40802390	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的诊断系统，结合面部情绪识别和验证问卷，用于检测自闭症谱系障碍（ASD）患者或非ASD个体的恐笑症	创新性地融合了深度学习面部特征分析与标准化问卷（GELOPH<15>），在面部表情模糊时提升诊断可靠性	在面部线索不明确的情况下，仅依赖DeepFace模型不足以准确分类恐笑症	开发自动化工具以提升恐笑症的早期诊断和干预效果	自闭症谱系障碍个体及神经典型个体，重点关注青少年高功能ASD群体	计算机视觉	自闭症谱系障碍	深度学习、面部情绪识别、问卷评估	多层感知机（MLP）、DeepFace	图像	2932张面部图像（ASD与神经典型儿童各1466张）
14	2025-08-31	Inference of germinal center evolutionary dynamics via simulation-based deep learning 2025-Aug-13, ArXiv PMID:40832049	研究论文	使用基于模拟的深度学习方法推断生发中心B细胞的亲和力-适应性响应函数	首次结合深度学习与模拟推断技术，从重复实验数据中学习生发中心B细胞的亲和力-繁殖力关系函数	NA	研究生发中心B细胞的突变和进化动力学，特别是亲和力与繁殖力之间的定量关系	生发中心中的B细胞	机器学习	NA	深度学习，模拟推断	深度学习	实验数据	多次重复的特定生发中心条件组合实验
15	2025-08-31	Colorectal cancer heterogeneity co-evolves with tumor architecture to determine disease outcome 2025-Aug-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.11.669722 PMID:40832253	研究论文	利用深度学习结合空间转录组学等技术，揭示结直肠癌中肿瘤架构与细胞状态间的协同进化关系，并预测患者预后	开发了亚细胞分辨率的高通量图像分析范式，首次发现组织架构通过促进癌症干细胞状态多样化驱动肿瘤异质性演化的反馈机制	NA	探究结直肠癌异质性与肿瘤架构的协同进化关系及其对疾病结局的影响	结直肠癌患者组织样本及患者来源类器官	数字病理学	结直肠癌	深度学习、空间转录组学、多重免疫组化、患者来源类器官培养	深度学习	图像、转录组数据	NA
16	2025-08-31	Multi-organ AI Endophenotypes Chart the Heterogeneity of Pan-disease in the Brain, Eye, and Heart 2025-Aug-13, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.09.25333350 PMID:40832432	研究论文	本研究利用多器官AI内表型（MAEs）探索脑、眼和心脏疾病的异质性和共享病因，为精准医学提供新维度表征	提出“泛疾病”概念，应用弱监督深度学习模型从多器官多模态数据中识别出11个AI驱动的生物标志物，揭示跨疾病机制	NA	研究脑、眼和心脏疾病的异质性及共同病因，推动精准医学发展	129,340名参与者的多器官成像、遗传、蛋白质组和RNA-seq数据	数字病理	阿尔茨海默病、偏头痛、心血管疾病	成像、遗传、蛋白质组、RNA-seq	Surreal-GAN（弱监督深度学习模型）	图像、遗传、蛋白质组、转录组数据	129,340名参与者个体数据及MULTI联盟汇总数据
17	2025-08-31	Fluctuation structure predicts genome-wide perturbation outcomes 2025-Aug-12, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7304871/v1 PMID:40831507	研究论文	提出CIPHER框架，利用未扰动细胞中的基因共波动预测全转录组扰动结果	首次将统计物理中的线性响应理论应用于功能基因组学，通过基线基因协方差结构预测扰动响应	NA	开发能够解释单细胞扰动筛选中全基因组响应的方法	基因表达扰动响应	功能基因组学	NA	单细胞扰动筛选，贝叶斯推断	线性响应理论框架	单细胞基因表达数据	11个大规模单细胞扰动数据集，涵盖4,234次扰动和超过136万个细胞
18	2025-08-31	A quantitative framework for predicting odor intensity across molecule and mixtures 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.08.668954 PMID:40832259	研究论文	开发了一个结合深度学习与精确气味传递系统的定量框架，用于预测单分子和混合物的气味强度	首次建立了将物理刺激特性直接与感知气味强度关联的鲁棒定量框架，并利用深度学习自动化识别挥发性成分对香气感知的贡献	NA	填补嗅觉领域缺乏标准化强度量化单位的空白，实现对气味强度的精确预测与控制	单分子气味物质和混合物	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	物理特性数据	NA
19	2025-08-31	Enhanced hyper tuning using bioinspired-based deep learning model for accurate lung cancer detection and classification 2025-Aug-09, The International journal of artificial organs DOI:10.1177/03913988251359522 PMID:40781973	研究论文	提出一种基于生物启发算法的增强超调优深度学习模型，用于肺癌的精确检测与分类	结合生物启发算法（灰狼优化和差分进化）进行混合特征选择，并引入深度分形边缘分类器逐步学习肺癌特征	NA	提高肺癌检测与分类的准确性和效率，克服现有技术计算需求高、数据整合复杂等挑战	肺癌CT图像	计算机视觉	肺癌	CT成像、GLCM纹理分析、生物启发优化算法	Mask R-CNN、深度分形边缘分类器（DFEC）	图像	NA
20	2025-08-31	Accelerated free-breathing abdominal T2 mapping with deep learning reconstruction of radial turbo spin-echo data 2025-Aug-05, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70017 PMID:40762149	研究论文	提出一种基于深度学习的加速自由呼吸腹部T2 mapping重建框架，用于从欠采样径向涡轮自旋回波数据中快速生成高质量解剖图像和准确T2图	开发了灵活的深度学习框架，支持全监督方式改善T2加权图像或自监督方式重建T2图，实现了仅需160个径向视图的快速采集与重建	NA	加速腹部自由呼吸T2 mapping，同时保持高质量解剖图像、准确T2图和快速重建时间	腹部肝脏区域	医学影像分析	NA	径向涡轮自旋回波成像，深度学习重建	深度学习框架	MRI图像数据	回顾性和前瞻性欠采样数据（具体数量未明确说明）