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
481	2025-09-11	Artificial Intelligence and Network Medicine: Path to Precision Medicine 2025-Sep, NEJM AI DOI:10.1056/aira2401229 PMID:40918693	综述	本文综述了人工智能与网络医学结合在精准医学中的应用与挑战	整合网络医学与深度学习技术分析多组学数据，提升计算过程的预测精度和生物学洞察	面临生物医学复杂性的持续挑战	推动精准医学发展，定义疾病机制和精确疗法	分子相互作用网络和多组学数据集	机器学习	NA	多组学数据分析	深度学习	分子网络数据	NA
482	2025-09-11	Ectopic adipose tissue in subsistence populations with minimal coronary disease, large left atria, and very low rates of atrial fibrillation 2025-Sep, American journal of preventive cardiology IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ajpc.2025.101271 PMID:40918927	研究论文	通过CT成像比较两个美洲原住民自给群体与美国人群的心外膜脂肪和心血管指标，探讨其与冠心病及房颤的低发病率关联	首次在冠心病和房颤极低的自给自足人群中系统研究心外膜脂肪组织，并报告了Tsimane人群迄今文献中最低的心外膜脂肪体积	研究为横断面比较，无法直接证明因果关系；人群生活方式和文化背景存在差异，可能引入混杂因素	探究自给人群低心血管疾病发病率与心外膜脂肪分布的关系	Tsimane和Moseten美洲原住民自给群体与美国对照人群	数字病理学	心血管疾病	CT成像、深度学习软件测量	深度学习（具体模型未说明）	医学影像（CT）	893名Tsimane成人、440名Moseten成人、955名美国对照成人
483	2025-09-11	Integrating explainable deep learning with multi-omics for screening progressive diagnostic biomarkers of hepatocellular carcinoma covering the "inflammation-cancer" transformation 2025-Sep, Journal of pharmaceutical analysis IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.jpha.2025.101253 PMID:40919103	研究论文	本文提出一种可解释深度学习与多组学整合方法，用于筛选肝细胞癌进展性诊断生物标志物，覆盖'炎症-癌症'转化过程	结合可解释深度学习与多组学数据，系统追踪肝细胞癌从炎症到癌变的生物标志物动态变化	NA	开发肝细胞癌早期诊断与进展预测的生物标志物筛选方法	肝细胞癌及其前期炎症病变	数字病理学	肝细胞癌	多组学分析，深度学习	可解释深度学习模型	多组学数据	NA
484	2025-09-11	Drosophila video-assisted activity monitor (DrosoVAM): a versatile method for behaviour monitoring 2025-Sep, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.250764 PMID:40919370	研究论文	介绍一种名为DrosoVAM的新型果蝇行为监测系统，相比传统DAM系统更灵活、经济且灵敏	开发了基于树莓派控制的红外视频系统，结合深度学习软件DeepLabCut实现多天果蝇活动追踪	NA	探索交配后活动变化的潜在机制，需要相对高通量的监测系统	果蝇（特别是较大物种）	行为监测	NA	红外数字视频系统，深度学习追踪	DeepLabCut	视频	多个监测腔室的果蝇样本
485	2025-09-11	Mitigation of multi-scale biases in cell-type deconvolution for spatially resolved transcriptomics using HarmoDecon 2025-Sep-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf451 PMID:40796171	研究论文	提出HarmoDecon，一种用于空间转录组学细胞类型反卷积的半监督深度学习模型，以缓解多尺度偏差	首次同时解决细胞类型反卷积在spot级别、样本级别和跨平台数据分布的三个尺度偏差问题	NA	开发高精度的空间转录组学细胞类型反卷积方法	空间转录组数据中的细胞类型比例估计	生物信息学	乳腺癌	空间转录组学(STARmap, osmFISH, 10x Visium), scRNA-seq	高斯混合图卷积网络	基因表达数据	多个数据集包括人类乳腺癌样本
486	2025-09-11	Optimizing Federated Learning Configurations for MRI Prostate Segmentation and Cancer Detection: A Simulation Study 2025-Sep, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240485 PMID:40736362	研究论文	通过模拟研究优化联邦学习配置，用于MRI前列腺分割和临床显著前列腺癌检测	针对多客户端联邦学习框架进行配置优化，显著提升了前列腺分割和癌症检测的性能与泛化能力	基于模拟研究，实际临床部署效果需进一步验证；前列腺分割任务中与基线模型差异不显著	开发和优化联邦学习框架，以提升MRI前列腺分割和癌症检测的准确性与泛化性	前列腺MRI图像及临床显著前列腺癌检测	医学影像分析	前列腺癌	联邦学习(FL)，双参数MRI	nnU-Net	MRI图像	前列腺分割：4个客户端，1294名患者；癌症检测：3个客户端，1440名患者
487	2025-09-11	Early warning of harmful cyanobacteria blooms based on high frequency in situ monitoring and intelligible machine learning modelling: The case study of Lake Müggelsee (Germany) 2025-Sep-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124514 PMID:40925059	研究论文	基于高频原位监测和可解释机器学习模型开发有害蓝藻水华的早期预警系统，并以德国Müggelsee湖为例进行验证	提出可解释机器学习建模原则，比较三种不同算法（XGBoost、LSTM-ATT和HEA）在蓝藻水华预测中的性能，强调模型可解释性和泛化能力	研究基于单一湖泊案例，模型泛化能力需在更多水体中验证；不同时间分辨率数据对预测性能的影响需进一步研究	开发可操作、可解释的蓝藻水华早期预警系统	湖泊水体中的蓝藻水华现象	机器学习	NA	高频原位监测（HFISD）、机器学习建模	XGBoost, LSTM with attention, HEA (规则推理)	时间序列水质数据（水温、浊度、pH、藻蓝蛋白）	11年的每小时和每日高频监测数据
488	2025-09-11	Lightweight hybrid Mamba2 for unsupervised medical image registration 2025-Sep, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18104 PMID:40926670	研究论文	提出一种基于Mamba-2的轻量级混合模型HybridMorph，用于无监督医学图像配准	结合卷积和Mamba-2设计残差混合模块(RHM)与并行通道特征聚合器(PCFA)，在降低计算成本的同时提升特征提取能力	NA	解决资源受限医疗环境中的部署挑战，提升医学图像配准的效率和精度	医学图像（脑部MRI）	医学图像处理	NA	无监督学习	HybridMorph (CNN + Mamba-2)	图像	NA
489	2025-09-11	Rapid and sensitive acute leukemia classification and diagnosis platform using deep learning-assisted SERS detection 2025-Aug-29, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102320 PMID:40925373	研究论文	提出一种结合深度学习和表面增强拉曼散射（DL-SERS）的分类策略，用于急性白血病（AL）的快速敏感识别与诊断	集成特征融合（1D光谱和2D图像）与Transformer模型，实现5分钟内仅需0.5 μL脑脊液样本的高灵敏度检测	NA	开发快速敏感的急性白血病分类与诊断平台	急性白血病患者、健康对照及其他疾病个体的脑脊液样本	数字病理	白血病	表面增强拉曼散射（SERS）	Transformer	光谱数据、图像	超过390份脑脊液样本
490	2025-09-11	Deep Learning Improves Parameter Estimation in Reinforcement Learning Models 2025-Aug-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.21.644663 PMID:40666915	研究论文	本文探讨了强化学习模型中的参数估计问题，并比较了传统优化方法与深度学习方法的性能差异	引入深度学习流程进行认知模型参数估计，并提出了系统性评估框架来评估参数估计的多个维度	研究主要基于十个决策数据集，可能需要更多样化的数据集验证通用性	解决强化学习模型中的参数模糊性问题，提高科学推理的可靠性	强化学习模型的参数估计	机器学习	NA	深度学习流程，Nelder-Mead优化方法	神经网络	行为决策数据	十个决策数据集
491	2025-09-11	Computational glycosyltransferases masked deoxynivalenol toxicity and halted FHB spread in wheat grains 2025-Aug-24, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.08.045 PMID:40858235	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的糖基转移酶预测模型，用于识别能够降解脱氧雪腐镰刀菌烯醇（DON）的新型酶，并在转基因小麦中验证其抗病效果	首次将Transformer框架应用于糖基转移酶多功能性预测，并成功鉴定出两种新型DON解毒酶	仅对少量预测酶进行了实验验证，需要进一步扩大验证范围	开发预测模型识别新型DON解毒酶，增强小麦对镰刀菌感染的抗性	糖基转移酶（GTs）、转基因小麦、脱氧雪腐镰刀菌烯醇（DON）	农业生物技术	植物真菌病害	深度学习、转基因技术、生物测定	Transformer	酶序列数据、生物实验数据	转基因小麦品系（具体数量未明确说明）
492	2025-09-11	Leveraging Deep Learning to Enhance Malnutrition Detection via Nutrition Risk Screening 2002: Insights from a National Cohort 2025-Aug-21, Nutrients IF:4.8Q1 DOI:10.3390/nu17162716 PMID:40871744	研究论文	本研究利用深度学习开发并验证了一种基于NRS-2002和人口统计学参数的两步营养疗法需求与类型预测工具	首次将机器学习算法与NRS-2002结合，通过加入性别、癌症状态和病房类型等变量提升预测性能，开发出新评估量表	需要更大规模跨国队列数据进行外部验证	开发机器学习辅助的营养风险筛查工具，优化营养疗法决策	191,028名患者，涵盖年龄、性别、BMI、NRS-2002评分、癌症状态及病房类型等参数	机器学习	营养不良	机器学习分类算法	Random Forest, ANN, Deep Learning, Elastic Net, Naive Bayes	结构化临床数据	191,028名患者
493	2025-09-11	Analysis of Tongue and Face Image Features of Anemic Women and Construction of Risk-Screening Model 2025-Aug-20, Biomedical and environmental sciences : BES IF:3.0Q2 DOI:10.3967/bes2025.047 PMID:40928272	研究论文	通过分析女性贫血患者的面部和舌象特征，构建贫血风险筛查模型	首次结合面部和舌象颜色与纹理特征，利用多种机器学习模型和深度学习模型（ResNet50V2 + Conv1D）构建贫血筛查模型，并发现特定年龄组的特征变化规律	样本仅来自单一医院（曙光医院），样本量有限（533名女性），可能影响模型泛化能力	识别女性贫血相关的面舌图像关键特征，建立并评估贫血风险筛查模型	女性人群（贫血患者与健康对照）	digital pathology	anemia	舌面诊仪（TFDA-1）、图像特征提取（FDAS和TDAS v2.0）、LASSO回归、机器学习与深度学习建模	ANN, ResNet50V2, Conv1D, 以及另外九种机器学习模型	image	533名女性参与者（包括贫血和健康个体）
494	2025-09-11	Ground Reaction Force Estimation via Time-aware Knowledge Distillation 2025-Aug-15, IEEE internet of things journal IF:8.2Q1 DOI:10.1109/jiot.2025.3578012 PMID:40918555	研究论文	提出一种时间感知知识蒸馏框架，用于从鞋垫传感器数据估计地面反作用力（GRF）	利用小批量内的相似性和时序特征进行知识蒸馏，有效捕捉特征间互补关系和数据的序列特性	NA	开发轻量级模型以实现准确且资源高效的地面反作用力估计	人类步态数据	机器学习	NA	知识蒸馏	轻量级学生模型（具体架构未指定）	传感器时序数据	在不同步行速度下收集的数据（具体数量未说明）
495	2025-09-11	Global research landscape of retinoblastoma biomarkers: a multidisciplinary bibliometric analysis based on multiple databases (2005-2025) 2025-Aug-15, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-025-06279-7 PMID:40817296	文献计量分析	对2005至2025年间视网膜母细胞瘤生物标志物的全球研究格局进行多学科文献计量分析	首次通过多数据库系统量化分析RB生物标志物的研究热点与发展趋势	依赖数据库收录范围，可能存在文献覆盖不全；未来趋势部分基于历史数据推断	分析视网膜母细胞瘤生物标志物的研究格局与热点，为未来研究提供理论参考	全球范围内关于视网膜母细胞瘤生物标志物的学术出版物	生物医学信息学	视网膜母细胞瘤	文献计量分析（R软件、VOSviewer、CiteSpace）	NA	文献元数据	2005-2025年间Web of Science和Scopus数据库收录的相关出版物
496	2025-09-11	Going beyond SMILES enumeration for data augmentation in generative drug discovery 2025-Aug-14, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d5dd00028a PMID:40917333	研究论文	本文提出并评估了四种新的SMILES数据增强策略，以提升小分子数据集在生成式深度学习中的性能	引入了基于自然语言处理和化学知识的四种新型SMILES增强方法：token删除、原子掩码、生物电子等排替换和自训练	NA	探索超越传统SMILES枚举的数据增强技术，以改善分子生成质量	小分子化合物	自然语言处理	NA	SMILES枚举，数据增强	生成式深度学习	分子结构数据（SMILES字符串）	NA
497	2025-09-11	Leveraging artificial intelligence and machine learning in kinase inhibitor development: advances, challenges, and future prospects 2025-Aug-12, RSC medicinal chemistry IF:4.1Q2 DOI:10.1039/d5md00494b PMID:40919316	综述	本文综述了人工智能和机器学习在激酶抑制剂开发中的应用、挑战及未来前景	探讨AI/ML方法（包括深度学习、图神经网络和生成模型）如何革新激酶抑制剂的设计、优化和再利用	数据稀疏性、模型可解释性以及计算与实验结果之间的转化差距	加速和优化下一代激酶靶向治疗药物的开发	蛋白激酶及激酶抑制剂	机器学习	癌症	AI/ML方法，包括深度学习、图神经网络、生成模型	深度学习、图神经网络、生成模型	NA	NA
498	2025-09-11	Dynamic AI-assisted ipsilateral tissue matching for digital breast tomosynthesis 2025-Aug-06, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112356 PMID:40925265	研究论文	评估AI辅助同侧组织匹配技术在数字乳腺断层合成摄影中减少定位误差的效果	首次将动态AI辅助同侧组织匹配技术应用于DBT，并针对非专家放射科医生进行误差减少的量化评估	样本量较小（30个病例），仅针对乳腺影像领域	评估AI辅助技术对乳腺病变定位准确性的提升效果	数字乳腺断层合成摄影（DBT）影像中的乳腺病变	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	深度学习模型（具体架构未说明）	医学影像	30个病例，94个共识参考标注，涉及26名放射科医生（14+12）的评估
499	2025-09-11	ECG-GraphNet: Advanced arrhythmia classification based on graph convolutional networks 2025-Aug, Heart rhythm O2 IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.hroo.2025.05.012 PMID:40917189	研究论文	提出一种基于图卷积网络的ECG-GraphNet模型，用于心律失常的精确分类	创新性地将ECG波形建模为图结构节点，并采用QRS中心加权平均池化方法增强特征提取	NA	开发高性能心律失常自动分类方法以辅助临床诊断	心电图信号与心律失常分类	医疗人工智能	心血管疾病	图卷积网络	GCN	心电图信号	328名患者的单导联10秒ECG记录
500	2025-09-11	DeepHVI: A multimodal deep learning framework for predicting human-virus protein-protein interactions using protein language models 2025-Aug, Biosafety and health IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.bsheal.2025.07.005 PMID:40918205	研究论文	提出一种多模态深度学习框架DeepHVI，用于预测人类与病毒蛋白质间的相互作用	整合蛋白质语言模型与多模态融合技术，结合二元分类和条件序列生成任务以提高预测准确性	NA	系统预测人类与病毒蛋白质间的潜在相互作用，以支持公共卫生策略和抗病毒药物设计	人类蛋白质和病毒蛋白质（如SARS-CoV-2）	自然语言处理	传染病	蛋白质语言模型，多模态融合	深度学习框架	蛋白质序列数据	高置信度实验数据集（具体数量未说明）