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
21	2026-05-27	HighFold-MeD2: An Enhanced Boltz-2 Model for Accurate Structure Prediction of N-Methylated and d-Amino Acid Cyclic Peptides 2026-May-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00158 PMID:42076870	研究论文	提出了一种基于Boltz-2的增强模型HighFold-MeD2，用于准确预测含有N-甲基化主链氨基酸和d-氨基酸的环肽的三维结构	通过利用Rosetta SCP生成的构象数据微调Boltz-2的全原子扩散模型，并采用通用化学组件字典实现非天然氨基酸的无缝集成，突破了传统硬编码方式的局限	对局部空间位错的纠正依赖Amber力场能量最小化，可能未完全解决复杂修饰环肽的构象采样问题	开发一种高效且通用的环肽结构预测方法，以支持含甲基化主链氨基酸和d-氨基酸修饰的环肽药物设计	含有骨架N-甲基化氨基酸和d-氨基酸的环肽	机器学习	NA	NA	全原子扩散模型	分子结构数据	NA	Boltz-2	Pairformer-Diffusion	预测精度	NA
22	2026-05-27	Hypergraph-Based Dual-Channel Improved Variational Autoencoder with Cross-Attention for Compound-Protein Interactions Identification 2026-May-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00027 PMID:42077155	研究论文	提出一种基于超图的双通道改进变分自编码器与交叉注意力机制的理论框架，用于识别化合物-蛋白质相互作用	创新性地构建了超图双通道框架，一个通道以化合物为超边、蛋白质为节点，另一个通道以化合物为节点、蛋白质为超边，并结合改进的变分自编码器与多头交叉注意力机制	未提及局限性	开发理论计算方法识别化合物-蛋白质相互作用，辅助早期药物发现	化合物与蛋白质的相互作用	机器学习	NA	计算机模拟	改进的变分自编码器(VAE)、深度神经网络(DNN)、多头交叉注意力机制	表格数据（化合物-蛋白质相互作用数据）	基准数据集，采用5折交叉验证；另外使用DrugBank、GPCR、KIBA和Human数据集	NA	改进的变分自编码器、多头交叉注意力、深度神经网络	准确率、敏感度、特异性、精确率、马修斯相关系数、ROC曲线下面积、精确率-召回率曲线下面积	NA
23	2026-05-27	ULCYP: A Multitask Model for Predicting P450 Inducers Based on Positive-Unlabeled Learning 2026-May-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00305 PMID:42120957	研究论文	提出ULCYP，一种基于正-无标签学习的多任务深度学习框架，用于预测CYP450诱导剂	利用大规模无标签数据弥补可信负样本不足，通过正-无标签学习实现更准确的决策边界估计	NA	开发预测CYP诱导作用的专业模型，降低药物早期研发中药物相互作用和毒性风险	CYP诱导剂，包括PXR、CAR和AhR等关键CYP诱导介质的非激动剂	机器学习	NA	NA	多任务深度学习	分子结构数据	NA	PyTorch	NA	AUC	NA
24	2026-05-27	CypGEM: A Geometry-Aware and Edge-Enhanced Graph Transformer Model for Predicting Sites of Metabolism Mediated by Cytochromes P450 2026-May-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c01181 PMID:42083374	研究论文	提出一种几何感知和边增强的图Transformer模型CypGEM，用于预测细胞色素P450介导的代谢位点	引入门控边融合和动态边更新机制捕捉化学键变化的微观电子演化特征，整合全局几何感知层重建长程分子内空间约束	NA	提高代谢位点预测的准确性和泛化能力，为药物发现提供结构优化指导	化合物在细胞色素P450介导下的代谢位点	机器学习	NA	NA	图Transformer	分子结构数据	构建的高质量基准数据集	NA	图Transformer	准确性	NA
25	2026-05-27	BERT-T6: Toward High-Accuracy T6SS Bacterial Toxin Identification Using a Protein Language Model 2026-May-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02744 PMID:42095236	研究论文	利用蛋白质语言模型ProtBert微调构建BERT-T6预测器，实现对T6SS细菌毒素的高精度识别	首次系统评估多种预训练蛋白质语言模型嵌入在T6SE预测中的效果，并利用微调ProtBert和类别不平衡感知训练实现最优性能	未提及具体局限性	提高T6SE毒素的识别准确率，支持细菌致病机制研究	T6型分泌系统效应物（T6SE）	自然语言处理，机器学习	NA	蛋白质语言模型，ProtBert嵌入，迁移学习	Transformer（ProtBert）	蛋白质序列数据	NA	PyTorch	ProtBert	准确率，灵敏度，特异性，精确率，F1分数，MCC	NA
26	2026-05-27	Functional Groups Are All You Need for Chemically Interpretable Molecular Property Prediction 2026-May-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02769 PMID:42108966	研究论文	提出基于官能团表示（FGR）框架的分子表示方法，用于可解释的分子性质预测	创新性地将化学官能团概念引入深度学习的分子表示，结合已知官能团和从大型分子库中挖掘的官能团，通过预训练获得低维隐空间表示，实现化学可解释性	未提及具体局限性	开发兼具高性能和化学可解释性的深度学习分子性质预测模型	分子及其官能团表示	机器学习	NA	NA	深度学习模型	分子结构数据	33个基准数据集	NA	NA	NA	NA
27	2026-05-27	A Deep Bidirectional LSTM Model Enhanced by Transfer-Learning for the Classification of Peripheral Arterial Blood Pressure Waveforms 2026-May-25, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2026.3696494 PMID:42184174	研究论文	利用双向长短期记忆模型和迁移学习对外周动脉血压波形进行分类的研究	首次将深度学习框架与迁移学习结合，应用于血压波形的形态分类（A型和B/C型），并验证了动物模型向人类临床数据的可迁移性	有限的标注临床数据集限制了模型的稳健性验证	开发一个深度学习框架，用于分类外周动脉血压波形的不同形态，以改善心血管监测	大型动物队列的中央（主动脉）和外周（股动脉）侵入性血压波形，以及MIMIC-III数据库的人体股动脉血压波形	机器学习	心血管疾病	侵入性血压测量	双向长短期记忆模型	时间序列信号	大型动物队列和MIMIC-III数据库的多个人体样本	PyTorch	双向LSTM	准确率	NA
28	2026-05-27	Consistency-based Semi-supervised Evidential Active Learning Framework for Robust Classification of Radiology Images 2026-May-25, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3696868 PMID:42184193	研究论文	提出基于一致性的半监督证据主动学习框架，用于放射学图像的鲁棒分类	结合半监督学习与主动学习，利用证据学习实现可靠的不确定性估计，并引入噪声鲁棒性机制处理噪声标注	未明确讨论该框架在不同数据分布或极端噪声水平下的性能边界，以及计算资源需求的具体分析	提升放射学图像分类中半监督主动学习的可靠性和鲁棒性，减少标注负担	多种放射学图像数据集，包括X光、CT和MRI图像	计算机视觉	NA	深度学习	证据学习	图像	多个公开数据集（具体数量未明确说明）	PyTorch	Pseudo-labelling, Virtual Adversarial Training, Mean Teacher, NoTeacher	准确率（Accuracy）、F1分数（F1-score）、AUC	NA
29	2026-05-27	Artificial Intelligence-Based Approach for Determining the Risk of Temporomandibular Disorders 2026-May-25, Journal of oral rehabilitation IF:3.1Q1 DOI:10.1111/joor.70220 PMID:42184378	研究论文	基于临床和社会人口学变量，使用机器学习方法预测颞下颌关节紊乱病的风险	首次使用DANets模型进行TMD诊断分类，并结合SHAP进行模型可解释性分析	样本量较小（340例），且为单中心回顾性-前瞻性研究，可能影响泛化能力	利用机器学习方法早期检测和评估颞下颌关节紊乱病的风险	颞下颌关节紊乱病患者和非患者的临床及人口学变量	机器学习	颞下颌关节紊乱病	NA	DANets, KAN, KNN, MLP, SVM	表格数据	340名患者	NA	DANets, KAN, KNN, MLP, SVM	准确率, 加权精确率, 召回率, F1分数	NA
30	2026-05-27	Whole-body reduced-dose dual-energy CT with deep learning image reconstruction for detection of osteolytic lesions in multiple myeloma 2026-May-25, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2026.103450 PMID:42184692	研究论文	该文章评估了深度学习图像重建在低剂量双能CT中对多发性骨髓瘤溶骨性病变的检测能力，并与常规剂量单能CT进行比较	首次将深度学习图像重建整合到低剂量双能CT中，用于多发性骨髓瘤的评估，并实现了53%的辐射剂量降低	目前尚不清楚低剂量双能CT与深度学习图像重建在多发性骨髓瘤评估中的应用效果，需要进一步验证	评估低剂量双能CT与深度学习图像重建在图像质量和溶骨性病变可检测性方面的表现	43名已知或前驱多发性骨髓瘤参与者（平均年龄68岁，31名男性）中的121处溶骨性病变	计算机视觉	多发性骨髓瘤	双能CT，深度学习图像重建	NA	图像	43名参与者，121处溶骨性病变	NA	深度学习图像重建	图像噪声、信号噪声比、对比噪声比、骨与病变对比噪声比、灵敏度、特异性	NA
31	2026-05-27	An Artificial Intelligence Model for the Automatic Classification of the Cervical Vertebral Maturation Stages 2026-May-25, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twag032 PMID:42185080	研究论文	开发一种基于人工智能的模型，用于在侧位头影测量片上自动分类颈椎骨成熟阶段	首次将YOLOv11s.pt模型用于颈椎骨成熟区域定位，并与ResNet-101深度学习模型结合，实现CVM分期自动分类，提供可重复的框架和平衡的数据集	未在论文摘要中明确提及	开发用于自动分类颈椎骨成熟阶段的AI模型	1140张侧位头影测量片	计算机视觉	骨骼成熟评估	YOLOv11s.pt定位、ResNet-101深度学习	深度学习模型（ResNet-101）	图像（侧位头影测量片）	1140张侧位头影测量片	PyTorch	YOLOv11s.pt, ResNet-101	准确率、召回率、精确率、F1分数、二次加权kappa、ICC	NA
32	2026-05-27	Prediction and Clinical Application of Central Lymph Node Metastasis in Papillary Thyroid Carcinoma Based on Multi-modal Ultrasound Feature Fusion: A Multi-center Study 2026-May-25, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2026.04.024 PMID:42185182	研究论文	基于多模态超声特征融合预测甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移的多中心研究	首次整合B型超声和应变弹性成像两种模态的深度学习模型，实现术前无创预测，并通过多中心数据验证了模型的泛化能力	未说明具体限制，但回顾性设计和样本量有限可能影响结果可靠性	开发和验证一种整合多模态超声信息的深度学习模型，用于术前准确预测甲状腺乳头状癌患者的中央区淋巴结转移	来自4家医院的568例甲状腺乳头状癌患者	计算机视觉	甲状腺癌	B型超声、应变弹性成像	深度学习模型	图像	568例患者（训练集400例，内部验证集100例，外部测试集68例）	NA	EfficientNet-B4	AUC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
33	2026-05-27	A U-Net-based multimodal deep learning model for high-precision blood glucose prediction using non-invasive physiological data 2026-May-25, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2026.2676676 PMID:42185234	研究论文	提出一种基于U-Net的多模态深度学习模型，通过整合历史连续血糖监测数据与非侵入性生理参数实现高精度血糖预测	首次将U-Net架构应用于血糖预测，融合多模态生理数据并验证非侵入性方法的定量有效性	NA	开发基于非侵入性生理数据的短期血糖预测模型，用于胰岛素依赖型1型糖尿病患者的代谢健康管理	胰岛素依赖型1型糖尿病（T1DM）患者的血糖波动模式	机器学习	1型糖尿病（T1DM）	连续血糖监测	U-Net	时间序列生理数据（血糖监测数据与非侵入性生理参数）	NA（基于OhioT1DM数据集）	PyTorch	U-Net	平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE），相关系数（R值）	NA
34	2026-05-27	Measuring multi-site pulse transit time with an AI-enabled mmWave radar 2026-05-25, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-73453-x PMID:42185285	研究论文	提出一种基于AI的毫米波雷达系统，用于无接触多点脉搏传播时间测量	首次利用单个毫米波雷达结合波束成形和深度学习实现多点脉搏传播时间无接触测量	NA	开发无接触多点脉搏传播时间测量系统以评估心血管功能	人体心脏-桡动脉、心脏-颈动脉、乳突区域-桡动脉三条生理通路	机器学习	心血管疾病	毫米波雷达、波束成形	深度学习模型	信号数据	NA	NA	NA	相关系数、平均误差、标准差	NA
35	2026-05-27	High-fidelity super-resolution microscopy datasets spanning multispectral to hyperspectral domains via diffractive optics 2026-May-25, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-07467-x PMID:42185325	研究论文	通过衍射光学结构光照生成高保真超分辨率显微数据集，覆盖多光谱到高光谱领域	基于物理调制的衍射光学方法生成真实图像，而非采用退化模型的合成数据，确保生物结构准确表示	NA	提供基准数据集以推动图像恢复、光谱解混及跨模态深度学习算法发展	多光谱和高光谱超分辨率显微图像，包括校准数据、标记细胞器、细胞丝状体及牛肺动脉内皮细胞图像	计算机视觉, 数字病理学	NA	衍射光学结构光照, 傅里叶叠层成像, 分析相移	NA	图像	63组不同高光谱数据（503-689 nm，6 nm间隔）及多组多光谱数据	NA	NA	NA	NA
36	2026-05-27	A hybrid Granger TCN framework for generating climate analogues and determining the future of agricultural practices 2026-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-47821-y PMID:42185349	研究论文	提出一种结合格兰杰因果检验与时间卷积网络的混合框架，用于生成气候相似情景并预测农业实践的未来变化	首次将格兰杰因果检验与时间卷积网络结合，用于气候相似性分析和农业规划	仅使用单一气象参数（最高温度）进行分析，可能忽略其他重要气候因素	通过预测未来气候模式，为农业实践（如玉米种植规划）提供决策支持	印度四个城市（哥印拜陀、瓜廖尔、卢迪亚纳、克什米尔）的历史最高温度数据	机器学习	NA	时间序列预测	时间卷积网络与格兰杰因果检验	时间序列数据	四个城市共75年的历史最高温度数据	NA	时间卷积网络	均方根误差	NA
37	2026-05-27	UAV-based tree species classification using DenseNet121 with transfer learning on visible light images 2026-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-45637-4 PMID:42185344	研究论文	本研究利用基于无人机的可见光图像结合DenseNet121深度学习架构和迁移学习，实现了对多种树种的高精度分类	首次将DenseNet121密集连接结构与迁移学习相结合，专门应用于无人机可见光图像树种分类，显著提升了特征提取和信息流效率，在多个先进模型对比中表现最优	未提及模型在不同光照条件、季节变化或地理区域下的泛化能力限制，也未讨论数据集规模和多样性对模型性能的影响	开发一种高效、可扩展且成本低廉的无人机可见光图像树种分类方法，用于森林监测和生态研究	多种树种	计算机视觉	NA	可见光成像	DenseNet121	图像（可见光）	多种树种的无人机可见光图像数据集（具体数量未详）	NA	DenseNet121	精确率、召回率、F1分数	NA
38	2026-05-27	CL-ODGAN: an unpaired attention-guided GAN framework for remote sensing image dehazing 2026-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-53764-1 PMID:42185398	研究论文	提出一种无配对注意力引导的生成对抗网络框架CL-ODGAN，用于遥感图像去雾	将Omni-Dimensional Dynamic Convolution（ODConv）和混合归一化（BN+IN）集成到生成器中以增强表示能力，并采用双层（特征和像素）对比学习机制作为无配对数据下的监督信号	NA	解决遥感图像中非均匀雾霾去除问题，无需配对训练数据	遥感图像	计算机视觉	NA	深度学习	生成对抗网络	图像	NA	PyTorch	生成对抗网络（Residual blocks with ODConv）,注意力机制	NA	NA
39	2026-05-27	FDA_YOLOv8: refined small object detection in unmanned aerial vehicle imagery 2026-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51902-3 PMID:42185383	研究论文	提出一种基于YOLOv8s的改进型小目标检测方法FDA_YOLOv8，用于无人机图像中的小目标检测	通过引入四头检测架构、动态头部框架（Dyhead）、FasterNet嵌入C2f模块形成C2f_FA架构以及高效多尺度注意力机制（EMA）构建C2f_FE结构，在低计算成本下提升小目标检测性能	未明确提及局限性	在低计算成本条件下，提升无人机图像中小目标检测的准确性和效率	无人机图像中的小目标	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	VisDrone2019数据集	PyTorch	YOLOv8s, FasterNet, Dyhead, EMA	mAP	NA
40	2026-05-27	External validity of deep learning solution for spontaneous intracranial hemorrhage detection on head CT scans 2026-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-54488-y PMID:42185412	研究论文	外部验证深度学习解决方案在非增强头部CT扫描中检测自发性颅内出血的性能	首次在两个瑞士医院的外部数据集上验证深度学习检测自发性颅内出血的性能，并评估成像参数对特异性的影响	样本量相对较小，尤其是阳性病例有限，且特异性在不同成像参数下波动较大	评估深度学习模型在外部独立数据集上检测自发性颅内出血的诊断准确性	来自瑞士苏黎世大学医院和HOCH Health Ostschweiz医院的901份非增强头部CT扫描	计算机视觉	颅内出血	CT扫描	深度学习	医学图像	901份非增强头部CT扫描，其中81份有自发性颅内出血	NA	NA	灵敏度、特异性	NA