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
2221	2025-07-18	Prediction of water quality parameters and pollution exceedance analysis in typical rivers of semi-arid regions based on interpretable deep learning models 2025-Jul-08, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.126801 PMID:40639737	研究论文	本文提出了一种可解释的注意力门控循环单元（AT-GRU）模型，用于半干旱地区典型河流的水质参数预测和污染超标分析	结合水质、气象和水文数据，提出了一种可解释的深度学习模型AT-GRU，提高了预测准确性和结果透明度	模型在高污染条件下对气象因素的敏感性较低	提高半干旱地区水质预测的准确性和可解释性，支持针对性污染控制和早期预警	半干旱大黑河流域的水质、气象和水文数据	机器学习	NA	深度学习	AT-GRU（注意力门控循环单元）	水质、气象和水文数据	NA
2222	2025-07-18	Enhancing sequence alignment of adaptive immune receptors through multi-task deep learning 2025-Jul-08, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf651 PMID:40650972	research paper	本文介绍了一种名为AlignAIR的新型深度学习对齐器，用于提高免疫球蛋白序列对齐的准确性	利用先进的模拟方法和多任务学习框架，显著提高了等位基因分配准确性、生产力评估、序列分割和速度	未提及具体的数据集或实验限制	提高免疫球蛋白序列对齐的准确性，以促进适应性免疫研究和抗体工程	免疫球蛋白（Ig）序列	machine learning	NA	AIRR-seq	multi-task deep learning	sequence data	未提及具体样本数量
2223	2025-07-17	Multi-task machine learning reveals the functional neuroanatomy fingerprint of mental processing 2025-Jul-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.30.569385 PMID:40631327	研究论文	利用多任务深度学习模型揭示七种不同心理过程的功能神经解剖学指纹	首次提出并验证了心理过程具有独特且可靠的功能神经解剖学指纹	研究仅针对七种代表性心理过程，未涵盖所有可能的心理活动	探索心理过程的神经机制基础	人类心理过程的功能神经解剖学基础	机器学习	NA	功能磁共振成像(fMRI)	多任务深度学习模型	神经影像数据	来自美国和中国的1235名受试者
2224	2025-07-18	Applying multimodal AI to physiological waveforms improves genetic prediction of cardiovascular traits 2025-Jul-03, American journal of human genetics IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.ajhg.2025.05.015 PMID:40543505	研究论文	本研究提出了一种多模态深度学习方法M-REGLE，用于从互补的电生理波形模态中挖掘遗传关联，以改善心血管特征的遗传预测	提出M-REGLE方法，通过联合学习多模态生理波形的低维表示并进行GWAS分析，相比单模态学习方法能识别更多遗传位点并显著提升心脏表型预测性能	NA	利用多模态AI技术提升心血管特征的遗传预测能力	多模态生理波形数据（如PPG和ECG）	机器学习	心血管疾病	GWAS, 卷积变分自编码器	M-REGLE, CNN	生理波形数据	多个生物银行的数据集（具体数量未明确说明）
2225	2025-07-18	Multimodal deep learning integration of cryo-EM and AlphaFold3 for high-accuracy protein structure determination 2025-Jul-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.03.663071 PMID:40631196	研究论文	本文介绍了一种名为MICA的多模态深度学习方法，结合冷冻电镜和AlphaFold3预测的蛋白质结构，以提高蛋白质结构建模的准确性	提出了一种全新的多模态深度学习框架MICA，首次在输入和输出层面结合冷冻电镜密度图和AlphaFold3预测结构，显著提高了蛋白质结构建模的准确性和完整性	NA	提高从冷冻电镜密度图自动构建高精度蛋白质结构的准确性	蛋白质结构	计算生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM), AlphaFold3	多任务编码器-解码器架构, 特征金字塔网络	冷冻电镜密度图, 蛋白质结构预测数据	NA
2226	2025-07-18	Diagnosis and Screening of Velocardiofacial Syndrome by Evaluating Facial Photographs Using a Deep Learning-Based Algorithm 2025-Jul-01, Plastic and reconstructive surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1097/PRS.0000000000011792 PMID:39356705	研究论文	本研究探讨了使用深度学习算法开发面部识别模型以诊断Velocardiofacial综合征（VCFS）的可行性和有效性	首次使用多任务级联卷积神经网络（MTCNN）模型从面部照片中诊断VCFS，并展示了高准确率	模型的准确性在不同角度的照片中有所波动，仅在使用正面照片时达到最高准确率	开发一种基于深度学习的面部识别模型，用于早期诊断VCFS	VCFS患者和非VCFS对照者的面部照片	计算机视觉	Velocardiofacial综合征	深度学习	MTCNN	图像	98名VCFS患者（920张面部照片）和91名非VCFS对照者（463张面部照片）
2227	2025-07-18	Toxicologic Pathology Forum*: Opinion on New Technologies and Trends Disrupting Drug Discovery and Development: How Can the Next Generation of Toxicologic Pathologists Be Prepared for Evolving Roles? 2025-Jul, Toxicologic pathology IF:1.4Q4 DOI:10.1177/01926233251321805 PMID:40159889	评论	本文讨论了制药行业中技术创新的加速如何重塑药物研发，并探讨了毒理病理学家如何适应这些变化	强调了技术革新和社会变化对毒理病理学家角色的深远影响，提出了未来行业对毒理病理学家的新要求	未提出具体的培训或教育方案来应对这些变化	探讨毒理病理学家如何适应制药行业的技术和社会变化	毒理病理学家和制药行业的研发流程	数字病理学	NA	人工智能、深度学习、数字病理学	NA	NA	NA
2228	2025-07-18	Detection of Hypertrophic Cardiomyopathy on Electrocardiogram Using Artificial Intelligence 2025-Jul, Circulation. Heart failure DOI:10.1161/CIRCHEARTFAILURE.124.012667 PMID:40365710	研究论文	本研究评估了一种基于人工智能的设备（Viz HCM）在12导联心电图上检测肥厚型心肌病（HCM）的准确性	使用深度学习技术开发的人工智能设备能够通过心电图筛查HCM，提高检测率并实现早期诊断	设备的敏感性为68.4%，虽然特异性较高（99.1%），但在实际应用中可能存在一定的漏诊风险	评估人工智能设备在检测肥厚型心肌病方面的准确性和潜在应用价值	肥厚型心肌病（HCM）患者和非HCM患者的心电图数据	数字病理学	心血管疾病	深度学习	NA	心电图数据	293例HCM阳性和2912例HCM阴性病例
2229	2025-07-18	Fundus Refraction Offset as an Individualized Myopia Biomarker 2025-Jul-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2025.1513 PMID:40471629	研究论文	提出一种基于眼底折射偏移（FRO）的个体化近视生物标志物，并研究其与光学相干断层扫描（OCT）得出的眼部参数的关联	首次提出FRO作为个体化近视生物标志物，并验证其与眼部解剖特征的关联	研究样本主要来自UK Biobank数据库，外部验证数据集样本量较小（仅152只右眼）	开发个体化近视风险评估的生物标志物	健康人眼（UK Biobank数据库45,180只眼和Caledonian队列152只右眼）	数字病理	近视	光学相干断层扫描（OCT）和深度学习	深度学习模型	眼底图像和OCT数据	UK Biobank数据库45,180只眼（训练集70%）和Caledonian队列152只右眼
2230	2025-07-18	Unsupervised learning reveals landscape of local structural motifs across protein classes 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf377 PMID:40569048	研究论文	利用无监督学习揭示跨蛋白质类别的局部结构基序景观	通过自监督深度学习对大规模蛋白质结构数据集进行分析，创建了一个包含1500万个局部结构微环境的“词典”，并展示了这些基序在蛋白质结构搜索和模型质量评估中的最先进性能	NA	表征局部结构和功能在蛋白质分析中的景观	蛋白质数据银行中的1500万个局部结构微环境	机器学习	NA	自监督深度学习	无监督学习	3D结构数据	超过1500万个局部环境
2231	2025-07-18	A semi-automated workflow for cohort-wise preparation of radiotherapy data for dose-response modeling, including autosegmentation of organs at risk 2025-Jul, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70152 PMID:40653785	研究论文	开发并测试了一种半自动化工作流程，用于从肿瘤信息系统(OIS)中准备放疗数据，包括自动分割风险器官(OARs)，以用于风险建模	提出了一种结合深度学习和基于图谱方法的半自动化工作流程，显著提高了风险器官分割的效率与准确性	工作流程在测试案例中的成功率为80%，仍有20%的案例需要人工干预	开发高效的方法来准备大规模研究队列的放疗数据，用于剂量-反应风险建模	放疗数据，特别是风险器官(OARs)的分割	数字病理	肺癌	深度学习(DL)和基于图谱的分割方法	深度学习模型	医学影像数据	106个患者案例用于开发，20个独立案例用于评估，50个独立案例用于最终测试
2232	2025-07-18	Transfer learning for DL-based Synthetic CT after reconstruction algorithm upgrade in a proton therapy clinic 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17937 PMID:40660869	研究论文	本研究评估了迁移学习策略在应对CBCT图像质量变化中的有效性，并评估了CBCT软件升级后sCT依赖性工作流程的可持续性	利用迁移学习策略重新训练现有的DL-based sCT模型，以应对CBCT图像质量变化，减少工作流程中断	研究仅基于69例头颈部癌症患者的数据，样本量相对较小	评估迁移学习策略在CBCT软件升级后对sCT模型性能的影响	头颈部癌症患者的CBCT-CT图像对	数字病理	头颈部癌症	深度学习	DCNN, cycleGAN	图像	69例头颈部癌症患者的CBCT-CT图像对（60例用于训练和验证，9例用于测试）
2233	2025-07-18	Explainable AI for raising confidence in deep learning-based tumor tracking models 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17940 PMID:40660895	research paper	本文研究了四种可解释AI方法在基于深度学习的无标记肺肿瘤跟踪模型中的可靠性和有效性	首次评估了四种XAI方法在肺肿瘤跟踪中的表现，并确定了GBP和DeepLIFT的可靠性	LRP在临床数据上表现不佳，需要进一步研究模型在临床实践中的可靠性	提高基于深度学习的肺肿瘤跟踪模型的可信度和解释性	肺肿瘤患者和体模	digital pathology	lung cancer	deep learning, XAI	CNN	image	6名临床患者和2个体模
2234	2025-07-18	Enhanced Leaf Disease Segmentation Using U-Net Architecture for Precision Agriculture: A Deep Learning Approach 2025-Jul, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70594 PMID:40661811	research paper	本研究提出了一种基于深度学习的图像分割方法，利用U-Net架构进行叶片病害识别	采用U-Net架构进行像素级叶片病害区域精确分割，结合图像预处理和数据增强提升模型性能	未提及模型在复杂田间环境下的实际应用效果	开发高精度的叶片病害识别系统以支持精准农业	叶片图像中的健康与病害区域	computer vision	植物病害	深度学习图像分割	U-Net	image	7056张带标注的叶片图像
2235	2025-07-18	Deep Learning-Based Body Composition Analysis for Outcome Prediction in Relapsed/Refractory Diffuse Large B-Cell Lymphoma: Insights From the LOTIS-2 Trial 2025-Jul, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-25-00051 PMID:40669032	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的身体成分分析在复发/难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤患者临床结果预测中的作用	提出了一种基于深度学习的身体成分分析方法，用于预测复发/难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的治疗反应和生存结果	研究样本量相对较小（140例患者），且仅针对特定治疗方案（loncastuximab tesirine）的患者	探索身体成分作为独立影像学生物标志物在复发/难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤患者临床结果预测中的价值	复发/难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤患者	数字病理学	弥漫性大B细胞淋巴瘤	深度学习	深度学习分割模型	CT影像	140例复发/难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的PET/CT扫描数据
2236	2025-07-18	Corrigendum to "External Validation of a Novel Landmark-Based Deep Learning Automated Tibial Slope Measurement Algorithm Applied on Short Radiographs Obtained in Patients With ACL Injuries" 2025-Jul, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251357595 PMID:40672049	correction	本文是对先前发表的关于基于地标的深度学习自动胫骨斜率测量算法的外部验证研究的更正	NA	NA	更正先前发表的论文中的错误	NA	digital pathology	NA	NA	deep learning	image	NA
2237	2025-07-18	Research on prediction algorithm of effluent quality and development of integrated control system for waste-water treatment 2025-Jun-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03612-5 PMID:40456765	研究论文	本研究提出了一种用于废水处理厂出水质量预测的深度学习算法和集成控制系统，以提高处理效率和资源利用率	结合QR-RF元学习器与CNN、LSTM和GRU的深度学习模型，以及新型集成控制系统，显著提升了预测精度和能源/化学品消耗优化	研究仅在江苏省某大都市废水处理厂进行测试，未涉及更多不同规模或类型的处理厂	开发高效的废水处理质量预测和控制系统以减少水污染并优化资源利用	废水处理厂的出水质量和处理过程	机器学习	NA	深度学习	QR-RF, CNN, LSTM, GRU	废水处理过程数据	江苏省大都市废水处理厂的运行数据
2238	2025-07-18	Variational inference of single cell time series 2025-May-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.29.610389 PMID:39257806	研究论文	提出了一种名为SNOW的深度学习算法，用于解析单细胞时间序列数据	SNOW算法能够将单细胞时间序列数据分解为时间依赖和时间独立的贡献，构建具有生物学意义的潜在空间，去除批次效应，并在单细胞水平生成真实的时间序列	NA	解决单细胞RNA测序数据中基因表达受时间和细胞身份共同影响时的分析难题	单细胞时间序列RNA测序数据	机器学习	NA	scRNA-seq	深度学习算法	单细胞RNA测序数据	合成和真实的scRNA-seq数据
2239	2025-07-18	External Validation of a Novel Landmark-Based Deep Learning Automated Tibial Slope Measurement Algorithm Applied on Short Radiographs Obtained in Patients With ACL Injuries 2025-May, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251333607 PMID:40342354	研究论文	本研究通过外部验证一种基于深度学习的新型自动胫骨斜率测量算法，应用于ACL损伤患者的短放射影像	开发并验证了一种新型的基于标志点的深度学习算法，用于自动测量胫骨斜率，消除了人为误差并提高了测量效率	与金标准手动测量相比，模型在报告胫骨斜率方面需要进一步改进	验证深度学习模型在胫骨斜率测量中的可靠性和效率	接受前交叉韧带手术患者的膝关节侧位放射影像	数字病理	ACL损伤	深度学习	深度学习模型	放射影像	289张放射影像
2240	2025-07-18	Optimizing dental implant identification using deep learning leveraging artificial data 2025-01-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87579-3 PMID:39880861	research paper	本研究评估了通过将人工生成的牙科植入物图像纳入深度学习过程，提升全景X射线图像中牙科植入物分类性能的潜力	利用三维扫描技术生成人工牙科植入物图像，并将其与真实图像结合，优化深度学习分类模型的性能	研究中仅使用了10种类型的牙科植入物，可能无法涵盖所有临床情况	提升牙科植入物在全景X射线图像中的分类准确性	牙科植入物	computer vision	NA	三维扫描技术	ResNet50	image	7,946张体内牙科植入物图像及人工生成的图像