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
3781	2025-11-20	Patent analysis of mRNA therapy using deep learning 2025-Nov-19, Naunyn-Schmiedeberg's archives of pharmacology DOI:10.1007/s00210-025-04734-3 PMID:41258061	研究论文	基于深度学习方法的mRNA治疗专利分析研究	首次结合深度学习和社会网络分析方法对mRNA治疗专利进行定量分析和未来预测	仅基于Derwent专利数据库，时间跨度为27年	通过专利分析阐明mRNA技术竞争格局，为技术创新和产业发展提供依据	mRNA治疗相关专利	自然语言处理	传染病,癌症	专利分析,社会网络分析	深度学习,机器学习	专利文本	27年的mRNA治疗专利数据	NA	NA	NA	NA
3782	2025-11-20	PMI estimation with cross-species transfer learning and visual information generated by pathomics foundation model 2025-Nov-19, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-025-03659-z PMID:41258447	研究论文	提出基于病理学基础模型和跨物种迁移学习的死后间隔(PMI)估计框架，通过两阶段微调策略和可视化方法解决动物到人类样本的可迁移性和模型可解释性问题	采用两阶段跨物种迁移学习策略，先使用猪肝全玻片图像预训练，再用少量人类数据微调；开发了包含概率图、类别图和分类比例直方图的可视化框架增强模型可解释性	人类样本数量有限(23例)，可能影响模型泛化能力；仅使用肝脏组织，未验证其他器官的适用性	开发准确、可解释的死后间隔(PMI)估计方法，解决法医病理学中的关键问题	猪肝和人类肝脏组织的全玻片图像	数字病理学	法医病理学	全玻片图像分析	Vision Transformer, CNN	病理图像	16例猪样本和23例人类样本	NA	ResNet50, DenseNet121, SongCi, UNI	准确率	NA
3783	2025-11-20	Biological Age Prediction of the Cerebellar Vermis in the Human Lifespan 2025-Nov-19, Cerebellum (London, England) DOI:10.1007/s12311-025-01929-5 PMID:41258571	研究论文	利用深度学习从结构MRI预测小脑蚓部生物年龄并分析其老化模式	首次使用脑结构年龄深度学习生物标志物系统研究小脑蚓部区域特异性老化模式	横断面研究设计无法确定因果关系，样本仅来自单一数据库	评估小脑蚓部区域特异性老化模式及其影响因素	245名健康参与者的脑部MRI数据	医学影像分析	衰老相关疾病	结构磁共振成像	深度学习	3D T1加权磁共振图像	245名健康参与者（年轻组20-39岁，中年组40-59岁，老年组≥60岁）	NA	NA	调整后R方	3T MRI，64通道线圈
3784	2025-11-20	Random Convolutions for Domain Generalization of Deep Learning-based Medical Image Segmentation Models 2025-Nov-19, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240502 PMID:41258795	研究论文	评估随机卷积作为数据增强策略在医学图像分割模型领域泛化能力提升中的应用效果	提出将随机卷积作为数据增强策略来提升医学图像分割模型的领域泛化能力	增强概率和配置需要在域内和域外性能之间进行权衡	提高深度学习医学图像分割模型的领域泛化能力	腹部器官分割（CT和MRI图像）和脑组织分割（T1w和T2w图像）	医学图像分析	多器官分割	CT, MRI, T1加权成像, T2加权成像	UNet	医学图像	AbdomenCT-1k: 361例CT图像；AMOS: 298例CT和59例MRI扫描；IXI: 504例T1w图像和146对T1w/T2w图像	NA	UNet	Dice系数	NA
3785	2025-11-20	FaceAge as a biomarker for prognosis and treatment stratification in large-scale oncology cohort 2025-Nov-19, Journal of the National Cancer Institute DOI:10.1093/jnci/djaf323 PMID:41259012	研究论文	本研究探讨FaceAge（基于面部照片估计生物年龄的深度学习系统）与实足年龄的极端差异在预测28种癌症类型患者生存期和早期死亡率中的预后价值	首次在大规模癌症队列中验证FaceAge与实足年龄的极端差异作为生存期和早期死亡率的独立预测因子	研究仅纳入接受放射治疗的老年患者（≥60岁），可能限制结果的普适性	评估FaceAge作为癌症预后生物标志物的临床价值	24,556名年龄≥60岁的癌症患者	数字病理	癌症	深度学习	CNN	面部照片	24,556名癌症患者，涵盖28种癌症类型	NA	FaceAge	风险比(HR), 比值比(OR), P值	NA
3786	2025-11-20	Enhancing deep chemical reaction prediction with advanced chirality and fragment representation 2025-Nov-18, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc02641e PMID:40932372	研究论文	本研究通过引入fragSMILES分子表示方法，在深度学习有机反应预测中实现了对分子手性和子结构的更好表征	开发了能够同时编码分子子结构和手性信息的fragSMILES表示法，在立体化学反应信息识别方面表现优异	NA	改进有机反应预测的深度学习模型性能，特别是立体化学复杂性的捕捉能力	有机化学反应	机器学习	NA	深度学习	NA	分子结构文本表示	NA	NA	NA	正向合成预测准确率，逆向合成预测准确率	NA
3787	2025-11-20	Transforming microfluidics for single-cell analysis with robotics and artificial intelligence 2025-Nov-18, Lab on a chip IF:6.1Q2 DOI:10.1039/d5lc00216h PMID:41190506	综述	探讨机器人技术和人工智能在单细胞分析微流体技术中的创新应用与未来发展	提出通过机器人操作、数字微流控和微型机器人增强实验精度与可扩展性，并利用深度学习实现无标记图像处理和细胞状态分析	技术集成实施仍面临挑战，未提供具体实施案例验证	克服微流控单细胞分析在自动化、可靠性和技术壁垒方面的局限性	单细胞分析技术与微流体系统	生物医学工程	NA	微流控技术，单细胞分析	生成模型，深度学习模型	细胞图像数据，单细胞分析数据	NA	NA	NA	准确性，可重复性	远程共享云实验室
3788	2025-11-20	Deep Learning-Assisted Prediction of Air-Bone Gap Using Tympanic Membrane Perforation Image Features 2025-Nov-18, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.70074 PMID:41252627	研究论文	开发基于深度学习的鼓膜穿孔图像分析方法，用于预测气骨导差	首次使用Mask R-CNN自动分割鼓膜和穿孔区域，并基于分割特征预测气骨导差	样本量有限（150张穿孔鼓膜图像），模型性能仍有提升空间	解决特定人群或环境下听力测试设备不足的问题，提供替代评估方法	鼓膜穿孔患者的耳镜图像	计算机视觉	听力损失	耳镜成像	CNN, Mask R-CNN	图像	1014张完整鼓膜图像，150张穿孔鼓膜图像（模型开发），75张术中穿孔图像（独立测试）	NA	Mask R-CNN	类别像素准确率，交并比，Dice系数，R²，均方根误差，10dB内预测比例	NA
3789	2025-11-20	Harnessing artificial intelligence to advance CRISPR-based genome editing technologies 2025-Nov-18, Nature reviews. Genetics DOI:10.1038/s41576-025-00907-1 PMID:41254174	综述	本综述探讨人工智能如何推动CRISPR基因编辑技术的发展与应用	系统总结AI在优化基因编辑器、指导工具工程化和发现新型编辑酶方面的创新应用，并提出AI驱动的虚拟细胞模型等新兴机遇	NA	总结人工智能方法在基因编辑技术中的应用进展并展望未来发展方向	CRISPR基因编辑技术（包括核酸酶编辑、碱基编辑和引物编辑）及人工智能方法	机器学习	遗传疾病	CRISPR基因编辑	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3790	2025-11-20	Opportunities for AI-based Model-informed Drug Development: A Comparative Analysis of NONMEM and AI-based Models for Population Pharmacokinetic Prediction 2025-Nov-18, The AAPS journal DOI:10.1208/s12248-025-01121-x PMID:41254220	研究论文	比较人工智能模型与传统NONMEM方法在群体药代动力学预测中的性能	首次系统比较多种AI/ML模型与NONMEM在群体药代动力学预测中的表现，包括神经网络常微分方程模型的应用	模型性能受数据类型和特征影响，需要更多真实临床数据验证	评估人工智能方法在模型引导药物开发中群体药代动力学分析的效能	群体药代动力学模型	机器学习	NA	群体药代动力学分析	机器学习模型,深度学习模型,神经网络常微分方程	模拟数据,临床数据	1770名患者（真实临床数据）	NA	神经网络常微分方程	均方根误差,平均绝对误差,决定系数	NA
3791	2025-11-20	HPCSMN: A Classification Method of Chemotherapy Sensitivity of Hypopharyngeal Cancer Based on Multimodal Network 2025-Nov-18, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00783-7 PMID:41254314	研究论文	提出基于多模态融合网络的喉咽癌化疗敏感性分类方法HPCSMN，通过整合3D CT图像和影像组学特征提高预测准确率	首次将3D CT图像空间特征与LASSO筛选的影像组学特征通过多模态网络融合，利用互补优势捕获复杂空间依赖关系和详细影像特征	样本量相对有限（仅102例），仅基于单中心数据验证	开发喉咽癌化疗敏感性分类方法以支持个性化治疗	喉咽癌患者	数字病理	喉咽癌	CT成像，影像组学分析	多模态融合网络，3D CNN	3D CT图像，影像组学特征，临床数据	102例喉咽癌CT图像（NKU-TMU-hphc数据集）	NA	3D ResNet，全连接网络	准确率，多评价指标	NA
3792	2025-11-20	Subtype-HM: A Novel Cancer Subtype Identification Method Based on Hypergraph Learning and Multi-omics Data 2025-Nov-18, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00789-1 PMID:41254315	研究论文	提出基于超图学习和多组学数据的癌症亚型识别新方法Subtype-HM	使用多级超图建模复杂生物结构，设计超图传播网络捕获组学内外相关性，引入并行判别器引导的注意力模块提取组学特异性特征，提出多组学对比熵对齐方法	NA	提高癌症亚型识别的准确性和生物可解释性	癌症患者的多组学数据	机器学习	癌症	多组学数据分析	超图学习网络	多组学数据	TCGA癌症数据集	NA	超图传播网络	生存分析p值, 临床参数富集分数	NA
3793	2025-11-20	Artificial Intelligence in the Detection of Clinically Negotiable Second Mesio-Buccal Canals in Periapical Images of Maxillary Molars 2025-Nov-18, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.70065 PMID:41254435	研究论文	本研究开发并验证了用于检测上颌磨牙根尖片中可临床操作MB2根管的深度学习模型	首次比较六种预训练监督卷积神经网络和三种自监督模型在MB2根管检测中的性能，并与人类临床医生进行对比	样本量相对有限（1504张图像），模型准确率仍有提升空间（最高66.0%）	评估人工智能在牙髓病学病例难度评估中的潜力	上颌第一和第二磨牙的根尖周影像	计算机视觉	牙髓疾病	深度学习	CNN	图像	1504张术前根尖周影像	NA	ResNet-18, ResNet-50, ResNeXt-101, VGG-16, DenseNet-121, MobileNetV2, DINO, SimCLR, BYOL	准确率, 精确率, 敏感度, 特异度, F1分数	NA
3794	2025-11-20	Development and validation of a deep learning model for individualized survival prediction in advanced cervical cancer 2025-Nov-18, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03920-2 PMID:41258562	研究论文	开发并验证了一种用于晚期宫颈癌个体化生存预测的深度学习模型	首次利用晚期宫颈癌数据库和深度学习方法开发新型预后模型	NA	开发个体化生存预测模型以改善晚期宫颈癌预后评估	晚期宫颈癌患者	机器学习	宫颈癌	深度学习	深度生存学习模型	流行病学、临床和血液学变量	内部数据集1143例患者（训练集914例，测试集229例），外部验证集3495例患者	NA	DSLM	AUROC	NA
3795	2025-11-20	Integrating Deep Feature Extraction and MRI Radiomics for Survival Prediction in Breast Cancer After Neoadjuvant Chemotherapy 2025-Nov-17, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.050 PMID:41253608	研究论文	本研究通过整合深度学习特征提取和MRI影像组学开发多模态Cox模型，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的生存期	首次将CNN提取的深度病理特征与MRI影像组学特征相结合构建多模态预后模型，突破了以往单模态研究的局限	样本量相对有限（216例患者），且为多中心回顾性研究	开发更精确的预后工具以优化乳腺癌新辅助化疗患者的临床决策	216例完成新辅助化疗的乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	多参数MRI, 深度学习特征提取	CNN, Cox比例风险模型	医学影像, 临床数据, 病理数据	216例乳腺癌患者	NA	ResNet50	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
3796	2025-11-20	A Novel Instance Segmentation Method for Real-Time Detection of Thyroid Nodules in Ultrasound Videos: A Multi-Center Study 2025-Nov-17, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.09.015 PMID:41253629	研究论文	提出一种用于甲状腺超声视频中多结节实时检测的实例分割方法	引入可变卷积网络增强结节纹理特征提取能力，提出双向mamba模块增强视频数据长程建模能力，结合Sobel边缘算子提升结节边界精度	NA	提高甲状腺结节分割的准确性和检测率	甲状腺超声视频中的多发性结节	计算机视觉	甲状腺结节	超声成像	实例分割模型	超声视频	多医院验证集	NA	可变卷积网络, 双向mamba模块, Sobel边缘算子	dice score, 检测率	NA
3797	2025-11-20	Estimating 10-Year Cardiovascular Disease Risk in Primary Prevention Using UK Electronic Health Records and a Hybrid Multitask BERT Model: Retrospective Cohort Study 2025-Nov-13, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/76659 PMID:41232034	研究论文	开发一种混合多任务深度学习模型，整合电子健康记录中的结构化和文本特征，用于预测10年心血管疾病风险	首次将结构化变量和临床文本结合，采用多任务BERT模型进行心血管风险预测，支持跨模态交互建模和事件时间估计	在贫困和少数民族亚组中表现有所下降，存在跨人口统计学群体的异质性	开发心血管疾病风险预测模型，支持个体化分层和公平评估	40-85岁患者群体，来自英国临床实践研究数据链数据库	自然语言处理,机器学习	心血管疾病	电子健康记录分析	BERT,多任务学习,深度学习	结构化数据,文本数据	469,496名患者用于模型开发，711,052个测试样本，144,370个外部验证样本	PyTorch或TensorFlow（具体未明确说明）	DistilBERT,多层感知机,多头注意力机制	AUROC,一致性指数,Brier分数,对数秩检验	NA
3798	2025-11-20	Deep learning-based eye sign communication system for people with speech impairments 2025-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2532698 PMID:40684450	研究论文	提出一种基于深度学习的眼动符号通信系统，帮助言语障碍人士通过标准网络摄像头进行交流	无需预校准即可在各种光照条件下工作，集成了文本预测功能，直接通过标准网络摄像头采集眼动符号	仅在18-35岁年龄段参与者中测试，未在更广泛年龄群体中验证	开发适用于言语障碍人士的辅助通信系统	言语障碍或瘫痪人士	计算机视觉	言语障碍	深度学习	CNN	图像	18-35岁年龄段参与者	NA	NA	准确率	标准网络摄像头
3799	2025-11-20	Hazard-free outdoor path navigator for visually challenged people 2025-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2530674 PMID:40705835	研究论文	提出一种面向视障人士的无障碍户外路径导航系统	采用模糊可信无危险路径规划算法(FTHRP)，结合在线/离线双模式导航和多技术融合方法	NA	为视障人士开发能够识别和规避户外危险的无障碍导航系统	视障人士的户外导航需求	机器学习和人工智能应用	视力障碍	人工智能、深度学习、机器学习、模糊逻辑	深度学习模型	路径数据、环境感知数据	使用'hazard-route data set'数据集	NA	NA	NA	云端计算、张量处理单元(TPU)
3800	2025-11-20	Automated Deep Learning-based Segmentation of the Dentate Nucleus Using Quantitative Susceptibility Mapping MRI 2025-Nov, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240478 PMID:40767617	研究论文	开发基于深度学习的齿状核自动分割工具，使用定量磁化率成像MRI数据	提出两步法分割流程（定位模型+分割模型），在多个数据集上验证了模型的泛化能力，性能优于现有领先工具	回顾性研究，样本年龄范围有限（11-64岁），仅针对特定疾病群体	开发齿状核的自动分割方法以提高MRI图像分析的准确性和效率	健康对照者和小脑性共济失调或多发性硬化症患者的脑QSM图像	医学图像分析	神经系统疾病	定量磁化率成像（QSM）MRI	CNN	3D医学图像	328名个体（141名健康人，187名患者），来自9个不同数据集	nnU-Net	U-Net	Dice分数, ICC, Pearson相关系数	NA