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
21	2025-09-22	Artificial intelligence in age-related macular degeneration: Advancing diagnosis, prognosis, and treatment 2025-Sep-18, Survey of ophthalmology IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.survophthal.2025.09.007 PMID:40975441	综述	本文回顾了人工智能在年龄相关性黄斑变性（AMD）诊断、分类和治疗规划中的最新进展与临床应用	总结了AI在AMD早期检测、疾病进展预测及治疗反应优化中的高性能表现，并开始解决算法偏差和可解释性等历史挑战	模型可解释性不足、泛化能力有限，且需在多样化人群中进一步验证	探讨人工智能在AMD管理中的临床效用及现实世界应用潜力	年龄相关性黄斑变性（AMD）患者	数字病理	老年性疾病	机器学习、深度学习	NA	医学影像	47项研究（包含193条记录筛选）
22	2025-09-22	Integrating artificial intelligence with small molecule therapeutics and precision medicine for neurochemical understanding of Alzheimer's diseases 2025-Sep-18, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.055 PMID:40975511	综述	探讨人工智能、小分子药物和精准医疗在阿尔茨海默病治疗中的整合策略	结合AI与多组学数据及结构导向药物设计，推动个体化精准治疗策略	面临伦理、监管和临床应用方面的挑战	通过跨学科方法改善阿尔茨海默病的诊断和治疗	阿尔茨海默病及其相关生物标志物（如Aβ、tau蛋白）	数字病理	阿尔茨海默病	机器学习、深度学习、多组学分析、结构导向药物设计	机器学习与深度学习模型	神经影像数据、生物标志物数据	NA
23	2025-09-22	A comprehensive benchmarking of adaptive sampling tools for nanopore sequencing 2025-Sep-17, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-025-03729-w PMID:40963107	研究论文	对纳米孔自适应采样工具进行全面性能评估与基准测试	首次系统评估六种主流纳米孔自适应采样工具，涵盖种内富集、种间富集和宿主DNA去除三类任务，并比较基于比对和深度学习的分类策略性能	仅评估六种工具，未涵盖所有可用方案；测试场景有限，可能无法代表所有应用场景	评估纳米孔自适应采样工具的性能并确定最优富集策略	六种纳米孔自适应采样工具（包括MinKNOW、Readfish、BOSS-RUNS等）	生物信息学	NA	纳米孔测序，自适应采样，深度学习	深度学习模型（未指定具体架构）	测序数据，原始信号数据	涉及COSMIC基因、酿酒酵母和人源宿主DNA等多种测试样本
24	2025-09-22	Auto-Masked Audio Spectrogram Transformer for depression detection from speech 2025-Sep-16, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.120295 PMID:40967413	研究论文	提出一种基于语音频谱图的自动掩码音频频谱变换器（AMAST），用于抑郁症检测	结合滑动窗口分割、自动掩码训练增强上下文学习，以及时频注意力机制捕获时间和频率信息	NA	开发非侵入性抑郁症筛查工具，支持临床和远程心理健康评估	语音数据，特别是与抑郁相关的语音特征	自然语言处理	抑郁症	深度学习，语音频谱分析	Transformer（AMAST）	语音频谱图	使用Distress Analysis Interview Corpus-Wizard of Oz和Multi-modal Open Dataset for Mental disorder Analysis两个数据集
25	2025-09-22	Prediction of carbon and nitrogen source preferences in microbial metabolism using protein sequence data 2025-Sep-16, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107266 PMID:40967572	研究论文	本研究利用深度学习算法探索微生物蛋白质序列与其碳氮营养需求之间的内在关系	提出了结合蛋白质功能注释和序列特征提取的集成框架，用于预测微生物营养需求	NA	优化微生物培养条件并提高微生物生长和生产力	432种微生物物种	机器学习	NA	PSSM, PsePSSM, SHAP	深度学习算法	蛋白质序列数据	432种微生物物种和61种培养基配方
26	2025-09-22	Deep learning based multi-shot breast diffusion MRI: Improving imaging quality and reduced distortion 2025-Sep-15, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112419 PMID:40974694	研究论文	本研究评估了基于深度学习的多激发乳腺扩散MRI重建技术（MUSE DL）在图像质量和失真减少方面的表现	首次将深度学习重建应用于多激发MUSE DWI，显著提升信噪比并减少图像失真	样本量相对有限（61名参与者），且仅在3T MRI扫描仪上验证	比较深度学习重建的多激发扩散加权成像与传统单激发技术在乳腺成像中的性能差异	乳腺疾病患者（61名女性参与者，65个乳腺病变）	医学影像分析	乳腺疾病	扩散加权成像（DWI），深度学习重建	深度学习	MRI影像	61名女性参与者（23-75岁），共65个乳腺病变
27	2025-09-22	Comparison of kinematics between markerless and marker-based motion capture systems for change of direction maneuvers 2025-Sep-15, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2025.112965 PMID:40974779	研究论文	比较无标记和有标记运动捕捉系统在变向动作中获取的运动学数据	首次系统评估无标记系统在变向动作分析中的性能，并与传统有标记系统进行多指标对比	关节角度幅值存在显著系统差异（如踝背屈-10.92°、膝屈曲-8.32°），需谨慎进行绝对值比较	评估无标记运动捕捉系统在运动表现分析中的适用性	23名男性参与者执行的90度变向动作	运动生物力学	NA	多摄像头深度学习、三角测量、逆向运动学	深度学习	视频运动数据	23名男性参与者，每人进行5次试验
28	2025-09-22	Improving the performance of the echinococcosis diagnosis model based on serum Raman spectroscopy via the integration of convolutional neural network and support vector machine 2025-Sep-13, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126945 PMID:40974949	研究论文	本研究提出一种结合CNN和SVM的模型，用于基于血清拉曼光谱的包虫病诊断，以提高分类准确率	首次将卷积神经网络与支持向量机集成（CNN-SVM），用于血清拉曼光谱分析，显著提升包虫病诊断准确率至96.5%	NA	实现包虫病、肝硬化、肝细胞癌和正常对照组的高精度分类	人类血清样本	机器学习	包虫病	拉曼光谱	CNN-SVM	光谱数据	573份血清样本
29	2025-09-22	The comparison of deep learning and radiomics in the prediction of polymyositis 2025-Sep-12, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000044496 PMID:40958317	研究论文	比较深度学习和影像组学在预测多发性肌炎（PM）中的性能	首次系统比较3D CNN与影像组学方法在多发性肌炎预测中的表现，并引入外部测试集验证	样本量相对有限（总计196例），且所有数据仅来自三个中心	评估3D卷积神经网络在预测多发性肌炎中的可行性，并与传统影像组学方法进行对比	多发性肌炎患者及非多发性肌炎对照人群	医学影像分析	多发性肌炎	T2加权磁共振成像	3D CNN, 3D Unet	医学影像	196例患者（120例来自中心A，30例来自中心B，46例来自中心C）
30	2025-09-22	Towards modeling evolving longitudinal health trajectories with a transformer-based deep learning model 2025-Sep-11, Annals of epidemiology IF:3.3Q1 DOI:10.1016/j.annepidem.2025.08.025 PMID:40945546	研究论文	提出一种基于Transformer的深度学习模型Evolve，用于建模和分析纵向健康轨迹	引入Transformer架构进行连续多标签预测，并能够通过潜在嵌入空间变化识别健康轨迹转变	仅与基线模型进行性能比较，未涉及更广泛的模型对比或外部验证	开发深度学习模型以实现连续健康监测和早期疾病检测	全国性纵向健康登记数据中的个体健康轨迹	machine learning	多种疾病	deep learning	transformer	结构化医疗数据（临床编码、诊疗程序、药物购买记录）	全国性数据集（具体样本量未说明）
31	2025-09-22	A unified gradient regularization method for heterogeneous graph neural networks 2025-Sep-11, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108104 PMID:40974991	研究论文	提出一种名为Grug的统一梯度正则化方法，用于解决异构图神经网络中的过平滑和非鲁棒性问题	首次在消息传递过程中同时对节点类型和消息矩阵的梯度进行迭代正则化，并提供了统一框架整合现有丢弃和对抗训练方法	NA	提升异构图神经网络的训练稳定性和表示学习效果	异构图神经网络	machine learning	NA	梯度正则化	HGNN	图数据	六个公共数据集
32	2025-09-22	A multidimensional deep ensemble learning model predicts pathological response and outcomes in esophageal squamous cell carcinoma treated with neoadjuvant chemoradiotherapy from pretreatment CT imaging: A multicenter study 2025-Sep-10, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111133 PMID:40939680	研究论文	开发并验证一种基于治疗前CT影像的多维深度集成学习模型（DELRN），用于预测食管鳞癌患者新辅助放化疗后的病理完全缓解和预后风险分层	提出结合影像组学和3D卷积神经网络的多维深度集成学习模型，在多个中心队列中验证其预测性能优于单一模型	回顾性研究设计，需要前瞻性多中心验证	预测食管鳞癌患者新辅助放化疗的病理反应和预后	接受新辅助放化疗的食管鳞癌患者	数字病理	食管癌	CT成像	集成学习（结合影像组学和3D CNN）	医学影像	485例来自4家医院的食管鳞癌患者
33	2025-09-22	Predicting emergent phenotypes from single cell populations using CELLECTION 2025-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.02.673886 PMID:40950226	研究论文	提出深度学习框架CELLECTION，用于从单细胞群体预测涌现表型	开发可解释的深度学习框架，能够关联实例子群与不同涌现表型，适用于多种异质任务	NA	预测从单细胞群体中产生的涌现表型	单细胞群体、细胞亚型、发育阶段、遗传特征	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架	单细胞数据	NA
34	2025-09-22	MediFlora-Net: Quantum-enhanced deep learning for precision medicinal plant identification 2025-Sep-07, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108674 PMID:40974619	研究论文	提出一种结合量子计算和深度学习的创新模型MediFlora-Net，用于精确识别药用植物	集成量子辅助特征提取、混合集成方法以及量子概率特征映射和纠缠表示技术，首次将量子启发方法应用于植物识别领域	NA	提高药用植物的精确识别和分类能力，支持植物学研究、药理学和传统医学应用	药用植物	计算机视觉	NA	量子辅助特征提取、多模态深度学习	Vision Transformer (ViT), CNN, GAN	RGB图像、高光谱植物图像	NA
35	2025-09-22	Autoregressive enzyme function prediction with multi-scale multi-modality fusion 2025-Sep-06, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf476 PMID:40966652	研究论文	提出一种多模态多尺度自回归预测模型MAPred，用于整合蛋白质序列和结构数据以自回归方式预测酶功能分类	首次结合多模态（序列+3D结构）和多尺度特征，并采用自回归方式逐级预测EC编号数字，充分利用其层次结构	NA	提高酶功能预测的准确性和粒度，以阐明生物机制并推动多领域创新	蛋白质及其酶功能分类（EC编号）	生物信息学	NA	多模态融合、自回归预测	多尺度多模态自回归预测网络（MAPred）	氨基酸序列数据、3D结构token	New-392、Price和New-815基准数据集
36	2025-09-22	Systematic Review and Meta-analysis of AI-driven MRI Motion Artifact Detection and Correction 2025-Sep-05, ArXiv PMID:40949764	综述与荟萃分析	本文系统回顾并荟萃分析了AI驱动的MRI运动伪影检测与校正方法	聚焦深度学习生成模型在MRI运动伪影处理中的应用潜力与挑战	泛化能力有限、依赖配对训练数据、存在视觉失真风险	评估AI方法在MRI运动伪影检测与校正中的有效性及未来发展	MRI图像中的运动伪影	医学影像分析	NA	深度学习，生成模型	DL generative models	MRI图像	NA
37	2025-09-22	Evolutionary Tree in Chemical Space of Natural Products 2025-Sep-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.31.673394 PMID:40950011	研究论文	本研究利用深度学习技术构建天然产物的化学空间，探索物种进化距离与化学相似性之间的关联	首次在大规模分类学尺度上系统验证进化邻近性与化学相似性的相关性，并提出基于深度学习的化学空间构建新方法	真菌和动物数据存在复杂性，可能受水平基因转移、趋同进化或数据集覆盖不全的影响	探究物种进化距离与天然产物化学相似性的统计相关性	天然产物（来自开花植物、针叶树、真菌和动物界）	计算化学	NA	深度学习编码器（包括Chemformer和SMILES Transformer）	Transformer架构模型	化学结构数据（SMILES表示）	Lotus天然产物数据库中的大规模数据（具体数量未明确说明）
38	2025-09-22	Artificial intelligence-enhanced biosurveillance for antimicrobial resistance in sub-Saharan Africa 2025-Sep-03, International health IF:2.3Q2 DOI:10.1093/inthealth/ihae081 PMID:39545538	综述	本文探讨人工智能在增强撒哈拉以南非洲地区抗菌素耐药性生物监测中的应用与潜力	提出利用AI技术解决撒哈拉以南非洲AMR监测中的数据碎片化问题，并通过机器学习算法实现耐药菌株的检测、追踪和预测	数据稀缺、基础设施不足以及伦理问题阻碍了AI在撒哈拉以南非洲AMR监测中的实际应用	提升撒哈拉以南非洲地区抗菌素耐药性的监测能力，改善公共卫生成果	撒哈拉以南非洲地区的抗菌素耐药性监测数据及潜在AI解决方案	公共卫生信息学	抗菌素耐药性感染	机器学习和深度学习算法，基因组分析	NA	大型数据集，基因组数据	NA
39	2025-09-22	Interpretable Artificial Intelligence Analysis of Functional Magnetic Resonance Imaging for Migraine Classification: Quantitative Study 2025-Sep-03, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/72155 PMID:40903006	研究论文	本研究结合可解释人工智能（XAI）与功能磁共振成像（fMRI）指标，用于偏头痛分类并识别关键脑区	首次系统比较多种fMRI指标与深度学习模型组合在偏头痛分类中的效能，并利用XAI技术定位判别性脑区	样本量较小（64名参与者），且未考虑偏头痛亚型之外的混杂因素	开发可解释的AI方法以提升偏头痛的计算机辅助诊断与生物标志物发现	偏头痛患者（伴或不伴先兆）与健康对照者的fMRI数据	医学影像分析	偏头痛	功能磁共振成像（fMRI），可解释人工智能（XAI）	CNN（GoogleNet, ResNet18）, Vision Transformer, SVM, 随机森林	神经影像数据	64名参与者（21名无先兆偏头痛患者，15名有先兆偏头痛患者，28名健康对照）
40	2025-09-22	Decoding Epigenetic Enhancer-Promoter Interactions in Periodontitis via Transformer-GAN: A Deep Learning Framework for Inflammatory Gene Regulation and Biomarker Discovery 2025-Sep-02, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103879 PMID:40902506	研究论文	本研究利用Transformer-GAN深度学习框架解析牙周炎中表观遗传增强子-启动子相互作用，揭示炎症基因调控机制并发现生物标志物	首次将Transformer-GAN应用于牙周炎表观遗传调控研究，整合多组学数据预测功能性E-P相互作用，并发现E-P相互作用评分在预测治疗反应方面优于传统临床指标	研究基于公共数据集，样本来源和规模可能存在限制，且深度学习模型的可解释性仍需进一步验证	解码牙周炎中增强子-启动子调控网络，揭示炎症基因的表观遗传调控机制	牙周炎患者的基因组DNA甲基化和RNA-seq数据	深度学习	牙周炎	DNA甲基化测序，RNA-seq，多组学整合分析	Transformer-GAN	基因组甲基化数据，基因表达数据	基于GSE173081和GSE173078数据集（具体样本数未明确说明）