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
2381	2025-04-20	Multiscale Dissection of Spatial Heterogeneity by Integrating Multi-Slice Spatial and Single-Cell Transcriptomics 2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202413124 PMID:39999288	research paper	提出了一种名为SMILE的新型深度学习方法，用于整合多切片空间和单细胞转录组数据，以多尺度解析空间异质性	SMILE结合了图对比自编码器和多层感知器，具有局部约束，能够学习多尺度且信息丰富的点表示，同时在空间对齐、域识别和细胞类型解卷积方面表现出色	未明确提及具体局限性，但可能依赖于先验域注释信息以进一步提升性能	开发一种能够同时解析不同尺度空间变异和揭示疾病条件下细胞微环境变化的方法	空间分辨转录组学(SRT)数据	生物信息学	NA	空间分辨转录组学(SRT)，单细胞转录组学	图对比自编码器，多层感知器(MLP)	空间转录组数据，单细胞转录组数据	模拟和真实数据集（具体数量未提及）
2382	2025-04-20	Psychedelic Drugs in Mental Disorders: Current Clinical Scope and Deep Learning-Based Advanced Perspectives 2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202413786 PMID:40112231	review	本文综述了迷幻药物在精神障碍治疗中的当前临床范围及基于深度学习的先进视角	探讨了迷幻药物的多样化药理作用，并提出了基于深度学习的药物开发新方法	迷幻药物的精确处方机制尚不明确，需要进一步研究优化药物开发	优化迷幻药物的开发，以提升精神障碍的治疗效果	精神障碍（如焦虑、重度抑郁症、自闭症谱系障碍）及迷幻药物（如裸盖菇素和LSD）	machine learning	mental disorders	deep learning	NA	big data	NA
2383	2025-03-23	Correction for Quach et al., Deep learning-driven bacterial cytological profiling to determine antimicrobial mechanisms in Mycobacterium tuberculosis 2025-Apr, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2504475122 PMID:40117323	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2384	2025-04-20	Emerging frontiers in protein structure prediction following the AlphaFold revolution 2025-Apr, Journal of the Royal Society, Interface DOI:10.1098/rsif.2024.0886 PMID:40233800	综述	本文探讨了深度学习驱动的蛋白质结构预测工具AlphaFold带来的革命性进展及其在高级应用中的应用	聚焦于AlphaFold革命后蛋白质结构预测的前沿应用，并提出了报告AlphaFold预测的指南	未提及具体实验验证或实际应用案例的局限性	探讨蛋白质结构预测工具在生物学、化学和计算机科学交叉领域的应用	蛋白质结构及其与其他生物分子的相互作用	生物信息学	NA	深度学习	AlphaFold	蛋白质结构数据	数百万个蛋白质结构模型
2385	2025-04-20	Deep mutational learning for the selection of therapeutic antibodies resistant to the evolution of Omicron variants of SARS-CoV-2 2025-Apr, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-025-01353-4 PMID:40044817	研究论文	通过深度突变学习筛选对SARS-CoV-2 Omicron变体进化具有抵抗力的治疗性抗体	利用深度学习和突变库筛选技术，预测和优化抗体对SARS-CoV-2变体的抵抗能力	研究主要针对Omicron BA.1变体，对其他变体的适用性未明确验证	开发对SARS-CoV-2变体具有广谱抵抗力的治疗性抗体	SARS-CoV-2的受体结合域（RBD）及其突变体	机器学习	COVID-19	深度突变学习、深度测序、深度学习模型	ensemble deep-learning models	基因序列数据	Omicron BA.1变体的全长度RBD突变库
2386	2025-04-20	The Application of Artificial Intelligence in Spine Surgery: A Scoping Review 2025-Apr-01, Journal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons. Global research & reviews DOI:e24.00405 PMID:40239218	综述	本文对人工智能在脊柱外科手术中的应用进行了范围性综述	提供了关于人工智能在脊柱外科手术中应用的全面综述，填补了该领域的空白	仅纳入了2020年至2024年的研究，且排除了缺乏临床重点的文章	探讨人工智能在脊柱外科手术中的应用现状和潜力	脊柱外科手术中的人工智能应用研究	医疗人工智能	脊柱疾病	监督学习和深度学习	常规机器学习和深度学习	医学图像和临床数据	105项研究，其中27项涉及超过1000名患者的数据
2387	2025-04-20	AI-enabled CT-guided end-to-end quantification of total cardiac activity in 18FDG cardiac PET/CT for detection of cardiac sarcoidosis 2025-Mar-22, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2025.102195 PMID:40127777	research paper	提出了一种基于深度学习的全自动流程，用于通过CT衰减图分割心脏腔室来量化[18F]FDG PET活性，以检测心脏结节病	首次提出了一种全自动的CT引导下的端到端量化方法，用于心脏结节病的检测，具有高预测性能	样本量较小（69例患者），且特异性较低（65%）	开发一种全自动量化心脏炎症的方法，用于心脏结节病的诊断和管理	疑似心脏结节病的患者	digital pathology	cardiac sarcoidosis	PET/CT, deep learning	DL (deep learning)	image	69例患者
2388	2025-04-20	Deep Learning Enhanced Near Infrared-II Imaging and Image-Guided Small Interfering Ribonucleic Acid Therapy of Ischemic Stroke 2025-03-18, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c18035 PMID:40042964	研究论文	本文开发了一种新型的NIR-II纳米颗粒平台YWFC NPs，用于增强siRNA在缺血性中风模型中的递送，并结合深度学习优化NIR-II成像	开发了YWFC NPs纳米颗粒平台，增强BBB穿透和siRNA递送，并首次将深度学习应用于NIR-II成像优化	研究仅在MCAO小鼠模型中进行，尚未进行人体临床试验	开发一种新型siRNA递送系统，结合NIR-II成像和深度学习，用于缺血性中风的治疗	缺血性中风小鼠模型	数字病理学	缺血性中风	NIR-II成像, siRNA治疗	深度学习神经网络	图像	MCAO小鼠模型
2389	2025-04-20	Multi-domain Urdu fake news detection using pre-trained ensemble model 2025-Mar-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91054-4 PMID:40082485	研究论文	该研究提出了一种基于预训练集成模型的多领域乌尔都语假新闻检测方法	采用ELECTRA、mBERT和XLM-RoBERTa三种预训练语言模型的堆叠集成学习方法，并通过适当的微调和超参数优化来提高检测性能	研究仅针对乌尔都语，且数据集资源有限	解决乌尔都语等资源受限语言的假新闻检测问题，减少人工智能研究中的语言偏见	乌尔都语假新闻	自然语言处理	NA	NLP	ELECTRA, mBERT, XLM-RoBERTa的集成模型	文本	公开可用的乌尔都语数据集
2390	2025-04-20	Accuracy of vestibular schwannoma segmentation using deep learning models - a systematic review & meta-analysis 2025-Mar, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-024-03449-1 PMID:39179652	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在前庭神经鞘瘤分割中的准确性	填补了深度学习在前庭神经鞘瘤自动分割领域的知识空白	仅针对MR图像进行分析，未涉及其他影像学数据	评估深度学习算法在前庭神经鞘瘤MR图像分割中的应用现状	前庭神经鞘瘤（VS）患者	digital pathology	vestibular schwannoma	深度学习	DL	MR图像	NA
2391	2025-04-20	Training deep learning models on personalized genomic sequences improves variant effect prediction 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.15.618510 PMID:39463940	research paper	该研究展示了在匹配的个人基因组上训练深度学习模型可以提高其在变异效应预测中的性能	通过使用匹配的个人基因组数据进行训练，提高了序列到功能模型在变异效应预测中的性能	未提及具体的模型性能提升幅度或与其他方法的比较	提高序列到功能模型在变异效应预测中的性能	个人基因组数据	machine learning	NA	deep learning	sequence-to-function models	genomic sequences	NA
2392	2025-04-20	Leveraging deep learning to detect stance in Spanish tweets on COVID-19 vaccination 2025-Feb, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooaf007 PMID:40008184	研究论文	本研究利用深度学习技术检测西班牙语推文中关于COVID-19疫苗接种的立场	开发了针对西班牙语社交媒体帖子的立场检测模型，填补了非英语语料研究的空白	语言特定嵌入模型未超越多语言嵌入或TF-IDF特征，可能由于BERT或RoBERTa嵌入不熟悉Twitter常用俚语和疫情期间的特殊语境	开发西班牙语社交媒体帖子的立场检测模型，以支持公共卫生应用	关于COVID-19疫苗接种的西班牙语推文	自然语言处理	COVID-19	深度学习	BERT-Multi+BiLSTM, BETO+BiLSTM, RoBERTa BNE-LSTM, TF-IDF+SVM	文本	6170条推文（2020年3月1日至2022年1月4日期间发布）
2393	2025-04-20	Transfer learning-based approach to individual Apis cerana segmentation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0319968 PMID:40238729	研究论文	本研究利用Mask R-CNN深度学习模型，通过迁移学习技术，针对蜂箱环境中的东方蜜蜂（Apis cerana）进行个体检测与分割	采用迁移学习方法，利用先前训练的西方蜜蜂（Apis mellifera）模型权重，并通过数据预处理技术（如亮度和对比度增强）提升模型性能，在保持高性能的同时大幅减少训练和验证集的数据量	研究仅针对特定蜜蜂种类（Apis cerana）进行，可能不适用于其他蜜蜂种类或更广泛的昆虫检测与分割任务	实现蜂箱环境中东方蜜蜂的高精度个体检测与分割，以支持自动化行为分析	东方蜜蜂（Apis cerana）	计算机视觉	NA	迁移学习，数据预处理（亮度和对比度增强）	Mask R-CNN	图像	训练和验证集数量较先前研究减少了85%，具体数量未明确说明
2394	2025-04-20	Deep learning-based acceleration of muscle water T2 mapping in patients with neuromuscular diseases by more than 50% - translating quantitative MRI from research to clinical routine 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318599 PMID:40238781	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的CSAI加速技术在神经肌肉疾病患者肌肉水T2成像中的应用，显著缩短了扫描时间	首次将CSAI加速技术应用于定量MRI，实现了扫描时间减少50%以上且不影响定量准确性	研究样本量较小（仅10名FSHD患者），且仅针对大腿肌肉进行了评估	评估AI加速MRI技术在神经肌肉疾病定量诊断中的应用价值	面肩肱型肌营养不良症（FSHD）患者的大腿肌肉	医学影像分析	神经肌肉疾病	CSAI（压缩感知与并行成像结合的AI重建技术）	深度学习	MRI图像	10名FSHD患者，双侧大腿肌肉6个感兴趣区域
2395	2025-04-20	Optimizing lipocalin sequence classification with ensemble deep learning models 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0319329 PMID:40238838	research paper	提出了一种名为EnsembleDL-Lipo的集成深度学习框架，用于优化脂质运载蛋白序列的分类	结合CNN和DNN的集成深度学习框架，利用PSSM特征提升分类性能	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细测试	提高脂质运载蛋白序列的分类准确性和计算效率	脂质运载蛋白序列	machine learning	NA	PSSM-based features	CNN, DNN	biological sequences	NA
2396	2025-04-20	Artificial intelligence in hospital infection prevention: an integrative review 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1547450 PMID:40241963	综述	本文通过整合42项研究，评估了人工智能（AI）在医院感染预防中的有效性、可用性和挑战	AI模型在多种医院获得性感染（HAIs）的检测、监测和预防中表现出高预测准确性，特别是在手术部位感染和尿路感染方面，AUC得分超过0.80	研究面临全面临床医生培训需求、高集成成本以及与现有工作流程兼容性等挑战	评估AI模型在预防、检测和管理HAIs中的有效性、可用性和挑战	医院获得性感染（HAIs）	医疗人工智能	医院获得性感染	机器学习、深度学习、神经网络、决策树、随机森林、可解释AI（XAI）	CNN, LSTM, GAN	电子健康记录（EHRs）	42项研究
2397	2025-04-20	Improved performance of fNIRS-BCI by stacking of deep learning-derived frequency domain features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0314447 PMID:40245060	研究论文	本研究通过堆叠深度学习提取的频域特征，提高了基于功能近红外光谱的脑机接口（fNIRS-BCI）系统的性能	提出了堆叠和快速傅里叶变换（fft）方法用于特征提取和分类，显著提高了分类准确率	研究仅针对二十名参与者进行，样本量较小	提高fNIRS-BCI系统的分类性能，帮助运动障碍患者恢复自主能力	fNIRS信号和手部握持运动活动	脑机接口	运动障碍	fNIRS神经成像系统、深度学习算法	CNN、LSTM、Bi-LSTM	fNIRS信号	20名参与者
2398	2025-04-20	A method of rice panicle number counting based on improved CSRNet model 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1494564 PMID:40247946	研究论文	本研究提出了一种基于改进CSRNet模型的水稻穗粒数计数方法	改进CSRNet模型并应用于水稻穗粒数计数，开发了Android端实时计数APP和PC端批量计数软件	未提及模型在不同光照或品种条件下的泛化能力	为水稻穗粒数计数提供理论依据和技术支持	水稻穗粒	计算机视觉	NA	深度学习	改进的CSRNet	图像	未明确说明样本数量
2399	2025-04-20	Protein structure prediction via deep learning: an in-depth review 2025, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2025.1498662 PMID:40248099	综述	本文深入探讨了深度学习在蛋白质结构预测中的应用及其对药物发现和开发的影响	全面回顾了深度学习在蛋白质结构预测中的最新进展，包括大型语言模型和尖端深度学习方法	未提及具体实验验证或实际应用案例	探讨深度学习在蛋白质结构预测领域的应用及其潜力	蛋白质结构预测	机器学习	NA	深度学习、大型语言模型	NA	蛋白质序列数据	NA
2400	2025-04-20	Clinical and Radiological Fusion: A New Frontier in Predicting Post-Transplant Diabetes Mellitus 2025, Transplant international : official journal of the European Society for Organ Transplantation IF:2.7Q2 DOI:10.3389/ti.2025.14377 PMID:40248509	研究论文	本研究通过整合临床和放射学数据，开发了一个预测移植后糖尿病（PTDM）的模型，以识别高风险肾移植受者	结合临床指标和深度学习分析的CT图像，专注于体成分参数（如脂肪组织和肌肉质量），而非BMI或其他生物标志物	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚，且样本仅来自三个Mayo Clinic站点	预测肾移植受者术后糖尿病（PTDM）的发生风险	2005名非糖尿病肾移植受者	数字病理学	糖尿病	深度学习分析	深度学习模型	临床数据和CT图像	2005名非糖尿病肾移植受者，其中335名（16.7%）在术后一年内发展为PTDM