深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
23901	2025-10-05	Enhanced mapping of essential urban land use categories in China (EULUC-China 2.0): integrating multimodal deep learning with multisource geospatial data 2025-Sep-30, Science bulletin IF:18.8Q1 DOI:10.1016/j.scib.2025.07.006 PMID:40774897	研究论文	通过整合多模态深度学习与多源地理空间数据，开发了增强版的中国城市土地利用分类地图EULUC-China 2.0	结合多模态深度学习模型与多源地理空间数据，采用POI数据的图建模方法，显著提升了城市土地利用分类精度	未明确说明模型在特定城市类型或区域的适用性限制	改进中国城市土地利用分类方法，生成更准确详细的城市土地利用数据产品	中国所有城市的土地利用分类	计算机视觉,地理信息系统	NA	多模态深度学习,地理空间数据分析	深度学习,图神经网络	多源地理空间数据,POI数据,遥感影像	覆盖中国所有城市	NA	多模态深度学习架构	总体分类准确率	NA
23902	2025-10-05	TMolNet: a task-aware multimodal neural network for molecular property prediction 2025-Sep-21, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11350-z PMID:40975857	研究论文	提出一种任务感知多模态神经网络TMolNet，用于分子属性预测	提出自适应多模态融合框架，包含对比学习方案、任务感知门控模块和模态熵正则化损失	未在摘要中明确说明	提高分子属性预测的准确性和泛化能力	分子数据（1D序列或指纹、2D拓扑图、3D几何构象）	机器学习	NA	深度学习	神经网络	1D序列、2D图结构、3D几何数据	多个基准数据集（未指定具体数量）	NA	TMolNet（包含模态特定特征提取器、对比学习模块、任务感知门控模块）	预测准确度、泛化能力	NA
23903	2025-10-05	Artificial intelligence in revolutionizing orthodontic practice 2025-Sep-20, World journal of methodology DOI:10.5662/wjm.v15.i3.100598 PMID:40881209	研究论文	探讨人工智能在正畸实践中的变革性影响及其应用前景	系统分析AI技术在正畸领域的整合现状与未来发展方向	面临数据质量、算法透明度和实际实施等挑战	评估AI在正畸领域的应用效益与发展前景	正畸临床实践与患者诊疗流程	自然语言处理,计算机视觉,机器学习	错颌畸形	牙科影像分析	机器学习,深度学习	牙科影像,患者数据	NA	NA	NA	诊断准确性,治疗效率	NA
23904	2025-10-05	Use of artificial intelligence in neurological disorders diagnosis: A scientometric study 2025-Sep-20, World journal of methodology DOI:10.5662/wjm.v15.i3.99403 PMID:40881219	文献计量学研究	通过文献计量学方法分析人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状和热点趋势	首次采用文献计量学方法系统分析人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究格局和发展趋势	仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他重要数据库的文献；分析时间跨度较长但文献数量相对有限	探索人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状和关键亮点	276篇关于人工智能在神经系统疾病诊断领域的科学文献	医学信息学	神经系统疾病	文献计量分析，网络可视化	NA	文献元数据	276篇出版物（2000-2024年）	VOSviewer, Microsoft Excel	NA	NA	NA
23905	2025-10-06	Ozone exposure, retinal microvasculature alterations, and the mediating effect of aging in diabetic population: A retrospective cohort study 2025-Sep-19, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119082 PMID:40974669	研究论文	本研究探讨长期臭氧暴露与2型糖尿病患者视网膜微血管改变的关系，并分析衰老在其中的中介作用	首次在大型糖尿病队列中揭示臭氧暴露通过加速视网膜衰老导致微血管重构的机制	研究设计为回顾性队列，无法确立因果关系；仅纳入上海地区人群，可能限制结果普适性	探究臭氧暴露对糖尿病患者视网膜微血管的影响及衰老的中介效应	55,463名2型糖尿病患者	数字病理学	糖尿病	卫星遥感臭氧浓度估计，视网膜血管表型分析	深度学习	医学影像数据，环境暴露数据	55,463名2型糖尿病患者，来自上海17个行政区的249个社区卫生中心	NA	NA	标准化系数，95%置信区间	NA
23906	2025-10-05	A comprehensive benchmarking of adaptive sampling tools for nanopore sequencing 2025-Sep-17, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-025-03729-w PMID:40963107	研究论文	对六种纳米孔自适应采样工具在三种不同任务中的性能进行全面基准测试	首次系统评估纳米孔自适应采样工具在不同应用场景下的性能，并识别最优的读取分类策略	仅评估了六种常用工具，未涵盖所有可用工具	评估纳米孔自适应采样工具的性能并确定最优策略	六种纳米孔自适应采样工具	生物信息学	NA	纳米孔测序，自适应采样	深度学习	测序数据，原始信号	三种不同类型任务（种内富集、种间富集、宿主DNA去除）	NA	NA	覆盖深度，准确率，读取排出速度	NA
23907	2025-10-05	Prediction of carbon and nitrogen source preferences in microbial metabolism using protein sequence data 2025-Sep-16, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107266 PMID:40967572	研究论文	本研究利用深度学习算法探索微生物蛋白质序列与其碳氮源营养需求之间的内在关系	提出了结合蛋白质功能注释和序列特征提取的集成框架来预测微生物营养需求	仅包含432种微生物物种和61种培养基配方，样本规模有限	探索微生物蛋白质序列与其特定营养需求之间的关系，优化培养条件	432种微生物物种及其蛋白质序列	机器学习	NA	蛋白质序列分析，PSSM，PsePSSM	深度学习，机器学习	蛋白质序列数据	432种微生物物种，61种培养基配方	SHAP	NA	准确率	NA
23908	2025-10-05	Improving the performance of the echinococcosis diagnosis model based on serum Raman spectroscopy via the integration of convolutional neural network and support vector machine 2025-Sep-13, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126945 PMID:40974949	研究论文	提出结合卷积神经网络与支持向量机的混合模型，通过血清拉曼光谱提高包虫病诊断性能	首次将CNN特征提取能力与SVM分类器相结合应用于包虫病光谱诊断，显著提升多类别分类准确率	样本量有限（573例），未提及外部验证集结果	开发高精度的包虫病快速诊断方法	包虫病、肝硬化、肝细胞癌患者及正常对照组的血清样本	医学影像分析	包虫病	拉曼光谱	CNN, SVM	光谱数据	573份血清样本	NA	CNN-SVM混合架构	准确率	NA
23909	2025-10-05	The comparison of deep learning and radiomics in the prediction of polymyositis 2025-Sep-12, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000044496 PMID:40958317	研究论文	比较深度学习和影像组学在多发性肌炎预测中的性能	首次系统比较3D CNN与影像组学在多发性肌炎预测中的表现，并开发了股直肌分割模型	样本量相对有限（总样本196例），需更多外部验证	评估深度学习与影像组学在多发性肌炎预测中的可行性	多发性肌炎患者与对照组的T2加权磁共振影像	医学影像分析	多发性肌炎	T2加权磁共振成像	CNN, U-Net	3D医学影像	总196例（训练120例，验证30例，外部测试46例）	MONAI	3D CNN, 3D U-Net	准确率, 敏感度, 特异度, 阳性预测值, Dice系数	NA
23910	2025-10-05	A multidimensional deep ensemble learning model predicts pathological response and outcomes in esophageal squamous cell carcinoma treated with neoadjuvant chemoradiotherapy from pretreatment CT imaging: A multicenter study 2025-Sep-10, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111133 PMID:40939680	研究论文	开发并验证基于治疗前CT影像的多维深度集成学习模型，用于预测食管鳞癌患者新辅助放化疗后的病理完全缓解和预后风险分层	提出结合放射组学和3D卷积神经网络的多维深度集成学习模型，在多个中心验证中表现出优于单一领域模型的预测性能	回顾性研究设计，需要前瞻性多中心验证来进一步确认临床实用性	预测食管鳞癌患者新辅助放化疗的治疗反应和预后	接受新辅助放化疗的食管鳞癌患者	医学影像分析	食管鳞癌	CT成像	集成学习, CNN	CT影像	485例来自四个医院的ESCC患者（发现队列194例，内部队列49例，外部验证队列242例）	NA	3D CNN, 集成学习架构	AUC, 校准曲线, 临床效用, 总生存期, 无病生存期, log-rank检验	NA
23911	2025-10-05	Autoregressive enzyme function prediction with multi-scale multi-modality fusion 2025-Sep-06, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf476 PMID:40966652	研究论文	提出一种多尺度多模态自回归预测器MAPred，用于自回归预测蛋白质的酶委员会编号	首次整合蛋白质氨基酸序列和3D结构标记，采用双路径方法和自回归预测网络，利用EC分类的层次结构	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力	提高酶功能预测的准确性和可靠性	蛋白质酶功能预测	生物信息学	NA	多模态融合，自回归预测	深度学习模型	氨基酸序列数据，3D结构数据	New-392，Price，New-815基准数据集	NA	双路径架构，自回归预测网络	NA	NA
23912	2025-10-05	Artificial intelligence-enhanced biosurveillance for antimicrobial resistance in sub-Saharan Africa 2025-Sep-03, International health IF:2.3Q2 DOI:10.1093/inthealth/ihae081 PMID:39545538	综述	探讨人工智能在撒哈拉以南非洲地区抗菌素耐药性生物监测中的整合与应用潜力	首次系统评估AI技术在资源有限地区AMR监测中的适用性，强调跨学科合作与伦理框架建设	数据稀缺、基础设施不足和伦理问题阻碍AI在SSA地区的实际应用	提升撒哈拉以南非洲地区抗菌素耐药性监测能力	撒哈拉以南非洲地区的抗菌素耐药性监测系统	机器学习	抗菌素耐药性感染	基因组分析	机器学习,深度学习	大规模数据集	NA	NA	NA	NA	NA
23913	2025-10-05	Benchmarking deep learning-designed inlay restorations across operator experience: An in vitro comparison of time efficiency, contact intensity, and contour quality 2025-Sep-02, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.106083 PMID:40907866	研究论文	比较深度学习与传统人工设计嵌体修复体的时间效率、接触强度和轮廓质量	首次系统评估深度学习设计工作流在不同操作者经验水平下的表现，并分析其对经验相关变异性的影响	体外研究，样本量有限（25个数字扫描），未涉及长期临床效果评估	评估深度学习设计嵌体工作流的性能表现	上颌和下颌后牙区近中-𬌗面或远中-𬌗面洞形预备后的基牙数字扫描	数字病理	牙科修复	数字扫描，深度学习设计	深度学习模型	数字扫描图像	25个上颌和下颌牙弓数字扫描	NA	NA	时间效率，𬌗面接触强度，邻面接触强度，轮廓质量	NA
23914	2025-10-05	TransFactor-prediction of pro-viral SARS-CoV-2 host factors using a protein language model 2025-Sep-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf491 PMID:40929136	研究论文	提出TransFactor计算框架，利用蛋白质语言模型预测SARS-CoV-2促病毒宿主因子	首次将预训练的ESM-2蛋白质语言模型应用于宿主因子预测，通过计算丙氨酸扫描提供可解释性	依赖有限实验数据集，实验方法存在局限性	预测和优先排序候选宿主因子作为抗病毒治疗靶点	SARS-CoV-2宿主蛋白质	自然语言处理	传染病	蛋白质序列分析	Transformer	蛋白质序列数据	来自33项独立SARS-CoV-2研究的实验确定宿主因子数据集	PyTorch	ESM-2	与机器学习和深度学习基线比较，基因本体富集分析	NA
23915	2025-10-05	Spatial gene expression at single-cell resolution from histology using deep learning with GHIST 2025-Sep, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02795-z PMID:40954301	研究论文	提出GHIST深度学习框架，从组织学图像预测单细胞分辨率空间基因表达	首次实现从组织学图像预测单细胞分辨率空间基因表达，利用亚细胞空间转录组学和多层次生物信息协同关系	NA	开发从常规组织学图像预测空间基因表达的新方法	空间转录组数据和常规组织学图像	数字病理学	癌症	空间转录组学，组织学成像	深度学习	组织学图像，基因表达数据	公共数据集和癌症基因组图谱数据	NA	GHIST	准确性，空间分辨率	NA
23916	2025-10-05	Graph-based deep learning for integrating single-cell and bulk transcriptomic data to identify clinical cancer subtypes 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf467 PMID:40966644	研究论文	提出基于图深度学习的单细胞和批量转录组数据整合方法scBGDL，用于识别癌症临床亚型和预测临床结局	首次构建样本特异性基因图模型，结合图注意力网络、MinCutPool层和Transformer模块，实现多组学数据的高效整合与生物学解释	方法在16种癌症类型中验证但尚未涵盖所有癌症类型，需要进一步扩大验证范围	整合单细胞和批量转录组数据以精确识别癌症亚型并预测临床结局	16种TCGA癌症类型及三个多中心队列（肺腺癌、上皮性卵巢癌、皮肤黑色素瘤）	生物信息学, 机器学习	癌症	单细胞RNA测序, 批量转录组测序	图神经网络, Transformer	基因表达数据	TCGA 16种癌症类型，肺腺癌1099例，上皮性卵巢癌762例，皮肤黑色素瘤305例	PyTorch, DGL	Graph Attention Networks, MinCutPool, Transformer	C-index, log-rank P值	NA
23917	2025-10-05	AttBiomarker: unveiling preeclampsia biomarkers and molecular pathways through two-stage gene selection techniques and attention-based CNN with gene regulatory network analysis 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf473 PMID:40966654	研究论文	本研究开发了一种集成深度学习和生物信息学的方法，通过两阶段基因选择技术和基于注意力的CNN结合基因调控网络分析，识别先兆子痫的潜在生物标志物	提出两阶段基因选择方法（Fisher评分+mRMR）结合注意力机制CNN模型，并整合基因调控网络分析来识别先兆子痫生物标志物	仅基于三个微阵列数据集进行分析，样本规模和多样性可能存在限制	识别先兆子痫的潜在生物标志物和分子通路	先兆子痫相关基因表达数据	生物信息学	先兆子痫	微阵列分析, 基因本体分析, KEGG通路富集分析, 蛋白质-蛋白质相互作用网络, 基因调控网络分析, 分子对接分析	CNN	基因表达数据	三个微阵列数据集	NA	基于注意力的卷积神经网络(AttCNN)	分类准确率	NA
23918	2025-10-05	Artificial intelligence for comprehensive DNA methylation analysis: overview, challenges, and future directions 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf468 PMID:40966651	综述	本文全面评述了人工智能与DNA甲基化分析的协同作用，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理和可解释人工智能等技术	强调了信号处理和基于大语言模型的在DNA甲基化研究中尚未充分开发的潜力	讨论了管理和分析大型复杂DNA甲基化数据集时面临的挑战和限制	探索人工智能在DNA甲基化分析领域的应用现状与未来发展	DNA甲基化数据分析方法	自然语言处理, 机器学习	NA	DNA甲基化分析	机器学习, 深度学习, 自然语言处理模型, 大语言模型	DNA甲基化数据	NA	NA	NA	NA	NA
23919	2025-10-05	Developing inhibitors of the guanosine triphosphate hydrolysis accelerating activity of Regulator of G protein Signaling-14 2025-Aug-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.11.659181 PMID:40667230	研究论文	本研究开发了选择性非共价抑制RGS14 GTP酶加速活性的小分子抑制剂	首次发现可靶向RGS14蛋白浅表Gα结合峡谷的非共价小分子抑制剂，并采用机器学习增强的分子对接技术指导配体优化	未明确说明样本规模，且部分抑制剂仅进行了初步体内药代动力学评估	开发针对RGS14 GTP酶加速活性的选择性抑制剂	RGS14蛋白及其GTP酶加速活性	计算生物学	中枢神经系统疾病,代谢疾病	结构导向虚拟筛选,配体对接,深度学习评分,荧光检测,放射性GTP水解测定	深度学习	分子结构数据,生物活性数据	40多个第二代类似物	NA	NA	抑制活性,细胞毒性,药代动力学参数	NA
23920	2025-10-05	Reinforcing Deep Learning-Enabled Surveillance with Smart Sensors 2025-May-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113345 PMID:40968866	研究论文	提出一种集成智能传感器和深度学习技术的监控强化系统，用于资源受限的移动设备	在异构传感器环境中引入深度学习辅助的监控强化方法，为高动态公共环境提供前所未有的监控灵活性	NA	优化监控节点部署并确保系统实时响应能力，增强高人员流动性环境中的监控适应性和有效性	资源受限的网络物理设备和移动元素	机器学习	NA	深度学习	NA	传感器数据	NA	NA	NA	准确性,效率	资源受限的移动设备