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
201	2025-09-09	A multimodule graph-based neural network for accurate drug-target interaction prediction via genomic, proteomic, and structural data fusion 2025-Aug, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.145907 PMID:40653240	研究论文	开发了一种基于图神经网络的多模块模型GINCOVNET，用于通过融合基因组、蛋白质组和结构数据准确预测药物-靶点相互作用	首次整合分子结构信息、靶点序列和扰动基因表达数据，通过多数据融合显著提升预测性能	NA	加速药物发现和重定位，提供更全面的药物-靶点相互作用分子机制理解	药物分子和靶点蛋白质	机器学习	NA	基因组学、蛋白质组学、结构数据融合	图神经网络(GNN)	分子结构数据、蛋白质序列数据、基因表达数据	NA
202	2025-09-09	Identification of hypertrophic cardiomyopathy on electrocardiographic images with deep learning 2025-Aug, Nature cardiovascular research IF:9.4Q1 DOI:10.1038/s44161-025-00685-3 PMID:40696040	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的心电图图像识别模型，用于检测肥厚型心肌病	首次利用深度学习直接从12导联心电图图像（而非原始电压数据）检测HCM，且能跨不同图像布局工作	模型性能依赖外部数据集的定义标准（部分使用诊断代码而非统一影像确认）	提高肥厚型心肌病的筛查效率和可及性	肥厚型心肌病患者的心电图图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN（基于图像处理推断）	图像	初始开发：124,553份心电图（66,987人）；外部验证：MIMIC-IV、AUMC和UK Biobank数据集
203	2025-09-09	ECG-GraphNet: Advanced arrhythmia classification based on graph convolutional networks 2025-Aug, Heart rhythm O2 IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.hroo.2025.05.012 PMID:40917189	研究论文	提出基于图卷积网络的ECG-GraphNet模型，用于心律失常分类	创新性地将ECG波形建模为图结构（P波、QRS波群、T波作为节点），并采用QRS中心加权平均池化方法增强特征提取	NA	准确分类三种心律失常类型（正常、室上性异位、室性异位搏动）	心电图信号	医疗人工智能	心血管疾病	图卷积网络	GCN	心电图信号	328名患者的10秒单导联ECG记录
204	2025-09-09	DeepHVI: A multimodal deep learning framework for predicting human-virus protein-protein interactions using protein language models 2025-Aug, Biosafety and health IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.bsheal.2025.07.005 PMID:40918205	研究论文	提出一种多模态深度学习框架DeepHVI，用于预测人类与病毒蛋白质间的相互作用	整合蛋白质语言模型与多模态融合技术，结合二元分类和条件序列生成任务，提高生物相关性相互作用的预测准确性	NA	系统预测人类与病毒蛋白质间的潜在相互作用，以研究病毒感染机制并指导公共卫生策略	人类蛋白质和病毒蛋白质	自然语言处理	传染病	蛋白质语言模型, 多模态融合	深度学习框架	蛋白质序列数据	高置信度实验数据集，包括SARS-CoV-2与人类相互作用案例
205	2025-09-09	Deep Learning Model for Osteoporosis Screening From Chest Radiographs: A Multicenter Analysis of External Robustness and Model Calibration 2025-Aug, Cureus DOI:10.7759/cureus.89446 PMID:40918770	研究论文	开发基于胸部X光片的深度学习模型用于骨质疏松筛查，并评估其内外数据性能及校准方法	通过混合外部数据校准模型，显著提升跨中心数据的筛查性能，证明模型可替代传统DXA进行低成本筛查	外部数据性能仍低于内部数据，需至少500例外部数据参与训练才能有效校准	开发无需额外侵入性检查的骨质疏松筛查工具，解决DXA检测资源有限的问题	骨质疏松疑似患者	计算机视觉	骨质疏松症	深度学习	深度学习模型（未指定具体架构）	胸部X光图像	多中心数据（未明确总样本量，外部数据校准需≥500例）
206	2025-09-09	GPT2-ICC: A data-driven approach for accurate ion channel identification using pre-trained large language models 2025-Aug, Journal of pharmaceutical analysis IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.jpha.2025.101302 PMID:40919588	研究论文	开发基于预训练大语言模型的深度学习算法GPT2-ICC，用于从蛋白质序列中准确识别离子通道	首次将表示学习与大语言模型分类器相结合，处理高度不平衡的蛋白质序列数据并实现高精度离子通道识别	NA	解决现有方法在离子通道准确分类方面的局限性，开发人工智能驱动的离子通道识别工具	蛋白质序列，特别是人类蛋白质组中未注释的潜在离子通道	自然语言处理	NA	深度学习，表示学习，大语言模型(LLM)	GPT2	蛋白质序列数据	测试集包含约239倍的非离子通道蛋白质
207	2025-09-09	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	开发了一个基于深度学习的机器学习框架mamp-ml，用于预测植物受体-配体相互作用和表位免疫原性	结合ESM-2蛋白质语言模型和二十多年的功能数据，构建了无需实验结构即可预测免疫原性结果的管道和模型	NA	预测植物受体-配体相互作用和免疫原性结果	植物受体和配体	机器学习	NA	深度学习，蛋白质语言模型	ESM-2	蛋白质序列数据	NA
208	2025-09-09	Deep learning-based segmentation of the trigeminal nerve and surrounding vasculature in trigeminal neuralgia 2025-Jul-01, Journal of neurosurgery IF:3.5Q1 DOI:10.3171/2024.10.JNS241060 PMID:40053933	研究论文	本研究应用深度学习模型对三叉神经痛患者的MRI影像进行三叉神经及周围血管的分割，以量化神经血管解剖特征	首次系统比较六种不同编码器骨干的U-Net网络在三叉神经及血管分割任务中的性能，并开发定量评估神经血管接触的客观指标	研究基于单中心回顾性数据，样本量较小（50例患者），需外部验证以证明泛化能力	开发自动分割三叉神经及周围血管的深度学习方法，为三叉神经痛的术前评估提供定量工具	三叉神经痛患者的三叉神经和周围血管结构	医学影像分析	三叉神经痛	MRI成像，深度学习分割	U-Net (SE-ResNet50 backbone)	MRI影像	50例三叉神经痛患者的术前高分辨率MRI数据
209	2025-09-09	A pilot study of deep learning for automatic contouring of sulcus-to-sulcus diameter in ultrasound biomicroscopy 2025-Jul, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-025-06764-2 PMID:40119915	研究论文	本研究基于YOLOv8深度学习算法，开发了一种从超声生物显微镜图像自动预测睫状沟直径和晶状体前表面距离的方法	首次基于YOLOv8实现超声生物显微镜图像中睫状沟相关参数的自动测量，与传统手动标注相比具有高精度优势	STSL参数的预测误差较大（67.95±140.09%），且与标注值的组内相关系数较低（ICC=0.086）	开发自动测量睫状沟直径和晶状体距离的深度学习算法，验证其准确性和可靠性	100名近视患者的100只眼（400张UBM图像）	计算机视觉	近视	超声生物显微镜（UBM）	YOLOv8	图像	100名患者（100只眼）的400张UBM图像，其中80%训练、10%验证、10%测试，另用26只眼（104张图像）进行外部验证
210	2025-09-09	Continuous glucose feedback control using Raman spectroscopy and deep learning models for biopharmaceutical processes 2025 Jul-Aug, Biotechnology progress IF:2.5Q3 DOI:10.1002/btpr.70020 PMID:40172019	研究论文	本研究利用拉曼光谱和深度学习模型在生物制药过程中实现连续葡萄糖反馈控制	结合卷积神经网络和变分自编码器即时学习等先进深度学习模型，开发了连续葡萄糖计算器（CGC）作为可扩展替代方案	拉曼光谱在制造环境中可能不可行	提高生物工艺效率和产品质量，解决动态高消耗生物反应器系统的挑战	高消耗、高复杂性细胞培养过程	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN, VAE	光谱数据	多个细胞系实验验证
211	2025-09-09	Early detection of sexually transmitted infections from skin lesions with deep learning: a systematic review and meta-analysis 2025-Jul, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.100894 PMID:40769792	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习算法在基于皮肤病变图像早期检测性传播感染（STIs）中的准确性和适用性	首次对深度学习在多种STIs（特别是mpox和疥疮）皮肤病变分类中的诊断性能进行大规模定量综合评估	数据异质性有限，性能评估指标存在潜在偏差，算法在多样化人群中的泛化能力受限	评估深度学习算法在性传播感染早期检测中的准确性和临床应用价值	性传播感染相关的皮肤病变临床图像	数字病理学	性传播感染	深度学习图像分类	CNN（包括ResNet、VGGNet等骨干架构）	临床皮肤病变图像	101项研究纳入综述，55项研究进行荟萃分析，主要关注mpox（88%）、疥疮（8%）等STIs
212	2025-09-09	A Deep Learning-Based Clinical Classification System for the Differential Diagnosis of Hip Prosthesis Failures Using Radiographs: A Multicenter Study 2025-Jun-18, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.24.01601 PMID:40531980	研究论文	开发基于深度学习的临床分类系统Hip-Net，用于髋关节假体失败的多病因鉴别诊断	采用双通道集成4个深度学习模型，并生成空间解析的疾病概率图以提升可解释性	研究仅基于亚洲人群数据，外部泛化性需进一步验证	提高髋关节假体失败的放射学诊断准确性与效率	髋关节假体失败患者	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	CNN集成模型	X光影像	1,454名患者的2,908张双视角X光片
213	2025-09-09	Towards interpretable molecular and spatial analysis of the tumor microenvironment from digital histopathology images with HistoTME-v2 2025-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.11.658673 PMID:40747415	研究论文	提出一种基于弱监督深度学习的可解释性框架HistoTME-v2，直接从H&E全切片图像预测肿瘤微环境中细胞类型特异性转录组特征活性及空间分布	开发了首个泛癌种弱监督深度学习框架，无需单细胞注释即可从常规H&E切片预测TME转录组特征，并验证了其与空间转录组数据的高度一致性	依赖大规模多中心数据集进行验证，在部分罕见癌种中性能尚未充分评估	开发低成本、高通量的肿瘤微环境分析工具，推动空间生物学在常规病理工作流程中的整合	25种实体肿瘤的H&E全切片图像及对应空间转录组数据	数字病理学	多癌种（涵盖非小细胞肺癌等25种实体肿瘤）	弱监督深度学习，空间转录组学（Visium），多重成像（CODEX, IHC）	深度学习框架（具体架构未明确说明）	数字病理图像（H&E全切片图像）	内部验证：7,586张WSI（6,901名患者，24种癌症）；外部验证：5,657张WSI（1,775名患者，9种癌症）；空间验证：259张WSI（154名患者，7种癌症）
214	2025-09-09	Extending Protein Language Models to a Viral Genomic Scale Using Biologically Induced Sparse Attention 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.29.656907 PMID:40501585	研究论文	提出一种基于生物诱导稀疏注意力的长上下文蛋白质语言模型，用于病毒全基因组规模的蛋白质序列分析	将transformer模型的上下文大小扩展到整个病毒基因组，利用蛋白质相互作用引导的稀疏注意力机制捕获长程跨蛋白相互作用	目前主要针对病毒基因组，尚未扩展到更复杂的真核生物基因组	开发能够处理全基因组尺度蛋白质序列的深度学习模型	病毒基因组中的蛋白质序列	自然语言处理	NA	transformer架构，稀疏注意力机制，半监督学习	transformer	蛋白质序列数据	支持长达61,000个氨基酸的序列
215	2025-09-09	Automated Deep Learning Pipeline for Characterizing Left Ventricular Diastolic Function 2025-Apr-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.29.25326683 PMID:40343044	研究论文	开发自动化深度学习流程用于评估左心室舒张功能	提出包含8个人工智能模型的工作流，基于超过15.5万项研究训练，实现LVDD评估自动化	模型性能在不同医疗中心存在差异（kappa系数0.27-0.52），仍需进一步验证	开发自动化工具以减少左心室舒张功能障碍评估的主观差异性	左心室舒张功能障碍（LVDD）患者	数字病理	心血管疾病	超声心动图，人工智能模型	深度学习模型（具体架构未说明）	医学影像（超声心动图）和文本报告	训练集：超过15.5万项研究；验证集：Cedars-Sinai 955例，Stanford 1,572例
216	2025-09-09	Raman spectral unmixing via multimodal time-frequency transformations and deep learning 2025-Apr-21, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.555722 PMID:40797931	研究论文	提出一种结合多模态时频变换和深度学习的光谱解混方法，用于分离混合拉曼光谱中不同组织的信号	首次引入多模态频率和时频变换提取混合光谱特征，并采用注意力U-Net模型进行多模态融合预测	NA	开发拉曼光谱解混技术以提高体内生物检测的准确性	患有骨关节炎的犬类膝关节组织	机器学习	骨关节炎	拉曼光谱	注意力U-net	光谱数据	NA
217	2025-09-09	One-click image reconstruction in single-molecule localization microscopy via deep learning 2025-Apr-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.13.648574 PMID:40376092	研究论文	提出基于深度学习的AutoDS和AutoDS3D软件，实现单分子定位超分辨显微镜图像的一键重建	通过从原始成像数据自动提取实验参数，显著减少人工干预，在2D情况下自动选择预训练模型，3D情况下通过图形界面实现一键重建	NA	开发自动化单分子超分辨显微镜图像重建工具，减少人工参数调优需求	单分子定位超分辨显微镜数据	计算机视觉	NA	深度学习，单分子定位显微镜	深度神经网络	图像	复杂生物样品的单分子成像数据
218	2025-09-09	MRS-Sim: Open-Source Framework for Simulating In Vivo-like Magnetic Resonance Spectra 2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.20.629645 PMID:40291707	研究论文	介绍MRS-Sim，一个用于模拟体内磁共振波谱的开源框架	包含两个新颖组件：3D场图模拟器模拟场不均匀性，以及半参数生成器模拟未充分表征的残余水区域和谱基线贡献	NA	开发和验证磁共振波谱方法，提供真实的合成数据	磁共振波谱数据	医学影像	NA	磁共振波谱(MRS)	NA	光谱数据	NA
219	2025-09-09	Quantifying knee-adjacent subcutaneous fat in the entire OAI baseline dataset - Associations with cartilage MRI T2, thickness and pain, independent of BMI 2025-Apr, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2025.01.001 PMID:39864732	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的工具来自动分割膝关节邻近皮下脂肪厚度，并评估其与软骨厚度、MRI T2弛豫时间、膝关节疼痛和肌力的关联，独立于BMI	首次在整个OAI基线数据集中量化膝关节邻近皮下脂肪，并使用深度学习算法自动分割，评估其与多种膝关节骨关节炎相关指标的独立关联	横断面研究设计，无法确定因果关系	开发自动分割工具并评估膝关节邻近皮下脂肪与骨关节炎相关指标的关联	骨关节炎倡议队列的4796名参与者的右膝关节	数字病理学	骨关节炎	3.0T磁共振成像，深度学习算法	深度学习	MRI图像	4796名OAI队列参与者的右膝关节MRI图像
220	2025-09-09	Deep learning modelling of structural brain MRI in chronic head and neck pain after mild traumatic brain injury 2025-Mar-12, Pain IF:5.9Q1 DOI:10.1097/j.pain.0000000000003587 PMID:40084983	研究论文	本研究利用深度学习模型分析轻度创伤性脑损伤后早期脑部MRI结构数据，以预测慢性头颈部疼痛的发生风险	首次使用预训练的3D ResNet-18深度学习模型对伤后72小时内的脑部结构MRI进行早期预测分类，识别高风险个体	模型平均准确率仅0.59，AUC仅0.56，性能有待提升，样本量有限（128例）	开发基于早期脑部MRI的预测模型，识别mTBI后慢性疼痛高风险患者	227名车辆碰撞后轻度创伤性脑损伤患者，其中128例提供伤后72小时内MRI数据	医学影像分析	创伤性脑损伤	T1加权磁共振成像	3D ResNet-18	三维脑部MRI图像	128例患者伤后72小时内的脑部MRI扫描数据