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
3101	2025-08-30	Deep Learning Models Connecting Images and Text: A Primer for Radiologists 2025-09, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240103 PMID:40811083	综述	介绍连接图像与文本的深度学习模型及其在放射学中的潜在应用	系统分类并总结了图像-文本连接模型的最新进展，包括自监督学习、零样本学习和基于Transformer的架构	NA	为放射科医生提供图像-文本连接深度学习模型的入门指南	放射学工作流程和医学图像报告	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像、文本	NA
3102	2025-08-30	Deep Learning-Based Generation of DSC MRI Parameter Maps Using Dynamic Contrast-Enhanced MRI Data 2025-Aug-28, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8768 PMID:40194853	研究论文	开发基于深度学习的方法，从动态对比增强MRI数据合成DSC MRI衍生的参数图	使用条件生成对抗网络(cGAN)首次实现从DCE MRI数据生成DSC参数图，避免重复使用钆对比剂	NA	通过深度学习减少MRI扫描中对比剂的使用剂量	脑肿瘤患者及无脑肿瘤的对照组参与者	医学影像分析	脑肿瘤	DSC MRI, DCE MRI	cGAN (conditional Generative Adversarial Network)	MRI影像数据	64名参与者（包括脑肿瘤患者和对照组）
3103	2025-08-30	Advancing Aqueous Solubility Prediction: A Machine Learning Approach for Organic Compounds Using a Curated Data Set 2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02399 PMID:40783839	研究论文	本研究利用整合自四个来源的精选数据集，开发了一种用于预测有机化合物水溶性的机器学习模型	通过结合多种化学描述符、指纹和功能基团，采用机器学习和深度学习模型，在高度多样化的数据集上实现了优于现有方法的预测精度（R²=0.92，MAE=0.40）	NA	提高有机化合物水溶性的预测准确性，以支持从药物开发到材料科学的应用	有机化合物	机器学习	NA	机器学习和深度学习	多种ML和DL模型	化学描述符、指纹和功能基团数据	1282种独特有机化合物（来自Huuskonen数据集）
3104	2025-08-30	The diagnostic performance of ultrasound features for biliary atresia: a systematic review and updated meta-analysis 2025-Aug-18, Pediatric surgery international IF:1.5Q3 DOI:10.1007/s00383-025-06118-3 PMID:40824323	系统综述与荟萃分析	评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能，特别关注囊性胆道闭锁的鉴别	首次专门针对囊性胆道闭锁与伴有黄疸和肝门囊肿婴儿的鉴别诊断准确性进行荟萃分析	超声引导PTCC的临床应用受技术复杂性和患者要求限制，胆囊异常相关特征的未检出比例变异较大	系统评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能	胆道闭锁患者和婴儿胆汁淤积症患者	医学影像诊断	胆道闭锁	超声检查、荟萃分析、人工智能	深度学习	医学影像数据	基于多数据库检索的文献数据（具体样本量未明确说明）
3105	2025-08-30	Performance Evaluation of Deep Learning for the Detection and Segmentation of Thyroid Nodules: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Aug-14, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/73516 PMID:40811738	系统综述与荟萃分析	评估深度学习算法在甲状腺结节检测与分割中的诊断性能并进行系统综述与荟萃分析	首次通过系统评价和荟萃分析综合评估深度学习模型在甲状腺结节诊断中的性能，并对比临床医生诊断准确性	研究方法设计欠佳、数据集图像质量不一致、外部验证不足可能引入偏倚	评估深度学习算法诊断甲状腺结节恶性的性能，分析影响诊断效果的关键因素	甲状腺结节（TNs）的医学影像	医学影像分析	甲状腺癌	深度学习（DL）	深度学习算法	医学影像	41项符合条件的研究（分割任务14项，检测任务27项）
3106	2025-08-30	18F-FDG PET/CT-based deep radiomic models for enhancing chemotherapy response prediction in breast cancer 2025-Aug-11, Medical oncology (Northwood, London, England) DOI:10.1007/s12032-025-02982-0 PMID:40790010	研究论文	本研究开发了基于18F-FDG PET/CT的深度放射组学模型，用于提升乳腺癌化疗反应的早期预测精度	结合SENet深度学习模型从PET/CT图像中提取深度特征，并与传统放射组学特征融合，显著提高了化疗反应预测的准确性	研究样本量较小（60例患者），且为回顾性数据，可能存在选择偏差	提升乳腺癌患者化疗反应的早期预测能力，以优化个性化治疗策略	60例乳腺癌患者的18F-FDG PET/CT影像数据和临床记录	医学影像分析	乳腺癌	18F-FDG PET/CT成像，放射组学特征提取，深度学习	XGBoost, RF, LR, SVM, SENet	医学影像（PET/CT）	60例乳腺癌患者
3107	2025-08-30	Effect of Deep Learning-Based Artificial Intelligence on Radiologists' Performance in Identifying Nigrosome 1 Abnormalities on Susceptibility Map-Weighted Imaging 2025-Aug, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2025.0208 PMID:40736409	研究论文	评估基于深度学习的AI软件对不同经验水平放射科医生在SMwI图像上识别黑质致密部1区异常的诊断性能影响	首次采用YOLOX目标检测和SparseInst分割模型的AI系统，并量化分析AI对不同经验放射科医生的差异化提升效果	回顾性研究设计，样本量有限（139例扫描），且仅使用单一厂商的AI软件版本	探究AI辅助诊断对放射科医生识别帕金森病相关影像学标志物的性能提升作用	59名帕金森病患者和80名健康参与者的SMwI磁共振影像	计算机视觉	帕金森病	深度学习，磁共振成像（SMwI）	YOLOX, SparseInst	医学影像	139例SMwI扫描（59例患者+80例健康对照）
3108	2025-08-30	Antimicrobial Peptides Design Using Deep Learning and Rational Modifications: Activity in Bacteria, Candida albicans, and Cancer Cells 2025-Jul-11, Current microbiology IF:2.3Q3 DOI:10.1007/s00284-025-04346-3 PMID:40643674	研究论文	利用深度学习和理性修饰设计抗菌肽，并在细菌、白色念珠菌和癌细胞中验证其活性	结合两种深度学习算法生成肽序列，并通过生物信息学和AI工具预测活性后进行理性修饰优化	仅对12种肽进行了体外实验验证，样本规模有限	开发高效低毒的抗菌肽以应对抗生素耐药性问题	细菌（四种菌种）、白色念珠菌和乳腺癌细胞系（MCF-7）	机器学习	NA	深度学习、生物信息学分析	深度学习算法（未指定具体类型）	序列数据	26种计算机生成肽中12种进行合成和体外测试
3109	2025-08-30	3BTRON: A Blood-Brain Barrier Recognition Network 2025-Jul-04, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08453-6 PMID:40615521	研究论文	提出一种名为3BTRON的深度学习框架，用于自动分析血脑屏障的电子显微镜图像，以识别衰老引起的结构变化	开发了首个基于深度学习的自动化工具3BTRON，能够从电子显微镜图像中识别衰老相关的血脑屏障结构变化，并揭示对预测贡献最大的空间特征	模型在未见数据上的敏感性为77.8%，特异性为80.0%，识别精度仍有提升空间，且研究仅基于小鼠模型	开发自动化工具分析血脑屏障在衰老过程中的结构变化	年轻和年老小鼠大脑三个不同脑区的血脑屏障	计算机视觉	老年疾病	电子显微镜成像	深度学习框架（具体结构未说明）	图像	359个小鼠大脑样本
3110	2025-08-30	Report on the quantitative intra-voxel incoherent motion diffusion MRI reconstruction grand challenge 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17998 PMID:40665555	研究报告	报告2024年定量体素内不相干运动扩散MRI重建挑战赛的结果，旨在评估和推进从扩散MRI数据提取定量组织参数的算法	通过大规模挑战赛形式系统评估传统优化和深度学习方法在IVIM-dMRI重建中的性能，并采用基于真实数字体模的模拟k空间数据	基于模拟数据的方法虽然提供了受控环境，但需要未来研究解决真实世界的复杂性以确保临床适用性	提高扩散MRI中定量组织参数估计的准确性和鲁棒性，推动更广泛的临床采用	扩散MRI数据，特别是IVIM模型参数（灌注分数、伪扩散系数和真扩散系数）	医学影像	NA	扩散MRI（dMRI），体素内不相干运动（IVIM）模型	U-Net，深度学习（DL）方法	MRI图像数据，k空间数据	42个团队参与，7个进入最终阶段，使用基于VICTRE数字体模的模拟数据
3111	2025-08-30	Machine Learning for Predicting Critical Events Among Hospitalized Children 2025-05-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2025.13149 PMID:40445617	研究论文	开发一种机器学习模型，用于早期检测住院儿童的病情恶化，实现全医院统一风险评估	提出首个跨医院单元（急诊、病房、ICU）的统一儿科风险评估模型，优于现有单元专用工具	回顾性研究，可能存在数据偏差；深度学习模型未显示性能提升	通过机器学习早期预测住院儿童关键事件（机械通气、血管活性药物使用或死亡）	18岁以下住院儿童	机器学习	儿科疾病	极端梯度提升机（XGB），深度学习	XGBoost, 深度学习模型	临床数据（年龄、生命体征、实验室结果、合并症等）	135,621名患者来自3家三级医院
3112	2025-08-30	Artificial intelligence for detection and characterization of focal hepatic lesions: a review 2025-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04597-x PMID:39369107	综述	本文回顾了基于人工智能的算法在CT和MRI影像中检测和分类肝脏局灶性病变的诊断能力	系统评估了AI（特别是深度学习）在肝脏病变检测与分类中的高准确度表现，并强调其区分良恶性病变的潜力	数据集规模有限，模型可解释性需提升，且需在更广泛临床环境中验证适用性	评估人工智能技术在肝脏局灶性病变检测与表征诊断中的应用效果	肝脏局灶性病变（FLL），包括良性和恶性病变	计算机视觉	肝脏疾病	CT，MRI，深度学习	CNN	医学影像	45项相关研究（2010年1月至2024年4月）
3113	2025-08-30	Gait Video-Based Prediction of Severity of Cerebellar Ataxia Using Deep Neural Networks 2025-Apr, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society IF:7.4Q1 DOI:10.1002/mds.30113 PMID:39840857	研究论文	利用姿态估计算法和深度学习模型从步态视频预测小脑性共济失调的严重程度	首次将姿态估计算法结合深度学习应用于共济失调步态视频分析，实现SARA评分的自动预测	研究样本量较小（66例患者），且仅限于退行性小脑疾病患者	评估基于视频的步态分析预测小脑性共济失调严重程度的可行性	66例退行性小脑疾病患者	计算机视觉	神经系统疾病	姿态估计算法，深度学习	深度神经网络	视频	66例患者
3114	2025-08-30	Increase Docking Score Screening Power by Simple Fusion With CNNscore 2025-Mar-05, Journal of computational chemistry IF:3.4Q2 DOI:10.1002/jcc.70060 PMID:39981784	研究论文	提出一种通过将传统分子对接分数与基于CNN的分数融合来提升虚拟筛选性能的策略	首次将GNINA的CNN分数与传统Watvina对接分数相乘融合，实现了最先进的筛选能力	NA	提升结构基虚拟筛选中的分子对接评分函数性能	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	分子对接、深度学习、虚拟筛选	CNN	分子结构数据	近120亿个分子
3115	2025-08-30	Toward Identification of Markers for Brain-Derived Extracellular Vesicles in Cerebrospinal Fluid: A Large-Scale, Unbiased Analysis Using Proximity Extension Assays 2025-Mar, Journal of extracellular vesicles IF:15.5Q1 DOI:10.1002/jev2.70052 PMID:40098346	研究论文	通过大规模无偏蛋白质组学筛选，识别脑源性细胞外囊泡在脑脊液中的候选标记物	首次结合尺寸排阻色谱与Olink技术系统评估5416种蛋白的EV关联性，并利用DeepTMHMM深度学习模型区分蛋白亚细胞定位	依赖生物信息学预测而非直接实验验证跨膜蛋白的EV关联性	开发脑源性细胞外囊泡的特异性标记物并验证其细胞来源	脑脊液中的细胞外囊泡及相关蛋白质	生物信息学	神经系统疾病	Olink蛋白质组学筛查、尺寸排阻色谱、DeepTMHMM深度学习模型	DeepTMHMM	蛋白质组数据	大规模筛查（具体样本数未明确说明）
3116	2025-08-30	En masse evaluation of RNA guides (EMERGe) for ADARs 2025, Methods in enzymology DOI:10.1016/bs.mie.2024.11.030 PMID:39870442	研究论文	介绍一种名为EMERGe的高通量筛选方法，用于评估RNA引导链以促进ADAR介导的特定腺苷编辑	开发了体外筛选方法EMERGe，能够全面筛选ADAR底物库并识别难以编辑位点的有效引导链	NA	克服当前RNA引导链设计原则在难编辑靶点上的局限性，充分释放ADAR编辑技术的治疗潜力	ADAR酶、RNA引导链、特定腺苷编辑位点	生物技术	NA	NGS、体外筛选、高通量测序	NA	RNA序列数据	NA
3117	2025-08-30	Assessing the cardioprotective effects of exercise in APOE mouse models using deep learning and photon-counting micro-CT 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320892 PMID:40208877	研究论文	本研究使用光子计数显微CT和深度学习评估运动对不同APOE基因型小鼠心脏结构和功能的影响	结合光子计数CT和3D U-Net深度学习模型实现高精度心脏结构分割，并首次系统评估运动对不同APOE基因型小鼠的心脏保护效应	研究仅使用小鼠模型，结果外推至人类需谨慎；样本量相对有限	评估运动对APOE不同基因型小鼠心脏功能的保护作用	140只APOE2、APOE3、APOE4基因型小鼠（按性别和运动方案分组）	医学影像分析	心血管疾病	光子计数CT成像、深度学习分割、纳米对比剂增强	3D U-Net	CT影像	140只小鼠
3118	2025-08-30	UFPF: A Universal Feature Perception Framework for Microscopic Hyperspectral Images 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3594151 PMID:40763051	研究论文	提出一种用于显微高光谱图像的通用特征感知框架UFPF，通过分层结构和双路径模块提升空间-光谱特征提取能力	采用分层角到中心Mamba结构捕获空间近邻关系，并设计双路径联合感知模块与Mamba注意力混合对齐机制实现空间-光谱信息互补	NA	提升显微高光谱图像的特征提取能力以支持下游临床诊断任务	显微高光谱图像数据	计算机视觉	NA	高光谱成像	Mamba结构、注意力机制	高光谱图像	NA
3119	2025-08-30	RNA language models predict mutations that improve RNA function 2024-12-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54812-y PMID:39638800	研究论文	开发了基于GPT的RNA生成模型，利用GARNET数据库预测能提高RNA功能（如热稳定性）的突变	创建了GARNET数据库并开发了序列和结构感知的RNA生成模型，首次实现通过深度学习预测增强RNA功能的突变	NA	探索RNA序列、结构和功能之间的联系，并预测能改善RNA功能的突变	结构化RNA，特别是核糖体RNA	自然语言处理	NA	深度学习，GPT-like模型，重叠三联体标记化	GPT	序列数据	基于GTDB参考生物的RNA序列及相关生长温度数据
3120	2025-08-30	Artificial intelligence-assisted grading for tear trough deformity 2024-10, Journal of plastic, reconstructive & aesthetic surgery : JPRAS DOI:10.1016/j.bjps.2024.07.048 PMID:39151284	研究论文	本研究开发了一种基于智能手机摄影和AI深度学习技术的泪沟畸形分级模型	首次证明结合智能手机内置摄像头和AI深度学习程序可对泪沟畸形进行便捷分类	模型敏感度较低（测试组49.3%），可能存在分类准确性限制	建立可靠精确的泪沟畸形数字图像分级模型，辅助外科医生临床诊断和手术决策	泪沟畸形患者	计算机视觉	整形外科疾病	AI深度学习	深度学习模型	图像	504名患者，983张照片