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
3541	2026-02-27	Prediction of Proto-Oncogene Using Bidirectional GRU and Attention 2025-Nov-01, Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP DOI:10.31557/APJCP.2025.26.11.3959 PMID:41312920	研究论文	本研究提出两种基于注意力机制的深度学习方法，用于预测原癌基因蛋白序列	结合注意力机制与卷积神经网络（ACNN）及双向门控循环单元（ABiGRU），提高了蛋白序列分类的准确性和可解释性	未提及模型在更广泛数据集或实际临床环境中的泛化能力验证	预测原癌基因蛋白序列，以辅助癌症早期预后和靶向药物开发	原癌基因蛋白序列	生物信息学	癌症	基因组测序技术	CNN, GRU	蛋白序列数据	基于Uniprot基准数据集，具体样本数未明确	NA	ACNN, ABiGRU	准确率	NA
3542	2026-02-27	Deciphering the unique autoregulatory mechanisms and substrate specificity of the understudied DCLK3 kinase linked to neurodegenerative diseases 2025-10, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110664 PMID:40902973	研究论文	本文揭示了与神经退行性疾病相关的未充分研究的激酶DCLK3的独特自调节机制和底物特异性	首次发现了DCLK3通过其截短的尾部进行自磷酸化，并以不同于其旁系同源物DCLK1的方式将其锚定在催化结构域上；利用深度学习模型预测并验证了微管相关蛋白Tau作为DCLK3的潜在底物	研究主要基于体外实验和计算预测，体内功能验证和病理相关性仍需进一步探索	阐明未充分表征的激酶DCLK3的调控机制和细胞功能，为神经退行性疾病提供潜在治疗靶点	双皮质素样激酶3（DCLK3）及其细胞底物	计算生物学, 生物信息学	神经退行性疾病（如亨廷顿病）	计算分析, 实验分析, 肽库数据集, 体外测定, 质谱分析	深度学习模型	肽序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
3543	2026-02-27	Developing inhibitors of the guanosine triphosphate hydrolysis accelerating activity of Regulator of G protein Signaling-14 2025-10, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110611 PMID:40848973	研究论文	本研究通过结构引导的虚拟筛选和机器学习增强的对接技术，发现并验证了一类可选择性、非共价抑制RGS14 GTP酶加速蛋白活性的小分子抑制剂	首次实现了对RGS14这一“不可成药”蛋白GTP酶加速活性的非共价、小分子抑制，并利用机器学习增强的对接技术指导针对浅表蛋白表面的配体优化	未在动物疾病模型中验证抑制剂的治疗潜力，且针对的蛋白-蛋白相互作用界面较浅，可能影响后续药物开发的难度	开发针对RGS14蛋白GTP酶加速活性的选择性小分子抑制剂，探索其作为中枢神经系统和代谢性疾病潜在治疗药物的可能性	RGS14蛋白及其GTP酶加速蛋白活性	药物发现，计算化学	中枢神经系统疾病，代谢性疾病	结构引导虚拟筛选，配体对接，荧光检测，放射性GTP水解测定，深度学习评分	深度学习模型	分子结构数据，生物化学测定数据	超过40个第二代类似物	NA	NA	抑制活性，亲和力增益，细胞毒性，药代动力学参数，中枢神经系统渗透性	NA
3544	2026-02-27	Integrating artificial intelligence with Gamma Knife radiosurgery in treating meningiomas and schwannomas: a review 2025-Sep-18, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03820-7 PMID:40965768	综述	本文综述了人工智能与伽玛刀放射外科技术在治疗脑膜瘤和神经鞘瘤中的整合应用	系统性地回顾了AI（特别是深度学习与影像组学）在伽玛刀治疗脑膜瘤和神经鞘瘤中的最新应用，包括肿瘤分割、体积评估、疗效预测及并发症预测	纳入研究数量有限（9项），存在外部验证不足、标准化缺乏以及计算需求高等挑战，限制了临床转化	评估人工智能技术在伽玛刀放射外科治疗脑膜瘤和神经鞘瘤中的应用潜力与现状	接受伽玛刀放射外科治疗的脑膜瘤和神经鞘瘤患者	数字病理学	脑膜瘤, 神经鞘瘤	伽玛刀放射外科, MRI (T1加权, T2加权)	深度学习, 机器学习, 卷积神经网络, 随机生存森林	医学影像 (MRI), 临床数据, 影像组学特征	861名患者（一项研究）	NA	双通路卷积神经网络, 随机生存森林	Dice相似系数, C-index	NA
3545	2026-02-27	The efficacy of machine learning algorithms in evaluating factors associated with shunt-dependent hydrocephalus after subarachnoid hemorrhage: a systematic review and meta-analysis 2025-Sep-01, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03773-x PMID:40887550	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了机器学习算法在分析自发性蛛网膜下腔出血后慢性分流依赖性脑积水相关因素中的效能	首次对机器学习算法在预测蛛网膜下腔出血后慢性分流依赖性脑积水中的应用进行了系统综述和荟萃分析，并比较了不同特征数量对模型性能的影响	纳入的研究数量有限（仅5项），且存在中度异质性，可能影响结果的普遍性	评估机器学习算法在识别自发性蛛网膜下腔出血后慢性分流依赖性脑积水相关风险因素中的效能	自发性蛛网膜下腔出血后发生慢性分流依赖性脑积水的患者	机器学习	脑积水	机器学习算法分析	线性模型, 树基模型, 深度学习模型	临床数据集	来自5项符合条件的研究的数据	NA	NA	AUC-ROC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数	NA
3546	2026-02-27	An explainable covariate compartmental model for predicting the spatio-temporal patterns of dengue in Sri Lanka 2025-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013540 PMID:41004532	研究论文	本文提出了一种可解释的协变量区室模型，用于预测斯里兰卡登革热的时空模式	应用了一种新颖的深度学习可解释人工智能（XAI）区室模型，结合协变量驱动和动态反馈，以预测和解释登革热发病率	未明确提及具体限制，但可能涉及模型在复杂非线性影响和反馈中的泛化能力	预测和解释斯里兰卡登革热的时空发病率模式	斯里兰卡的登革热发病率数据	机器学习	登革热	深度学习，可解释人工智能（XAI）	深度学习模型，SEIR区室模型	时空数据，包括气象、社会人口学和植被指数数据	NA	NA	协变量区室混合模型	NA	NA
3547	2026-02-27	Evaluating artificial intelligence models for rupture risk prediction in unruptured intracranial aneurysms: a focus on vessel geometry and hemodynamic insights 2025-Jul-02, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03689-6 PMID:40593222	综述	本文综述了人工智能模型在未破裂颅内动脉瘤破裂风险预测中的应用，特别关注血管几何和血流动力学因素的整合	聚焦于将几何与血流动力学变量（如壁面剪切应力和血流动力学）结合在AI预测模型中的综合方法，超越了传统的基于大小的评估	缺乏大规模高质量数据集，且模型预测的可解释性仍面临挑战	评估人工智能模型在未破裂颅内动脉瘤破裂风险预测中的性能，以改进患者特异性风险评估和治疗策略优化	未破裂颅内动脉瘤	机器学习	心血管疾病	计算流体动力学	SVM, CNN	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3548	2026-02-27	An Open-Source Deep Learning-Based GUI Toolbox for Automated Auditory Brainstem Response Analyses (ABRA) 2025-Jun-20, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6735294/v1 PMID:40585236	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的开源图形用户界面工具ABRA，用于自动化分析听觉脑干响应波形	开发了首个结合深度学习与图形界面的开源工具，实现ABR波形的快速、无偏分析，提升跨实验室研究的可重复性	未明确说明模型在极端或罕见病理条件下的泛化能力，以及训练数据集的详细多样性限制	自动化听觉脑干响应分析，以减少主观误差并提高研究效率	听觉脑干响应波形数据	机器学习	听力损失	电生理记录	CNN	电生理信号	NA	NA	卷积神经网络	峰值幅度、潜伏期、听觉阈值估计	NA
3549	2026-02-27	DWI-based deep learning radiomics nomogram for predicting the impaired quality of life in patients with unruptured intracranial aneurysm developing new iatrogenic cerebral infarcts following stent placement: a multicenter cohort study 2025-Jun-13, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03628-5 PMID:40512286	研究论文	本研究开发了一种基于DWI的放射组学列线图，用于预测支架置入后发生新医源性脑梗死（NICI）的未破裂颅内动脉瘤患者健康相关生活质量（HRQOL）受损情况	整合临床特征、放射组学特征和深度学习特征构建综合DLRN模型，并采用超分辨率重建优化放射组学特征提取，在多中心队列中验证了其预测性能优于单一模态模型	研究仅基于回顾性多中心数据，未来需要前瞻性研究进一步验证模型的泛化能力和临床实用性	预测支架置入后发生新医源性脑梗死的未破裂颅内动脉瘤患者的健康相关生活质量受损情况	522例来自多家医院的未破裂颅内动脉瘤支架置入术后发生新医源性脑梗死的患者	数字病理学	颅内动脉瘤	DWI（弥散加权成像），超分辨率重建	深度学习，逻辑回归	医学影像（DWI图像）	522例患者，分为训练队列和两个外部验证队列	NA	GoogleNet	AUC（曲线下面积），校准曲线，决策曲线分析	NA
3550	2026-02-27	AITom: AI-guided cryo-electron tomography image analyses toolkit 2025-Jun, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2025.108207 PMID:40378936	研究论文	本文介绍了AITom，一个专为冷冻电子断层扫描（cryo-ET）研究人员设计的开源人工智能平台，旨在解决三维亚细胞成分定位、识别、分割和结构恢复的挑战	AITom整合了传统模板方法和无模板方法，以及先进的深度学习技术，为cryo-ET数据分析提供了一个全面的开源AI平台	NA	开发高效准确的大规模图像分析方法，以应对cryo-ET中三维亚细胞成分分析的复杂性	冷冻电子断层扫描图像中的三维大分子复合物和亚细胞结构	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描（cryo-ET）	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
3551	2026-02-27	Refined selection of individuals for preventive cardiovascular disease treatment with a transformer-based risk model 2025-Jun, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.03.005 PMID:40461349	研究论文	本研究开发并验证了一种基于Transformer的深度学习模型TRisk，用于预测心血管疾病在初级预防人群和糖尿病患者中的10年风险	首次将Transformer架构应用于心血管疾病风险评估，相比传统统计模型和现有深度学习方法，能更精准地识别高风险个体，减少过度治疗	研究未提及外部验证或跨地域泛化能力，且未说明模型的可解释性如何	开发一种新型深度学习模型，以改进心血管疾病预防治疗中的个体选择策略	英国25-84岁的成年人群，包括初级预防人群和糖尿病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	Transformer	电子健康记录	约300万成年人，来自389家全科诊所	NA	Transformer	C指数, 净收益, 假阴性率	NA
3552	2026-02-27	Applications of Artificial Intelligence in Constrictive Pericarditis: A Short Literature Review 2025-Mar-11, Current cardiology reports IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11886-025-02222-x PMID:40067491	综述	本文是一篇关于人工智能在缩窄性心包炎中应用的简短文献综述	探讨了新兴人工智能应用（如认知机器学习和深度学习算法ResNet50）在区分缩窄性心包炎与限制性心肌病方面的潜力，AUC值超过0.95	模型存在泛化性和可解释性问题，且由于难以获取大规模高质量超声心动图数据集，该领域的人工智能应用发展仍处于早期阶段	回顾人工智能在缩窄性心包炎诊断、风险分层和治疗规划中的应用，以改善患者预后	缩窄性心包炎	数字病理学	心血管疾病	超声心动图、计算机断层扫描、磁共振成像	深度学习	图像	NA	NA	ResNet50	AUC	NA
3553	2026-02-27	Application of artificial intelligence in forecasting survival in high-grade glioma: systematic review and meta-analysis involving 79,638 participants 2025-Feb-15, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03419-y PMID:39954167	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了人工智能模型在预测高级别胶质瘤患者生存结局方面的性能	本研究特别关注了AI在高级别胶质瘤复发预测中的潜力，并整合了临床、影像组学和遗传学等多模态数据，发现整合模型优于单一数据类型模型	需要在前瞻性、多中心研究中进行进一步验证以确保临床适用性	评估人工智能模型在预测高级别胶质瘤患者生存结局方面的性能	高级别胶质瘤患者	机器学习	高级别胶质瘤	NA	机器学习, 深度学习	临床数据, 影像数据, 遗传数据	79,638名患者	NA	随机森林, 逻辑回归	AUC	NA
3554	2026-02-27	Performance of Radiomics-based machine learning and deep learning-based methods in the prediction of tumor grade in meningioma: a systematic review and meta-analysis 2025-Jan-24, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03236-3 PMID:39849257	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于影像数据的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法在预测脑膜瘤WHO分级中的性能	首次对ML/DL模型在预测脑膜瘤WHO分级中的性能进行了全面的系统综述和荟萃分析，并探讨了验证类型和研究队列对模型性能的影响	纳入研究存在异质性，且需要更多使用外部验证和大规模数据集来评估DL算法的性能	评估基于影像数据的机器学习和深度学习模型在预测脑膜瘤WHO分级中的诊断性能	脑膜瘤患者	医学影像分析	脑膜瘤	影像学研究（如MRI、CT等）	机器学习, 深度学习	影像数据	32项研究，共15,365名患者	NA	NA	AUROC, 特异性, 敏感性	NA
3555	2026-02-27	Endomicroscopic AI-driven morphochemical imaging and fs-laser ablation for selective tumor identification and selective tissue removal 2024-12-13, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.ado9721 PMID:39661684	研究论文	本研究开发了一种结合多模态非线性光学显微镜与深度学习分析的紧凑型内窥镜系统，用于头颈癌的早期无标记检测和选择性组织切除	将CARS/TPEF/SHG多模态内窥镜与深度学习语义分割模型结合，并集成飞秒激光消融技术，实现了术中“寻找与治疗”一体化	研究处于临床前阶段，样本量较小（15例患者），需进一步临床验证	提高头颈癌诊断准确性并开发创新手术方法	头颈癌患者的组织样本	数字病理学	头颈癌	多模态非线性光学显微镜（CARS/TPEF/SHG），飞秒激光消融	深度学习语义分割模型	多模态光学显微图像	15例患者	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
3556	2026-02-27	Bessel beam optical coherence microscopy enables multiscale assessment of cerebrovascular network morphology and function 2024-Nov-11, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01649-1 PMID:39523430	研究论文	本研究介绍了一种基于贝塞尔光束的光学相干显微镜技术，结合深度学习分割，用于多尺度评估小鼠脑血管网络的形态和功能	开发了扩展焦深的贝塞尔光束光学相干显微镜，实现了大视野（1000×1000×360 μm）下的毛细血管级分辨率成像，并利用监督深度学习进行精确3D血管分割，结合基于图的分析方法，从单个毛细血管到整体网络层面全面评估血管连接性	研究仅限于小鼠模型，尚未在人类或其他动物模型中验证；成像视野虽大，但可能无法覆盖整个大脑区域；深度学习分割的准确性依赖于标注数据质量	研究大脑健康与疾病中大规模脑血管网络的形态和功能	小鼠的脑血管网络	数字病理学	脑血管疾病	贝塞尔光束光学相干显微镜，多普勒光学相干断层扫描	监督深度学习	3D血管造影图像	NA	NA	NA	NA	NA
3557	2026-02-27	Artificial intelligence-based morphologic classification and molecular characterization of neuroblastic tumors from digital histopathology 2024-Nov-08, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00745-0 PMID:39511421	研究论文	本研究开发了一种基于注意力机制的多实例学习和自监督学习的深度学习模型，用于从H&E染色的全切片图像中自动进行神经母细胞瘤的病理分类和MYCN扩增状态评估	首次结合注意力机制的多实例学习和自监督学习，利用迄今为止最大规模的神经母细胞瘤数字病理数据集，实现了从H&E图像中同时进行形态学分类和分子特征预测	研究未详细说明模型在更广泛临床环境中的泛化能力，且外部验证数据集的具体规模和多样性信息有限	开发人工智能辅助的神经母细胞瘤自动病理分类和分子特征分析系统	神经母细胞瘤的H&E染色全切片图像	数字病理学	神经母细胞瘤	H&E染色，全切片成像	深度学习，注意力机制的多实例学习，自监督学习	图像	迄今为止最大规模的神经母细胞瘤数字病理队列	NA	注意力机制的多实例学习，自监督学习	NA	NA
3558	2026-02-27	Substrate recognition principles for the PP2A-B55 protein phosphatase 2024-10-04, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adp5491 PMID:39356758	研究论文	本文通过整合AlphaFold建模与高分辨率突变扫描，揭示了PP2A-B55磷酸酶识别底物的保守机制，并设计出特异性肽抑制剂，阐明了其在NEXT复合物调控中的作用	首次系统揭示了PP2A-B55通过α螺旋结合底物的进化保守机制，并利用深度学习设计出特异性肽抑制剂，为靶向干预提供了新工具	研究主要基于计算模型和体外实验，体内功能验证及临床转化仍需进一步探索	阐明PP2A-B55磷酸酶的底物识别机制及其在细胞信号通路中的调控功能	PP2A-B55磷酸酶及其底物蛋白（包括NEXT复合物中的RBM7蛋白）	计算生物学	NA	AlphaFold建模、高分辨率突变扫描、深度学习蛋白质设计	深度学习	蛋白质序列与结构数据	NA	AlphaFold, 深度学习框架（未指定具体名称）	AlphaFold, 深度学习蛋白质设计模型	NA	NA
3559	2026-02-27	InsectSound1000 An insect sound dataset for deep learning based acoustic insect recognition 2024-05-09, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03301-4 PMID:38724595	研究论文	本文介绍了InsectSound1000数据集，这是一个包含超过169,000个标记声音样本的昆虫声音数据集，用于基于深度学习的声学昆虫识别	创建了一个大规模、高质量的昆虫声音数据集，涵盖12种昆虫，声音范围从人类可听到到听不到，并采用四通道低噪声麦克风阵列在消声箱中录制，为数据密集型深度学习模型提供训练资源	数据集仅包含12种昆虫，可能无法覆盖所有相关物种，且录制环境为受控的消声箱，可能与野外实际声学条件存在差异	开发一个用于声学昆虫识别的深度学习数据集，以支持数字昆虫传感器和自动化害虫监测系统	12种昆虫的声音样本	机器学习	NA	声学录制，四通道低噪声测量麦克风阵列	深度学习模型	音频	超过169,000个标记声音样本，从超过1000小时的录制中提取	NA	NA	NA	NA
3560	2026-02-27	Cryo2StructData: A Large Labeled Cryo-EM Density Map Dataset for AI-based Modeling of Protein Structures 2024-05-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03299-9 PMID:38710720	研究论文	本文介绍了Cryo2StructData，一个大型标记的冷冻电镜密度图数据集，用于基于AI的蛋白质结构建模	创建了比现有公开数据集更大的标记冷冻电镜密度图数据集，以解决AI方法训练数据不足的问题	未在摘要中明确提及	训练和测试AI方法从冷冻电镜密度图自动构建原子模型	冷冻电镜密度图及其对应的已知原子结构	结构生物学	NA	单粒子冷冻电子显微镜	深度学习	冷冻电镜密度图	7,600个预处理冷冻电镜密度图	NA	NA	NA	NA