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	2025-06-18	Neur-Ally: a deep learning model for regulatory variant prediction based on genomic and epigenomic features in brain and its validation in certain neurological disorders 2025-Jun, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf080 PMID:40519652	研究论文	开发了一个名为Neur-Ally的深度学习模型，用于基于大脑中的基因组和表观基因组特征预测调控变异，并在某些神经系统疾病中进行了验证	利用深度学习模型预测非编码SNP的调控功能，解决了传统方法中忽略非编码区域SNP调控功能的问题	模型仅基于神经组织和细胞系样本的表观基因组数据进行训练，可能无法完全覆盖所有神经系统疾病的变异	区分调控性非编码SNP与非调控性SNP，以更好地理解神经系统疾病的遗传基础	神经系统疾病相关的非编码SNP	机器学习	神经系统疾病	深度学习	深度学习模型	基因组和表观基因组数据	NA
182	2025-06-18	Harnessing Artificial Intelligence in Pediatric Oncology Diagnosis and Treatment: A Review 2025-May-30, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17111828 PMID:40507308	review	本文综述了人工智能在儿科肿瘤学诊断和治疗中的应用及其潜力	探讨了AI在儿科肿瘤学中的新兴趋势，如基于AI的放射组学和蛋白质组学应用	儿科癌症数据的异质性和稀缺性、影像技术的快速发展和数据隐私及算法透明性的伦理问题	提高儿童癌症诊断和治疗的准确性和有效性	儿科肿瘤学中的主要癌症类型	machine learning	pediatric cancer	machine learning (ML), deep learning (DL)	NA	imaging, proteomics data	NA
183	2025-06-18	Evolution of deep learning tooth segmentation from CT/CBCT images: a systematic review and meta-analysis 2025-May-26, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-05984-6 PMID:40420051	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习在牙齿分割中的演变和性能	总结了多种深度学习算法在牙齿分割中的应用，并按照主干网络结构进行了分类，发现整合注意力机制的卷积模型成为新热点	研究间缺乏标准化协议和开放标签数据集，样本大小与分割性能之间未观察到明显相关性	评估深度学习在CT/CBCT图像牙齿分割中的演变和性能	人类牙齿的CT/CBCT图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, U-Net, Transformer, 注意力机制模型	CT/CBCT图像	30项研究（其中28项用于荟萃分析）
184	2025-06-18	Novel Antimicrobials from Computational Modelling and Drug Repositioning: Potential In Silico Strategies to Increase Therapeutic Arsenal Against Antimicrobial Resistance 2025-May-24, Molecules (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/molecules30112303 PMID:40509191	综述	本文综述了通过计算建模和药物重定位开发新型抗菌剂的最新进展	利用计算模型预测药物-靶点相互作用，将已注册药物重新定位为潜在抗菌剂	现有模型和方法仍需改进以应对快速出现的抗菌素耐药性	增加对抗菌素耐药性的治疗手段	已注册药物及其潜在抗菌活性	机器学习	感染性疾病	机器学习、分子对接、分子动力学和深度学习	NA	NA	NA
185	2025-06-18	A Full-Spectrum Generative Lead Discovery (FSGLD) Pipeline via DRUG-GAN: A Multiscale Method for Drug-like/Target-specific Compound Library Generation 2025-May-12, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6516504/v1 PMID:40470212	研究论文	介绍了一种名为FSGLD的深度学习驱动管道，用于高效识别药物先导化合物	FSGLD结合了生成建模与分子对接、分子动力学模拟等多种技术，显著优于传统的计算机辅助药物设计方法	未提及具体样本量或实验验证的详细数据	开发一种高效识别药物先导化合物的方法	药物样化合物和靶标特异性化合物	机器学习	NA	分子对接、分子动力学模拟、MM-PBSA、热力学积分(TI)	GAN	分子数据	NA
186	2025-06-18	Impact of Scanner Manufacturer, Endorectal Coil Use, and Clinical Variables on Deep Learning-assisted Prostate Cancer Classification Using Multiparametric MRI 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230555 PMID:39841063	研究论文	评估扫描仪制造商和扫描协议对深度学习模型在前列腺癌（PCa）双参数MRI（bpMRI）中分类侵袭性性能的影响	研究了不同扫描仪制造商和直肠内线圈（ERC）使用对深度学习模型性能的影响，并分析了临床特征对模型性能的贡献	研究为回顾性设计，可能受到数据选择和偏差的影响	评估扫描仪制造商和扫描协议对深度学习模型在前列腺癌侵袭性分类中的影响	5478例来自13个中心的前列腺癌bpMRI数据	数字病理学	前列腺癌	双参数MRI（bpMRI）	CNN	图像	5478例前列腺癌bpMRI数据
187	2025-06-18	Artificial Intelligence and Identification of the Deceased: a Narrative Review With Implications in Forensic Science 2025 May-Jun, Behavioral sciences & the law IF:1.0Q4 DOI:10.1002/bsl.2718 PMID:39875344	review	本文综述了人工智能在死者身份识别中的应用，特别是在法医科学领域	探讨了AI工具在预测性别、年龄、身高等生物参数方面的应用，提高了准确性和效率	NA	强调AI在法医科学和灾难受害者身份识别中的应用	未知死者的生物参数（性别、年龄、身高等）	法医科学	NA	人工智能、机器学习、深度学习	NA	生物参数数据	NA
188	2025-06-18	Performance of Two Deep Learning-based AI Models for Breast Cancer Detection and Localization on Screening Mammograms from BreastScreen Norway 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240039 PMID:39907587	研究论文	评估两种基于深度学习的AI模型在乳腺癌筛查中的检测和定位性能	比较了商业AI模型和内部开发模型在乳腺癌筛查中的表现，并评估了标记定位的准确性	研究为回顾性研究，可能受到数据选择偏差的影响	评估AI模型在乳腺癌筛查中的检测和定位准确性	129,434例乳腺筛查检查数据	数字病理	乳腺癌	深度学习	AI模型（未指定具体类型）	乳腺X线筛查图像	129,434例女性筛查检查（平均年龄59.2岁±5.8）
189	2025-06-18	Automated detection and quantification of aortic calcification in coronary CT angiography using deep learning: A comparative study of manual and automated scoring methods 2025 May-Jun, Journal of cardiovascular computed tomography IF:5.5Q1 DOI:10.1016/j.jcct.2025.02.003 PMID:39955204	研究论文	本研究评估了一种深度学习模型在冠状动脉CT血管造影（CTA）图像中自动检测和量化主动脉钙化的能力，并与手动评估方法进行了比较	开发了一种深度学习算法来自动化主动脉钙化的检测和量化，解决了手动量化挑战，提高了心血管风险评估的效率	研究样本量有限（670名参与者），且仅基于CORE320和CORE64研究的数据，可能影响结果的普遍性	评估深度学习模型在自动检测和量化主动脉钙化方面的可靠性，并比较其与手动评估方法在预测主要不良心血管事件（MACE）中的关联	冠状动脉CT血管造影（CTA）图像中的主动脉钙化	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	670名参与者（来自CORE320和CORE64研究）
190	2025-06-18	Predicting Major Adverse Cardiac Events Using Deep Learning-based Coronary Artery Disease Analysis at CT Angiography 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240459 PMID:40202417	研究论文	评估基于深度学习的冠状动脉疾病分析在预测急诊科急性胸痛患者主要不良心脏事件中的价值	使用深度学习模型对冠状动脉疾病程度进行分析，并证明其在预测主要不良心脏事件方面比临床风险因素具有更强的预测价值	研究为回顾性多中心观察性研究，可能存在选择偏倚	评估深度学习在冠状动脉疾病分析中对主要不良心脏事件的预测能力	急诊科急性胸痛患者	数字病理学	心血管疾病	CT血管造影	深度学习模型	医学影像	408名患者（224名男性；平均年龄59.4岁±14.6）
191	2025-04-18	Beyond Double Reading: Multiple Deep Learning Models Enhancing Radiologist-led Breast Screening 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.250125 PMID:40237597	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
192	2025-06-18	KansformerEPI: a deep learning framework integrating KAN and transformer for predicting enhancer-promoter interactions 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf272 PMID:40515390	研究论文	提出了一种名为KansformerEPI的深度学习框架，用于预测增强子-启动子相互作用（EPI）	整合了KAN和Transformer的Kansformer编码器，有效捕捉多种表观遗传和序列特征之间的非线性关系，实现跨组织预测	未明确提及具体局限性	提高跨多种细胞类型的增强子-启动子相互作用预测准确性	增强子-启动子相互作用（EPI）	机器学习	NA	深度学习	Kansformer（KAN + Transformer）	表观遗传和序列数据	多个细胞系数据集（HMEC、IMR90、K562、NHEK）
193	2025-06-18	Gene Swin transformer: new deep learning method for colorectal cancer prognosis using transcriptomic data 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf275 PMID:40515391	研究论文	开发了一种名为Gene Swin Transformer的新深度学习方法，用于利用转录组数据预测结直肠癌预后	提出将转录组数据转换为合成图像元素(SIEs)，并利用改进的Swin-T模型进行预后预测，同时识别出PEX10基因作为关键预后标志物	NA	开发可靠的结直肠癌预后预测模型	结直肠癌患者的转录组数据	数字病理学	结直肠癌	RNA测序	Swin Transformer, BeiT, ResNet, ViT Transformer	转录组数据	12个数据集共2230个样本(GSE17536-GSE103479数据集n=1771，癌症基因组图谱n=459)
194	2025-06-18	scValue: value-based subsampling of large-scale single-cell transcriptomic data for machine and deep learning tasks 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf279 PMID:40515392	research paper	介绍了一种名为scValue的新方法，用于大规模单细胞转录组数据的基于价值的子采样，以优化机器学习和深度学习任务的性能	使用随机森林模型的袋外估计对单个细胞进行'数据价值'排名，优先考虑高价值细胞，并更有效地保留关键生物信号	未提及具体局限性	优化大规模单细胞RNA测序数据在机器学习和深度学习任务中的子采样方法	单细胞RNA测序数据	machine learning	NA	scRNA-seq	random forest	RNA-seq数据	16个公共数据集，从数万到数百万个细胞不等
195	2025-06-18	ProtPhage: a deep learning framework for phage viral protein identification and functional annotation 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf285 PMID:40515393	research paper	提出了一种名为ProtPhage的深度学习框架，用于识别和功能注释噬菌体病毒蛋白	利用ProtT5蛋白质语言模型进行更丰富的序列表示，并采用非对称损失函数缓解类别不平衡问题，显著提高了少数类'minor capsid'的预测性能	NA	解决噬菌体病毒蛋白识别和功能注释的挑战	噬菌体病毒蛋白(PVPs)	computational biology	NA	deep learning	ProtT5	protein sequence	NA
196	2025-06-18	Artificial Intelligence-Driven Telehealth Framework for Detecting Nystagmus 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.84036 PMID:40519455	研究论文	本研究实现了一个基于人工智能的临床决策支持系统，用于实时检测眼球震颤，展示了其在远程医疗平台中的整合潜力	开发了一个基于云计算的深度学习框架，能够实时追踪眼球运动并检测468个面部标志点，为远程诊断提供支持	作为概念验证性研究，样本量较小（10名受试者），需要更大样本量的进一步研究	开发人工智能驱动的远程医疗框架，用于检测眼球震颤	眼球震颤患者	数字病理	NA	深度学习，视频眼震图（VNG）	深度学习模型	视频数据	10名受试者
197	2025-06-18	Automatic detection of trapping events of postnatal piglets in loose housing pen: comparison of YOLO versions 4, 5, and 8 2025-May, Journal of animal science and technology IF:2.7Q1 DOI:10.5187/jast.2024.e106 PMID:40519615	研究论文	本研究比较了YOLO不同版本（v4、v5和v8）在检测产后仔猪在散养栏中的被困事件中的性能，旨在为猪业提供最优的AIoT监控方案	首次系统比较了YOLOv4-Tiny、YOLOv5s和YOLOv8s在仔猪被困事件检测中的性能，并综合考虑模型大小和精度提出了最优选择	研究仅基于编辑过的2-3分钟视频片段，可能无法完全反映实际养殖场景的复杂性	比较不同YOLO版本在仔猪被困事件检测中的性能，寻找最适合AIoT系统的算法	产后仔猪在散养栏中的被困事件	计算机视觉	NA	深度学习目标识别算法	YOLOv4-Tiny, YOLOv5s, YOLOv8s	视频	从分娩栏录像中提取的编辑视频片段（具体数量未说明）
198	2025-06-18	Detecting arousals and sleep from respiratory inductance plethysmography 2025-04-11, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung DOI:10.1007/s11325-025-03325-z PMID:40214714	研究论文	本研究开发了一种深度学习算法，用于从呼吸感应体积描记信号中分类睡眠状态和检测觉醒	提出了一种新型深度学习算法，能够仅通过呼吸信号准确识别睡眠状态和短暂觉醒，为家庭睡眠测试提供了更便捷的替代方案	算法的敏感性在觉醒检测方面相对较低（66.1%），且研究仅针对疑似睡眠障碍的成年人群	开发一种能够替代多导睡眠图的家庭睡眠测试方法，通过呼吸信号评估睡眠状态和觉醒	1299名疑似睡眠障碍的成年人	机器学习	睡眠障碍	呼吸感应体积描记技术	深度学习算法	呼吸信号	1299名成年人
199	2025-06-18	From Visualization to Automation: A Narrative Review of Deep Learning's Impact on Ultrasound-based Median Nerve Assessment 2025 Apr-Jun, Journal of medical ultrasound IF:0.9Q4 DOI:10.4103/jmu.JMU-D-25-00010 PMID:40521317	review	本文综述了深度学习在超声诊断外周神经疾病中的应用，特别是对腕管综合征中正中神经分割的影响	探讨了深度学习与超声技术结合在提高诊断准确性和效率方面的潜力，并展望了未来研究方向	未提及具体的数据集或实验结果的局限性	回顾深度学习在超声诊断外周神经疾病中的应用现状及未来发展方向	外周神经疾病，特别是腕管综合征中的正中神经	digital pathology	peripheral nerve disorders	ultrasound imaging	deep learning	image	NA
200	2025-06-18	Image-based Mandibular and Maxillary Parcellation and Annotation using Computer Tomography (IMPACT): A Deep Learning-based Clinical Tool for Orodental Dose Estimation and Osteoradionecrosis Assessment 2025-Mar-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.18.25324199 PMID:40166584	研究论文	提出了一种基于深度学习的自动分割框架，用于放射治疗CT图像中口腔牙齿和下颌骨/上颌骨子体积的精确分割，以支持剂量评估和骨放射性坏死评估	首次开发了一种与ClinRad ORN分期系统对齐的深度学习自动分割框架，用于口腔牙齿和下颌骨/上颌骨子体积的分割	分割性能在不同子体积间存在差异，且在数据中经常缺失的牙齿和子体积分割上适用性有限	开发一种临床工具，用于口腔剂量估计和骨放射性坏死评估	口腔牙齿和下颌骨/上颌骨子体积	数字病理	头颈癌	计算机断层扫描(CT)	Swin UNETR, ResUNet	图像	未明确提及样本数量