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
441	2026-05-31	Deep learning-based non-contrast cine CMR for optimized prediction of left ventricular adverse remodeling after ST-elevation myocardial infarction 2026-08-15, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2026.134499 PMID:42031064	研究论文	基于非对比剂心脏磁共振的深度学习模型用于预测ST段抬高型心肌梗死后左心室不良重构	首次评估基于非对比剂心脏磁共振的深度学习模型预测STEMI患者左心室不良重构的可行性，并整合成像、形态和运动特征，无需使用钆对比剂	研究为回顾性设计，样本量相对有限（252例），且深度学习模型决策过程的解释性仍需进一步验证	评估非对比剂心脏磁共振的深度学习模型预测急性ST段抬高型心肌梗死后左心室不良重构的性能	急性ST段抬高型心肌梗死患者	计算机视觉	心血管疾病	心脏磁共振	3D U形网络及分类模型	图像	252名STEMI患者，来自两个医疗中心，训练集176例，测试集76例	NA	3D U形网络	AUC、准确率、敏感性、特异性、F1分数	NA
442	2026-05-31	How receptor conformation depends on lipid nanodisc size: Adenosine A2A receptor and implications for class-A GPCR proteins 2026-Jul, Biochimica et biophysica acta. Biomembranes DOI:10.1016/j.bbamem.2026.184535 PMID:42061733	研究论文	通过原子级模拟比较膜蛋白在脂质纳米盘和无应变平面膜中的环境差异，聚焦腺苷A2A受体，探究纳米盘尺寸对受体构象的影响	首次揭示脂质纳米盘尺寸对GPCR受体构象分布的调节作用，发现直径约19nm的纳米盘能更好模拟无应变平面膜环境	仅基于简单脂质组成模拟，未考虑真实细胞膜复杂成分及膜支架蛋白的潜在影响	评估脂质纳米盘环境对膜蛋白构象行为的影响，为优化纳米盘实验设计提供指导	腺苷A2A受体（GPCR蛋白家族）的构象状态与脂质纳米盘环境的关系	机器学习	NA	分子动力学模拟	深度学习	模拟轨迹数据	两种纳米盘尺寸（直径约11nm和19nm）及平面膜系统	NA	NA	NA	原子级分子动力学模拟（具体GPU型号未说明）
443	2026-05-31	Artificial intelligence for marine oil spill management: Recent advances and future directions 2026-Jul, Marine environmental research IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.marenvres.2026.108108 PMID:42119407	综述	系统综述人工智能在海洋溢油全生命周期管理中的最新进展，涵盖检测、评估和应急响应等环节	首次从溢油管理全生命周期视角整合AI赋能的多种技术方法，包括物理信息驱动建模、深度学习轨迹预测、不确定性量化及自主机器人遥感集成系统	数据可用性不足、模型泛化能力有限、可解释性欠缺以及系统集成困难等关键挑战尚未解决	总结AI在海洋溢油风险管理中的现有进展与实践，识别关键挑战并提出未来研究方向	海洋溢油事件及其管理全过程中的AI技术应用	machine learning, computer vision	NA	机器学习、计算机视觉、智能传感、机器人技术	深度学习	多源遥感数据、溢油轨迹数据、环境监测数据	NA	NA	物理信息神经网络、深度学习轨迹预测架构	轨迹预测精度、不确定性量化指标	NA
444	2026-05-31	LRF-CNN: An explainable lightweight receptive field-based CNN for colorectal cancer histopathological image classification 2026-Jun-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.115997 PMID:42211130	研究论文	提出了一种轻量级可解释感受野卷积神经网络（LRF-CNN），用于结直肠癌组织病理图像分类	集成了多分支轻量级感受野模块和注意力模块，并通过事后激活量化和多阶段特征图可视化提升模型可解释性	未提及具体局限性	开发一种准确、高效且可解释的深度学习模型，用于结直肠癌组织病理图像分类	结直肠癌组织病理图像	数字病理学	结直肠癌	组织病理学图像分析	卷积神经网络	图像	公共五类结直肠组织病理图像数据集	NA	轻量级感受野卷积神经网络	准确率	NA
445	2026-05-31	Distinguishing lumpy skin disease from coat patterns using morphological priors in deep learning 2026-Jun, Veterinary journal (London, England : 1997) DOI:10.1016/j.tvjl.2026.106630 PMID:41780580	研究论文	开发基于形态学先验的深度学习模型，用于区分牛结节性皮肤病与皮毛图案	提出形态学驱动的图像分析框架，包含局部纹理细化模块和全局形态一致性模块，模拟兽医视觉判断过程，有效区分结节病变与复杂的皮毛纹理	输出为图像级分类（健康/病变），不能替代临床检查和实验室检测，仅作为辅助筛查工具	开发实用的形态学驱动筛查工具，用于牛群层面的图像监测，及早发现牛结节性皮肤病病变	牛结节性皮肤病（LSD）的图像检测	计算机视觉, 数字病理学	牛结节性皮肤病	形态学驱动的图像分析	CNN	图像	基于典型农场条件的多个数据集	NA	包含局部纹理细化模块和全局形态一致性模块的特定架构	图像级分类准确率	NA
446	2026-03-23	Deep learning-driven MRI segmentation of choroid plexus volume: a novel biomarker for cognitive impairment in type 2 diabetes mellitus 2026-Jun, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01944-w PMID:41863666	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
447	2026-05-31	Deep learning-based computer-aided diagnosis for parotid gland tumors on MRI 2026-Jun, Auris, nasus, larynx DOI:10.1016/j.anl.2026.02.012 PMID:41865703	research paper	研究基于深度学习（DL）的计算机辅助诊断（CAD）系统在MRI上区分腮腺肿瘤良恶性的增量临床价值	首次证明DL-CAD系统能提高不同经验阅片者在MRI上诊断腮腺肿瘤的准确性，尤其对高级别和局部晚期肿瘤具有增量价值	未详细说明数据来源的潜在偏倚，对低级别或pT1期肿瘤的改善不显著	评估基于深度学习的计算机辅助诊断系统在MRI上鉴别腮腺肿瘤良恶性的临床价值	腮腺肿瘤患者（2000-2022年间手术病例）的MRI数据	machine learning	腮腺肿瘤	MRI	EfficientNet-based CNN	image	170例经组织学确诊的病例用于模型开发，134例用于阅片研究	PyTorch	EfficientNet	准确率、敏感度、特异度、AUC	NA
448	2026-05-31	iPalmT: a new paradigm for palmitoyltransferase discovery via end-to-end deep learning 2026-Jun, Oncogene IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41388-026-03802-z PMID:42000924	研究论文	提出iPalmT，一个端到端深度学习框架，直接从氨基酸序列中鉴定棕榈酰转移酶	无需手工特征或先验结构域注释，直接从氨基酸序列端到端识别棕榈酰转移酶	仅基于序列信息，可能遗漏依赖于构象或翻译后修饰的酶活性；实验验证仅限于两个候选蛋白	开发可扩展的序列驱动方法，系统发现非典型和进化分化的棕榈酰转移酶	棕榈酰转移酶	机器学习	癌症	NA	卷积神经网络	氨基酸序列	独立测试集（具体数量未提及）；大规模预测涉及147,847,003个蛋白质序列，来自33,285个物种组	PyTorch	卷积层结合挤压-激发模块	准确率、精确率、召回率、F1分数	NA
449	2026-05-31	Factors predicting MRI glioma segmentation accuracy in deep learning models: a systematic review and meta-analysis 2026-Jun, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2026.101562 PMID:42102794	系统综述与荟萃分析	对深度学习模型在MRI胶质瘤分割中的准确性预测因素进行系统性回顾和荟萃分析	首次通过多变量荟萃回归分析系统识别影响深度学习胶质瘤MRI分割准确性的关键因素，发现3D模型架构和多参数MRI输入是最稳定的关联因素，且发表年份是唯一独立预测准确性的变量	未发现单一因素能完全解释研究间的异质性，且高级别胶质瘤分割准确性的改善趋势未达统计学显著性	识别影响深度学习模型在MRI胶质瘤分割中准确性的预测因素	深度学习模型用于术前胶质瘤分割的性能表现及其相关因素	机器学习和医学影像分析	胶质瘤	MRI	深度学习模型（包括3D架构）	MRI图像（多参数）	88个模型，其中36个纳入定量分析	NA	3D架构	Dice相似系数	NA
450	2026-05-31	Automated vertebral heart size estimation from thoracic radiographs in dogs with AI-assisted clinical decision support 2026-Jun, Veterinary journal (London, England : 1997) DOI:10.1016/j.tvjl.2026.106674 PMID:42002024	研究论文	提出一个AI辅助的集成框架，从犬胸片DICOM图像自动估算椎体心脏大小，以支持兽医放射学评估心脏肥大	将深度学习模型用于解剖标志检测和VHS自动计算，并与大语言模型结合生成结构化兽医学摘要，实现快速、自动化的临床决策支持	NA	开发一个AI辅助的集成框架，自动从犬胸片估算椎体心脏大小，生成初步临床摘要，提高兽医放射学工作流程效率	犬胸片DICOM图像及其相关元数据	计算机视觉	心脏病	NA	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	准确性、一致性	NA
451	2026-05-31	LLM predicts human behavior: A BERT-based approach for conscientiousness personality trait detection from online content 2026-Jun, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106832 PMID:42025613	研究论文	利用BERT模型从社交媒体内容中预测尽责性人格特质	采用BERT大型语言模型从在线文本中自动预测尽责性人格特质，准确率达97%，优于传统机器学习和深度学习结合特征工程的方法	NA	从社交媒体内容中自动识别尽责性人格特质，以分析用户行为	社交媒体用户的尽责性人格特质（判断型或感知型）	自然语言处理	NA	NA	BERT	文本	MBTI数据集	NA	BERT	准确率	NA
452	2026-05-31	Decoding bacterial transcriptional regulatory networks through integrated multi-omics datasets for artificial intelligence-driven design of programmable biological systems 2026-Jun, Current opinion in biotechnology IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.copbio.2026.103505 PMID:42127490	综述	综述了通过整合多组学数据集解码细菌转录调控网络，并利用人工智能设计可编程生物系统的进展	系统性地讨论了从靶向分子表征到系统级方法的演变，强调了机器学习（如独立成分分析）和深度学习在识别共调控基因模块、发现新调控关系及指导调控序列从头设计中的应用	未提及具体局限，但综述性质通常不深入探讨特定实验或计算方法的局限性	探讨如何利用多组学数据和人工智能方法推进细菌转录调控网络的理解及其在可编程生物系统设计中的应用	细菌转录调控网络及其调控元件	机器学习, 自然语言处理	NA	NGS, 基因组学, 转录组学, 独立成分分析, 深度学习	深度学习模型	基因组数据, 转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
453	2026-05-31	MALICoT: A pilot cross-sectional study analyzing the effects of power training and age on endomysium content and fiber area in the soleus muscle of adult males 2026-Jun, Physiological reports IF:2.2Q3 DOI:10.14814/phy2.70933 PMID:42210728	研究论文	通过横断面研究分析力量训练和年龄对成年男性比目鱼肌内膜含量和肌纤维面积的影响	首次利用深度学习图像分析结合定量蛋白质组学方法系统评估运动训练和年龄对人体比目鱼肌结缔组织内膜的影响	样本量较小且仅包含男性参与者，无法推广至女性或不同运动类型人群	探究力量训练和年龄对人体比目鱼肌内膜含量及肌纤维面积的影响	43名临床健康男性参与者，分为年轻非活跃对照组、年轻力量训练运动员组、老年非活跃对照组和老年力量训练运动员组	数字病理学	NA	组织学染色、深度学习图像分析、免疫荧光成像、定量蛋白质组学	深度学习模型	组织病理图像	43名男性参与者，包括比目鱼肌活检样本	NA	NA	NA	NA
454	2026-05-31	Numerical Inverse Design of Patient-Specific Dental Implants: Accelerating FEA-Based Optimization via Evolutionary Neural Surrogates 2026-Jun, International journal for numerical methods in biomedical engineering IF:2.2Q2 DOI:10.1002/cnm.70182 PMID:42210774	研究论文	提出基于神经代理的数值逆设计框架，加速患者特异性牙种植体有限元优化	利用多层感知机回归器替代高保真有限元模拟，结合进化优化实现实时个性化种植体设计，首次将深度学习代理应用于牙科种植体的数值逆设计	依赖合成患者队列数据，未在真实临床数据中验证；框架性能受限于训练数据规模和骨质量、负载条件的多样性	开发克服有限元分析计算瓶颈的数值逆设计框架，实现个性化牙种植体快速优化	患者特异性牙种植体几何构型	数字病理学	牙科疾病	有限元分析，多层感知机回归	多层感知机	3D有限元模拟数据	3000个高保真模拟样本用于训练，50个虚拟患者用于测试	PyTorch	MLP	峰值 von Mises 应力，Cohen's d	未明确提及
455	2026-05-31	A century of coffee and tea research in cognitive health and Alzheimer's disease: Structural, thematic, and translational insights (1911-2025) 2026-May-30, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877261450996 PMID:42216624	综述	该研究通过文献计量分析，绘制了咖啡与茶在认知健康及阿尔茨海默病研究领域的百年发展图谱，涵盖结构、主题及转化视角	首次在统一的一级证据框架下，对咖啡与茶在认知衰老领域的研究进行了横跨1911至2025年的百年尺度联合分析，并整合了主题演化、合作网络及最新趋势的可视化	作为文献计量分析，可能受限于数据库收录范围（仅Scopus索引的英文文章），且未深入评估个别研究的方法学质量或因果证据	绘制咖啡与茶研究在认知衰老领域的结构、主题及时间演化图谱，识别核心文献、合作模式及新兴方向	咖啡与茶在认知健康及阿尔茨海默病相关研究中的文献数据	自然语言处理	阿尔茨海默病, 认知衰老	文献计量分析	NA	文本	2873篇文献，来自1285个来源	NA	NA	年增长率（4.96%）, 平均引用次数（40.17次/篇）	NA
456	2026-05-31	RADIANT: A fully configurable radiotherapy dose prediction framework 2026-May-29, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae7090 PMID:42161288	研究论文	介绍了一个完全可配置的放射治疗剂量预测开源框架RADIANT，基于医学影像分割工具包，支持多种网络架构、损失函数和训练策略	提出一个完全可配置、开源且可复现的放射治疗剂量预测框架，支持多种网络架构和灵活配置，并在多个癌种上进行了基准测试	未明确指出局限性	开发一个可扩展、可配置的开源框架，用于深度学习驱动的放射治疗剂量预测，并实现可复现的实验	宫颈癌、前列腺癌和头颈癌患者的放射治疗剂量分布	数字病理学	宫颈癌, 前列腺癌, 头颈癌	放射治疗剂量预测	深度学习模型	3D医学影像	使用RPA生成的宫颈癌和前列腺治疗计划，以及AAPM OpenKBP挑战赛的头颈癌数据	Medical Imaging Segmentation Toolkit, RADIANT	nnU-Net, FMG-Net, W-Net, ddU-Net, Swin UNETR	剂量分数，均匀性指数，D95、D98、D99误差百分比，剂量体积直方图分数	NA
457	2026-05-31	Physics-Aware Representation Learning on Electronic Charge Density for Materials Property Prediction 2026-May-29, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00235 PMID:42212372	研究论文	提出一种物理感知的深度学习框架，从三维电子电荷密度直接预测材料力学和热力学性质	首次利用物理约束的三维卷积自编码器对电子电荷密度进行无监督降维，保留物理特征，并结合注意力机制三维CNN和LightGBM回归模型实现高效、准确的性能预测，计算成本仅为传统DFT的1/25	NA	开发一种快速、准确的材料性质预测方法，利用电子电荷密度作为物理基础描述符，替代或补充传统密度泛函理论计算	无机晶体材料（共6059种化合物，涵盖多种晶体对称性）	机器学习	NA	DFT（密度泛函理论）	三维卷积自编码器、注意力机制三维CNN、LightGBM	三维电子电荷密度网格（128×128×128）、成分描述符（MAGPIE）	6059种无机化合物	PyTorch, Scikit-learn	三维卷积自编码器、注意力机制三维CNN（Att CNN）、LightGBM	R值（体模量R=0.94，杨氏模量R=0.88，剪切模量R=0.87，形成能R=0.96，德拜温度R=0.89）	NA（提及计算量约为传统DFT的1/25，未指定具体GPU类型）
458	2026-05-31	Synchrotron-Based Deep Learning Network of the Inner Ear: Development and Expert Validation 2026-May-29, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.70637 PMID:42212468	研究论文	开发并外部验证了一种基于深度学习的内耳分割网络，能在多种分辨率和协议的临床CT图像中自动分割内耳	首个在性能上超越领域专家手动分割的内耳自动分割算法，建立了新的临床金标准	NA	开发并验证一种内耳自动分割深度学习网络	内耳在术前临床CT扫描中的分割	深度学习、医学图像分割	耳科疾病	同步辐射相衬成像、临床CT扫描	深度学习分割网络	CT图像（锥束CT、螺旋CT）	100具尸体标本，共4784对同步辐射相衬成像和临床三维数据集	NA	NA	Dice相似系数、最大绝对豪斯多夫距离、平均豪斯多夫距离	NA
459	2026-05-31	Bioinspired Ultrastretchable Aramid Triboelectric Aerogels for Intelligent Vehicle Seat 2026-May-29, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.73549 PMID:42212808	研究论文	受肌肉纤维取向启发，开发出超可拉伸芳纶摩擦电气凝胶，用于智能车辆座椅传感器	通过编程冰晶生长实现98%纤维取向拟合度，是传统冻铸法的2.6倍；首次在单一传感器界面结合深度学习实现驾驶行为实时监测和振动反馈报警	未提及长期稳定性测试或实际车辆环境中的耐久性评估	开发可拉伸气凝胶传感器用于智能驾驶系统中不安全驾驶行为的识别和缓解	芳纶摩擦电气凝胶材料及其传感阵列	机器学习	NA	编程冰晶生长法	深度学习模型	传感器信号	NA	NA	NA	应变值 (539%)	NA
460	2026-05-31	GraFSyn: An Interpretable Deep Learning Framework for Anticancer Drug Synergy via Graphlet Fingerprints 2026-May-29, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00458 PMID:42213476	研究论文	提出GraFSyn框架，利用图子图指纹预测抗癌药物协同作用，并保持结构可追溯性	首次使用图子图指纹作为药物编码方式，保留预定义化学子结构及其拓扑特征，并引入动态多尺度卷积模块处理高维稀疏特征	未提及局限性	开发可解释且结构可追溯的深度学习方法，用于预测抗癌药物组合的协同效应	抗癌药物组合及其与细胞系的相互作用	机器学习	癌症	NA	深度学习框架	分子图结构和基因表达数据	Merck和AstraZeneca基准数据集	NA	动态多尺度卷积模块（DMSC）	ROC-AUC, PR-AUC	NA