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
261	2026-06-18	Nuclear DNA-Gated Electrochemiluminescence Microscopy with Deep Learning for Single-Cell Apoptosis Profiling 2026-06-09, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.6c01234 PMID:42177648	研究论文	开发了一种基于核DNA门控电化学发光显微镜和深度学习的单细胞凋亡分析方法	利用基因组DNA作为内在共反应物，通过电化学发光信号空间变化实现凋亡相关染色质变化的定量监测，并结合深度学习实现高通量分类	未明确讨论该方法在临床样本或复杂微环境中的适用性，也未评估对不同凋亡时间点的长期稳定性	实现单细胞凋亡的定量、高通量分析，以应对抗癌药物疗效评估中的异质性挑战	经过抗癌化合物处理的细胞和光敏剂处理的细胞	数字病理学	癌症	电化学发光显微镜	深度学习模型	图像	未提及具体样本数量	NA	NA	分类准确率	NA
262	2026-06-18	Computational blueprints for cell fate programming 2026-06-09, Stem cell reports IF:5.9Q2 DOI:10.1016/j.stemcr.2026.102929 PMID:42208532	综述	综合细胞命运编程的计算方法，形成迭代设计-测试-学习管线的实用蓝图	将单细胞与空间组学、扰动筛选和深度学习整合为迭代设计-测试-学习管线中的计算蓝图	未明确讨论域迁移、可解释性和可重复性等挑战的具体解决方案	系统梳理并整合细胞命运编程的计算方法	细胞命运编程中的计算蓝图	机器学习	NA	单细胞与空间组学、扰动筛选	深度学习	单细胞与空间组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
263	2026-06-18	AI-Empowered and a Bio-/Nanoenzyme-Hybrid Multisensors Array toward Precision Diagnosis of Kidney Diseases 2026-06-09, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.6c00066 PMID:42171404	研究论文	开发了一种结合人工智能与生物/纳米酶杂交多传感器阵列的精准诊断平台，用于慢性肾病的早期筛查和风险评估	首次将多模态电化学传感阵列与一维卷积神经网络和多层感知器结合，实现尿液中肌酐、尿酸和pH的联合检测与智能分析	NA	实现慢性肾病的精准早期诊断和个性化风险评估	慢性肾病患者的尿液代谢物（肌酐、尿酸和pH值）	数字病理学	慢性肾病	激光诱导电化学传感阵列，生物/纳米酶杂交技术	一维卷积神经网络（1D-CNN）、多层感知器（MLP）	电化学信号数据	NA	PyTorch	1D-CNN, MLP	准确率（98.67%）、检测限（LOD）、检测范围	NA
264	2026-06-18	Artificial intelligence in inflammatory bowel disease: From current evidence, clinical translation, and the road to precision medicine 2026-Jun-09, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000004170 PMID:42268244	综述	综述人工智能在炎症性肠病内镜、组织学、影像学和组学中的应用现状、临床转化潜力及推动精准医学的进展	系统整合了人工智能在内镜、组织学、影像学和组学多模态数据中的交叉应用，并提出通过多模态与多组学融合实现精准医学的策略	存在临床试验和临床常规应用中的主要挑战、未满足需求及局限性，阻碍了技术采纳	总结人工智能在炎症性肠病中的当前证据，探讨临床转化路径及精准医学发展前景	炎症性肠病的多模态数据（内镜、组织学、影像学、组学数据）	机器学习, 数字病理学	炎症性肠病	NA	深度学习	图像, 文本, 组学数据	NA	NA	NA	准确率	NA
265	2026-06-18	A comprehensive review of deep learning applications in the segmentation and classification of skin cancer 2026-Jun-08, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae74d6 PMID:42214390	综述	系统综述了2014至2024年间深度学习技术在皮肤癌病灶分割与分类中的应用	纳入2014-2024年间77项符合标准的研究，分析CNN与U-Net等架构在分类与分割中的主导地位，识别类别不平衡和数据泄露问题，并指出从单一CNN向混合框架和多源特征融合的范式转变	类别不平衡、数据集多样性有限、临床验证不足	系统评估深度学习在皮肤癌分割与分类中的研究现状和挑战	皮肤癌病灶的医学图像	机器学习	皮肤癌	NA	CNN, U-Net, 混合框架, 集成模型	图像	77项实验研究，涉及ISIC和HAM10000等公开数据集	NA	CNN, U-Net, 混合架构	准确率（平均96%在ISIC数据集，93%在HAM10000数据集）	NA
266	2026-06-18	Cascaded deep learning enables multimodal brain PET spatial normalization and quantification for Alzheimer's disease 2026-Jun-06, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.122039 PMID:42250835	研究论文	提出了一种级联深度学习方法，实现多模态脑部PET图像的空间归一化和定量分析，用于阿尔茨海默病研究	首次开发完全自动化的纯PET框架DCCC，集成级联CNN刚体/仿射配准和VoxelMorph弹性配准模块，无需结构MRI即可实现快速空间归一化，并支持7种模态和13种示踪剂的跨示踪剂泛化	未明确在本文中讨论，但可能受限于回顾性研究设计和多中心数据异质性	开发和验证纯PET的深度级联脑部计算器，实现阿尔茨海默病的空间归一化和定量分析，替代传统MRI引导方法	3539名患者、6535次扫描，涵盖7种PET模态和13种示踪剂的数据集	计算机视觉, 机器学习, 数字病理	阿尔茨海默病	PET成像	CNN, VoxelMorph	图像	3539名患者，6535次扫描	PyTorch, MONAI	CNN, VoxelMorph	平均绝对相对SUVr误差, 体素级皮尔逊相关系数, R², AUC	NA
267	2026-06-18	Adaptive feature unlearning for trustworthy medical imaging privacy 2026-Jun-04, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104151 PMID:42302475	研究论文	提出AdaptForget框架，用于可信医疗影像隐私保护的领域自适应特征级遗忘	引入了基于分布外引导的特征级遗忘框架，实现了单条目即时遗忘和特征分离的可审计验证	仅在特定医疗影像和健康记录数据集上验证，未在更广泛临床应用中进行测试	解决医疗影像中深度学习模型记忆训练数据导致的隐私泄露问题	医疗影像数据和健康记录数据集	数字病理学	NA	NA	CNN	图像, 文本	四个医疗影像基准数据集（组织病理学、视网膜眼底、皮肤镜、OCT）及补充健康记录数据集	PyTorch	NA	隔离验证距离, 隐私保护效用	NA
268	2026-06-18	Overrepresentation Bias Leads to Performance Overestimation in Blood-Brain Barrier Permeability Prediction Models: Characterization and Mitigation 2026-Jun-02, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02891 PMID:42226621	研究论文	研究发现药物性质数据库中存在的过度表征偏差会导致血脑屏障渗透性预测模型性能被高估，并提出了自动检测算法和偏差感知数据处理流程来缓解这一问题	首次系统性地揭示了药物性质数据库中过度表征偏差对血脑屏障渗透性预测模型性能评估的影响，并提出了自动检测算法和偏差感知数据处理的解决方案	未说明其提出的自动检测算法和偏差感知数据处理流程在不同类型数据库或不同预测任务中的泛化能力	研究血脑屏障渗透性预测模型中过度表征偏差对性能评估的影响并提出缓解方法	血脑屏障渗透性预测模型中的药物化合物数据	机器学习	NA	NA	深度学习模型	药物化合物数据	NA	NA	NA	AUC, Macro F1-score	NA
269	2026-06-18	AI-Driven Design and Clinical Translation of Nucleotide-Peptide and Peptide-Drug Conjugates 2026-Jun-02, ACS biomaterials science & engineering IF:5.4Q2 DOI:10.1021/acsbiomaterials.6c00187 PMID:42228500	综述	本文综述了核苷酸-肽偶联物和肽-药物偶联物的设计与临床转化进展	本文强调了人工智能和深度学习在预测肽-药物相互作用、优化连接子和虚拟筛选生物活性支架中的变革性作用	本文未明确讨论具体的实验验证或量化限制，但指出临床转化中仍面临肽可用性、连接子优化和可扩展合成等挑战	优化偶联化学，加速这些多层生物分子结构从理论到实践的转化	核苷酸-肽偶联物和肽-药物偶联物	机器学习	癌症、神经退行性疾病、炎症性疾病	生物偶联策略	深度学习	文本	NA	NA	NA	NA	NA
270	2026-06-18	From Empirical Ratio Tuning to Mechanistic Insight: Decoding NiO-ZnO Heterojunction Effects in Gas Sensing via Explainable Machine Learning 2026-Jun-02, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.6c00675 PMID:42228598	研究论文	利用可解释机器学习揭示NiO-ZnO异质结在气体传感中的机制，探索复合比例对传感性能的非单调调控作用	将可解释人工智能（SHAP）与特征交互网络相结合，解析NiO-ZnO复合比例对气体传感性能的非单调调控机制，超越传统经验比例调优方法	NA	阐明NiO-ZnO复合比例对气体传感性能的调控机制，并建立材料组成、响应特征演化与气体识别能力之间的内在联系	NiO-ZnO基气体传感器，比例从0到1变化的七种不同摩尔比的传感器	机器学习	NA	NA	深度学习多任务网络	气体传感响应数据	七种不同摩尔比的NiO-ZnO传感器，针对六种代表性挥发性有机化合物进行传感实验	NA	深度学习多任务网络	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC	NA
271	2026-06-18	Precise, predictable genome integrations by deep-learning-assisted design of microhomology-based templates 2026-Jun, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02771-0 PMID:40796977	研究论文	通过深度学习辅助设计基于微同源性的模板，实现精准、可预测的基因组整合	利用深度学习模型预测修复过程，设计碱基对串联重复修复臂，匹配双链断裂处的微同源性，提高整合精准度，减少缺失，并开发设计工具Pythia	NA	实现精准、可预测的CRISPR介导DNA整合和编辑	HEK293T细胞、爪蟾和成年小鼠大脑中的生殖细胞传递转基因整合及内源蛋白标记	机器学习	NA	CRISPR, 深度学习, NGS	深度学习模型	序列数据	32个位点在HEK293T细胞中验证，以及爪蟾和成年小鼠大脑的实验	NA	Pythia	整合精准度, 缺失率	NA
272	2026-06-18	Multi-stage deep learning architecture for carotid artery segmentation and stenosis evaluation: comparative study with digital subtraction angiography 2026 Summer, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2026.102683 PMID:41512998	研究论文	提出一种多阶段深度学习架构，用于颈动脉分割和狭窄评估，并与数字减影血管造影进行比较	首次提出一种自动分割和评估颅外颈动脉狭窄的多阶段深度学习架构，并与金标准DSA进行对比验证，提高了诊断效率并减少了观察者间差异	NA	开发一种自动化的颈动脉分割和狭窄评估方法，以缩短诊断时间并提高诊断一致性	颈动脉狭窄患者的高分辨率磁共振图像	数字病理学, 计算机视觉	颈动脉粥样硬化	高分辨率磁共振成像	深度学习架构	图像	422名患者的641条狭窄动脉，来自四家三级医院	NA	NA	Dice相似系数, 准确率	NA
273	2026-06-18	Characterizing mating behaviour in broiler breeders via a vision based deep learning model 2026-Jun, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2026.106812 PMID:41895022	研究论文	开发了一种基于视觉的深度学习模型来检测肉种鸡的交配行为，并分析其时间动态	首次应用YOLOv8深度学习模型自动检测肉种鸡的交配行为，量化了交配持续时间、间隔和日频率等时间特征	仅检测了骑跨行为阶段，未完全覆盖交配行为的所有子动作，样本为单一品种且实验环境受控	开发自动检测肉种鸡交配行为的深度学习模型，并分析交配行为的时间特征及其与福利指标的关系	肉种鸡的交配行为（骑跨阶段）及其时间动态	计算机视觉	NA	NA	卷积神经网络（CNN）	图像	4个围栏，每栏10只母鸡（Cobb 500F）和1只公鸡（Cobb MX），共40只母鸡和4只公鸡，持续4.5个月	PyTorch	YOLOv8	准确率（accuracy）	NA
274	2026-06-18	Comparative assessment of diagnostic agreement between artificial intelligence and general practitioners in diabetic retinopathy screening using non-mydriatic fundus photography 2026-06, Primary care diabetes IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.pcd.2026.04.007 PMID:41991402	研究论文	比较人工智能与全科医生在糖尿病视网膜病变筛查中使用非散瞳眼底照片的诊断一致性	首次在初级保健环境中直接比较深度学习人工智能系统与全科医生在糖尿病视网膜病变筛查中的诊断性能，并以眼科医生评估为参考标准	仅纳入可分级图像，样本来自单一中心，未在未经选择的筛查人群中验证，缺乏多中心研究和正式的成本效益分析	评估人工智能系统与全科医生在糖尿病视网膜病变筛查中的诊断一致性	500名2型糖尿病初级保健患者的眼底照片	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	非散瞳眼底照相	深度学习模型	图像	500例初级保健2型糖尿病患者，共拍摄2000张45°非散瞳眼底照片	NA	EyeArt v3.0.0	Cohen's kappa系数, Cramer's V, 灵敏度, 特异度, 预测值, 似然比, 总体准确率	NA
275	2026-06-18	BIBSNet: A deep learning baby image brain segmentation network for MRI scans 2026-Jun, Developmental cognitive neuroscience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.dcn.2026.101706 PMID:42013743	研究论文	介绍BIBSNet，一种基于深度学习的婴儿脑部MRI图像分割网络	通过数据增强和大量手动标注图像实现稳健且可泛化的婴儿脑组织分割，比传统方法快600倍	仅适用于0-8个月婴儿；在6-8个月年龄组中，与另一款工具iBeat相比无显著优势	开发一种适用于婴儿MRI脑图像分割的深度学习模型，以支持脑发育研究	90名0-8个月婴儿的脑部MRI图像	计算机视觉	NA	MRI	深度神经网络	图像	90名参与者，年龄范围0-8个月（中位年龄4.6个月）	PyTorch	BIBSNet（类似U-Net的架构）	Dice相似系数（DSC）	NA
276	2026-06-18	Development of a deep learning based framework for classification of Indian venomous snakes integrated with explainable artificial intelligence for primary and emergency care providers 2026-Jun, PLoS neglected tropical diseases IF:3.4Q1 DOI:10.1371/journal.pntd.0014147 PMID:42247465	研究论文	开发基于深度学习的框架，用于分类印度有毒蛇类，并结合可解释人工智能以辅助初级和紧急护理提供者	结合可解释人工智能（Grad-CAM++）确保模型分类基于蛇的解剖特征（如头部形状和身体条纹），而非背景；提供人机交互的Web界面，专家可实时确认或覆盖预测	数据集规模有限且来自单一机构，限制了结果的广泛适用性	为资源匮乏的基层医疗机构提供临床导向的深度学习管道，用于印度有毒和无毒蛇类的二分类，以辅助蛇咬伤管理	20种医学上重要的印度蛇类	计算机视觉	蛇咬伤中毒	图像分类	CNN	图像	20种印度蛇类的真实世界图像数据	PyTorch	MobileViT-S, ConvNeXt-Tiny, EfficientNet-V2-S, ResNeXt-50 (32×4d)	测试准确率、灵敏度、特异性、F1分数、ROC-AUC、PR-AUC	NA
277	2026-06-18	[Current applications and prospects of artificial intelligence in perioperative comprehensive management for gastrointestinal surgery] 2026-Jun-01, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20260129-00045 PMID:42056051	综述	系统回顾人工智能在胃肠外科围手术期全流程管理中的应用现状与未来展望	首次全面梳理人工智能从术前、术中到术后全围手术期路径的应用，并展望联邦学习与大语言模型的未来潜力	数据孤岛、算法不透明及伦理法规等限制临床转化的挑战	探讨人工智能在胃肠外科围手术期综合管理中的当前应用与未来前景	胃肠外科围手术期管理（包括术前、术中及术后各阶段）	机器学习	胃肠癌	NA	深度学习	图像、文本、多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
278	2026-06-18	Pythia provides deep learning-driven precision in CRISPR-Cas9 genome engineering 2026-Jun, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02818-2 PMID:40890501	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
279	2026-06-18	Cardiac magnetic resonance imaging in the German National Cohort (NAKO): Automated segmentation of short-axis cine images and post-processing quality control 2026 Summer, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101958 PMID:40946969	研究论文	基于nnU-Net深度学习模型对德国国家队列（NAKO）中29908名参与者的心脏磁共振短轴电影图像进行自动分割及后处理质量控制	首次在大规模多中心队列（NAKO）中应用全自动分割与多维度质量控制流程，结合可视化评估与客观指标（如时间-容积曲线）优化数据筛检效能	未在摘要中明确说明外部验证或跨中心泛化性评估	建立稳健的CMR图像自动化分割与质量控制流程，为定量分析提供可靠数据集	左心室和右心室的结构与功能参数（舒张末期容积、收缩末期容积、心肌质量）	计算机视觉, 数字病理学	心血管疾病	心脏磁共振成像	深度学习语义分割	医学图像	29908名参与者（基线数据）	NA	nnU-Net	受试者工作特征曲线下面积（AUC）	NA
280	2026-06-18	AI Models for Surgical Decision Support in Spontaneous Intracerebral Hemorrhage: A Systematic Review in Relation to Trials and Guidelines 2026-Jun, Neurocritical care IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s12028-026-02501-7 PMID:41942817	系统综述	对自发性脑出血手术决策支持中的人工智能模型进行系统综述，并将其与主要临床试验和指南进行对比分析	首次将AI模型输入、预测目标和输出与ENRICH、MIND等7项主要手术试验和AHA/ASA指南进行交叉映射，识别AI操作化试验相关构念的领域及AI衍生预测因子对未来试验设计的假设生成价值	纳入研究多为单中心设计（13/21），主要来自中国、美国和德国，可能影响结果泛化性；部分研究未明确与试验标准对齐（8/21无明确关联）	系统梳理AI模型在自发性脑出血围手术期影像分析和手术决策支持中的应用，并评估其与临床试验和指南的一致性	自发性脑出血患者的围手术期影像数据（主要为非对比CT，一项研究使用MRI）及AI预测模型	机器学习	脑出血	非对比CT成像、MRI	深度学习（14/21）、经典机器学习（4/21）、影像组学方法（2/21）	影像（CT、MRI）	37篇文献中21项符合条件的研究，多数为单中心队列	NA	NA	NA	NA