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
361	2025-05-17	Protein engineering using variational free energy approximation 2024-12-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54814-w PMID:39617781	研究论文	本文提出了一种名为PREVENT的模型，通过变分自由能近似方法生成稳定且功能性的蛋白质变体	PREVENT模型通过学习蛋白质的序列和热力学景观，生成热力学稳定的功能性蛋白质变体，相比传统方法具有更高的效率和成功率	研究仅针对E. coli磷酸转移酶N-乙酰-L-谷氨酸激酶(EcNAGK)的40种变体进行了评估，需要更多样本来验证模型的普适性	加速蛋白质工程过程，生成稳定且功能性的蛋白质变体	E. coli磷酸转移酶N-乙酰-L-谷氨酸激酶(EcNAGK)	蛋白质工程	NA	变分自由能近似	PREVENT	蛋白质序列和结构数据	40种EcNAGK变体
362	2025-05-17	ANALYSIS OF CHALLENGES AND POSSIBILITIES OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICAL DIAGNOSTICS 2024-Dec, Georgian medical news PMID:40007388	review	本文分析了人工智能在医学诊断中的挑战与可能性	系统性地分析了不同类型AI在医学诊断中的应用及其面临的挑战，并提出了未来发展趋势	研究仅基于2019-2024年的24项研究，可能存在样本量不足的问题	评估人工智能在医疗诊断中的应用效果及其潜在机会	人工智能在医学诊断中的各类应用	machine learning	NA	multi-modal AI, deep learning, machine learning	NA	multi-modal data	24项研究
363	2025-05-17	[Development of a Deep Learning-Based System for Supporting Medical Decision-Making in PI-RADS Score Determination] 2024-Dec, Urologiia (Moscow, Russia : 1999) PMID:40377545	研究论文	开发基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于支持PI-RADS评分确定中的医疗决策	使用3D U-Net架构处理多种MRI图像，旨在减少PI-RADS分级中的人为错误	灵敏度和分割准确性有待提高，需要更大数据集和更先进的深度学习技术	开发支持临床决策的计算机辅助诊断系统，提高前列腺癌诊断准确性	前列腺癌患者（PI-RADS评分4-5）和良性病变患者（PI-RADS评分1-2）	数字病理	前列腺癌	MRI（T2W、DWI、DCE）	3D U-Net	医学影像	136名患者（108例前列腺癌，28例良性病变）
364	2025-05-17	Synthetic augmentation of cancer cell line multi-omic datasets using unsupervised deep learning 2024-11-29, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54771-4 PMID:39614072	研究论文	本文介绍了一种名为MOSA的无监督深度学习模型，用于整合和增强癌症依赖图谱（DepMap）的多组学数据	MOSA模型通过整合多组学信息，成功生成了分子和表型特征，增加了32.7%的多组学特征数量，并生成了1523个癌细胞系的完整DepMap	NA	整合和增强癌症依赖图谱的多组学数据，以提高统计能力并揭示与耐药性相关的机制	癌细胞系的多组学数据集	机器学习	癌症	无监督深度学习	MOSA	多组学数据	1523个癌细胞系
365	2025-05-17	Integrative Network Analysis Reveals Novel Moderators of Aβ-Tau Interaction in Alzheimer's Disease 2024-Oct-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.14.599092 PMID:39554095	研究论文	本研究利用深度学习整合蛋白质组学和蛋白质相互作用数据，探索淀粉样蛋白-τ蛋白相互作用在阿尔茨海默病中的调节因素	首次应用深度学习网络整合方法BIONIC分析AD中Aβ-tau相互作用的调节因素，发现GPNMB+小胶质细胞的新作用	研究主要基于ROSMAP队列数据，样本来源相对单一	揭示阿尔茨海默病中淀粉样蛋白和tau蛋白相互作用的调节机制	淀粉样蛋白(Aβ)、tau蛋白及其相互作用调节因素	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习、蛋白质组学分析、蛋白质相互作用网络分析	BIONIC(深度学习网络整合模型)	蛋白质组数据、蛋白质相互作用数据、基因表达数据	ROSMAP队列数据(具体数量未明确说明)
366	2025-05-17	Evaluating the Quality of Brain MRI Generators 2024-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-72117-5_28 PMID:40364898	research paper	本文提出了一种评估生成脑部MRI质量的框架，旨在解决现有评估方法在解剖合理性方面的不足	提出了一个标准化评估框架，通过自动分割生成的MRI图像并量化解剖结构的合理性，弥补了现有自然图像评估指标在脑部MRI上的不足	仅评估了6种生成模型，样本量相对有限（3000多张MRI），且框架的可靠性依赖于分割的准确性	评估和比较不同深度学习模型生成的脑部MRI图像的质量，特别是解剖结构的合理性	6种最先进的生成模型及其生成的脑部MRI图像	digital pathology	NA	MRI图像生成与分割	生成模型（具体未说明，可能包括GAN等）	image	3000多张脑部MRI图像
367	2025-05-17	Deep-learning-enabled antibiotic discovery through molecular de-extinction 2024-Jul, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-024-01201-x PMID:38862735	研究论文	该研究利用深度学习从已灭绝生物的蛋白质组中挖掘抗菌肽，以解决抗生素耐药性问题	首次将深度学习应用于分子复活领域，从灭绝生物中挖掘出新型抗菌肽，并验证其抗菌活性	仅验证了69种预测肽的抗菌活性，占预测总量的很小比例	发现新型抗菌肽以解决抗生素耐药性问题	已灭绝生物的蛋白质组	机器学习	细菌感染	深度学习	神经网络	蛋白质序列	10,311,899条肽序列
368	2025-05-17	Brain Age Analysis and Dementia Classification using Convolutional Neural Networks trained on Diffusion MRI: Tests in Indian and North American Cohorts 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781599 PMID:40039079	研究论文	该研究探讨了在卷积神经网络（CNN）模型中添加扩散加权MRI（dMRI）作为输入对阿尔茨海默病分类和痴呆严重程度推断的价值，并在印度和北美人群数据集中进行了测试	研究了dMRI作为输入对CNN模型性能的提升，并评估了使用3D CycleGAN方法在训练前对成像数据集进行协调的效果	研究主要基于特定的数据集（ADNI和NIMHANS），可能在其他人群中的泛化能力有限	提升阿尔茨海默病分类和痴呆严重程度推断的准确性	印度和北美人群的脑部MRI扫描数据	数字病理学	阿尔茨海默病	扩散加权MRI（dMRI）	CNN, 3D CycleGAN	MRI图像	ADNI和NIMHANS队列的数据集
369	2025-05-17	Advantages of Modeling Photoplethysmography (PPG) Signals using Variational Autoencoders 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782502 PMID:40039209	research paper	本文提出了一种基于变分自编码器（VAE）的PPG信号建模方法，并探讨了其优势和应用	提出了一种名为PPG-VAE的模型，能够识别PPG心跳波的局部斜率、去除高频噪声，并生成与现有信号形态匹配的新信号段	未提及具体的研究限制	探索PPG信号处理的新方法，提高信号分析和合成的能力	PPG信号	machine learning	NA	VAE	VAE	signal	NA
370	2025-05-17	Integrated Multi-Omics and Whole Slide Images for Survival Prediction in Glioblastoma Using Multiple Instance Learning and Co-Attention 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782321 PMID:40039442	研究论文	本研究旨在通过整合全切片图像和多组学数据，结合生物通路知识，利用多实例学习和共注意力机制，提高胶质母细胞瘤的生存预测准确性	首次将多组学数据与全切片图像结合，利用生物通路知识进行整合，并通过多实例学习和共注意力机制提高预测性能	研究样本量相对较小（214例患者），且仅使用了TCGA数据库的数据	提高胶质母细胞瘤（GBM）患者的生存预测准确性	胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	RNA测序、拷贝数变异分析、DNA甲基化分析	多实例学习和共注意力机制	全切片图像和多组学数据	214例GBM患者，包括447张全切片图像和多种多组学特征
371	2025-05-17	Automatic COVID-19 Detection from Chest X-ray using Deep MobileNet Convolutional Neural Network 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781897 PMID:40039689	research paper	该研究提出了一种基于深度迁移学习MobileNetV2模型的自动检测COVID-19的方法，通过胸部X光片(CXR)进行病毒检测	结合预训练的MobileNetV2 CNN模型和SVM分类器，提高了COVID-19检测的准确率，从基线模型的92.28%提升至93.2%	NA	开发一种自动检测COVID-19的计算工具，以应对全球医疗系统的压力	胸部X光片(CXR)数据	computer vision	lung cancer	deep learning, transfer learning	MobileNetV2, CNN, SVM	image	NA
372	2025-05-17	An updated compendium and reevaluation of the evidence for nuclear transcription factor occupancy over the mitochondrial genome 2024-Jun-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.04.597442 PMID:38895386	研究论文	本文通过分析扩展的ENCODE TF ChIP-seq数据集和深度学习模型，创建了一个全面的核转录因子与线粒体基因组关联的汇编	利用扩展的ENCODE数据集和深度学习模型，首次全面汇编了核转录因子与线粒体基因组的关联证据	部分核转录因子的chrM占用证据在不同抗体和ChIP协议下不可重复	评估核转录因子在线粒体基因组上的占用证据	核转录因子与线粒体基因组的关联	基因组学	NA	ChIP-seq, 深度学习	深度学习模型	基因组数据	6,153个ChIP实验，涉及942种蛋白质（其中763种为序列特异性TF）
373	2025-05-17	ProkDBP: Toward more precise identification of prokaryotic DNA binding proteins 2024-Jun, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.5015 PMID:38747369	研究论文	提出了一种名为ProkDBP的新型机器学习模型，用于更精确地预测原核DNA结合蛋白	ProkDBP模型结合了浅层学习算法和进化重要特征，显著提高了预测原核DNA结合蛋白的准确性	未提及具体样本量或数据集的详细构成	开发高精度的计算模型以预测原核DNA结合蛋白，促进原核生物学研究和疾病干预治疗的发展	原核DNA结合蛋白	机器学习	NA	随机森林变量重要性测量(RF-VIM), 光梯度提升机(LGBM)	浅层学习算法和深度学习模型	蛋白质序列数据	NA
374	2025-05-17	Accurate single-molecule spot detection for image-based spatial transcriptomics with weakly supervised deep learning 2024-May-15, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2024.04.006 PMID:38754367	研究论文	本文提出了一种名为Polaris的分析流程，用于基于图像的空间转录组学数据，结合深度学习模型进行细胞分割和斑点检测，以及概率基因解码器来准确量化单细胞基因表达	Polaris提供了一个统一的、即插即用的解决方案，用于分析来自MERFISH、seqFISH或ISS实验的空间转录组学数据，减少了手动调整分析流程的复杂性	NA	开发一个自动化、高精度的分析流程，用于基于图像的空间转录组学数据	基于图像的空间转录组学数据	数字病理学	NA	MERFISH, seqFISH, ISS	深度学习模型	图像	NA
375	2025-05-17	Graph neural networks for automatic extraction and labeling of the coronary artery tree in CT angiography 2024-May, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.3.034001 PMID:38756439	research paper	提出了一种使用深度学习自动提取和标记冠状动脉树的完全自动方法	采用多分辨率图卷积神经网络结合几何和图像强度信息进行冠状动脉段标记	评估结果显示F1分数为0.74，仍有提升空间	实现冠状动脉疾病的自动全面报告	冠状动脉树	digital pathology	cardiovascular disease	CT angiography (CCTA)	graph convolutional neural networks (GCN)	image	104名患者的冠状动脉CT血管造影扫描
376	2025-05-17	Efficacy of artificial intelligence in reducing miss rates of GI adenomas, polyps, and sessile serrated lesions: a meta-analysis of randomized controlled trials 2024-May, Gastrointestinal endoscopy IF:6.7Q1 DOI:10.1016/j.gie.2024.01.004 PMID:38184117	meta-analysis	该研究通过荟萃分析评估人工智能在降低胃肠道腺瘤、息肉和无蒂锯齿状病变漏诊率方面的效果	首次通过荟萃分析全面评估AI在多种胃肠道病变检测中的效果，证实AI可显著降低漏诊率	未观察到AI对晚期腺瘤检测效果的显著改善，且纳入研究数量有限(仅7项随机对照试验)	评估人工智能在胃肠道内窥镜检查中对病变检出率的改善效果	胃肠道腺瘤、息肉和无蒂锯齿状病变	digital pathology	gastrointestinal disease	AI-assisted endoscopic image analysis	CNN	endoscopic images	7项随机对照试验的汇总数据
377	2025-05-17	Geriatric depression and anxiety screening via deep learning using activity tracking and sleep data 2024-02, International journal of geriatric psychiatry IF:3.6Q1 DOI:10.1002/gps.6071 PMID:38372966	研究论文	本研究探讨了使用深度学习模型通过活动追踪和睡眠数据筛查老年抑郁和焦虑的可行性	首次开发了基于活动追踪数据的混合输入深度学习模型，用于老年抑郁和焦虑的多标签识别	研究依赖于消费级腕戴活动追踪器的数据，可能存在数据质量和一致性问题	探索使用深度学习模型通过活动追踪数据识别老年抑郁和焦虑的可行性	老年抑郁和焦虑患者	机器学习	老年疾病	深度学习	CNN, LSTM, ResNet	时间序列数据（步数和睡眠阶段）和非时间序列数据（抑郁和焦虑评估分数）	NA
378	2025-05-17	Scoping Review of Deep Learning Techniques for Diagnosis, Drug Discovery, and Vaccine Development in Leishmaniasis 2024, Transboundary and emerging diseases IF:3.5Q1 DOI:10.1155/2024/6621199 PMID:40303156	综述	本文对深度学习技术在利什曼病的诊断、药物发现和疫苗开发中的应用进行了范围综述	首次对深度学习在利什曼病领域的应用进行全面综述，填补了该领域的研究空白	仅对现有文献进行了分析，未进行新的实验验证	探讨深度学习技术在利什曼病领域的应用现状和未来发展方向	利什曼病的诊断、药物发现和疫苗开发	机器学习	利什曼病	深度学习	NA	NA	NA
379	2025-05-17	Deep Learning-Based Analysis of Glottal Attack and Offset Times in Adductor Laryngeal Dystonia 2023-Nov-15, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2023.10.011 PMID:37977969	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于测量声门攻击时间（GAT）和声门偏移时间（GOT），以辅助内收型喉肌张力障碍（AdLD）的诊断	首次使用深度学习框架自动分割声门区域并检测声带边缘，实现GAT和GOT的自动化测量	自动化测量与手动分析结果相比存在微小但不显著的差异	开发自动化测量方法以辅助AdLD的诊断	声带正常成年人和AdLD患者	数字病理学	喉肌张力障碍	高速视频内窥镜（HSV）	深度学习框架	视频	声带正常成年人和AdLD患者的HSV数据
380	2025-05-17	Applications of Artificial Intelligence in Choroid Visualization for Myopia: A Comprehensive Scoping Review 2023 Oct-Dec, Middle East African journal of ophthalmology IF:0.5Q4 DOI:10.4103/meajo.meajo_154_24 PMID:39959595	综述	本文综述了人工智能在近视患者脉络膜可视化中的应用，特别是深度学习技术在光学相干断层扫描（OCT）图像中分割脉络膜的效果和角色	综合评估了多种AI模型在脉络膜分割中的诊断准确性，并探讨了其在近视诊断和管理中的潜力	需要进一步标准化AI方法，并扩大其在更广泛临床环境中的应用	评估人工智能在近视患者脉络膜可视化中的应用效果	近视患者	数字病理	近视	光学相干断层扫描（OCT）	U-Net, LASSO回归, Attention-based Dense U-Net, ResNeSt101, Mask R-CNN	图像	12项研究，涉及不同近视程度的患者