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
2841	2025-07-11	Integrating deep learning and molecular dynamics simulations for FXR antagonist discovery 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11145-2 PMID:40172823	研究论文	本研究结合深度学习和分子动力学模拟，发现FXR拮抗剂用于治疗代谢疾病	开发了预测FXR拮抗活性和毒性的深度学习模型，并通过分子动力学模拟筛选出具有潜在治疗价值的化合物	研究中筛选的化合物数量有限，且未进行临床验证	发现可用于治疗代谢疾病的FXR拮抗剂	FXR（法尼醇X受体）及其潜在拮抗剂	机器学习	代谢疾病	深度学习，分子动力学模拟	深度学习模型	化合物数据	从HMDB数据库中筛选的217,345种化合物
2842	2025-07-11	QMGBP-DL: a deep learning and machine learning approach for quantum molecular graph band-gap prediction 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11178-7 PMID:40252145	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和机器学习的量子分子图带隙预测方法QMGBP-DL	QMGBP-DL方法通过结合分子图编码器和机器学习模型，显著提高了分子和材料带隙能量的预测准确性	未提及具体局限性	加速药物设计和材料科学中的发现，特别是分子和量子材料性质的预测	分子和量子材料的带隙能量	机器学习	NA	图卷积网络(GCN)和随机森林	GCN, Random Forest	分子图数据(SMILES字符串)	QM9, PCQM4M和OPV数据集
2843	2025-07-11	Cangrelor and AVN-944 as repurposable candidate drugs for hMPV: analysis entailed by AI-driven in silico approach 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11206-6 PMID:40316857	研究论文	本研究通过AI驱动的计算机模拟方法，筛选出Cangrelor和AVN-944作为抗人类偏肺病毒(hMPV)的候选药物	利用深度学习构建药效团模型筛选FDA批准药物和抗病毒药物，并通过分子对接和分子动力学模拟验证药物与hMPV F蛋白的结合稳定性	需要进一步的体外和体内实验验证候选药物的疗效	寻找可重新用于治疗hMPV感染的药物	人类偏肺病毒(hMPV)的F蛋白	计算生物学	呼吸道感染	深度学习、分子对接、分子动力学模拟	深度学习药效团模型	蛋白质结构数据、药物分子数据	初始筛选2400种FDA批准药物和255种抗病毒药物，最终筛选出792种和72种候选药物
2844	2025-07-11	Machine learning approaches for predicting the small molecule-miRNA associations: a comprehensive review 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11211-9 PMID:40392452	综述	本文全面回顾了机器学习在预测小分子与microRNA关联中的应用	对32种基于机器学习的SMA预测方法进行了详尽分类和趋势分析，提供了未来研究的宝贵见解	未提及具体方法在临床转化中的实际应用限制	增强对小分子-miRNA相互作用的理解和预测能力	小分子(SMs)与microRNA(miRNAs)的关联关系	机器学习	NA	机器学习算法	经典ML、深度学习、矩阵分解、网络传播、图学习、集成学习	生物分子相互作用数据	NA
2845	2025-07-11	Brain age prediction from MRI scans in neurodegenerative diseases 2025-Aug-01, Current opinion in neurology IF:4.1Q2 DOI:10.1097/WCO.0000000000001383 PMID:40396549	综述	本文综述了利用MRI扫描进行脑龄估计作为脑健康生物标志物的应用	探讨了脑龄估计在神经退行性疾病早期诊断、疾病监测和个性化医疗中的潜在应用	标准化实施、人口统计学偏差和可解释性等挑战仍然存在	探索脑龄估计作为神经退行性疾病早期检测工具的潜力	阿尔茨海默病、轻度认知障碍(MCI)和帕金森病患者	数字病理学	神经退行性疾病	MRI扫描、深度学习	深度学习模型	MRI图像	NA
2846	2025-07-11	Discovery of novel potential 11β-HSD1 inhibitors through combining deep learning, molecular modeling, and bio-evaluation 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11171-0 PMID:40397334	研究论文	本研究通过结合深度学习、分子建模和生物评估，发现了新型潜在的11β-HSD1抑制剂	使用基于GRU的循环神经网络构建分子生成模型，结合转移学习生成潜在的11β-HSD1抑制剂	化合物02的抑制活性不如对照药物	开发新型11β-HSD1抑制剂	11β-HSD1抑制剂	机器学习	糖尿病、胰岛素抵抗、血脂异常和肥胖	深度学习、分子对接、分子动力学模拟	GRU	分子数据	1,854,484个药物样分子
2847	2025-07-11	Drug repurposing to identify potential FDA-approved drugs targeting three main angiogenesis receptors through a deep learning framework 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11214-6 PMID:40418485	研究论文	本研究利用深度学习框架，从FDA批准的药物中识别出针对VEGFR、FGFR和EGFR三种主要血管生成受体的多靶点抑制剂	采用新颖的集成方法，结合分类和回归模型，同时考虑三种靶受体，以提高药物开发的成功率并减少耐药性	研究仅基于计算机模拟筛选，未进行实验验证	开发一种方法学，用于发现FDA批准药物中的多靶点抑制剂，以控制血管生成	2000多种FDA批准的药物	机器学习	癌症	深度学习	深度自编码器分类模型和回归模型	药物分子数据	2000多种FDA批准的药物
2848	2025-07-11	Integrated machine learning-based virtual screening and biological evaluation for identification of potential inhibitors against cathepsin K 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-10845-5 PMID:38662177	研究论文	本研究通过机器学习和深度学习虚拟筛选结合生物评估，识别出潜在的Cathepsin K抑制剂	结合机器学习和深度学习进行虚拟筛选，并进行了生物评估，鉴定出五种具有潜在抑制Cathepsin K活性的化合物	研究仅筛选了十种化合物，样本量较小	识别潜在的Cathepsin K抑制剂以治疗骨质疏松症	Cathepsin K及其潜在抑制剂	机器学习	骨质疏松症	虚拟筛选、分子对接、MD模拟、MM/PBSA分析	机器学习和深度学习模型	化学化合物数据	十种短名单化合物，其中五种表现出超过50%的抑制效果
2849	2025-07-11	Decoding tissue complexity: multiscale mapping of chemistry-structure-function relationships through advanced visualization technologies 2025-Jul-10, Journal of materials chemistry. B DOI:10.1039/d5tb00744e PMID:40476698	综述	本文系统探讨了先进生物可视化技术的原理、应用和局限性，特别关注AI驱动的图像分析、多维成像与重建以及多模态数据整合的变革性进展	整合人工智能、增强现实和深度学习等尖端技术，实现实时、高分辨率和预测性分析，超越传统成像模式的限制	未具体说明现有技术的具体操作限制或数据处理的挑战	解码组织复杂性，推进生物材料开发和临床策略创新	生物组织的多尺度结构和功能复杂性	数字病理	NA	AI、增强现实、深度学习	NA	图像、多维数据	NA
2850	2025-07-11	Modeling Nonradiative Recombination in CsPbI3 and Ge-Doped Perovskites Via Deep Learning with CNN and Transformer Architectures 2025-Jul-10, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.5c01669 PMID:40576303	研究论文	本研究通过深度学习方法（CNN和Transformer架构）建模CsPbI3和Ge掺杂钙钛矿中的非辐射复合过程	首次将多种深度学习模型（包括四种CNN和三种Transformer结构）应用于非绝热耦合的高效预测，揭示了Ge掺杂对非平衡复合过程的微观调控机制	研究仅针对CsPbI和Ge掺杂系统，未验证其他掺杂体系	解决钙钛矿光电设备性能瓶颈中的非辐射电子-空穴复合问题	CsPbI3和Ge掺杂钙钛矿系统	机器学习	NA	密度泛函理论与非绝热分子动力学(NAMD)结合，采用Hammes-Schiffer-Tully(HST)和norm-preserving interpolation(NPI)策略	CNN（包括ResNetPlus等四种）和Transformer（包括TSTPlus等三种）	计算化学数据	NA
2851	2025-07-11	BIScreener: enhancing breast cancer ultrasound diagnosis through integrated deep learning with interpretability 2025-Jul-10, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d5ay00475f PMID:40586715	研究论文	提出了一种可解释的深度学习模型BIScreener，用于从乳腺超声图像预测BI-RADS分类，以提高乳腺癌风险评估和诊断效率	结合了三种预训练卷积神经网络的堆叠泛化方法，提高了BI-RADS分类的准确性和诊断效率	研究仅使用了两种特定仪器（Mindray R5和HITACHI）获取的超声图像，可能限制了模型的泛化能力	提高乳腺癌的早期诊断准确性和效率	乳腺超声图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN	图像	外部测试集（具体数量未提及）
2852	2025-07-11	In-silico CT simulations of deep learning generated heterogeneous phantoms 2025-Jul-10, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ade9c9 PMID:40587975	研究论文	该研究提出了一种使用3D DUC-GAN生成具有真实器官纹理和材料变化的虚拟幻影的方法，以提高CT模拟的真实性	首次使用3D DUC-GAN生成包含躯干内器官的16种独特纹理的虚拟幻影，显著提高了模拟的真实性	研究仅基于公开数据集中的378对CT图像-分割对进行训练，可能无法涵盖所有可能的器官变异	提高虚拟CT模拟中幻影的真实性，以更准确地模拟成像过程	虚拟CT幻影	计算机视觉	NA	CT成像	3D DUC-GAN	CT图像	378对CT图像-分割对用于训练，18对用于测试
2853	2025-07-11	A transformer-based network with second-order pooling for motor imagery EEG classification 2025-Jul-10, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/adeae8 PMID:40602422	研究论文	提出了一种结合转置注意力机制和二阶池化的神经网络(SecTNet)，用于运动想象脑电图(EEG)分类	首次将转置注意力机制与二阶池化结合，利用黎曼几何度量EEG信号的协方差结构，并通过注意力机制自适应建模通道间依赖关系	未明确说明模型在更广泛EEG数据集上的泛化能力	提升运动想象脑机接口(BCI)的EEG信号解码性能	脑电图(EEG)信号	脑机接口	NA	深度学习	Transformer结合CNN	EEG信号	两个公开EEG数据集(BCI competition IV 2a和OpenBMI)
2854	2025-07-11	An overview of reliable and representative DVC measurements for musculoskeletal tissues 2025-Jul-10, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.70008 PMID:40636996	综述	本文综述了数字体积相关（DVC）技术在肌肉骨骼组织生物力学研究中的最新进展和应用	重点关注DVC在器官和组织层面力学中的应用，以及与计算建模和数据驱动方法（如深度学习）的结合	讨论了DVC在组织界面处理、边界效应和输出不确定性量化等方面的技术挑战	探讨DVC在肌肉骨骼组织生物力学和生物材料研究中的应用及其改进策略	肌肉骨骼组织，包括矿化组织和软组织	生物力学	NA	数字体积相关（DVC）	深度学习	3D应变场数据	NA
2855	2025-07-11	Explainable deep learning model WAL-net for individualized assessment of potentially reversible malnutrition in patients with cancer: a multicenter cohort study 2025-Jul-10, The British journal of nutrition DOI:10.1017/S000711452510384X PMID:40637106	研究论文	本研究开发了一种名为WAL-net的可解释深度学习模型，用于预测癌症患者中潜在可逆性营养不良（RM）的个体化评估	首次利用LSTM架构对体重和骨骼肌的时序数据进行建模，开发了可解释的深度学习模型WAL-net，用于早期识别癌症患者的可逆性营养不良	研究仅基于住院肿瘤患者的数据，可能不适用于门诊患者或其他医疗环境	预测癌症患者中的可逆性营养不良（RM），以优化多学科癌症护理中的患者管理	4254名癌症相关营养不良患者（发现集2977名，测试集1277名）	机器学习	癌症	机器学习（ML）	LSTM	时序数据（体重和骨骼肌）	4254名癌症患者（发现集2977名，测试集1277名），外部验证集798名
2856	2025-07-11	Research on a deep learning-based model for measurement of X-ray imaging parameters of atlantoaxial joint 2025-Jul-10, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09075-6 PMID:40637839	研究论文	本研究构建了一个基于深度学习的SCNet模型，用于自动测量与寰枢椎半脱位(AAS)相关的X射线成像参数，并评估了模型的准确性和可靠性	开发了SCNet模型来自动测量AAS相关的X射线成像参数，提高了测量的准确性和效率	研究仅基于两家医院的1973张影像数据，可能无法涵盖所有临床情况	自动测量寰枢椎半脱位(AAS)相关的X射线成像参数	颈椎张口位X射线影像	数字病理	颈椎疾病	深度学习	SCNet	X射线影像	1973张颈椎张口位X射线影像（来自两家医院）
2857	2025-07-11	A Composable Channel-Adaptive Architecture for Seizure Classification 2025-Jul-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587103 PMID:40633043	研究论文	提出一种可组合的通道自适应架构，用于癫痫发作分类，解决了传统模型需要固定通道数的问题	提出通道自适应（CA）架构，能够处理任意通道数的多变量信号，并在少量数据上实现快速微调	未明确说明模型在其他类型的时间序列数据上的泛化能力	开发一种适用于个性化iEEG设置的癫痫发作分类模型	颅内脑电图（iEEG）数据	机器学习	癫痫	深度学习	CA-EEGWaveNet, CA-EEGNet	多变量时间序列	短期数据集（约15小时）和长期数据集（约2600小时）
2858	2025-07-11	The role of metabolism in shaping enzyme structures over 400 million years 2025-Jul-09, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09205-6 PMID:40634610	研究论文	通过分析11,269个预测和实验确定的酶结构，研究代谢在Saccharomycotina亚门400万年进化中对酶结构的影响	整合结构生物学与进化基因组学，揭示代谢如何从多个尺度塑造酶的结构进化	研究仅针对Saccharomycotina亚门，可能不适用于其他生物群体	探究代谢在酶结构进化中的作用	11,269个预测和实验确定的酶结构，涉及361个代谢反应和225条代谢途径	进化生物学	NA	AlphaFold2, 深度学习	NA	蛋白质结构数据	11,269个酶结构
2859	2025-07-11	Development of a deep learning-based MRI diagnostic model for human Brucella spondylitis 2025-Jul-09, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01404-6 PMID:40635011	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的MRI诊断模型，用于区分布鲁氏菌脊柱炎和结核性脊柱炎	首次将卷积块注意力模块(CBAM)整合到ResNeXt-50架构中，用于脊柱感染的MRI图像分类	样本量相对有限，且外部验证集仅来自一家医院	开发一种能够快速准确区分布鲁氏菌脊柱炎和结核性脊柱炎的诊断工具	布鲁氏菌脊柱炎和结核性脊柱炎患者	数字病理学	脊柱感染	深度学习	CBAM-ResNeXt	MRI图像	310名受试者(209名BS，101名TS)，外加74名外部验证集
2860	2025-07-11	Deep learning-based allergic rhinitis diagnosis using nasal endoscopy images 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10087-x PMID:40624181	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的过敏性鼻炎诊断方法，通过分析鼻内窥镜图像来定量诊断过敏性鼻炎	使用鼻内窥镜图像分析下鼻甲区域的颜色分布，结合CNN特征提取和直方图方法提取重要特征，并通过SVM和全连接分类器进行分类	未来研究需要扩大数据集，包括更多有症状和无症状的图像，以提高模型的鲁棒性	开发一种非侵入性的过敏性鼻炎定量诊断方法	过敏性鼻炎患者的鼻内窥镜图像	数字病理学	过敏性鼻炎	深度学习	CNN, SVM	图像	未明确提及具体样本数量