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
1	2025-11-04	Improving Reproducibility of Volumetric Evaluation Using Computed Tomography in Pediatric Patients with Congenital Heart Disease 2025-Dec, Pediatric cardiology IF:1.5Q2 DOI:10.1007/s00246-024-03630-6 PMID:39217235	研究论文	本研究评估了深度学习注释程序与传统方法在先天性心脏病患者心室容积测量中的可重复性差异	首次系统比较深度学习注释程序与传统半自动区域生长算法在儿科先天性心脏病患者心室容积测量中的可重复性和效率	样本量相对有限（127例），仅评估了特定两种软件工具	评估先天性心脏病患者左心室、右心室和功能性单心室容积测量的观察者内、观察者间和不同研究间的可重复性	127名儿科先天性心脏病患者（56名女性，71名男性，平均年龄82.1个月）	医学影像分析	先天性心脏病	心脏CT扫描	深度学习	CT影像	127名患者	NA	NA	观察者内一致性、观察者间一致性、重建时间、重新配置次数	NA
2	2025-11-04	Multi-Scale Attention Fusion With Depthwise Separable Convolutions for Efficient Skin Cancer Detection 2025-Dec, Journal of cutaneous pathology IF:1.6Q3 DOI:10.1111/cup.14870 PMID:40998452	研究论文	提出一种融合多尺度注意力机制和深度可分离卷积的深度学习框架MAF-DermNet，用于高效准确的皮肤癌检测	集成多尺度注意力融合(MAF)与深度可分离卷积，结合DCGAN数据增强和残差注意力机制，在保持高精度的同时提升计算效率	未整合临床元数据，模型在不同医疗环境中的适用性有待进一步优化	开发高效准确的皮肤癌自动检测方法	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN, GAN	图像	NA	NA	深度可分离卷积, 残差注意力块, DCGAN	准确率, 宏F1分数	NA
3	2025-11-04	AI-Based Quantitative Assessment of Retinal Vascular Morphology in Circumscribed Choroidal Hemangioma 2025-Dec, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01256-2 PMID:41123787	研究论文	应用基于深度学习的AI系统对局限性脉络膜血管瘤患者的视网膜血管形态进行定量分析	首次使用深度学习AI系统对CCH患者的视网膜血管形态进行系统性定量分析，并探索病变位置对血管参数的影响	样本量较小（45例患者），回顾性研究设计，缺乏外部验证	评估局限性脉络膜血管瘤患者的视网膜血管形态变化及其与病变位置的关系	45例未治疗的局限性脉络膜血管瘤患者及其对侧健康眼睛	医学影像分析	脉络膜血管瘤	视网膜摄影，深度学习AI分析	深度学习	视网膜图像	45例CCH患者（45只患眼和45只对侧健康眼），平均年龄44.91±11.98岁，其中10例女性	NA	NA	p值，逻辑回归分析	NA
4	2025-11-04	A deep learning framework for real-time prediction of the behavioral state transition during predation 2025-Dec-01, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149982 PMID:41077379	研究论文	开发了一个深度学习框架，用于实时预测小鼠捕食行为中的搜索到追捕状态转换	首次实现了对捕食行为状态转换的实时预测，结合轻量级YOLOv11n检测器和时空网络STNet进行双任务学习	仅在实验室小鼠中进行验证，尚未在其他物种或更复杂环境中测试	开发实时行为状态转换预测方法，以精确研究决策过程中的神经回路	实验室小鼠的捕食行为	计算机视觉	NA	视频流分析	YOLO, GRU, CNN	视频	NA	PyTorch	YOLOv11n, STNet, GRU, 注意力机制, 残差卷积模块	准确率, AUC, ECE, Brier分数	NA
5	2025-11-04	Variant Classification Using Proteomics-Informed Large Language Models Increases Power of Rare Variant Association Studies and Enhances Target Discovery 2025-Dec, Genetic epidemiology IF:1.7Q3 DOI:10.1002/gepi.70023 PMID:41178319	研究论文	本研究利用蛋白质组学数据优化大型语言模型进行罕见有害变异分类，显著提高了罕见变异关联研究的统计功效	首次将大规模人类蛋白质组学数据与大型语言模型结合，开发出蛋白质组学引导的变异分类模型	研究样本主要来自UK Biobank，可能限制了在其他人群中的泛化能力	提高罕见有害变异的分类准确性，增强罕见变异关联研究的发现能力	2898种蛋白质的编码序列变异，来自46,665名个体	自然语言处理	NA	蛋白质组学测序	大型语言模型	蛋白质组学数据，基因型数据	46,665名个体	NA	ESM-1v, ESM-1b	关联重现率	NA
6	2025-11-04	Manifold Embedding of Quantum Information as Molecule Representation to Predict Blood-Brain Barrier Permeability by Deep Learning 2025-Nov-03, Molecular pharmaceutics IF:4.5Q1 DOI:10.1021/acs.molpharmaceut.5c01196 PMID:41025720	研究论文	本研究利用分子表面流形嵌入作为量子信息分子表示，通过深度学习模型预测血脑屏障渗透性	提出分子表面流形嵌入方法，将量子信息编码为分子表示，更直接地模拟分子相互作用	模型性能受数据规模和质量影响，在不同B3DB组间表现差异显著，log值分布不平衡，立体化学数据有限限制了手性影响的研究	改进中枢神经系统药物设计中血脑屏障渗透性的早期预测	分子化合物及其血脑屏障渗透性	机器学习	神经系统疾病	分子表面流形嵌入	深度学习	分子结构数据	B3DB数据集	NA	NA	RMSE, MAE, R²	NA
7	2025-11-04	Light fuel classification based on Raman spectroscopy and region-adaptive convolutional neural networks 2025-Nov-03, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d5ay01009h PMID:41178741	研究论文	提出一种基于拉曼光谱和区域自适应一维卷积神经网络的轻质燃料分类方法	将拉曼光谱分割为四个区域进行特征提取，通过基于峰值密度的初始权重分配和约束机制自适应调整区域贡献	仅针对16种轻质燃料样本进行验证，样本多样性有限	开发快速准确的轻质燃料战场识别方法	汽油、柴油和航空燃油等16种不同等级和来源的轻质燃料	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN	光谱数据	16种不同等级和来源的轻质燃料	NA	一维卷积神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
8	2025-11-04	Skin Lesion Classification Using Focal Modulation Networks 2025-Nov-03, Annals of the New York Academy of Sciences IF:4.1Q1 DOI:10.1111/nyas.70139 PMID:41178745	研究论文	提出基于焦点调制网络的皮肤病变分类框架，在三个公开数据集上实现高精度分类	首次将焦点调制网络应用于皮肤病变分类，能同时捕捉局部和全局特征，解决了传统Transformer模型处理高分辨率医学图像的局限性	未提及模型在临床环境中的实时性能测试和跨机构验证结果	开发准确、高效且可解释的自动皮肤病变分类方法	皮肤镜图像中的皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	焦点调制网络	图像	三个公开数据集：ISIC 2017、ISIC 2018、ISIC 2019	NA	焦点调制网络（Tiny、Small、Base、Large四种变体）	准确率	NA
9	2025-11-04	Synergistic Integration of Frequency-Dependent Impedance and Machine Learning in Semiconductor Metal Oxide-Based Breath Sensors for High-Performance Gas Discrimination 2025-Nov-03, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02656 PMID:41178758	研究论文	本研究通过结合频率依赖阻抗谱和机器学习技术，开发了一种用于高性能气体识别的半导体金属氧化物呼吸传感器	提出将频率依赖阻抗特征与深度学习神经网络相结合的新策略，在单传感器条件下实现了对化学性质相似气体混合物的高精度识别	研究仅针对丙酮和乙醇的混合物进行验证，需要进一步扩展到更多气体种类	开发用于呼吸疾病检测的高性能气体识别传感器	丙酮(0.5-2.5 ppm)和乙醇(0.5-2.5 ppm)的混合气体	机器学习	呼吸系统疾病	频率依赖阻抗谱	DNN	阻抗数据	未明确说明样本数量	NA	深度学习神经网络	准确率	NA
10	2025-11-04	Progress and Bottlenecks for Deep Learning in Computational Structure Biology: CASP Round XVI 2025-Nov-03, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.70076 PMID:41178755	研究论文	本文评估了CASP16中深度学习在计算结构生物学各领域的最新进展与瓶颈	系统评估了深度学习在蛋白质单体、复合物、RNA结构、大分子集合体和配体-蛋白质结构等不同领域的表现，并识别了当前的技术瓶颈	RNA结构预测结果不佳，大分子集合体目标集较小限制了结论，配体-蛋白质亲和力预测尚未达到实验精度	评估深度学习在计算结构生物学中的最新进展和现存挑战	蛋白质单体结构、蛋白质复合物、RNA结构、大分子集合体、有机配体-蛋白质结构和亲和力	计算结构生物学	NA	深度学习，传统物理启发方法	AlphaFold变体	蛋白质结构数据，RNA结构数据，配体-蛋白质复合物数据	CASP16目标集	NA	AlphaFold	结构一致性，界面精度，实验准确性	NA
11	2025-11-04	Characterization of binding kinetics and intracellular signaling of new psychoactive substances targeting cannabinoid receptor using transition-based reweighting method 2025-Nov-03, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.98798 PMID:41181929	研究论文	本研究通过分子动力学模拟和深度学习分析新型精神活性物质与经典大麻素在CB1受体上的结合动力学差异及其对下游信号传导的影响	结合过渡态重加权方法和神经关系推断深度学习技术，揭示了NPS通过增强NPxxY基序变构控制促进β-arrestin信号传导的分子机制	研究主要基于计算模拟，需要实验验证；仅分析了两种代表性配体	阐明新型精神活性物质与经典大麻素在CB1受体上产生不同信号传导特性的结构基础	新型精神活性物质MDMB-Fubinaca和经典大麻素HU-210与人源大麻素受体CB1的相互作用	计算生物学	药物滥用	分子动力学模拟, 过渡态重加权方法, 深度学习	变分自编码器, 神经关系推断	分子动力学轨迹数据	两种配体（MDMB-Fubinaca和HU-210）与CB1受体的结合过程	NA	神经关系推断	NA	NA
12	2025-11-04	Spin and Gradient Multiple Overlapping-Echo Detachment Imaging (SAGE-MOLED): Highly Efficient T2, T 2 * $$ {T}_2^{\ast } $$ , and M0 Mapping for Simultaneous Perfusion and Permeability Measurements 2025-Nov-02, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70165 PMID:41177950	研究论文	开发了一种基于多重重叠回波分离的SAGE-MOLED成像技术，用于高效获取无畸变的T2、T2*和M0映射，实现灌注和渗透性的同步测量	通过优化回波时间采样和集成多序列反向EPI技术，开发了SAGE-MOLED方法，克服了传统SAGE-EPI的空间分辨率低和几何畸变问题	研究包含水模实验、健康志愿者和初步临床研究，样本规模有限，需要更大规模的临床验证	开发高效的磁共振成像技术，实现同时测量组织灌注和血管渗透性参数	水模、健康志愿者和临床患者	医学影像	NA	磁共振成像（MRI）、多重重叠回波分离成像（MOLED）、自旋梯度回波EPI（SAGE-EPI）	深度学习模型	磁共振影像数据	水模实验、健康志愿者和初步临床研究	NA	端到端深度学习架构	皮尔逊相关系数（T2：0.991，T2*：0.988）	NA
13	2025-11-04	3D Swin Transformer for patient-specific proton dose prediction of brain cancer patients 2025-Nov-02, Acta oncologica (Stockholm, Sweden) DOI:10.2340/1651-226X.2025.43969 PMID:41178022	研究论文	本研究开发了一种基于3D Swin Transformer的深度学习模型，用于脑癌患者质子治疗的个性化剂量预测	首次将3D Swin Transformer集成到UNet架构中，用于脑癌质子治疗的体素级剂量预测	回顾性研究，样本量有限，需要前瞻性验证和临床部署优化	开发准确的脑癌质子治疗剂量预测模型	206例原发性脑肿瘤患者	医学影像分析	脑癌	双能计算机断层扫描(CT)	深度学习	医学影像(CT扫描)、轮廓数据、剂量计划	206例患者(训练集186例，测试集20例)	NA	3D Swin Transformer, UNet	3D gamma分析(3%/3 mm), 平均绝对误差(MAE), 临床靶区覆盖率(V95%), 剂量体积直方图(DVH)	NA
14	2025-11-04	Unveiling novel antimicrobial peptides from the ruminant gastrointestinal microbiomes: A deep learning-driven approach yields an anti-MRSA candidate 2025-Nov, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.01.005 PMID:39756573	研究论文	本研究开发深度学习模型从反刍动物胃肠道微生物组中识别新型抗菌肽，并验证其对MRSA的抗菌活性	首次将深度学习应用于反刍动物胃肠道微生物组数据挖掘抗菌肽，发现具有抗MRSA活性的新型肽段	仅验证了39种合成肽段的活性，未对所有预测肽段进行实验验证	开发从反刍动物胃肠道微生物组中识别新型抗菌肽的有效方法并评估其抗菌功效	反刍动物胃肠道微生物组中的抗菌肽	机器学习	细菌感染	宏基因组测序，分子动力学模拟	深度学习模型	基因组数据	120个宏基因组和10,373个宏基因组组装基因组	NA	NA	抗菌活性评估，细胞毒性，溶血性	NA
15	2025-11-04	Comparing innovative artificial intelligence algorithms to assess echocardiographic videos for clinical modeling 2025-Nov, The Journal of thoracic and cardiovascular surgery IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jtcvs.2025.01.008 PMID:39842544	研究论文	比较多种创新人工智能算法评估超声心动图视频以开发临床预测模型	首次在可变样本量设置下系统比较3D卷积神经网络、视频视觉变换器和混合卷积神经网络-长短期记忆模型在监督学习与半监督学习中的性能	研究样本量相对有限（最大800个视频数据集），未在更大规模数据上验证模型泛化能力	开发基于视频超声心动图图像的预测模型并评估不同样本量下的最优性能指标	超声心动图视频数据	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	3D CNN, Video Vision Transformer, CNN+LSTM	视频	200、400、800个视频数据集	NA	ResNet3D, ResNet+LSTM	平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE)	NA
16	2025-11-04	AKIRA: Deep learning tool for image standardization, implant detection and arthritis grading to establish a radiographic registry in patients with anterior cruciate ligament injuries 2025-Nov, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.12618 PMID:39925136	研究论文	开发用于前交叉韧带损伤患者图像标准化、植入物检测和关节炎分级的深度学习工具AKIRA，以建立影像学登记系统	提出AKIRA系统，整合三种深度学习算法实现膝关节X光片的自动分类、标注和植入物检测	研究设计为横断面研究，证据等级为IV级	开发人工智能工具以建立标准化的大型前交叉韧带损伤影像学登记系统	1628名前交叉韧带损伤患者的20,836张膝关节X光片	计算机视觉	骨科疾病	放射影像分析	CNN, 目标检测	图像	20,836张膝关节X光片，来自1628名患者	NA	EfficientNet, YOLO, Residual Network	F1分数, 精确率-召回率曲线下面积, 一致性	NA
17	2025-11-04	Upper Airway Volume Predicts Brain Structure and Cognition in Adolescents 2025-Nov, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202409-1748OC PMID:40460372	研究论文	本研究通过深度学习分析儿童上呼吸道容积与大脑结构及认知功能的关系	首次在大型儿科队列中应用深度学习进行上呼吸道分割，揭示上呼吸道容积作为儿童睡眠呼吸障碍认知结果的潜在生物标志物	研究为观察性设计，无法确定因果关系	探究上呼吸道容积与儿童认知功能和大脑结构的关系	11,875名9-10岁儿童	医学影像分析	睡眠呼吸障碍	磁共振成像	深度学习	磁共振影像切片	11,875名儿童，5,552,640个脑部MRI切片	NA	NA	置信区间，p值	NA
18	2025-11-04	Deep learning-assisted comparison of different models for predicting maxillary canine impaction on panoramic radiography 2025-Nov, American journal of orthodontics and dentofacial orthopedics : official publication of the American Association of Orthodontists, its constituent societies, and the American Board of Orthodontics IF:2.7Q1 DOI:10.1016/j.ajodo.2025.05.008 PMID:40673857	研究论文	本研究使用深度学习辅助的自动标志点检测系统比较不同模型在全景X光片上预测上颌尖牙阻生的准确性	首次采用深度学习自动标志点定位系统辅助测量几何参数，并对外部验证的三种现有预测模型进行性能比较	最有效的模型仍受逻辑和计算挑战的限制，需要进一步改进	比较现有模型在全景X光片上预测上颌尖牙阻生的准确性	7-14岁接受全景X光检查并被诊断为尖牙阻生的患者	计算机视觉	牙科疾病	全景X光摄影	深度学习	X光图像	102张全景X光片（102颗阻生尖牙和102颗非阻生尖牙）	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确度, AUC	NA
19	2025-11-04	Feasibility of optical stereotactic navigation for rectosigmoid cancer with deep learning-supported 3D modelling 2025-Nov, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110397 PMID:40907165	研究论文	本研究评估了基于深度学习支持3D建模的光学立体定向导航在直肠乙状结肠癌手术中的可行性	首次将深度学习生成的MRI分割与术前CT图像融合，实现亚毫米级精度的实时光学立体定向导航	单中心研究且样本量较小（仅10例患者）	评估光学立体定向导航技术在直肠乙状结肠癌手术中的准确性和肿瘤学结果	局部晚期cT4bN0-2直肠癌或局部复发性直肠乙状结肠癌患者	数字病理	直肠癌	CT、MRI、深度学习分割	深度学习模型	医学影像	10例患者	NA	NA	目标配准误差、R0切除率	NA
20	2025-11-04	An updated patent review of small molecule glucagon receptor antagonists (2020-2024) 2025-Nov, Expert opinion on therapeutic patents IF:5.4Q1 DOI:10.1080/13543776.2025.2559928 PMID:40968011	综述	本文系统回顾了2020-2024年间小分子胰高血糖素受体拮抗剂的最新专利进展	发现创新主体从制药公司转向学术机构，并采用深度学习和虚拟筛选技术开发新型化学结构	仍需临床研究验证这些化合物能否克服当前开发瓶颈并解决安全性问题	评估小分子胰高血糖素受体拮抗剂在糖尿病治疗中的最新发展	小分子胰高血糖素受体拮抗剂	药物研发	糖尿病	深度学习, 虚拟筛选, 结构研究, 机制研究	NA	专利数据, 文献数据, 临床数据	NA	NA	NA	NA	NA