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
2401	2025-04-20	Dissecting the cis-regulatory syntax of transcription initiation with deep learning 2024-Nov-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.28.596138 PMID:38853896	研究论文	利用深度学习解析转录起始的顺式调控语法	开发了名为ProCapNet的神经网络模型，能够从PRO-cap实验中准确建模基于DNA序列的转录起始剖面，揭示了启动子和增强子共享的顺式调控逻辑以及基序间的协同和竞争关系	NA	解析哺乳动物Pol II转录起始的DNA序列决定因素	人类启动子和增强子的转录起始	机器学习	NA	PRO-cap实验, RAMPAGE剖面	神经网络(ProCapNet)	DNA序列数据	多个细胞系
2402	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 2024-Sep-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.20.24314081 PMID:39399046	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的全自动化流程，用于通过CT衰减图分割心脏腔室来量化[18F]FDG PET活性，并评估了几种基于此框架的定量方法	首次提出了一种全自动化的体积量化方法，用于心脏结节病的[18F]FDG PET检测，具有高预测性能	研究样本量较小（69例患者），且特异性较低（65%）	开发一种全自动化方法，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	cardiovascular disease	[18F]FDG PET/CT	DL (deep learning)	image	69例患者（其中29例确诊为心脏结节病）
2403	2025-04-20	Vulnerability of Thalamic Nuclei at CSF Interface During the Entire Course of Multiple Sclerosis 2024-May, Neurology(R) neuroimmunology & neuroinflammation DOI:10.1212/NXI.0000000000200222 PMID:38635941	研究论文	本研究探讨了多发性硬化症（MS）整个病程中丘脑核团在脑脊液界面的脆弱性	通过深度学习合成序列和自动多图谱分割策略，揭示了丘脑核团在不同MS阶段的动态变化及其与临床残疾的关联	研究依赖于常规3D-T1 MRI数据，可能无法捕捉更细微的病理变化	探究多发性硬化症病程中丘脑核团的动态变化及其机制	1,123名MS患者和相同数量的健康对照者	数字病理学	多发性硬化症	3D-T1 MRI，深度学习，自动多图谱分割	深度学习	MRI图像	2,246名参与者（1,123名MS患者和1,123名健康对照）
2404	2025-04-20	Discovery of antibiotics that selectively kill metabolically dormant bacteria 2024-Apr-18, Cell chemical biology IF:6.6Q1 DOI:10.1016/j.chembiol.2023.10.026 PMID:38029756	研究论文	本文通过结合静止期筛选方法和深度学习虚拟筛选技术，发现了一种能选择性杀死代谢休眠细菌的抗生素	利用非传统筛选方法和深度学习模型，发现了一种能选择性杀死代谢休眠细菌且毒性较低的抗生素semapimod	研究仅针对E. coli和A. baumannii两种细菌，未涉及其他种类的代谢休眠细菌	发现和开发对代谢休眠细菌有效的非毒性抗生素	代谢休眠的细菌，特别是E. coli和A. baumannii	机器学习	细菌感染	深度学习虚拟筛选、静止期筛选方法、微生物学检测、生化测量、单细胞显微镜	深度学习模型	生化数据、显微镜图像	E. coli和A. baumannii两种细菌
2405	2025-04-20	Deep learning-based automatic segmentation of cardiac substructures for lung cancers 2024-02, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2023.110061 PMID:38122850	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的自动分割模型，用于肺癌放疗中的心脏亚结构分割	使用nnU-Net模型实现了心脏亚结构的自动分割，包括冠状动脉，这在减少放射性心脏病风险方面具有创新性	冠状动脉的分割精度相对较低（DSC为0.60），且样本量有限（100名患者）	最小化肺癌放疗中放射性心脏病的风险	非小细胞肺癌患者的心脏亚结构	数字病理	肺癌	深度学习	nnU-Net	医学图像	100名非小细胞肺癌患者（训练集75例，验证集5例，测试集20例），外加42名患者用于主观评估
2406	2025-04-20	RecGOBD: accurate recognition of gene ontology related brain development protein functions through multi-feature fusion and attention mechanisms 2024, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae163 PMID:39678209	research paper	该研究开发了一个名为RecGOBD的模型，用于准确预测与大脑发育相关的蛋白质功能	RecGOBD通过多特征融合和注意力机制，专门针对大脑发育数据集进行了优化，提高了预测准确性	模型仅针对10个关键的基因本体(GO)术语进行了优化，可能不适用于其他GO术语	开发一个计算模型来预测与大脑发育相关的蛋白质功能，以支持神经发育障碍研究	与大脑发育相关的蛋白质序列及其功能	生物信息学	神经发育障碍	深度学习，注意力机制	RecGOBD	蛋白质序列和结构数据	NA
2407	2025-04-20	How Artificial Intelligence Will Impact Colonoscopy and Colorectal Screening 2020-Jul, Gastrointestinal endoscopy clinics of North America DOI:10.1016/j.giec.2020.02.010 PMID:32439090	评论	探讨人工智能如何通过提高质量和降低不必要成本来改善结肠镜检查和结直肠筛查的价值	提出实时计算机辅助检测息肉以提高腺瘤检出率，以及通过光学活检识别低风险息肉以减少不必要成本	临床整合人工智能技术到内窥镜医师工作流程中的挑战，以及深度学习算法的可解释性问题	研究人工智能在结肠镜检查和结直肠筛查中的应用及其潜在影响	结肠镜检查和结直肠筛查	数字病理学	结直肠癌	计算机辅助检测和诊断	深度学习	图像	NA
2408	2025-04-19	Deep learning-enhanced zero echo time MRI for glenohumeral assessment in shoulder instability: a comparative study with CT 2025-Jun, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-024-04830-0 PMID:39572485	研究论文	评估深度学习增强的零回波时间MRI与传统重建方法在肩关节不稳定性中的图像质量和病变显着性，并与CT进行比较	使用深度学习算法重建零回波时间MRI，显著提高了图像分辨率和病变显着性，与CT相比具有几乎完美的一致性	样本量较小（44例患者），且仅限于有症状的前肩关节不稳定性患者	评估深度学习增强的零回波时间MRI在肩关节不稳定性中的诊断性能	肩关节不稳定性患者	医学影像分析	肩关节不稳定性	零回波时间MRI（ZTE MRI）、CT	深度学习算法	医学影像	44例患者（9名女性，平均年龄33.5±15.65岁）
2409	2025-04-19	Leveraging protein language models for robust antimicrobial peptide detection 2025-Jun, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.03.002 PMID:40049432	研究论文	本研究提出了一种名为PLAPD的新型框架，利用预训练的ESM2蛋白质语言模型进行抗菌肽分类	结合了卷积层进行局部特征提取和残差Transformer模块进行全局特征提取，提高了抗菌肽预测的准确性和效率	未提及具体局限性	开发一种高效准确的抗菌肽预测工具，以应对全球抗生素耐药性挑战	抗菌肽（AMPs）	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型（PLMs）	ESM2, CNN, Transformer	蛋白质序列	8,268条肽序列
2410	2025-04-19	OmniClust: A versatile clustering toolkit for single-cell and spatial transcriptomics data 2025-Jun, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.03.007 PMID:40057293	研究论文	本文介绍了一个名为OmniClust的工具包，用于单细胞和空间转录组数据的聚类分析	开发了一个整合单细胞RNA测序和空间转录组数据的算法工具包，采用深度学习和机器学习算法进行特征学习和聚类	未提及具体的技术限制或数据集局限性	开发一个适用于单细胞和空间转录组数据的通用聚类工具包	单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组数据	生物信息学	乳腺癌	RNA测序（scRNA-seq和空间转录组）	深度学习和机器学习算法	转录组数据	12个空间转录组基准数据集和4个scRNA-seq基准数据集
2411	2025-04-19	A Pilot Study on Deep Learning With Simplified Intravoxel Incoherent Motion Diffusion-Weighted MRI Parameters for Differentiating Hepatocellular Carcinoma From Other Common Liver Masses 2025-Jun-01, Topics in magnetic resonance imaging : TMRI DOI:10.1097/RMR.0000000000000316 PMID:40249154	研究论文	本研究开发并评估了一种利用仅3个b值图像衍生的简化IVIM参数结合深度学习技术区分肝细胞癌与其他常见肝脏肿块的性能	首次将简化IVIM参数与3D-CNN架构结合用于HCC鉴别，显著提升了诊断准确率	样本量较小（98例），且为回顾性研究	提高肝细胞癌的影像学鉴别诊断准确率	肝细胞癌与其他常见肝脏肿块	数字病理	肝癌	简化IVIM扩散加权MRI	3D-CNN	MRI图像	98例回顾性MRI数据（68男30女，平均年龄59±14岁）
2412	2025-04-19	Application of deep learning models for accurate classification of fluid collections in acute necrotizing pancreatitis on computed tomography: a multicenter study 2025-May, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04607-y PMID:39347977	research paper	该研究应用基于CT的深度学习模型对急性胰腺炎中的胰腺液体积聚进行准确分类	首次在四家三级医院中应用深度学习模型（包括ResNet 50、Vision transformer和MedViT）对胰腺液体积聚进行基于固体碎片的分类	外部测试队列的样本量相对较小（23名患者），且模型的诊断性能在外部测试队列中仅为中等	开发和应用深度学习模型以准确分类急性胰腺炎中的胰腺液体积聚	急性胰腺炎患者中的胰腺液体积聚	digital pathology	acute pancreatitis	CT, MRI, EUS	ResNet 50, Vision transformer (ViT), MedViT	image	152名患者（129名用于训练/验证，23名用于测试），共2180张图像
2413	2024-10-22	Re: Deep Learning Artificial Intelligence Predicts Homologous Recombination Deficiency and Platinum Response from Histologic Slides 2025-May, European urology IF:25.3Q1 DOI:10.1016/j.eururo.2024.10.012 PMID:39428324	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2414	2025-04-19	Comparable Performance Between Automatic and Manual Laryngeal and Hypopharyngeal Gross Tumor Volume Delineations Validated With Pathology 2025-May-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.12.009 PMID:39788389	研究论文	本研究验证了一种用于喉部和下咽部肿瘤体积分割的深度学习模型，并将其性能与临床医生的手动描绘进行了比较	首次将深度学习模型的分割结果与病理学验证的手动描绘进行比较，证明了其可比性	样本量较小（验证集仅18例患者），且阳性预测值存在显著差异	验证深度学习模型在头颈癌肿瘤体积分割中的性能	喉部和下咽部癌症患者	数字病理学	头颈癌	深度学习	深度学习模型	医学影像	训练集193例患者，验证集18例患者
2415	2025-04-19	Clinical Application of Deep Learning-Assisted Needles Reconstruction in Prostate Ultrasound Brachytherapy 2025-May-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.12.026 PMID:39800329	research paper	本研究探讨了人工智能辅助的经会阴针重建在超声引导前列腺近距离放射治疗中的临床可行性和时间节省潜力	首次将深度学习技术应用于3D超声引导的前列腺高剂量率近距离放射治疗中的针重建，实现了治疗规划的自动化和效率提升	研究样本来自单一机构，且样本量有限（102例）	评估AI辅助针重建工具在前列腺近距离放射治疗中的临床应用价值	前列腺癌患者	digital pathology	prostate cancer	ultrasound-guided brachytherapy	deep learning	3D ultrasound images	102例超声规划的前列腺近距离放射治疗图像（50例用于模型训练和验证，11例用于评估重建精度，41例用于临床实施评估）
2416	2025-04-19	AI in SPECT Imaging: Opportunities and Challenges 2025-May, Seminars in nuclear medicine IF:4.6Q1 DOI:10.1053/j.semnuclmed.2025.03.005 PMID:40189986	综述	本文全面回顾了人工智能在SPECT成像中的应用进展与挑战	总结了深度学习技术在SPECT图像重建、增强、分割及疾病分类等多方面的创新应用，并探讨了自监督学习和对比学习策略提升模型鲁棒性的潜力	数据异质性、模型可解释性及计算复杂性限制了AI方法的临床采用，缺乏标准化评估指标和大规模多模态数据集	提升SPECT成像的定量准确性及临床应用价值	SPECT成像技术及其在心血管、神经和肿瘤疾病中的应用	数字病理学	心血管疾病、神经系统疾病、肿瘤疾病	深度学习	CNN、GAN、transformers	图像	NA
2417	2025-04-19	Correlation of retinal fluid and photoreceptor and RPE loss in neovascular AMD by automated quantification, a real-world FRB! analysis 2025-May, Acta ophthalmologica IF:3.0Q1 DOI:10.1111/aos.16799 PMID:39540601	research paper	该研究利用人工智能算法量化抗VEGF治疗期间新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者的椭圆体带（EZ）损失，并分析其与疾病活动的相关性	首次采用深度学习算法自动量化视网膜内液（IRF）、视网膜下液（SRF）和色素上皮脱离（PED），并评估其对EZ层厚度的影响	样本量相对较小（211眼），且仅来自单一中心（瑞士苏黎世）	评估抗VEGF治疗期间EZ损失与nAMD疾病活动的相关性	新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者	digital pathology	age-related macular degeneration	spectral domain optical coherence tomography	U-net	image	211只眼（来自158名患者）
2418	2025-04-19	Development and Validation of an Algorithm for Segmentation of the Prostate and its Zones from Three-dimensional Transrectal Multiparametric Ultrasound Images 2025-May, European urology open science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.euros.2025.03.005 PMID:40241852	research paper	开发并验证了一种从三维经直肠多参数超声图像中自动分割前列腺及其区域的深度学习算法	使用基于U-Net架构的卷积神经网络开发了一种自动化分割算法，能够处理三维对比增强超声和常规B型超声图像	区域分割的准确性低于整个前列腺的分割	开发一个用于前列腺癌诊断的计算机辅助诊断系统	前列腺及其区域的三维多参数超声图像	digital pathology	prostate cancer	multiparametric ultrasound (mpUS), contrast-enhanced ultrasound (CEUS), B-mode ultrasound	CNN based on U-Net architecture	3D ultrasound images	259 3D mpUS images collected from men with suspicion for PC
2419	2025-04-19	BERT-DomainAFP: Antifreeze protein recognition and classification model based on BERT and structural domain annotation 2025-Apr-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112077 PMID:40241758	研究论文	提出了一种基于BERT和结构域注释的抗冻蛋白识别与分类模型BERT-DomainAFP	结合预训练的ProteinBERT和新型注释策略，采用过采样与欠采样技术处理不平衡数据，实现了目前最高的识别准确率	未提及模型在跨物种或新型抗冻蛋白上的泛化能力	提高抗冻蛋白的预测与分类准确性	抗冻蛋白(AFPs)	自然语言处理	NA	深度学习	BERT	蛋白质序列数据	AntiFreezeDomains数据集（未提具体样本量）
2420	2025-04-19	Scaling down annotation needs: The capacity of self-supervised learning on diatom classification 2025-Apr-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112236 PMID:40241763	研究论文	本研究探讨了自监督学习在硅藻分类中减少标注需求的能力	引入自监督学习以解决硅藻分类中标注稀缺的挑战，并展示了小规模标注数据下仍能保持高准确率	未提及具体模型在极端小样本情况下的泛化能力	减少硅藻分类中对标注数据的依赖，提高分类效率	硅藻（环境健康评估的生物标志物）	计算机视觉	NA	自监督学习	NA	图像（光学显微镜图像）	每类50个样本（扩展实验为每类30个样本）