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
181	2025-09-06	Inverse-designed metasurfaces for wavefront restoration in under-display camera systems 2025-Aug, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2025-0242 PMID:40896159	研究论文	提出一种逆向设计的超表面用于波前恢复，以解决屏下摄像头系统中的衍射问题	通过逆向设计超表面抑制高阶衍射模式，无需依赖外部软件处理即可实现实时图像恢复	NA	解决屏下摄像头系统中由显示面板周期性像素结构引起的光学衍射问题	智能手机屏下摄像头系统	光学工程	NA	逆向设计超表面技术	NA	光学图像	NA
182	2025-09-06	Short-range human cortico-cortical white matter fibers have thinner axons and are less myelinated compared to long-range fibers despite a similar g-ratio 2025-Aug, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3002906 PMID:40834043	研究论文	通过二维透射电镜分析比较人脑长短程白质纤维的轴突直径和髓鞘厚度差异	首次系统揭示短程联络纤维相比长程纤维具有更细轴突和更低髓鞘化程度，但保持相似g-ratio值的神经组织基本原则	NA	探究长短程白质纤维在轴突直径和髓鞘化程度的差异	人脑白质纤维（胼胝体长纤维和浅表白质短纤维）	神经科学	NA	二维透射电子显微镜分析，深度学习	深度学习	电子显微镜图像	约40万条纤维分析（胼胝体和浅表白质区域）
183	2025-09-06	ACtriplet: An improved deep learning model for activity cliffs prediction by in tegrating triplet loss and pre-training 2025-Aug, Journal of pharmaceutical analysis IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.jpha.2025.101317 PMID:40893440	研究论文	提出一种结合三元组损失和预训练策略的深度学习模型ACtriplet，用于预测活性悬崖(ACs)	首次将人脸识别中的三元组损失与预训练策略整合，专门针对活性悬崖预测任务优化模型	数据量无法快速增加的困境限制了模型性能的进一步提升	提高活性悬崖预测准确性，推动深度学习在药物发现早期阶段的应用	分子化合物对及其结合亲和力差异	机器学习	NA	深度学习，预训练策略，三元组损失	深度神经网络	分子图像或图结构数据	30个基准数据集
184	2025-09-06	The future of pharmaceuticals: Artificial intelligence in drug discovery and development 2025-Aug, Journal of pharmaceutical analysis IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.jpha.2025.101248 PMID:40893437	综述	本文探讨人工智能在药物发现与开发中的革命性作用及其未来潜力	系统阐述AI通过整合数据、算力与算法重塑药物研发范式，涵盖从靶点发现到临床试验的全流程创新	面临数据共享机制不完善、算法知识产权保护不足、湿实验与干实验融合挑战	提升药物研发效率与成功率，缩短开发周期并降低成本	药物分子设计、靶点发现、临床试验优化	人工智能辅助药物研发	NA	机器学习(ML)、深度学习(DL)、分子生成技术、虚拟筛选(VS)	NA	多模态生物医学数据	NA
185	2025-09-06	Automatic labels are as effective as manual labels in digital pathology images classification with deep learning 2025-Aug, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100462 PMID:40894240	研究论文	本研究探讨在数字病理图像分类中，自动标签与手动标签在深度学习模型训练中的效果对比	确定了自动标签噪声容忍阈值为10%，并验证了在此范围内自动标签可达到与手动标签相当的性能	研究仅基于三种特定疾病案例，结果可能不适用于所有病理图像分类场景	评估自动标签在训练数字病理图像分类深度学习模型中的有效性和适用条件	全幻灯片图像（WSIs）	数字病理	多类别疾病（乳糜泻、肺癌、结肠癌）	深度学习	CNN, Vision Transformer	图像	10,604张WSIs
186	2025-09-06	Comparison of Experienced and Inexperienced Raters Using Automated Deep Learning Computed Tomography Analysis to Evaluate Tricuspid Valve and Right Heart Morphology 2025-Aug, Structural heart : the journal of the Heart Team DOI:10.1016/j.shj.2025.100488 PMID:40894369	研究论文	比较经验丰富和经验不足的评分者使用基于深度学习的CT分析评估三尖瓣和右心形态	证明深度学习CT分析结果与用户经验无关，实现快速准确的右心评估	NA	评估自动化深度学习CT分析在三尖瓣和右心形态评估中的应用效果	三尖瓣和右心形态	计算机视觉	心血管疾病	CT扫描	深度学习	医学影像	NA
187	2025-09-06	Deep Learning-based Hierarchical Brain Segmentation with Preliminary Analysis of the Repeatability and Reproducibility 2025-Jul-31, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2023-0124 PMID:38960679	研究论文	开发并评估基于深度学习的层次化脑区分割方法在体积测量中的重复性和再现性	提出使用多个深度学习模型进行层次化分割，能在临床可行时间内完成107个脑亚区的分割	仅使用11名健康受试者的扫描重扫描数据评估重复性和再现性，样本量较小	评估深度学习脑分割方法在体积测量中的重复性和再现性，并与传统方法SPM和FreeSurfer进行比较	人脑T1加权磁共振图像	医学影像分析	NA	深度学习，多图谱配准方法	深度学习模型（具体架构未说明）	3D T1加权磁共振图像	训练数据：486名受试者；测试数据：11名健康受试者使用3台MRI扫描仪
188	2025-09-06	Utility of Thin-slice Fat-suppressed Single-shot T2-weighted MR Imaging with Deep Learning Image Reconstruction as a Protocol for Evaluating the Pancreas 2025-Jul-31, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2024-0017 PMID:38910138	研究论文	比较深度学习图像重建的薄层脂肪抑制单次激发T2加权成像与传统序列在胰腺评估中的效用	首次将深度学习图像重建技术应用于薄层单次激发T2加权序列，显著提升胰腺病灶对比度和图像质量	回顾性研究且样本量较小（42例患者），仅针对胰腺癌患者	优化胰腺MRI扫描协议，提升胰腺病变的检测和评估效果	胰腺癌患者的MRI图像	医学影像分析	胰腺癌	MRI（T2加权成像）、深度学习图像重建	DLIR（深度学习图像重建）	医学影像	42例胰腺癌患者
189	2025-09-06	Thin-slice 2D MR Imaging of the Shoulder Joint Using Denoising Deep Learning Reconstruction Provides Higher Image Quality Than 3D MR Imaging 2025-Jul-31, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2023-0115 PMID:38777762	研究论文	比较采用去噪深度学习重建的薄层2D MRI与3D MRI在肩关节成像中的图像质量	首次将并行成像、部分傅里叶技术与深度学习去噪重建（dDLR）结合应用于2D MRI，证明其在肩关节成像中优于传统3D MRI	样本量较小（仅18例患者），且未明确说明研究对象的临床特征	评估薄层2D脂肪抑制质子密度加权成像结合先进重建技术在肩关节MRI中的价值	人类肩关节	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	MRI，深度学习重建（dDLR），并行成像，部分傅里叶技术	深度学习（未指定具体架构）	医学影像	18例患者
190	2025-09-06	Increased Expression of Secreted Form A Disintegrin and Metalloproteinase 28 (ADAM28s) in Esophageal Squamous Cell Carcinoma: Implication for Carcinoma Cell Proliferation via Interleukin 6 Receptor Shedding 2025-Jul-29, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104222 PMID:40744225	研究论文	本研究探讨ADAM28s在食管鳞状细胞癌中的过表达及其通过IL-6受体脱落促进癌细胞增殖的机制	首次揭示ADAM28s在ESCC中以活性形式过表达，并通过IL-6信号通路调控癌细胞增殖	研究仅针对特定细胞系（TE-1、KYSE-140、TE-8）和小鼠异种移植模型，临床样本多样性可能不足	阐明ADAM28在食管鳞状细胞癌中的表达特征、临床意义及促进增殖的分子机制	食管鳞状细胞癌组织、癌细胞系（TE-1、KYSE-140、TE-8）和小鼠异种移植模型	癌症生物学	食管鳞状细胞癌	免疫印迹、免疫组化、深度学习人工智能分析、siRNA基因沉默、异种移植实验	NA	蛋白质表达数据、组织图像、生存分析数据	ESCC组织样本与非肿瘤食管组织对比，三种癌细胞系，小鼠异种移植模型
191	2025-09-06	A novel ligand-based convolutional neural network for identification of P-glycoprotein ligands in drug discovery 2025-Jul-25, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11301-8 PMID:40715638	研究论文	提出一种新型配体卷积神经网络（NLCNN）用于药物发现中P-糖蛋白配体的高精度识别	整合分子对接和配体深度学习方法的NLCNN框架，在精度和召回率上比传统CNN和SVM提升19-24%	训练数据集规模有限（197个样本），且依赖小鼠P-gp模板构建的人类蛋白同源模型	开发高精度计算工具预测P-糖蛋白与药物的相互作用	P-糖蛋白（P-gp）底物和抑制剂	计算药理学	癌症	分子对接、同源建模	CNN（卷积神经网络）	分子结构数据	197个P-gp底物样本
192	2025-09-06	Clinical application of a deep learning system for automatic mandibular alveolar bone quantity assessment and suggested treatment options using CBCT cross-sections 2025-Jul-25, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000043257 PMID:40725950	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能系统，用于自动评估下颌牙槽骨骨量并通过CBCT横截面图像实时提供治疗建议	首次将YOLOv8-seg模型应用于牙槽骨和下颌管的自动分割，并集成骨量测量与25种治疗方案的自动分类建议	系统仍需未来改进以完全满足临床应用需求，当前面临一定技术挑战	开发临床适用的AI系统，实现牙槽骨骨量自动评估和治疗方案推荐	无牙颌区域的下颌牙槽骨和下颌管	计算机视觉	牙科疾病	CBCT成像技术	YOLOv8-seg, CNN	医学图像	包含88个案例的自定义数据集
193	2025-09-06	Association of deep learning-derived histologic features of placental chorionic villi with maternal and infant characteristics in the New Hampshire birth cohort study 2025-Jul-23, Placenta IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.placenta.2025.07.084 PMID:40902262	研究论文	本研究利用深度学习技术自动量化胎盘绒毛膜绒毛组织学特征，并分析其与母婴临床特征的关联	开发了基于深度学习和无监督聚类的自动化方法，首次实现对900多万个绒毛结构的客观分型与几何特征分析	仅针对足月胎盘样本，未包含早产样本；母婴特征关联分析中部分变量（如母亲年龄、婴儿性别）未显示显著相关性	通过AI方法标准化胎盘组织结构量化，探究胎盘形态特征与母婴健康指标的关联	1531例足月胎盘全切片图像中的绒毛膜绒毛结构	数字病理学	妇产科疾病	深度学习分割、无监督聚类	CNN（基于图像分割的深度学习模型）	病理全切片图像	1531例足月胎盘样本
194	2025-09-06	Enhancing breast cancer classification using a deep sparse wavelet autoencoder approach 2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11816-y PMID:40681757	研究论文	提出一种结合深度学习、稀疏编码和小波网络的深度稀疏小波自编码器（DSWAE）方法，用于增强二维乳腺癌图像的分类性能	DSWAE架构通过堆叠小波自编码器构建专门针对乳腺癌图像分类的鲁棒模型，在提升准确率的同时优化计算效率	NA	提高二维乳腺癌图像的分类准确性，支持早期检测和分期	二维乳腺癌图像数据集	计算机视觉	乳腺癌	深度学习、稀疏编码、小波网络	自编码器（Autoencoder）	图像	NA
195	2025-09-06	Artificial Intelligence in Diabetes Care: Applications, Challenges, and Opportunities Ahead 2025-Jul-17, Endocrine practice : official journal of the American College of Endocrinology and the American Association of Clinical Endocrinologists IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.eprac.2025.07.008 PMID:40683367	综述	本文综述人工智能在糖尿病护理中的应用、挑战及未来机遇	综合评估AI在糖尿病并发症筛查、风险预测及个性化治疗中的最新进展与跨领域应用潜力	基于文献综述，缺乏原始数据验证；未涉及具体临床实施障碍的量化分析	探讨人工智能技术在糖尿病护理领域的应用现状与发展方向	糖尿病患者及其相关并发症（视网膜病变、黄斑水肿、神经病变等）	医疗人工智能	糖尿病	机器学习（ML）、深度学习	深度学习算法	医学影像、电子健康记录、生物标志物数据	NA（文献综述未指定具体样本量）
196	2025-09-06	Ultrafast T2-weighted MR imaging of the urinary bladder using deep learning-accelerated HASTE at 3 Tesla 2025-Jul-15, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01810-1 PMID:40665218	研究论文	本研究评估了结合深度学习重建的HASTE序列在3特斯拉MRI上实现膀胱超快速T2加权成像的可行性	首次将深度学习重建技术应用于HASTE序列，显著缩短采集时间的同时提高图像质量	DL-HASTE和HASTE序列对膀胱内尿液流动伪影较敏感	开发并验证一种超快速膀胱MRI成像技术	50名接受盆腔MRI检查的患者	医学影像	泌尿系统疾病	深度学习重建、半傅里叶单次激发快速自旋回波序列	深度学习	MRI图像	50名患者
197	2025-09-06	mamp-ml: A deep learning approach to epitope immunogenicity in plants 2025-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.11.664399 PMID:40791437	研究论文	开发了一个名为mamp-ml的机器学习框架，用于预测植物受体-配体相互作用和表位免疫原性	结合了二十多年的功能数据和大型蛋白质语言模型ESM-2，构建了预测免疫原性结果的管道和模型，即使缺乏实验结构也能实现预测	NA	预测植物受体-配体相互作用和表位免疫原性	植物免疫系统中的LRR受体和配体	机器学习	NA	蛋白质语言模型ESM-2，机器学习	深度学习	蛋白质序列数据	NA
198	2025-09-06	Longitudinal Tracking of Emphysema Holes at Noncontrast CT: Dynamic Patterns and Clinical Relationships 2025-Jul, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243239 PMID:40662972	研究论文	利用深度学习软件纵向追踪肺气肿空洞的动态变化模式及其与肺功能下降和死亡率的关系	首次采用基于深度学习的软件对肺气肿空洞进行纵向追踪和动态分组，突破了传统CT仅测量肺气肿范围的限制	样本量较小（108名参与者），且为二次分析研究	探究肺气肿空洞的动态变化模式及其临床意义	慢性阻塞性肺疾病患者	数字病理学	肺气肿	CT扫描，深度学习软件分析	深度学习	医学影像（CT图像）	108名参与者（平均年龄63.4岁，104名男性）
199	2025-09-06	Image-based mandibular and maxillary parcellation and annotation using computed tomography (IMPACT): a deep learning-based clinical tool for orodental dose estimation and osteoradionecrosis assessment 2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100817 PMID:40894269	研究论文	提出基于深度学习的自动分割框架，用于放疗CT图像中牙齿和颌骨子区域的分割与剂量评估	首个与ClinRad骨坏死分期系统对齐的深度学习自动分割工具，支持牙齿级精细分割和剂量空间定位	数据中未包含的子区域分割适用性有限，部分牙齿分割Dice值较低（如上前磨牙0.69）	开发临床工具用于口腔剂量估算和放射性骨坏死评估	头颈癌患者的颌骨、上颌骨及单个牙齿结构	digital pathology	head and neck cancer	computed tomography (CT)	Swin UNETR, ResUNet	CT图像	60例临床病例的模拟CT图像
200	2025-09-06	Improving RNA Secondary Structure Prediction Through Expanded Training Data 2025-May-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.03.652028 PMID:40654677	研究论文	通过扩展训练数据提升RNA二级结构预测性能的研究	构建了大规模多样化的RNA序列与二级结构配对数据集RNASSTR，并验证其能提升部分模型的泛化能力	MXfold2模型因计算成本过高未能有效利用该数据集实现性能提升	探究训练数据不足对RNA结构预测模型性能的限制，并验证扩展数据集的有效性	RNA二级结构	机器学习	NA	深度学习	SincFold, MXfold2	RNA序列与结构数据	大规模RNASSTR数据集（具体数量未说明）