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
2541	2025-10-06	Hepatocellular Carcinoma Risk Stratification for Cirrhosis Patients: Integrating Radiomics and Deep Learning Computed Tomography Signatures of the Liver and Spleen into a Clinical Model 2025-Sep-28, Journal of clinical and translational hepatology IF:3.1Q2 DOI:10.14218/JCTH.2025.00091 PMID:40951530	研究论文	开发并验证了一种整合肝脏和脾脏CT影像特征的肝细胞癌风险预测模型	将放射组学和深度学习特征整合到现有的aMAP临床模型中，显著提高了肝细胞癌风险预测性能	研究队列中慢性乙型肝炎病毒感染占主导地位（91.5%），可能限制模型在其他病因肝硬化患者中的泛化能力	改善肝硬化患者肝细胞癌风险分层	肝硬化患者	数字病理	肝细胞癌	计算机断层扫描	深度学习	医学影像	2411名患者，其中118人发展为肝细胞癌	PyRadiomics	ResNet-18	受试者工作特征曲线下面积	NA
2542	2025-10-06	Enhanced Detection, Using Deep Learning Technology, of Medial Meniscal Posterior Horn Ramp Lesions in Patients with ACL Injury 2025-Sep-17, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.24.01530 PMID:40743295	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习技术和风险因素的MRI诊断模型，用于提高前交叉韧带损伤患者内侧半月板后角斜坡病变的检测准确率	首次将深度学习技术与临床风险因素相结合，使用Swin Transformer Large架构构建预测模型，显著提高了斜坡病变的诊断准确率	研究为回顾性设计，样本量相对有限（236例患者），证据等级为III级	开发基于深度学习的MRI诊断工具，提高内侧半月板后角斜坡病变的检测准确性	接受关节镜手术的前交叉韧带损伤患者	计算机视觉	膝关节损伤	磁共振成像	深度学习, Swin Transformer, XGBoost, 随机森林, 逻辑回归	医学影像	236例患者	NA	Swin Transformer Large	准确率, 特异性, 敏感性	NA
2543	2025-10-06	Deep Learning Analysis of Crystallization Using Polarized Light Microscopy and U-Net Segmentation 2025-Sep-17, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.5c03681 PMID:40958672	研究论文	本研究结合偏光显微镜和深度学习技术分析液晶化合物9BA4的结晶过程	首次将U-Net卷积神经网络应用于偏光显微镜图像分析，实现结晶相和层列相的自动识别与量化	仅研究单一液晶化合物9BA4，方法在其他材料体系中的适用性有待验证	开发结合传统光学技术和神经网络图像分析的方法来研究材料结晶行为	液晶化合物9BA4的结晶过程	计算机视觉	NA	偏光显微镜，非等温冷却实验	CNN	显微镜图像	NA	NA	U-Net	NA	NA
2544	2025-10-06	Deep Learning-Driven Discovery of Novel Antimicrobial Peptides from Large-Scale Protist Genomes and Experimental Characterization 2025-Sep-17, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01196 PMID:40958742	研究论文	本研究利用深度学习技术从大规模原生生物基因组中识别新型抗菌肽，并通过实验验证其抗菌活性	首次对2000多个原生生物基因组进行大规模新型抗菌肽探索，结合优化的BERT和CNN模型进行多模型综合识别	仅对18个候选肽进行了实验验证，需要进一步扩大验证规模	发现新型抗菌分子以应对抗生素耐药性问题	原生生物基因组中的抗菌肽	机器学习	细菌感染	基因组测序，深度学习	BERT, CNN	基因组序列数据	2120个原生生物基因组数据集，约66亿条序列	NA	BERT, CNN	抗菌活性验证，溶血率	NA
2545	2025-10-06	Integrating Machine Learning into Free Energy Perturbation Workflows 2025-Sep-17, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01449 PMID:40958764	综述	探讨机器学习如何提升自由能微扰工作流程在药物设计中的效率与精度	提出将主动学习和深度学习整合到自由能微扰工作流程的混合方法，实现采样策略、协议优化和力场开发三方面的创新应用	机器学习衍生的神经网络势能计算成本较高，且依赖量子力学训练数据	提升自由能微扰方法在基于结构的药物设计中的计算效率与预测精度	蛋白质-配体结合亲和力预测	机器学习	NA	自由能微扰，量子力学计算	主动学习，深度学习，神经网络	量子力学数据，蛋白质-配体复合结构	NA	NA	AlphaFold, NeuralPLexer, DragonFold	NA	NA
2546	2025-10-06	NMR-based deep learning classification of raw cow's milk samples in different stages of mastitis 2025-Sep-17, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.70200 PMID:40959907	研究论文	本研究利用核磁共振数据和深度强化学习开发了生牛奶样本在不同乳腺炎阶段的分类模型	结合NMR光谱、先进张量分解算法和深度强化学习进行生牛奶乳腺炎阶段分类	NA	开发可靠的生牛奶乳腺炎阶段预测模型	生牛奶样本（来自健康奶牛和患乳腺炎奶牛）	机器学习	乳腺炎	核磁共振（1H-NMR, DOSY NMR）	深度神经网络, 深度强化学习	NMR光谱数据	健康奶牛（2组）、亚临床乳腺炎（4组）、临床乳腺炎（1组）的牛奶样本	NA	深度神经网络	准确率	NA
2547	2025-10-06	Graph Neural Networks in Modern AI-Aided Drug Discovery 2025-Sep-17, Chemical reviews IF:51.4Q1 DOI:10.1021/acs.chemrev.5c00461 PMID:40959983	综述	本文全面综述了图神经网络在AI辅助药物发现中的方法基础、代表性应用及最新进展	重点关注几何图神经网络、可解释模型、不确定性量化、可扩展图架构和图生成框架等最新方法进展	讨论了将图神经网络应用于实际药物发现流程时遇到的实际挑战和方法瓶颈	AI辅助药物发现	药物样分子	机器学习	NA	图神经网络	GNN	分子图	NA	NA	几何图神经网络,图生成框架	NA	NA
2548	2025-10-06	Leveraging Transformer Models to Capture Multi-Scale Dynamics in Biomolecules by Nano-GPT 2025-Sep-17, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00180 PMID:40960089	研究论文	本文提出了一种基于GPT架构的深度学习模型nano-GPT，用于捕捉分子系统中的长期动力学行为	采用GPT架构专门设计用于分子系统长期动力学建模，引入两阶段训练机制逐步替换MD标记以减轻累积误差	未明确说明模型在更复杂生物分子系统上的泛化能力限制	开发能够捕捉分子系统长期动力学和复杂转变的深度学习模型	分子系统动力学，包括四态模型势、丙氨酸二肽和Fip35 WW结构域	机器学习	NA	分子动力学模拟	Transformer, GPT	分子动力学轨迹数据	三个不同系统：四态模型势、丙氨酸二肽、Fip35 WW结构域	NA	GPT	NA	NA
2549	2025-10-06	Identifying suspicious naevi with dermoscopy via variational autoencoder auxiliary generative classifiers 2025-Sep-17, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01636-9 PMID:40960587	研究论文	本研究开发了一种基于变分自编码器辅助生成对抗网络的分类器，用于识别可疑痣并生成合成样本	提出了VAE-ACGAN模型，通过变分流形可视化痣的分布，并生成高质量合成样本	NA	通过数据驱动方法实现黑色素瘤早期检测	可疑和非可疑痣的皮肤镜图像	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜检查	GAN, VAE	图像	NA	NA	VAE-ACGAN	特异性, 敏感性, AUC	NA
2550	2025-10-06	Habitat-aware radiomics and adaptive 2.5D deep learning predict treatment response and long-term survival in ESCC patients undergoing neoadjuvant chemoimmunotherapy 2025-Sep-17, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07522-6 PMID:40960691	研究论文	提出一种可解释的多模态框架，通过栖息地放射组学和自适应2.5D深度学习预测食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 的治疗反应和长期生存	结合体素级栖息地放射组学定量映射肿瘤内/瘤周异质性，使用2.5D深度学习建模横断面肿瘤生物学，并通过SHAP可解释性建立机制驱动的生物标志物	双中心回顾性研究，样本量有限（269例患者）	预测食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 的治疗反应和长期生存	269例初治食管鳞癌患者	医学影像分析	食管鳞癌	PET/CT影像分析，栖息地放射组学，深度学习	ResNet50，多示例学习，集成学习	PET/CT影像	269例患者（训练集：144例；验证集：62例；测试集：63例）	PyTorch（推断自ResNet50使用）	ResNet50，Crossformer	AUC，敏感性，特异性，校准曲线，决策曲线分析，C-index，Kaplan-Meier	NA
2551	2025-10-06	Disentangled deep learning method for interior tomographic reconstruction of low-dose x-ray CT 2025-Sep-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae02dc PMID:40902618	研究论文	提出一种解耦深度学习方法用于低剂量X射线CT的内部断层重建	开发了两种新颖的深度学习重建流程：通过双域深度神经网络解耦提取噪声和背景投影贡献的ROI重建方法，以及采用渐进式'由粗到精'策略扩展可恢复区域的增强方法	NA	解决低剂量内部断层扫描中噪声和数据截断耦合的逆问题，实现高质量ROI重建和可恢复区域扩展	模拟躯干数据集和真实CT扫描的躯干体模	医学影像处理	NA	低剂量CT成像	深度神经网络	CT投影数据，图像数据	NA	NA	双域深度神经网络	重建质量，噪声抑制，截断伪影减轻	NA
2552	2025-10-06	Clinical validation of a deep learning based application for quantitative assessment of dental plaque in fluorescence imaging 2025-Sep-16, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06550-8 PMID:40956351	研究论文	开发并验证基于深度学习的网络应用程序，用于在荧光图像中客观量化牙菌斑	首次将YOLO v11模型应用于牙菌斑检测，开发了基于网络的深度学习应用程序，实现了牙菌斑的客观量化评估	研究主要关注下颌前牙舌侧表面，样本来源相对局限	开发能够客观量化牙菌斑的深度学习应用程序，改善牙周健康评估	牙菌斑在牙齿荧光图像中的检测和量化	计算机视觉	牙周病	荧光成像	YOLO	图像	498名参与者的2,490张荧光图像用于训练测试，另外30名参与者用于临床验证	NA	YOLO v11	F1分数, mAP50, 平均精度, ICC	NA
2553	2025-10-06	Hyperspectral Texture Metrology Based on Distance Measures in an Information-Theoretic Framework 2025-Sep-16, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3608667 PMID:40956709	研究论文	提出基于信息论框架的光谱距离度量方法，实现高光谱纹理特征的直接计算	提出具有信息论基础的REID光谱距离度量，可直接计算高光谱图像的GLCM、LBP和Gabor特征而无需预处理	NA	为现有高光谱纹理特征提取方法建立计量学基础	高光谱图像纹理特征	计算机视觉	癌症	高光谱成像	NA	高光谱图像	NA	NA	NA	分类准确率，图像检索性能，癌症检测准确率	NA
2554	2025-10-06	DeepHIV: a Sequence-based Deep Learning Model for Predicting HIV-1 Protease Cleavage Sites 2025-Sep-16, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3610881 PMID:40956729	研究论文	提出一种基于序列的深度学习模型DeepHIV，用于预测HIV-1蛋白酶切割位点	结合卷积神经网络与注意力机制捕捉底物序列中位置特异性氨基酸的上下文信息，并采用偏置支持向量机处理数据不平衡问题	仅基于底物序列信息进行预测，未整合其他生物特征	开发准确预测HIV-1蛋白酶切割位点的计算工具，助力抗艾滋病抑制剂设计	HIV-1蛋白酶底物序列	生物信息学	艾滋病	序列分析	CNN, SVM	蛋白质序列	NA	NA	卷积神经网络结合注意力机制	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
2555	2025-10-06	T2Net: Tongue Image-Based T2DM Detection Via Simulated Clinical Diagnostic Reasoning 2025-Sep-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3609982 PMID:40956751	研究论文	提出了一种基于舌像的2型糖尿病检测模型T2Net，通过模拟临床诊断推理过程实现非侵入性早期检测	开发了开源T2DM舌诊数据集DMT，提出模拟临床诊断过程的四核心组件模型，结合大核分解与多尺度学习自动提取关键区域，设计多阶特征交互模块和上下文感知动态聚合卷积	数据集规模有限，特征变化细微，依赖临床专业知识	通过舌像分析实现2型糖尿病的非侵入性早期检测	2型糖尿病患者的舌像数据	计算机视觉	2型糖尿病	舌像分析	CNN	图像	NA	PyTorch	T2Net	准确率,F1分数	NA
2556	2025-10-06	HRMamba: Fusing Luminance Information for Remote Physiological Measurement in Varied Lighting Conditions 2025-Sep-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3603308 PMID:40956747	研究论文	提出一种基于Mamba的端到端方法HRMamba，用于在复杂光照条件下通过面部视频进行远程生理测量	首次将Mamba架构应用于cbPPG领域，设计了时间差分Mamba处理时序信号，并结合双向状态空间模型学习PPG周期模式，创新性地提出了亮度后处理模块	未明确说明模型在极端光照条件下的性能表现，也未提及计算效率方面的评估	解决基于摄像头的光电容积描记技术在复杂光照环境下提取生理信号的挑战	通过面部视频提取心率、呼吸频率和血氧饱和度等生理参数	计算机视觉	NA	摄像头光电容积描记技术	Mamba	视频	NA	NA	时间差分Mamba, 双向状态空间模型	NA	NA
2557	2025-10-06	AutoGRN: An Automated Graph Neural Network Framework for Gene Regulatory Network Inference 2025-Sep-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3609408 PMID:40956752	研究论文	提出一种用于基因调控网络推断的自动化图神经网络框架AutoGRN	通过遗传搜索算法和信息熵约束，自动适应不同数据集特性寻找最优GNN架构	未明确说明框架在极端稀疏数据或特定细胞类型下的性能表现	解决单细胞RNA测序数据中高稀疏性、噪声和细胞异质性对GRN推断的挑战	基因调控网络	机器学习	NA	单细胞RNA测序	图神经网络	基因表达数据	多个公共数据集	NA	通过遗传算法自动搜索的GNN架构	预测准确率	NA
2558	2025-10-06	SCTD-ICA: A ICA-Based Approach for Fetal ECG Extraction from Single Channel Abdominal ECG 2025-Sep-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3609696 PMID:40956750	研究论文	提出一种基于独立成分分析的胎儿心电信号提取方法，可从单通道腹部心电信号中分离胎儿心电成分	通过时间延迟方法将单通道数据映射为多维数据，克服了传统ICA需要多通道数据的限制	ICA方法本身对多通道数据的要求是本方法需要克服的主要技术限制	从单通道腹部心电信号中提取胎儿心电信号	孕妇腹部心电信号中的胎儿心电成分	生物医学信号处理	胎儿心脏监测	独立成分分析(ICA), 时间延迟方法, 功率谱分析	ICA	心电信号	两个真实数据集：ADFECGDB和PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge Database Set-A	NA	SCTD-ICA	F1分数	NA
2559	2025-10-06	Bioactivity Deep Learning for Complex Structure-Free Compound-Protein Interaction Prediction 2025-Sep-16, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00741 PMID:40957089	研究论文	开发了一种用于无结构化合物-蛋白质相互作用预测的深度学习模型GGAP-CPI，并构建了包含约200万生物活性数据点的大规模基准数据集CPI2M	提出了集成生物活性学习框架，通过先进的蛋白质表示建模减轻活性悬崖对CPI预测的影响，并构建了首个包含活性悬崖注释的大规模CPI基准数据集	未在真实药物发现流程中进行全面验证，对某些特殊蛋白质靶点的预测性能仍需进一步评估	提高无结构化合物-蛋白质相互作用预测的准确性和数据效率，支持虚拟药物筛选	化合物-蛋白质相互作用对	生物信息学	NA	生物活性测定	深度学习	生物活性数据	约200万个生物活性数据点	NA	GGAP-CPI	预测准确性，不确定性测量，结合口袋残基富集分析	NA
2560	2025-10-06	Dysmorphic neurons express markers of inhibitory glycinergic signaling in focal cortical dysplasia IIb 2025-Sep-16, Brain pathology (Zurich, Switzerland) DOI:10.1111/bpa.70043 PMID:40957662	研究论文	本研究通过深度学习定位局灶性皮质发育不良IIb型关键解剖区域，并揭示畸形神经元中甘氨酸能抑制信号通路的非经典标记物	结合深度学习与空间转录组技术，首次系统绘制FCD IIb解剖转录图谱并发现畸形神经元中新型信号通路标记物	畸形神经元在切除病变中频率较低可能影响分子表征的全面性	解析局灶性皮质发育不良IIb型的分子特征及潜在治疗靶点	局灶性皮质发育不良IIb型患者的细胞肥大畸形神经元	数字病理	癫痫	空间转录组分析	深度学习	组织图像, 转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA