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
2261	2025-09-09	Deep learning model enables the discovery of a novel BET inhibitor YD-851 2025-Sep, Biomedicine & pharmacotherapy = Biomedecine & pharmacotherapie DOI:10.1016/j.biopha.2025.118431 PMID:40779884	研究论文	本研究利用深度学习模型发现了一种新型BET抑制剂YD-851，该化合物在实体瘤治疗中表现出高效低毒特性	采用环化骨架跃迁策略结合高精度深度学习模型设计新型BET抑制剂，成功获得具有优异抗肿瘤活性的先导化合物	研究目前处于临床前阶段，尚未进行人体临床试验验证	开发高效低毒的新型BET抑制剂用于实体瘤治疗	BET抑制剂化合物及其实体瘤模型	药物发现	实体瘤	深度学习、环化骨架跃迁、多步合成路线	深度学习模型	化学结构数据	多个异种移植实体瘤模型
2262	2025-09-09	Application of AI-based techniques for anomaly management in wastewater treatment plants: A review 2025-Sep, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.126886 PMID:40780155	综述	本文系统回顾了人工智能技术在污水处理厂异常管理中的应用进展	全面比较监督学习、无监督学习和迁移学习方法，并强调实际工程应用中的性能指标如可扩展性、检测及时性和技术适应性	存在模型可解释性、计算强度、数据质量控制、跨设施泛化能力和成本效益等方面的研究空白	评估人工智能技术在污水处理厂异常管理中的研究进展和应用潜力	污水处理厂（WWTPs）的异常管理过程	机器学习	NA	深度学习、集成学习、智能优化算法	监督学习、无监督学习、迁移学习	传感器数据、多模态数据	NA
2263	2025-09-09	Ultrasound-based machine learning models for predicting response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer: A meta-analysis 2025-Sep, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110574 PMID:40769066	meta-analysis	通过荟萃分析评估基于超声的机器学习模型预测乳腺癌新辅助化疗反应的效能	首次系统评估超声影像组学结合机器学习在预测乳腺癌新辅助化疗反应中的综合性能，并区分完全缓解和部分缓解的预测模型	部分缓解模型仅进行了内部验证分析，缺乏外部验证结果；需要进一步开发临床可推广的模型	评估基于超声的机器学习模型预测乳腺癌患者新辅助化疗反应的准确性	乳腺癌患者	digital pathology	breast cancer	radiomics, deep learning	machine learning models	ultrasound images	22项研究（具体样本量未在摘要中明确说明）
2264	2025-09-09	Deep Learning-Based Saturation Compensation for High Dynamic Range Multispectral Fluorescence Lifetime Imaging 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3548297 PMID:40042955	研究论文	提出一种基于深度学习的饱和补偿网络SatCompFLImNet，用于校正多光谱荧光寿命成像中的饱和伪影	首次将生成对抗网络应用于多光谱FLIm的饱和伪影校正，实现高动态范围成像	NA	解决多光谱荧光寿命成像中因检测系统动态范围有限导致的饱和伪影问题	多光谱荧光寿命成像数据	计算机视觉	NA	荧光寿命成像(FLIm)	GAN	图像	模拟和真实数据（未指定具体数量）
2265	2025-09-09	Prognosis and prognostic factors for chronic fibrosing idiopathic interstitial pneumonias 2025-Sep, Respiratory investigation IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.resinv.2025.06.005 PMID:40561889	综述	本文综述了特发性间质性肺炎（IIPs）尤其是特发性肺纤维化（IPF）的预后及预测因素的最新进展	整合了抗纤维化治疗成为标准方案后的最新研究成果，涵盖遗传多态性、影像学分析和深度学习等新技术在预后预测中的应用	NA	总结IPF及其他慢性纤维化IIPs的预后及其预测因素	特发性间质性肺炎患者（重点关注IPF患者）	NA	肺纤维化疾病	遗传多态性分析、放射影像分析、深度学习	NA	临床数据、影像数据、遗传数据	NA
2266	2025-09-09	Optimization of deep learning models for inference in low resource environments 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110615 PMID:40716232	研究论文	本研究评估了深度学习模型在医疗应用中的优化技术效果，重点关注低资源环境下的推理性能	系统评估多种优化技术在医疗AI模型上的效果，涵盖不同硬件配置和医疗领域	研究仅针对特定医疗任务和模型类型，未涵盖所有可能的医疗AI应用场景	优化深度学习模型在低资源环境中的推理效率，促进AI在医疗领域的临床转化	放射学、组织病理学和医学RGB成像领域的AI工作负载	machine learning	结直肠癌	深度学习优化技术	深度学习模型	MRI图像、H&E染色组织切片图像、RGB图像	NA
2267	2025-09-09	CLT-MambaSeg: An integrated model of Convolution, Linear Transformer and Multiscale Mamba for medical image segmentation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110736 PMID:40716230	研究论文	提出一种结合卷积、线性变换器和多尺度Mamba的集成模型CLT-MambaSeg，用于医学图像分割，并通过MeGA-GAN生成合成图像解决数据有限问题	首次整合卷积、线性变换器和多尺度Mamba架构，并引入SREx模块捕获空间关系及MeGA-GAN生成合成数据增强性能	未明确说明模型在计算资源需求或实时应用方面的具体限制	提升医学图像分割的局部特征捕获、全局上下文建模及计算效率	医学图像分割任务	计算机视觉	皮肤癌（基于ISIC数据集），结肠癌（基于CVC-ClinicDB），乳腺癌（基于BUSI）	深度学习，生成对抗网络(GAN)	CNN, Transformer, Mamba, GAN	图像	五个基准数据集（CVC-ClinicDB, BUSI, PH2, ISIC-2016, ISIC-2017），具体样本量未明确
2268	2025-09-09	Enhancing reconstruction-based out-of-distribution detection in brain MRI with model and metric ensembles 2025-Sep-01, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109045 PMID:40915097	研究论文	本研究通过集成模型和度量方法优化基于重建的自编码器，以提升脑MRI中的分布外检测性能	探索了简单OOD检测模型的潜力，优化了深度学习策略专门用于OOD检测，并系统评估了重建度量的选择	检测性能在不同伪影类型间存在差异，局部伪影较难检测，标准深度学习方法未完全解决OOD检测的特殊挑战	优化基于重建的自编码器，专门用于医学图像中的分布外检测，提高自动化医疗图像分析系统的可靠性	脑MRI图像中的合成局部和全局伪影	计算机视觉	NA	自编码器重建，LPIPS，SSIM对比度组件	Autoencoder	图像	包含多种伪影类型的脑MRI数据集
2269	2025-09-09	Optimized multi-stage network with multi-dimensional spatiotemporal interactions for septal and apical hypertrophic cardiomyopathy classification using 12-lead ECGs 2025-Sep, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00492-6 PMID:40917150	研究论文	提出一种优化的多阶段网络Ms-MdST，用于基于12导联心电图对室间隔和心尖肥厚型心肌病进行分类	结合一维和二维卷积分支捕获心电图时空特征，引入全局-局部交互注意力机制和多损失联合优化策略	NA	提高肥厚型心肌病分型的诊断准确性	室间隔肥厚和心尖肥厚型心肌病患者的心电图数据	医学图像分析	心血管疾病	深度学习	CNN结合注意力机制	心电图信号	NA
2270	2025-09-09	SamRobNODDI:q-space sampling-augmented continuous representation learning for robust and generalized NODDI 2025-Aug-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adf9b8 PMID:40780245	研究论文	提出一种基于q空间采样增强的连续表示学习框架，用于提升NODDI参数估计的鲁棒性和泛化性	引入q空间采样增强的连续表示学习方法，并设计采样一致性损失函数，使模型对不同采样方案保持输出一致性	NA	开发能够在不同扩散梯度方向下稳健进行NODDI参数估计的方法	扩散磁共振成像(dMRI)数据	医学影像分析	神经系统疾病	扩散磁共振成像(dMRI)，Neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI)	深度学习框架	医学影像数据	在19种不同q空间采样方案下与7种先进方法进行比较验证
2271	2025-09-09	A deep learning-based approach for measuring patellar cartilage deformations from knee MR images 2025-Aug-27, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2025.112930 PMID:40915052	研究论文	开发基于深度学习的方法从膝关节磁共振图像中自动测量髌骨软骨变形	首次使用2D和3D U-Net网络实现髌骨及软骨的自动分割，并成功检测运动诱导的软骨变形	研究样本量有限（109例膝关节MR扫描），且未与其他关节评估方法进行广泛比较	开发自动分割工具以研究髌骨软骨力学特性及其在早期骨关节炎中的变化	人类膝关节髌骨及软骨组织	计算机视觉	骨关节炎	磁共振成像（MR）	2D U-Net, 3D U-Net	医学图像	109例膝关节MR扫描
2272	2025-09-09	Single-cell multiomics reveals the oscillatory dynamics of mRNA metabolism and chromatin accessibility during the cell cycle 2025-Aug-26, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2025.116089 PMID:40751912	研究论文	通过单细胞多组学技术揭示细胞周期中mRNA代谢和染色质可及性的振荡动态	首次结合单细胞多组学测序、生物物理建模和深度学习量化mRNA转录、剪接、核输出和降解速率，揭示转录后调控在mRNA积累中的重要作用	NA	研究细胞周期中全基因组mRNA代谢动态和染色质可及性变化	增殖细胞中的基因表达调控	生物信息学	NA	单细胞多组学测序	深度学习	基因组学数据	NA
2273	2025-09-09	Heat stress responses mediated by N6-methyladenine DNA methylation in maize 2025-Aug-26, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2025.116058 PMID:40728929	研究论文	本研究揭示了玉米中N6-甲基腺嘌呤（6mA）DNA甲基化在热胁迫响应中的调控作用及其分子机制	首次在作物中发现6mA动态与热胁迫耐受性相关，鉴定ZmALKBH1作为6mA去甲基化酶，并利用深度学习模型预测6mA分布	NA	探究6mA在玉米热胁迫响应中的功能机制	玉米自交系B73、Mo17、W22和B104	表观遗传学	NA	全基因组6mA分析、深度学习模型	深度学习	甲基化组数据	四个玉米自交系（B73、Mo17、W22、B104）
2274	2025-09-09	FoodABSANet: Developing an adaptive graph convolutional neural network for aspect-based sentiment analysis of food reviews with a weighted polarity score 2025-Aug-26, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108635 PMID:40914996	研究论文	开发一种自适应图卷积神经网络用于食品评论的方面级情感分析，并引入加权极性评分	提出FoodABSANet模型，采用自适应图卷积神经网络处理方面间相互影响，并引入加权极性评分机制提升分析精度	NA	提升方面级情感分析在食品评论领域的准确性和细粒度情感挖掘能力	食品评论文本数据	自然语言处理	NA	深度学习	图卷积神经网络（GCN）	文本	NA
2275	2025-09-09	Accurate VLE Predictions via COSMO-RS-Guided Deep Learning Models: Solubility and Selectivity in Physical Solvent Systems for Carbon Capture 2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01148 PMID:40757514	研究论文	开发基于COSMO-RS和深度学习的机器学习流程，用于精确预测物理溶剂系统中的溶解度和选择性，以支持碳捕获应用	结合量子化学热力学模型COSMO-RS与定向消息传递神经网络(D-MPNN)，通过迁移学习校正预测偏差，显著提升预测精度	依赖COSMO-RS模拟数据作为预训练基础，实验数据量仍可能限制模型泛化能力	提高物理溶剂在碳捕获过程中溶解度和选择性的预测准确性，减少对实验测量的依赖	物理溶剂系统，特别是针对CO₂及常见气体杂质(如H₂S、CH₄、N₂、H₂)的汽液平衡(VLE)	机器学习	NA	COSMO-RS量子化学热力学模型，定向消息传递神经网络(D-MPNN)，迁移学习	D-MPNN (Directed Message Passing Neural Network)	分子表示数据，附加特征数据，实验VLE数据	预训练使用30,000个COSMO-RS模拟数据点，并使用实验VLE数据集进行微调
2276	2025-09-09	A Molecular Representation Learning Model Based on Multidimensional Joint and Cross-Learning for Drug-Drug Interaction Prediction 2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01171 PMID:40758117	研究论文	提出一种基于多维联合与交叉学习的分子表示学习模型，用于药物相互作用预测	通过交叉注意力融合模块整合一维、二维和三维分子特征，并利用分子对反应模块定位潜在相互作用位点	NA	提升药物-药物相互作用（DDI）的预测性能	药物分子	机器学习	NA	深度学习	交叉注意力网络	分子特征数据（1D/2D/3D）	基准数据集（具体数量未说明）
2277	2025-09-09	FakeRotLib: Expedient Noncanonical Amino Acid Parametrization in Rosetta 2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01030 PMID:40789114	研究论文	提出FakeRotLib方法，通过小分子构象统计拟合创建非经典氨基酸的旋转异构体分布，以改进Rosetta中的参数化	开发了能快速生成非经典氨基酸旋转异构体分布的新方法，可参数化Rosetta此前无法处理的氨基酸类型	NA	改进Rosetta中非经典氨基酸的参数化方法，特别是旋转异构体分布的建模	非经典氨基酸（NCAAs）	计算生物学	NA	统计拟合、小分子构象分析	NA	分子构象数据	NA
2278	2025-09-09	PepPCBench is a Comprehensive Benchmarking Framework for Protein-Peptide Complex Structure Prediction 2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01084 PMID:40792461	研究论文	介绍了一个名为PepPCBench的蛋白质-肽复合物结构预测基准测试框架，用于系统评估深度学习方法的性能	开发了首个专门针对蛋白质-肽复合物结构预测的基准测试框架PepPCBench，并构建了包含261个实验解析复合物的数据集PepPCSet	置信度指标与实验结合亲和力相关性较差，需要改进评分策略和泛化能力	评估深度学习在蛋白质-肽复合物结构预测中的性能	蛋白质-肽复合物	计算生物学	NA	深度学习	AlphaFold3, AlphaFold-Multimer, Chai-1, HelixFold3, RoseTTAFold-All-Atom	蛋白质结构数据	261个实验解析的蛋白质-肽复合物（肽长度5-30个残基）
2279	2025-09-09	Reflection-Enhanced Raman Identification of Single Bacterial Cells Patterned Using Capillary Assembly 2025-Aug-22, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c01225 PMID:40754993	研究论文	提出一种结合反射增强拉曼光谱与毛细管组装技术的单细菌细胞检测平台，用于病原菌的快速识别	利用反射性Ag/SiO薄膜增强拉曼信号，并通过毛细管组装技术精确定位单细胞以优化信号采集	NA	开发可靠的单细菌细胞拉曼检测平台，实现临床样本中细菌的简单、准确、可重复检测	单细菌细胞	生物传感	细菌感染	拉曼光谱，毛细管辅助粒子组装（CAPA）	深度学习	光谱数据	人工尿液悬浮液中的单细菌细胞
2280	2025-09-09	AI-Driven Integration of Deep Learning With Lung Imaging, Functional Analysis, and Blood Gas Metrics for Perioperative Hypoxemia Prediction 2025-Aug-22, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/73995 PMID:40759599	观点文章	探讨人工智能通过整合深度学习与多模态临床数据预测围手术期低氧血症的变革性作用	提出融合CNN和LSTM的TD-CNNLSTM-LungNet混合模型，整合CT影像、肺功能测试和动脉血气分析，实现96.57%肺炎亚型分类准确率和0.96 AUC的低氧血症预测	存在数据集异质性、模型可解释性不足以及临床工作流整合困难等挑战	通过多模态AI系统提升围手术期低氧血症的预测精度	围手术期患者（动脉血氧分压<60 mmHg或血氧饱和度<90%）	医疗人工智能	呼吸系统疾病	深度学习、多模态数据融合	CNN、LSTM、TD-CNNLSTM-LungNet	影像（CT）、功能测试（肺功能）、数值指标（ABG参数）	NA