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
3161	2026-02-27	Multi-Scale Mapping of Gene Expression from Whole-slide Images for Identifying Phenotype-Associated Subpopulations 2026-Feb-25, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202521151 PMID:41736695	研究论文	本研究提出了一种名为BiSCALE的深度学习框架，用于从全切片图像中预测组织（批量）和近细胞（点）水平的基因表达，并将其与临床表型关联	BiSCALE框架整合了WSI基础编码器与Vision-Mamba融合模块，采用两阶段训练策略，以桥接批量与点数据之间的尺度和分布差异，实现了多尺度基因表达预测	NA	从全切片图像中进行多尺度基因表达分析，以识别与表型相关的亚群	全切片图像、基因表达数据、临床表型	数字病理学	癌症	空间转录组学	深度学习	图像、基因表达数据	2109个批量肿瘤样本和141,000个空间转录组学点，涵盖三种癌症类型	PyTorch	Vision-Mamba	NA	NA
3162	2026-02-27	A peptide immunomodulator activates MST1 to expand and stabilize murine and human regulatory T cells for immune tolerance 2026-Feb-25, Science translational medicine IF:15.8Q1 DOI:10.1126/scitranslmed.adz0672 PMID:41739904	研究论文	本研究利用深度学习模型鉴定出一种六肽DLST-6P，它能优先扩增人和小鼠的调节性T细胞并保持其稳定性，通过激活MST1激酶增强FOXP3转录因子的乙酰化和稳定性，在多种自身免疫和炎症疾病模型中显示出治疗潜力	首次发现一种肽类免疫调节剂DLST-6P能直接靶向并激活MST1激酶，通过促进FOXP3的乙酰化和稳定性以及增强IL-2信号传导，双重机制协同扩增和稳定调节性T细胞	研究主要基于小鼠模型和人类化小鼠模型，尚未在人体临床试验中验证其安全性和有效性；DLST-6P的长期效应和潜在脱靶效应仍需进一步评估	开发一种基于肽类的免疫调节剂，用于扩增和稳定调节性T细胞，以治疗自身免疫和炎症性疾病	调节性T细胞（Treg细胞）、哺乳动物Ste20样激酶1（MST1）、叉头框蛋白P3（FOXP3）转录因子	机器学习	自身免疫性疾病	深度学习模型、肽类筛选、磷酸化分析、乙酰化分析	深度学习模型	肽序列数据、细胞实验数据	小鼠模型和人类化小鼠模型，具体样本数量未明确说明	NA	NA	治疗疗效评估（基于疾病模型改善程度）、细胞扩增效率、蛋白质稳定性	NA
3163	2026-02-27	Attention-Enhanced Temporal and Spatial Feature Extraction Network for ADHD Diagnosis based on fMRI 2026-Feb-25, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3668080 PMID:41740109	研究论文	提出了一种注意力增强的时空特征提取网络（AE-STEN），用于基于fMRI数据的注意力缺陷多动障碍（ADHD）诊断	设计了TCAM模块联合建模局部瞬态波动和全局时间依赖性以捕获fMRI时间序列的短长期依赖，SCGRM模块显式建模动态与静态fMRI数据的协同交互以提取一致空间特征，而非独立处理	未明确说明模型在跨站点数据上的泛化能力及对未参与训练临床中心的适用性	提高基于fMRI数据的ADHD诊断准确性	ADHD患者与健康对照的fMRI数据	医学影像分析	注意力缺陷多动障碍	功能磁共振成像	深度学习网络	fMRI时间序列数据	来自7个站点的747名受试者	NA	TCAM, SCGRM, STKAN	分类准确率	NA
3164	2026-02-27	Adversarial and Correlation-Aware Data Augmentation Framework for Multi-Label Chest X-Ray Image Classification 2026-Feb-25, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3667990 PMID:41740106	研究论文	本文提出了一种用于多标签胸部X光图像分类的对抗性与相关性感知数据增强框架，以解决标注数据有限的问题	提出了结合图像级和特征级对抗性增强的一致性正则化方法，并引入基于Batch-Mamba模块的批次级相关性正则化来探索样本间关联	方法在有限标注场景下验证，未在完全无标注或极少量标注场景进行测试	开发在有限标注数据下仍能保持高性能的多标签胸部X光图像分类方法	胸部X光图像	计算机视觉	肺部疾病	数据增强，对抗性样本生成	深度学习模型	图像	两个大型CXR数据集（CheXpert和MIMIC-CXR）	NA	Batch-Mamba	NA	NA
3165	2026-02-27	UCGR: Closing the Discretization Gap in Light Field Depth Estimation via Unified Continuous Geometry Representation 2026-Feb-25, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2026.3667981 PMID:41740115	研究论文	本文提出了一种统一连续几何表示方法，用于解决光场深度估计中的离散化间隙问题	提出统一连续几何表示，通过自适应平面采样算子和上下文深度校正算子协同优化空间和深度离散化	NA	提高光场深度估计的精度和鲁棒性，以支持3D重建、重聚焦和虚拟现实等应用	光场相机捕获的空间-角度信息	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	合成和真实世界光场数据集	NA	连续几何网络	准确度, 鲁棒性	NA
3166	2026-02-24	Deep learning-based automated positioning system for maxillary skeletal expander: development and clinical validation 2026-Feb-23, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-026-06790-2 PMID:41729332	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3167	2026-02-27	Deep learning pipeline for trapezium segmentation in thumb radiographs 2026-Feb-23, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-026-00678-2 PMID:41729375	研究论文	本研究开发了一种用于拇指X光片中梯形骨分割的两阶段深度学习流程	提出了一种结合YOLOv8进行目标检测和U-Net进行分割的两阶段AI流程，用于解决小关节（如拇指梯形骨）在标准X光片上因解剖结构重叠而难以准确识别的问题	研究为回顾性分析，仅纳入了519张符合质量标准的X光片，可能受限于样本量和数据质量	开发一种准确、可重复的AI工具，用于拇指X光片中梯形骨的自动分割，以辅助梯形掌骨关节置换术的术前规划和术中引导	拇指X光片中的梯形骨	计算机视觉	骨科疾病	放射影像学	CNN	图像	624张拇指X光片（其中519张符合纳入标准）	NA	YOLOv8, U-Net	平均精度均值, Dice相似系数, 交并比	NA
3168	2026-02-27	Comparison of respiratory-gated and breath‑hold accelerated T2-weighted sequences for liver MRI with deep learning reconstruction 2026-Feb-23, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-026-00679-1 PMID:41729404	研究论文	本研究比较了呼吸门控和屏气加速T2加权序列结合深度学习重建在肝脏MRI中的应用，评估了呼吸特征对图像质量的影响	首次系统比较呼吸门控与屏气深度学习重建T2加权成像，并利用呼吸曲线特征预测图像质量，实现个性化肝脏MRI工作流程	样本量相对有限（120名参与者），且所有数据均在3-T MRI设备上采集，可能限制结果的普适性	评估深度学习重建加速的呼吸门控与屏气T2加权序列在肝脏MRI中的图像质量，并与传统径向k空间采样重建方法进行比较	肝脏MRI图像	医学影像分析	肝脏疾病	T2加权成像，深度学习重建，径向k空间采样	深度学习模型	MRI图像	120名参与者	NA	NA	图像质量评分，病灶显影评分，病灶-肝脏对比比，检测率，AUROC	NA
3169	2026-02-27	Acute deep neck infection MRI: deep learning segmentation and clinical relevance of retropharyngeal edema volume 2026-Feb-23, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-026-00686-2 PMID:41729484	研究论文	本研究探索了急性颈部感染患者MRI中咽后水肿体积作为定量标志物的潜力，并开发了卷积神经网络用于自动分割咽后水肿体积	首次将咽后水肿体积作为定量影像生物标志物，并开发深度学习模型进行自动分割，超越了传统的二元分类方法	分割模型的Dice相似系数仅为0.534，表现中等，与先前基于影像的肿瘤分割算法一致	探索咽后水肿体积作为急性颈部感染疾病严重程度的定量影像生物标志物	急性颈部感染患者的MRI影像	数字病理学	急性颈部感染	T2加权脂肪抑制Dixon磁共振成像	CNN	MRI图像	244名患者	NA	卷积神经网络	AUROC, Dice相似系数	NA
3170	2026-02-27	Retinal vascular alteration following surgical intraocular pressure reduction in primary angle closure disease 2026-Feb-23, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2025-002626 PMID:41730576	研究论文	本研究探讨原发性房角关闭疾病患者在接受眼压降低手术后视网膜血管几何形态的变化，并分析眼压降低幅度与视网膜血管参数之间的关联	首次使用经过验证的深度学习分析系统定量测量原发性房角关闭疾病患者手术前后视网膜血管参数的变化，并发现眼压降低幅度与静脉血管复杂性及密度变化独立相关	研究为回顾性、自身对照设计，样本量相对较小（126只眼），且仅在北京同仁医院进行，可能限制了结果的普遍适用性	探究原发性房角关闭疾病患者眼压降低手术后视网膜血管几何形态的改变及其与眼压降低幅度的关系	原发性房角关闭疾病患者	数字病理学	原发性房角关闭疾病	深度学习分析系统	深度学习模型	眼底照片	126只眼（来自112名患者）	NA	NA	NA	NA
3171	2026-02-25	Correction: Automated tumor stroma ratio assessment in colorectal cancer using hybrid deep learning approach 2026-Feb-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-40529-z PMID:41730966	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3172	2026-02-27	Classification of rice plant diseases using efficient DenseNet121 2026-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-38078-6 PMID:41720842	研究论文	本研究利用高效的DenseNet121模型对水稻病害进行自动分类	将DenseNet121应用于水稻病害分类，显著扩展了可识别的病害类别至七种，超越了以往研究的有限类别范围	研究仅针对七种常见水稻病害，可能未覆盖所有实际农业场景中的病害类型	开发一个准确、高效的自动化水稻病害诊断系统，以支持可持续农业实践和全球粮食安全	水稻植物及其病害	计算机视觉	植物病害	深度学习，图像分类	CNN	图像	未在摘要中明确说明	未在摘要中明确说明	DenseNet121	准确率，精确率，召回率，F1分数	未在摘要中明确说明
3173	2026-02-27	AI-integrated smartwatch monitoring for early detection of stroke and hemorrhage: A systematic review 2026-Feb-20, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000047775 PMID:41731797	系统综述	本文对2010年至2025年间发表的关于利用AI智能手表早期检测脑卒中及出血的研究进行了系统综述	首次系统综述了AI集成智能手表在检测蛛网膜下腔出血、缺血性脑卒中和颅内出血方面的应用潜力，并提出了一个整合心率、血压替代指标和运动数据的多感官AI模型概念	纳入研究数量有限（仅3项），缺乏针对SAH和ICH检测的研究，存在传感器准确性、误报和算法普适性等挑战	评估AI智能手表在早期检测脑血管事件（蛛网膜下腔出血、缺血性脑卒中、颅内出血）中的应用效果与潜力	已发表的关于AI智能手表检测SAH、缺血性脑卒中和ICH的研究	机器学习	脑卒中	NA	深度学习	运动数据（加速度计）	3项符合条件的研究	NA	NA	AUC	NA
3174	2026-02-27	Deep Learning-Based Structural Brain Age Estimation in Bipolar Disorder and Schizophrenia: A Single-Site Pilot Study 2026-Feb-15, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70479 PMID:41714875	研究论文	本研究利用基于健康对照训练的3D-CNN模型，评估双相情感障碍和精神分裂症患者的结构性脑年龄差异及其发展轨迹	首次在单一研究中心采用3D-CNN模型，结合Grad-CAM可解释性分析，揭示精神疾病患者脑年龄加速的年龄特异性模式与区域贡献	样本量有限（单中心研究），缺乏纵向数据验证，模型在患者群体中预测准确性下降	探究严重精神疾病（双相情感障碍和精神分裂症）中脑年龄加速的生物标志物及其神经发育轨迹	健康对照、双相情感障碍患者、精神分裂症患者	数字病理学	精神分裂症	结构磁共振成像	CNN	图像	健康对照155人，双相情感障碍122人，精神分裂症161人	NA	3D-CNN	MAE, 相关系数r	NA
3175	2026-02-27	Topological Entropy Correlates with the Predictive Power of Multiplexed Ensemble Reservoir Computing 2026-Feb-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.02.04.703839 PMID:41676531	研究论文	本文提出了一种名为DynML的多路复用储层计算框架，用于建模非线性、多尺度的生物过程，并展示了其在基因表达动态预测和静态图像分类任务中的性能	引入了基于异质Lorenz储层的多路复用储层框架，并首次将储层拓扑熵与模型预测性能定量关联	未明确说明模型在更广泛生物系统或更复杂时间序列上的泛化能力	开发一个可扩展、可解释且计算高效的框架，用于建模非线性、多尺度的生物过程并统一生物时间序列建模与传统机器学习任务	基因表达动态（如肝脏再生和胚胎发生）和MNIST手写数字图像	机器学习	NA	储层计算	储层计算	时间序列数据，图像	NA	NA	多路复用储层框架（基于Lorenz和Rössler混沌储层）	预测准确性	NA
3176	2026-02-27	Integrative Single-Cell Epigenomic Atlas Annotates the Regulatory Genome of the Adult Mouse Brain 2026-Feb-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.02.07.704075 PMID:41676689	研究论文	本研究通过整合单细胞表观基因组数据，构建了成年小鼠大脑的统一调控框架，并注释了超过100种脑细胞亚类的基因组调控状态	首次在250万个细胞核中联合分析四种组蛋白修饰与转录组数据，并与染色质可及性、DNA甲基化及3D基因组数据整合，建立了多模态表观基因组图谱	研究仅限于小鼠模型，未涉及人类或其他物种；单细胞分辨率下部分稀有细胞类型可能未被充分捕获	解析成年哺乳动物大脑细胞异质性的表观遗传调控机制	成年小鼠多个脑区的细胞核	表观基因组学	NA	单细胞组蛋白修饰分析、转录组测序、染色质可及性检测、DNA甲基化测序、3D基因组分析	深度学习模型	表观基因组数据、DNA序列数据	250万个细胞核（来自多个成年小鼠脑区）	NA	NA	NA	NA
3177	2026-02-27	Practical utility of sequence-to-omics models for improving the reproducibility of genetic fine-mapping 2026-Feb-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.02.04.703796 PMID:41676556	研究论文	本文系统评估了序列到组学模型在提高遗传精细定位可重复性方面的实用性	提出了一种结合传统统计精细映射方法与S2O模型预测的广义框架，生成功能信息化的后验包含概率，显著提高了跨联盟变异的可重复性识别	NA	评估序列到组学模型在提高遗传精细定位可重复性方面的实用性	来自GTEx、TOPMed和MAGE项目的表达数量性状位点数据集	机器学习	NA	序列到组学模型	深度学习模型	DNA序列数据	NA	NA	AlphaGenome, Borzoi, Enformer, Sei	复制失败率	NA
3178	2026-02-27	A review exploring the translational perspective of artificial intelligence in drug discovery and formulation development 2026-Feb-05, Annales pharmaceutiques francaises IF:1.0Q4 DOI:10.1016/j.pharma.2026.01.007 PMID:41653969	综述	本文从转化医学视角探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）在整个药物研发价值链（从药物发现到上市后监测）以及制剂开发中的变革性应用、潜力与挑战	提供了一个关于AI在药物研发中应用的转化医学视角，系统梳理了AI在药物发现、临床前开发、临床试验优化及上市后监测等全链条中的具体效益（如时间、成本节约和成功率提升），并指出了当前面临的挑战	作为一篇综述，它主要整合现有研究，未提出新的原创算法或模型；文中提到的具体效益数据（如时间节省30-60%）可能依赖于特定研究或案例，普适性有待验证；挑战部分（如数据质量、算法偏差、监管接受度）的讨论较为概括，缺乏深入的解决方案分析	探讨人工智能和机器学习在药物研发及制剂开发中的转化应用潜力、具体效益及面临的挑战，为制药研发的成功实施提供路线图	药物研发的全过程（包括药物发现、临床前开发、临床试验、上市后监测）以及制剂开发	机器学习	NA	深度学习、机器学习算法、数字孪生技术、真实世界证据分析	NA	化合物数据、毒性数据、临床试验数据、真实世界证据数据、制剂组成与稳定性数据	NA	NA	NA	命中率提升、时间节省百分比、成本降低百分比、患者队列减少百分比、监测加速倍数	NA
3179	2026-02-27	A consensus spinal cord cell type atlas across mouse, macaque, and human 2026-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.02.04.703852 PMID:41676636	研究论文	本文通过整合小鼠、猕猴和人类的单核基因表达、染色质可及性及空间转录组数据，构建了一个跨物种的脊髓细胞类型图谱	首次提供了跨物种（小鼠、猕猴和人类）的脊髓细胞统一分子分类，并结合空间分布生成了细胞类型引导的解剖图谱，揭示了保守和物种特异性特征	NA	建立跨物种脊髓细胞类型的统一分子和解剖学分类体系	小鼠、猕猴和人类的脊髓细胞，包括颈、胸、腰、骶段及猕猴全轴运动神经元	生物信息学	神经系统疾病	单核基因表达测序、染色质可及性分析、空间转录组学	深度学习序列模型	基因表达数据、染色质可及性数据、空间转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
3180	2026-02-27	HCR-Proxy resolves site-specific proximal RNA microenvironments at subcompartmental resolution 2026-Feb-05, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkag086 PMID:41728949	研究论文	本文介绍了一种名为HCR-Proxy的空间邻近标记技术，用于在亚区室分辨率下绘制RNA邻近蛋白质组图谱	结合杂交链式反应信号放大与原位邻近生物素化，实现了亚区室分辨率的RNA邻近蛋白质组分析	NA	研究RNA支架凝聚物的空间组织及其在细胞功能和疾病中的作用	核仁亚区室中的新生前rRNA靶标及其邻近蛋白质组	生物信息学	NA	杂交链式反应，原位邻近生物素化，蛋白质组学分析	深度学习框架	蛋白质组数据，RNA序列数据	NA	NA	NA	NA	NA