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
2381	2026-06-23	A protein surface-aware multimodal framework for residue-level metal-binding site recognition 2026-May-18, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2026.101414 PMID:42013856	研究论文	提出了MetalBind，一种蛋白质表面感知的多模态深度学习框架，用于残基级别的金属结合位点识别	集成了蛋白质序列嵌入、原子特定物理化学特征和几何感知的表面点学习模块，在多种金属上实现更高预测精度，且在稀疏训练数据下仍表现良好	NA	开发高精度金属结合位点识别方法以促进金属蛋白质组注释和工程金属蛋白设计	金属结合位点识别与金属蛋白质组注释	机器学习	NA	深度学习	多模态神经网络	蛋白质序列与结构数据	13个金属特异性数据集	NA	MetalBind（含序列嵌入、原子特征和几何表面模块）	准确率、AUC等多项指标	提供在线实现
2382	2026-06-23	ReaderAdaptNet: modeling reader variability in breast imaging with reader-specific embeddings 2026-May-14, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae6227 PMID:42009042	研究论文	提出ReaderAdaptNet，一种通过读者特定嵌入来建模乳腺影像判读中读者变异性的自适应网络	首次通过两阶段深度学习框架将读者变异性显式建模为低维嵌入，实现个性化分类并支持快速校准，无需重新训练完整模型	未明确说明，但可能包括对多读者数据集依赖性和校准所需的小样本标注数量敏感	解决乳腺影像判读中因主观差异导致的读者变异性问题，提高AI模型的可靠性和个人化适应能力	乳腺密度分类（全视野数字乳腺摄影）和背景实质增强（BPE）分类（对比增强乳腺摄影）的多读者数据集	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	自适应网络	图像	NA	PyTorch	ReaderAdaptNet	平均分类准确率	NA
2383	2026-06-23	MechMemDyn: Coupling Frustration Analysis with Membrane Dynamics to Target the TREM2-DAP12 Complex Interface 2026-May-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c03239 PMID:42007542	研究论文	提出MechMemDyn框架，整合蛋白质挫败分析与膜嵌入分子动力学模拟，靶向TREM2-DAP12复合物界面以稳定蛋白质-蛋白质相互作用	首次系统地将挫败分析应用于合理化蛋白质-蛋白质相互作用稳定活性并指导配体设计，提出基于热力学严谨度量的配体能力评估方法，优于传统静态对接和几何深度学习	未提及	开发一种物理驱动的预测框架，以解决TREM2-DAP12跨膜复合物界面的内在可塑性挑战，实现有效的蛋白质-蛋白质相互作用稳定剂设计	TREM2-DAP12跨膜复合物及其配体	机器学习	阿尔茨海默病	分子动力学模拟	集成挫败分析与分子动力学的预测框架	分子模拟数据	未提及	NA	NA	配体能力与实验效力的相关性	未提及
2384	2026-06-23	DRHIN: An Integrated and Interactive Web Server for Drug Repositioning 2026-May-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00311 PMID:42001407	研究论文	DRHIN是一个集成的交互式网络服务器，利用异构信息网络和深度学习技术进行药物重定位	整合转录组、蛋白质组和微生物组数据构建异构信息网络，包含19种图表示算法，提供无需编码的多任务预测平台	未明确说明局限性	开发一个综合性的药物重定位工具，解决现有工具在处理复杂多组学生物网络时的不足	药物、疾病以及八种生物实体和19种关联类型	机器学习	NA	高通量测序	图表示学习	转录组、蛋白质组、微生物组数据	NA	NA	19种图表示算法	NA	高性能计算集群
2385	2026-06-23	TPP-Fabricated All-Fiber Nanoforce Sensor with Deep Learning Analysis Enables Ultrasensitive Cancer Cell Mechanophenotyping 2026-May-05, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.6c00152 PMID:41996553	研究论文	报道了一种集成双光子聚合微悬臂梁的全光纤纳米力传感器，结合深度学习分析实现超灵敏癌细胞力学表型检测	首次将双光子聚合微悬臂梁集成在多模光纤端面上，结合EfficientNet回归模型解码力相关散斑图，实现高精度、可重复的纳牛级力学测量	未提及在体内或复杂生物样本中的验证，长期稳定性和批量生产一致性有待进一步研究	开发一种低成本、紧凑型全光纤纳米力传感器，用于高精度微纳米力学表征和癌细胞力学表型分析	PDMS（聚二甲基硅氧烷）及不同侵袭阶段的A549和HepG2癌细胞	机器视觉, 深度学习, 生物医学工程	癌症	双光子聚合（TPP）, 有限元分析	EfficientNet回归模型	散斑图（图像）	100次重复加载循环测试；A549和HepG2细胞（具体数量未提及）	PyTorch（推测，基于EfficientNet实现）	EfficientNet	R²=0.9999, 平均绝对误差<0.2%, 力分辨率0.41 nN	NA
2386	2026-06-23	Development and validation of a real-time AI model for differentiating benign and malignant gastric ulcers : a multicenter retrospective study 2026-May-04, BMC gastroenterology IF:2.5Q2 DOI:10.1186/s12876-026-04848-9 PMID:42082915	research paper	开发并验证一种基于深度学习的AI系统，用于在内镜检查中实时区分良性和恶性胃溃疡	采用改进的YOLOv8模型并集成光照注意力模块，实现胃溃疡的实时实例分割与分类	多中心回顾性研究，可能受限于数据偏差和回顾性设计	提高胃溃疡良恶性鉴别诊断的精确性	胃溃疡患者的内镜图像和视频数据	计算机视觉	胃溃疡	NA	YOLOv8	图像、视频	9820张良性溃疡图像、1727张恶性溃疡图像、15791张正常黏膜图像	PyTorch	YOLOv8	精确率、召回率、特异度、处理延迟	NA
2387	2026-06-23	Reconstructing cell-cell interaction network in single-cell spatial transcriptomics via directed heterogeneous graph autoencoder 2026-May-03, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag130 PMID:41999209	研究论文	提出一种基于有向异构图自编码器的方法DualCellChat，从单细胞空间转录组数据中重建细胞-细胞相互作用网络	创新性地使用有向异构图自编码器来建模细胞间相互作用的非对称性，突破传统方法依赖对称解码器或无向图架构的局限	未明确提及局限性，但可能依赖于已知配体-受体对的数据集，且对空间转录组数据的质量和稀疏性敏感	从单细胞空间转录组数据中重建完整且准确的细胞-细胞相互作用网络	由四种不同技术生成的五个单细胞空间数据集	数字病理	不适用	空间转录组学	图自编码器	空间转录组数据（含基因表达和细胞空间位置信息）	使用五种单细胞空间数据集，未给出具体样本数量	PyTorch	有向异构图自编码器	不适用（文中未明确提及具体指标，但通过基准测试展示了优势）	未说明
2388	2026-06-23	Artificial Intelligence in Trauma Care: A Systematic Review of Resuscitation, Diagnosis, Risk Prediction, and Management 2026 May-Jun 01, Journal of trauma nursing : the official journal of the Society of Trauma Nurses IF:0.7Q4 DOI:10.1097/JTN.0000000000000920 PMID:41996287	综述	系统评估人工智能在创伤救治中的复苏、诊断、风险预测和管理中的应用证据	全面总结了AI在创伤救治全流程（复苏、诊断、并发症预测、患者管理）中的应用现状，并与传统临床工具进行性能比较	多数研究为单中心回顾性设计，缺乏外部验证，证据基础以早期模型开发为主而非临床应用	评估AI在创伤救治中支持临床决策的现有证据	创伤救治中的AI应用研究（包括复苏、诊断、并发症预测、患者管理）	机器学习	创伤	NA	机器学习、深度学习	NA	58项研究	NA	NA	NA	NA
2389	2026-06-23	Optimizing and Benchmarking Machine Learning and Traditional Synaptic Event Detection Pipelines in Neurophysiology Experiments 2026-May, eNeuro IF:2.7Q3 DOI:10.1523/ENEURO.0410-25.2026 PMID:41997847	研究论文	本文通过大规模手工计数建立真实事件检测基准，并比较多种突触事件检测方法的性能	首次在大规模实验数据集中通过细致手工计数建立真实事件检测基准，并系统评估不同实验室、分析技术和细胞类型间的检测结果变异	未详细说明手工计数的主观性影响及方法的泛化能力限制	优化和基准测试神经生理学实验中机器学习和传统突触事件检测方法	抑制性和兴奋性突触后电流（sIPSCs/sEPSCs）事件检测	机器学习	NA	NA	监督深度学习	电生理信号	大型实验数据集（具体数量未予明确）	NA	NA	准确性	NA
2390	2026-06-23	Three-dimensional visualization of arrhythmogenic substrate in mouse hearts using panoramic optical mapping and micro-computed tomography 2026-May, Nature cardiovascular research IF:9.4Q1 DOI:10.1038/s44161-026-00803-9 PMID:42010019	研究论文	开发了一种结合全景光学映射与微型计算机断层扫描的三维可视化工具，用于小鼠心脏心律失常基质的电生理和结构成像	首次将全景光学映射与微型CT成像整合，并利用基于卷积神经网络的深度学习模型自动分割，实现单个小鼠心脏三维体积内的结构与电活动信息同步获取	NA	建立一种能够同时获取心脏结构信息和电活动信息的三维可视化方法，以阐明心律失常机制	转基因自发性房颤与室颤小鼠心脏，以及心肌梗死和左心室肥厚手术模型小鼠心脏	数字病理学	心血管疾病	全景光学映射，微型计算机断层扫描	卷积神经网络	图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
2391	2026-06-23	Effect of deep learning attenuation correction on accuracy of stress myocardial perfusion imaging 2026-May, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2026.102706 PMID:42000122	研究论文	研究深度学习衰减校正在应力心肌灌注成像中的准确性影响	首次在CZT相机中应用深度学习衰减校正，并与传统非衰减校正方法进行对比分析	DLAC准确性低于NAC，且仅基于100例患者的单中心研究	评估深度学习衰减校正对检测冠状动脉疾病的准确性	100例疑似冠心病患者的心肌灌注成像和冠状动脉造影数据	计算机视觉	冠状动脉疾病	深度学习衰减校正	深度学习模型	医学影像	100例患者	NA	NA	AUC	NA
2392	2026-06-23	Machine Learning for Cardiovascular Risk Prediction: A Practical Primer for Clinicians 2026-May, Heart, lung & circulation DOI:10.1016/j.hlc.2026.01.006 PMID:42000259	综述	为临床医生提供机器学习在心血管风险预测中的基础方法、开发验证及实施指南	系统阐释了深度学习、中断时间序列分析等先进技术在心血管风险预测中的应用方法，并兼顾可解释性与临床整合挑战	未涵盖真实世界部署中的具体伦理审查案例及模型持续监测策略	帮助临床医生掌握评估和实施基于机器学习的风险预测工具所需的核心知识	临床医生及心血管领域研究人员	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习模型	NA	NA	NA	NA	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC	NA
2393	2026-06-23	The Right Ventricle, the Forgotten Chamber or Not 2026-May, Magnetic resonance imaging clinics of North America IF:1.5Q3 DOI:10.1016/j.mric.2026.01.011 PMID:42002386	综述	概述了心脏磁共振成像在右心室评估中的当前状态及新进展	总结了4D血流、扩散张量成像、右心室耦合、深度学习和计算流体动力学等新技术在右心室评估中的应用	未明确说明局限性，可能缺乏具体研究数据支持	综述心脏磁共振成像在右心室评估中的现状和最新进展	右心室及心脏磁共振成像技术	机器学习和医学影像	心血管疾病	心脏磁共振成像	NA	影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
2394	2026-06-23	Challenges and Barriers in Implementing AI for Clinical Applications in Anatomic Pathology 2026-May-01, Advances in anatomic pathology IF:5.1Q1 DOI:10.1097/PAP.0000000000000537 PMID:42011912	综述	讨论在解剖病理学中实施人工智能用于临床应用的障碍与挑战	系统性地分析了从数字病理学到AI临床转化中的多维度障碍，并提出了可行的解决方案建议	未提供实证数据支持，主要依赖文献综述和观点总结	总结数字病理和AI在解剖病理学中的应用现状，分析临床实施障碍并提出开发策略	解剖病理学中AI系统的开发与临床应用	数字病理学	NA	NA	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2395	2026-06-23	Physics-informed deep learning for rapid marine radionuclide dispersion forecasting in nuclear emergency response 2026-May, Journal of environmental radioactivity IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.jenvrad.2026.108000 PMID:42013683	研究论文	开发了一种物理信息深度学习框架，用于核事故后的海洋放射性核素扩散快速预测	将优化的约瑟夫瞬时点源模型与去噪扩散概率模型耦合，利用DDPM学习物理模型的残差分布以重建高保真浓度场，实现快速且高精度的预测	未明确提及，可能依赖于特定事故场景的假设，且泛化至其他核素或复杂水文条件需进一步验证	提升核应急响应中海洋放射性核素扩散预测的速度和准确性，支持动态危险区划与决策	福岛第一核电站事故急性高浓度释放和塞拉菲尔德设施慢性低水平排放于爱尔兰海中的放射性核素扩散	机器学习和环境科学	NA	NA	物理信息深度学习（PIDL）框架、去噪扩散概率模型（DDPM）	时间序列数据和空间浓度分布数据	两个代表性释放场景：福岛事故数据和塞拉菲尔德慢性排放数据，具体样本数未提及	PyTorch	DDPM、优化约瑟夫瞬时点源模型	决定系数R、均方根误差（RMSE）	GPU（未具体说明型号，但运行在标准GPU上）
2396	2026-06-23	Correction to "Mitral regurgitation detection and central/eccentric classification using transformer-based deep learning in multi-view echocardiography" 2026-May, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70616 PMID:42135265	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2397	2026-06-16	Deep learning-based citrus plant disease classification using a computationally efficient CNN model 2026-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-50684-y PMID:42045534	研究论文	开发了一种计算高效的CNN模型用于柑橘植物病害分类，性能与预训练InceptionV3模型相当	提出自定义五层CNN模型AgriVision-L5，在保持高准确率的同时将训练时间减少50%，实现高效计算	NA	实现柑橘植物病害的自动分类，支持可持续农业和植物病害管理	柑橘植物叶片图像，分为健康和患病两类	计算机视觉	柑橘植物病害	NA	CNN	图像	从印度北部柑橘园采集的图像，以及来自GitHub和Kaggle数据库的图像	NA	AgriVision-L5, InceptionV3	准确率	NA
2398	2026-06-16	Deep learning-assisted ultrathin broadband vanadium dioxide-based polarization-insensitive terahertz metamaterial absorber 2026-Apr-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-50729-2 PMID:42036474	研究论文	提出一种基于二氧化钒的超薄宽带太赫兹超材料吸收器，并引入深度学习技术优化吸收性能	首次将多层感知机（MLP）、残差MLP和深度与交叉网络（DCN）等深度学习模型应用于优化二氧化钒基超宽带太赫兹超材料吸收器的吸收性能，实现偏振不敏感和大角度吸收	NA	设计并优化一种基于二氧化钒的超薄宽带偏振不敏感太赫兹超材料吸收器，并通过深度学习提升吸收性能	基于VO2互补加号的超薄宽带太赫兹超材料吸收器结构	机器学习	NA	太赫兹超材料设计	多层感知机（MLP）、残差MLP、深度与交叉网络（DCN）	模拟数据	NA	NA	多层感知机（MLP）、残差MLP、深度与交叉网络（DCN）	R²、误差指标	NA
2399	2026-06-23	A coarse-to-fine restoration framework integrating deep semantic inpainting and texture-aware refinement for Jinling school landscapes 2026-Apr-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-49966-2 PMID:42036419	研究论文	提出一种从粗到细的修复框架，整合深度语义修复和纹理感知优化，专门针对金陵画派山水画进行虚拟修复	模仿金陵画派“骨法用笔，墨法渲染”的传统作画逻辑，将结构恢复与纹理沉积解耦，降低大规模生成模型中的“语义幻觉”风险	仅针对金陵画派山水画，可能不适用于其他传统绘画类型或高度破损的样本	实现高精度且历史保真度高的数字修复，平衡视觉合理性与历史严谨性	金陵画派山水画中的折痕、模糊等物理降解区域	计算机视觉	NA	深度生成模型	GAN（生成对抗网络）	图像	小样本艺术作品（具体数量未提及）	PyTorch	深度卷积网络、纹理感知优化模块	平均梯度、边缘密度	NA
2400	2026-06-23	Deep learning-based thermal mapping for enhanced urban heat management and cooling energy reduction in Arid Saudi Arabian environments 2026-Apr-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-47638-9 PMID:42036429	研究论文	利用深度学习模型DeepLabV3+对沙特阿拉伯城市进行地表温度超分辨率映射，以改善城市热管理和降低冷却能耗	将DeepLabV3+架构应用于干旱地区城市地表温度超分辨率，采用空洞空间金字塔池化捕获多尺度热模式，并设计专用特征融合模块以保留建筑边缘和植被界面的热边界	训练数据仅限于利雅得和麦地那两个城市，模型在其他干旱地区的时空迁移性尚未充分验证	通过深度学习提升地表温度影像的空间分辨率，支持建筑尺度的热评估，以减少干旱城市冷却能耗	沙特阿拉伯利雅得和麦地那的城市热环境	计算机视觉	NA	热成像	DeepLabV3+	图像	包含利雅得和麦地那代表性城市形态的Landsat 8热影像和高分辨率无人机热观测数据	NA	DeepLabV3+	RMSE	NA