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	2025-09-14	"Frustratingly easy" domain adaptation for cross-species transcription factor binding prediction 2025-Aug-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.21.655414 PMID:40501927	研究论文	提出一种名为MORALE的领域自适应框架，用于提升跨物种转录因子结合预测的准确性和泛化性	通过对齐跨物种序列嵌入的统计矩，无需对抗训练或复杂架构即可学习物种不变调控特征	NA	解决深度学习模型在跨物种基因组序列预测中的泛化性问题	转录因子（TF）结合位点	计算生物学	NA	ChIP-seq，深度学习	嵌入式序列模型（架构无关）	DNA序列数据	多物种TF ChIP-seq数据集（包含五个物种）
22	2025-09-14	Diagnosis of Oral Cancer With Deep Learning. A Comparative Test Accuracy Systematic Review 2025-Aug, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.15330 PMID:40163741	系统综述	比较深度学习模型与人类专家及其他诊断方法在口腔癌临床检测中的诊断准确性	首次通过贝叶斯荟萃分析直接比较深度学习与人类专家在口腔癌诊断中的表现	纳入研究存在偏倚风险，证据等级较低	评估深度学习模型在口腔癌诊断中的准确性	口腔黏膜病变（癌变与非癌变）的摄影图像	数字病理	口腔癌	深度学习	深度学习模型	图像	8项研究（具体样本量未提供）
23	2025-07-04	Retraction: A deep learning model for estimating sedation levels using heart rate variability and vital signs: a retrospective cross-sectional study at a center in South Korea 2025-Aug, Acute and critical care IF:1.7Q3 DOI:10.4266/acc.2024.01200.r1 PMID:40602482	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
24	2025-09-14	Modeling inter-reader variability in clinical target volume delineation for soft tissue sarcomas using diffusion model 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17865 PMID:40317577	研究论文	本研究开发了一种基于扩散模型的深度学习技术，用于模拟软组织肉瘤临床靶区勾画中的读者间变异性	首次使用扩散模型生成多个合理的临床靶区轮廓，模拟临床实践中不同读者之间的勾画差异	样本量相对较小（51例训练集+5例验证集），需要进一步验证模型的泛化能力	开发能够模拟临床靶区勾画读者间变异性的自动分割方法	软组织肉瘤患者	医学图像分析	软组织肉瘤	扩散模型，多模态医学影像分析	diffusion model	多模态医学影像（FDG-PET、CT、MRI）	51例患者训练集，5例患者独立验证集
25	2025-09-14	Extending Protein Language Models to a Viral Genomic Scale Using Biologically Induced Sparse Attention 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.29.656907 PMID:40501585	研究论文	提出一种基于生物诱导稀疏注意力的长上下文蛋白质语言模型，用于病毒全基因组规模的蛋白质序列分析	将Transformer模型的上下文大小扩展到整个病毒基因组，捕获蛋白质间长程相互作用	主要针对病毒基因组，可能不直接适用于更复杂的真核生物基因组	改进蛋白质语言模型以捕获基因组范围内的蛋白质相互作用	病毒基因组和其中的蛋白质序列	自然语言处理	NA	稀疏注意力机制，半监督学习	Transformer	蛋白质序列数据	序列长度可达61,000个氨基酸的病毒基因组片段
26	2025-09-14	Comparative Analysis of Deep Learning Models for Predicting Causative Regulatory Variants 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.19.654920 PMID:40568119	研究论文	本研究比较了多种深度学习模型在预测致病性调控变异方面的性能，并评估了它们在增强子活性预测中的表现	首次在标准化基准和一致训练条件下系统比较CNN、transformer及混合模型在调控变异预测中的性能	研究仅基于特定实验数据（MPRA、raQTL、eQTL）和四种人类细胞系，可能无法推广到其他数据类型或细胞类型	评估和比较深度学习模型在预测遗传变异对基因调控元件（特别是增强子）功能影响的能力	54,859个SNP及其对增强子活性的调控影响	机器学习	NA	MPRA, raQTL, eQTL	CNN, transformer, hybrid CNN-transformer	基因组和表观基因组数据	54,859个SNP，来自四种人类细胞系
27	2025-09-14	Association of Deep Learning-Derived Histologic Features of Placental Chorionic Villi with Maternal and Infant Characteristics in the New Hampshire Birth Cohort Study 2025-Apr-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.22.25325465 PMID:40313259	研究论文	本研究利用深度学习分割技术自动量化胎盘绒毛膜绒毛的亚型和几何特征，并分析其与母婴特征的关联	首次将无监督聚类与深度学习结合，自动识别超过900万个绒毛结构并验证其与已知生物学分类的一致性	仅针对足月胎盘样本，未涵盖早产或其他并发症病例，且母体年龄和婴儿性别未显示显著关联	通过AI方法标准化胎盘结构量化，以减轻病理学家负担并深化对胎盘功能的理解	来自新罕布什尔出生队列研究的1,531个足月胎盘全切片图像	数字病理学	妇产科疾病	深度学习分割、无监督聚类	CNN（基于图像分割任务推断）	病理图像	1,531个足月胎盘样本
28	2025-09-14	One-click image reconstruction in single-molecule localization microscopy via deep learning 2025-Apr-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.13.648574 PMID:40376092	研究论文	介绍基于深度学习的AutoDS和AutoDS3D软件，用于单分子定位超分辨率显微镜数据的一键图像重建	通过自动从原始成像数据提取实验参数，显著减少分析过程中的人工干预，在2D情况下无需用户监督即可选择最优模型	未明确说明模型在新实验条件下的泛化能力极限或计算资源需求	开发减少人工干预的单分子超分辨率显微镜图像重建方法	单分子定位超分辨率显微镜数据	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络（基于Deep-STORM和DeepSTORM3D）	图像	复杂生物样品的单分子成像数据
29	2025-09-14	MRS-Sim: Open-Source Framework for Simulating In Vivo-like Magnetic Resonance Spectra 2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.20.629645 PMID:40291707	研究论文	介绍MRS-Sim，一个用于模拟体内磁共振波谱的开源框架	包含两个新颖组件：3D场图模拟器模拟场不均匀性，以及半参数生成器模拟未充分表征的残余水区域和谱基线贡献	NA	开发和验证磁共振波谱方法，提供真实的合成数据	磁共振波谱数据	医学影像	NA	磁共振波谱(MRS)	半参数生成器	光谱数据	NA
30	2025-09-14	Donor-Specific Digital Twin for Living Donor Liver Transplant Recovery 2025-Feb-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.21.639518 PMID:40568069	研究论文	本研究开发了一种基于基因表达数据和数学模型的个性化数字孪生系统（PePMDT），用于预测活体肝移植供者的肝脏恢复轨迹	将临床基因表达数据整合到肝脏再生数学模型，通过深度学习技术构建患者特异性虚拟肝脏模型	样本量较小（12名供者），时间跨度较长但样本数量有限	建立个性化数字孪生模型预测肝移植供者恢复过程	活体肝移植健康供者的肝脏再生过程	数字病理学	肝移植	RNA测序，WGCNA，深度学习	数学模型结合深度学习	基因表达数据	12名健康LDLT供者，14个时间点采样
31	2025-09-14	A pathology-attention multi-instance learning framework for multimodal classification of colorectal lesions 2025, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2025.1592950 PMID:40548052	研究论文	提出一种基于病理注意力多示例学习的多模态结直肠病变分类框架PAT-MIL，整合视觉特征与病理知识文本原型	首次将动态注意力机制与专家定义的文本原型相结合，通过病理知识驱动的语义引导、自适应原型分布优化和梯度反馈的损失平衡方法实现多模态协同建模	未提及具体样本量的局限性或模型计算复杂度分析	开发不依赖像素级标注的结直肠病变多模态分类方法	结直肠病变的全幻灯片图像（WSI）	数字病理学	结直肠癌	多示例学习（MIL），动态注意力机制	PAT-MIL（病理注意力多示例学习框架）	多模态数据（图像+文本）	内部五分类数据集及外部CRS-2024、UniToPatho数据集（具体数量未说明）
32	2025-09-14	Self-supervised learning for CT image denoising and reconstruction: a review 2024-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00424-w PMID:39465103	综述	本文回顾了自监督学习在CT图像去噪和重建中的应用方法	重点关注无需干净/噪声参考即可学习CT图像的自监督学习技术及其理论方法演进	NA	回顾自监督学习在CT图像去噪和重建领域的进展	CT图像	医学影像	NA	自监督学习	深度学习	图像	NA
33	2025-09-14	A deep learning-informed interpretation of why and when dose metrics outside the PTV can affect the risk of distant metastasis in SBRT NSCLC patients 2024-Sep-27, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-024-02519-1 PMID:39334387	研究论文	本研究利用深度学习和可解释AI方法，探讨了非小细胞肺癌SBRT治疗中PTV外剂量指标与远处转移风险的关系	通过深度学习和可解释AI技术首次系统解析了先前研究中结论冲突的原因，并明确了特定患者亚组中PTV3cm剂量参数的预测价值	研究基于回顾性数据集，可能存在选择偏倚，且样本量有限（478例患者）	解析SBRT治疗中PTV外剂量与远处转移风险的关联性，解决先前研究的结论冲突	478例接受SBRT（IMRT或VMAT）治疗的非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	深度学习方法，可解释AI技术，传统统计分析方法	深度学习模型	临床数据，剂量学特征，肿瘤特征数据	478例NSCLC患者
34	2025-09-14	Virtual Screening and Molecular Docking: Discovering Novel METTL3 Inhibitors 2024-Sep-12, ACS medicinal chemistry letters IF:3.5Q2 DOI:10.1021/acsmedchemlett.4c00216 PMID:39291017	研究论文	本研究通过结合基于结构的虚拟筛选与几何深度学习算法，发现新型METTL3抑制剂	提出了一种混合高通量虚拟筛选协议，结合结构基础方法与基于几何深度学习的DeepDock算法，从自建数据库中识别出独特的METTL3骨架抑制剂	NA	发现新型METTL3抑制剂以用于癌症治疗	METTL3蛋白及其抑制剂	计算生物学	癌症	虚拟筛选、分子对接、分子动力学模拟	DeepDock（几何深度学习）	分子结构数据	自建内部数据库中的化合物
35	2025-09-14	Development and Validation of a Deep Learning Model for Prediction of Adult Physiological Deterioration 2024-Sep-01, Critical care explorations DOI:10.1097/CCE.0000000000001151 PMID:39258951	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的成人患者生理恶化预测模型DETERIO，用于提前预警临床干预	采用状态价值估计方法处理动态恶化过程，并基于共识标准AIDE构建复合评分，优于现有商业恶化评分系统	需要进一步研究评估模型的泛化能力和实际临床影响	预测成人患者生理恶化，以支持更早的临床干预	成人住院患者和急诊患者	医疗健康	成人疾病	深度学习	深度神经网络	临床患者数据	推导队列330,729名患者（71,735住院 + 258,994急诊），验证队列65,898名患者（13,750住院 + 52,148急诊）
36	2025-09-14	Machine learning driven index of tumor multinucleation correlates with survival and suppressed anti-tumor immunity in head and neck squamous cell carcinoma patients 2023-08, Oral oncology IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.oraloncology.2023.106459 PMID:37307602	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的肿瘤多核化指数（MuNI），用于评估头颈部鳞状细胞癌患者的生存预后和肿瘤免疫微环境特征	首次利用深度学习模型从H&E图像中量化肿瘤细胞多核化程度，并发现其与生存预后和免疫抑制微环境的相关性	需要进一步机制研究阐明多核化与肿瘤免疫之间的生物学联系	通过机器学习识别肿瘤细胞多核化特征，探索其与头颈部鳞癌患者预后的关联	头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	深度学习，基因集富集分析（GSEA）	深度学习模型	H&E染色病理图像	机构队列训练集（DTr）和TCGA HNSCC验证集（DV）
37	2025-09-14	Cerebrovascular super-resolution 4D Flow MRI - Sequential combination of resolution enhancement by deep learning and physics-informed image processing to non-invasively quantify intracranial velocity, flow, and relative pressure 2023-08, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102831 PMID:37244143	研究论文	提出一种结合深度学习与物理信息图像处理的超分辨率4D Flow MRI方法，用于无创量化颅内血流动力学参数	首次将深度残差网络与物理信息图像处理顺序结合，实现颅内血管的超分辨率血流成像和功能相对压力精准量化	方法目前主要在患者特异性硅基队列和志愿者队列中验证，尚未在大型临床队列中广泛应用	开发定量颅内超分辨率4D Flow MRI方法，提升脑血管血流动力学的无创评估精度	颅内血管系统，特别是Willis环区域的流速、流量和相对压力	医学影像分析	脑血管疾病	4D Flow MRI，深度学习超分辨率，物理信息图像处理	深度残差网络	MRI影像数据	患者特异性硅基队列和体内志愿者队列（具体数量未明确说明）
38	2025-09-13	Enhancing 5-Day Particulate Matter (PM10) Forecasts in Morocco Using U-Net: A Deep Learning Approach 2026-Jan, Atmospheric research IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.atmosres.2025.108439 PMID:40933727	研究论文	使用U-Net深度学习模型提升摩洛哥未来5天颗粒物(PM10)预测精度	中东和北非地区首次应用U-Net进行颗粒物预测，并改进架构以不同分辨率输出预测结果	模型误差显示需要定期用更新数据重新训练以保持预测可靠性	提高颗粒物预测精度以支持健康风险预防和公共健康保护	摩洛哥地区的颗粒物(PM10)浓度	机器学习	NA	深度学习	U-Net	大气监测数据	基于哥白尼大气监测服务(CAMS)的再分析数据和预报数据
39	2025-09-13	Deep learning-based detection of depression by fusing auditory, visual and textual clues 2025-Dec-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.119860 PMID:40675260	研究论文	提出一种基于多模态融合的深度学习模型，用于通过音频、视频和文本线索自动检测抑郁症状	整合视觉、听觉和文本多模态信息，并采用多头交叉注意力网络进行特征融合，在聊天机器人访谈场景中验证模型性能	未进行纵向随访研究，对重度抑郁的适用性需进一步验证	开发自动化抑郁检测人工智能模型	抑郁患者和健康对照者	自然语言处理	精神疾病	多模态特征融合、GPT-2.0	多头交叉注意力网络	音频、视频、文本	内部验证集：152名抑郁患者和118名健康对照；外部验证集：55名抑郁患者和45名健康对照
40	2025-09-13	A generalizable diffusion framework for 3D low-dose and few-view cardiac SPECT imaging 2025-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103729 PMID:40752375	研究论文	提出一种可泛化的扩散框架DiffSPECT-3D，用于改善3D低剂量和少视角心脏SPECT成像质量	无需网络重新训练或微调即可适应不同采集设置，采用一致性策略和2.5D条件策略解决3D扩散模型的内存/计算问题	NA	提升低剂量和少视角心脏SPECT成像质量并保持临床性能	心脏SPECT图像	医学影像处理	心血管疾病	SPECT成像，扩散模型	扩散模型	3D医学图像	1,325例临床Tc替曲膦负荷/静息研究，来自795名患者