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
5041	2025-10-06	Multiclass classification of thalassemia types using complete blood count and HPLC data with machine learning 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06594-6 PMID:40691682	研究论文	本研究使用机器学习方法对地中海贫血类型进行多分类，基于全血细胞计数和高效液相色谱数据	首次使用CBC和HPLC诊断报告预测α和β地中海贫血的主要和次要类型	研究基于巴基斯坦患者数据，未结合深度学习技术	评估机器学习方法在检测地中海贫血类型中的性能	巴基斯坦地中海贫血患者	机器学习	地中海贫血	全血细胞计数，高效液相色谱	KNN, SVM, XGBoost	临床检测数据	NA	NA	NA	准确率	NA
5042	2025-10-06	Predicting wheat yield using deep learning and multi-source environmental data 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11780-7 PMID:40691684	研究论文	本研究开发了DeepAgroNet深度学习框架，通过整合卫星影像、气象数据和土壤特征来预测巴基斯坦南部地区冬小麦产量	提出了新颖的三分支深度学习框架，首次将CNN、RNN和ANN模型集成用于作物产量预测，能够有效融合空间、时间和静态数据	研究仅限于巴基斯坦南部地区，模型在其他农业区域的适用性需要进一步验证	开发准确的冬小麦产量预测方法以保障粮食安全和促进可持续农业发展	巴基斯坦南部地区冬小麦	机器学习	NA	遥感监测、卫星影像分析	CNN,RNN,ANN	卫星影像、气象数据、土壤特征数据	2017-2022年区域级产量数据	Google Earth Engine	DeepAgroNet（三分支架构）	R值,预测准确率,产量误差率	Google Earth Engine平台
5043	2025-10-06	The topology of molecular representations and its influence on machine learning performance 2025-Jul-21, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01045-w PMID:40691856	研究论文	提出TopoLearn模型，通过特征空间的拓扑特征预测分子表示在数据集上的有效性	首次建立特征空间拓扑与分子表示机器学习性能之间的经验联系，并提供持久同调描述符与模型误差指标的关联分析	NA	系统化理解和选择分子表示方法，提高机器学习在化学数据集上的性能	分子表示方法和化学数据集	机器学习	NA	持久同调	深度学习模型	化学数据	NA	NA	TopoLearn	误差指标	NA
5044	2025-10-06	Machine learning-guided evolution of pyrrolysyl-tRNA synthetase for improved incorporation efficiency of diverse noncanonical amino acids 2025-Jul-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61952-2 PMID:40681550	研究论文	本研究应用机器学习方法指导吡咯赖氨酰-tRNA合成酶(PylRS)的进化，显著提高了多种非经典氨基酸在蛋白质中的掺入效率	首次将机器学习与酶工程相结合，通过FFT-PLSR模型和深度学习模型(ESM-1v、Mutcompute、ProRefiner)系统优化PylRS的tRNA结合域	研究主要关注tRNA结合域的优化，可能忽略了其他功能域对酶活性的影响	开发高效的PylRS变体以提高非经典氨基酸在蛋白质合成中的掺入效率	吡咯赖氨酰-tRNA合成酶(PylRS)及其变体	机器学习	NA	酶工程、蛋白质工程	FFT-PLSR, ESM-1v, Mutcompute, ProRefiner	蛋白质序列数据、酶活性数据	12个单突变组合分析，7种PylRS衍生合成酶测试	NA	深度学习模型、偏最小二乘回归模型	终止密码子抑制效率(SCS)、催化效率(k/K)、蛋白产量	NA
5045	2025-10-06	Deep learning to identify stroke within 4.5 h using DWI and FLAIR in a prospective multicenter study 2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10804-6 PMID:40683923	研究论文	开发深度学习模型利用DWI和FLAIR影像在4.5小时内识别卒中发病时间	提出多模态Res-U-Net模型，结合改进的U-Net和ResNet-34架构，通过DWI-FLAIR不匹配图像进行卒中发病时间分类	NA	提高急性缺血性卒中溶栓治疗的适用性	症状出现24小时内接受扫描的卒中患者	医学影像分析	卒中	扩散加权成像，液体衰减反转恢复序列	深度学习	医学影像	内部测试集123例，外部测试集单中心468例，多中心1151例	NA	U-Net, ResNet-34, DenseNet-121	AUC-ROC	NA
5046	2025-10-06	Performance of Machine Learning in Diagnosing KRAS (Kirsten Rat Sarcoma) Mutations in Colorectal Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Jul-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/73528 PMID:40680189	系统评价与荟萃分析	本系统评价与荟萃分析评估了机器学习在诊断结直肠癌KRAS突变中的性能表现	首次通过系统评价和荟萃分析综合评估不同机器学习方法在KRAS突变诊断中的性能，为智能诊断工具开发提供循证依据	深度学习模型的临床应用仍相对有限，需要更大样本量和改进的模型架构	系统评价机器学习模型在诊断结直肠癌KRAS突变中的性能表现	结直肠癌患者的KRAS基因突变	机器学习	结直肠癌	CT、MRI、PET/CT、病理组织学	机器学习模型、深度学习模型	临床特征、医学影像（CT、MRI、PET/CT）、病理图像	43项研究，涉及10,888名患者	NA	NA	c-index、敏感性、特异性	NA
5047	2025-10-06	A cascade approach for the early detection and localization of myocardial infarction in 2D-echocardiography 2025-Jul-17, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104400 PMID:40701872	研究论文	开发了一种用于超声心动图中心肌梗死早期检测和定位的级联框架	首次将分割与分类相结合的多步骤人工智能系统应用于超声心动图心肌梗死诊断	NA	开发自动化的心肌梗死诊断和定位方法	超声心动图图像中的左心室壁	医学影像分析	心血管疾病	2D超声心动图	U-Net, Random Forest	医学图像	两个公共数据集CAMUS和HMC-QU	NA	U-Net	灵敏度, 特异度	NA
5048	2025-10-06	OMT and tensor SVD-based deep learning model for segmentation and predicting genetic markers of glioma: A multicenter study 2025-Jul-15, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2500004122 PMID:40627394	研究论文	开发基于最优质量传输和张量奇异值分解的深度学习模型，用于胶质瘤分割和遗传标记预测	提出OMT方法将不规则MRI图像转换为张量，并利用多模式OMT张量SVD进行预分类概率估计	NA	通过术前MRI实现胶质瘤区域分割和遗传标记预测	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	MRI	深度学习模型	医学影像	3,565名胶质瘤患者，来自16个多中心数据集	NA	OMT-APC	Dice系数, 准确率, AUC	NA
5049	2025-10-06	spRefine Denoises and Imputes Spatial Transcriptomics with a Reference-Free Framework Powered by Genomic Language Model 2025-Jul-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.22.649977 PMID:40631230	研究论文	提出了一种基于基因组语言模型的无参考框架spRefine，用于空间转录组数据的去噪和插补	利用基因组语言模型联合去噪和插补空间转录组数据，无需参考数据，提高了数据整合能力并支持新生物信号发现	NA	解决空间转录组数据的高噪声和基因测量缺失问题	空间转录组数据	生物信息学	衰老相关疾病	空间转录组学	深度学习, 基因组语言模型	空间转录组数据	NA	深度学习框架	基因组语言模型	数据整合效果, 空间衰老时钟估计准确性	NA
5050	2025-10-06	PepTCR-Net: prediction of multi-class antigen peptides by T-cell receptor sequences with deep learning 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf351 PMID:40702702	研究论文	提出一种基于深度学习的双步骤框架PepTCR-Net，用于预测T细胞受体与多类抗原肽的识别关系	结合基于神经网络的语言模型嵌入和生物特征分类编码的先进特征工程，采用贝叶斯前馈神经网络构建预测模型	依赖于公共数据库的数据质量和规模，真实非识别对的获取仍具挑战性	开发计算工具预测TCR与抗原肽的识别关系，以理解免疫系统和疾病治疗	T细胞受体序列、抗原肽序列、HLA类型、V/J基因	机器学习	传染病	深度学习	Bayesian Feedforward Neural Network	生物序列数据	大型公共数据库	NA	PepTCR-Net	预测性能指标	NA
5051	2025-10-06	Inferring cell-type-specific gene regulatory network from cellular transcriptomics data with GeneLink 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf359 PMID:40702704	研究论文	提出GeneLink+框架，通过有向图链接预测任务从细胞转录组数据推断细胞类型特异性基因调控网络	引入残差GATv2模块结合动态注意力机制与残差连接，采用改进的点积方案与可学习权重参数自适应优先处理信息丰富的基因对	NA	从高维转录组数据准确推断细胞类型特异性基因调控网络	血液免疫细胞、阿尔茨海默病和乳腺癌中的基因调控关系	生物信息学	阿尔茨海默病, 乳腺癌	单细胞RNA测序, 小核RNA测序, 空间转录组学	图神经网络	转录组数据	七个数据集	NA	残差GATv2	预测准确性, 生物学相关性	NA
5052	2025-10-06	Benchmarking transcription factor binding site prediction models: a comparative analysis on synthetic and biological data 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf363 PMID:40702706	研究论文	系统评估转录因子结合位点预测模型的性能，包括传统位置权重矩阵、支持向量机和深度学习方法	首次系统比较不同计算模型在合成和真实生物数据上的表现，并建立预训练SVM模型数据库	主要基于人类ChIP-seq数据，可能不适用于其他物种或数据类型	评估和比较不同转录因子结合位点预测模型的性能	转录因子结合位点	生物信息学	NA	ChIP-seq	PWM, SVM, 深度学习	DNA序列数据	来自ENCODE的人类ChIP-seq数据，涵盖多种细胞系和组织	NA	NA	预测性能评估指标	NA
5053	2025-10-06	Deep learning diagnosis of hepatic echinococcosis based on dual-modality plain CT and ultrasound images: a large-scale, multicenter, diagnostic study 2025-07-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002486 PMID:40358633	研究论文	开发并验证基于平扫CT和超声双模态影像的深度学习系统用于肝包虫病的诊断	首次将平扫CT与超声影像融合构建多模态深度学习诊断系统，并在大规模多中心数据上进行验证	研究主要针对新疆地区，在更广泛人群中的适用性需要进一步验证	提高资源匮乏地区肝包虫病的影像筛查准确率	肝包虫病、肝囊肿、肝脓肿及健康肝脏	计算机视觉	肝包虫病	CT成像、超声成像	深度学习	图像	8979例病例，来自中国新疆8家医院，时间跨度18年，包含回顾性和前瞻性数据	NA	EfficientNet3D, EfficientNet-B0	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
5054	2025-10-06	Deep learning-based radiomics and machine learning for prognostic assessment in IDH-wildtype glioblastoma after maximal safe surgical resection: a multicenter study 2025-07-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002488 PMID:40391963	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习和影像组学的机器学习模型，用于预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者最大安全手术切除后的总生存期	采用基于ResNet的分割网络自动分割MRI图像中的三个关键区域，结合影像组学特征和机器学习算法构建预后预测模型，并在多中心数据中进行验证	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者手术后的总生存期	582名IDH野生型胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	磁共振成像，影像组学分析	深度学习，机器学习	医学影像	582名患者（训练队列301名，内部验证128名，外部验证153名）	NA	ResNet	一致性指数，Kaplan-Meier生存分析，对数秩检验，多变量Cox回归分析	NA
5055	2025-10-06	Feature-Reinforced Strategy for Enhancing the Accuracy of Triboelectric Vibration Sensing Toward Mechanical Equipment Monitoring 2025-Jul, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202503997 PMID:40411864	研究论文	本研究提出了一种结合界面偶极能量和真空能级优化的摩擦电材料新机制，开发了自供电振动传感器并集成深度学习算法实现设备状态监测	提出界面偶极能量与真空能级优化相结合的新机制解释振动下的电荷生成与分离，通过优化界面接触面积和电子传输能力增强信号清晰度并引入更细微特征	未明确说明传感器在极端工业环境下的长期稳定性测试结果	开发能够同时满足自供电和诊断需求的高精度振动传感器用于机械设备监测	颚式破碎机和振动筛等工业设备	机器学习和传感器技术	NA	摩擦电纳米发电机(TENG)、振动波形分析	深度学习算法	振动信号波形数据	NA	NA	NA	准确率	NA
5056	2025-10-06	InterpolAI: deep learning-based optical flow interpolation and restoration of biomedical images for improved 3D tissue mapping 2025-Jul, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02712-4 PMID:40437217	研究论文	提出基于深度学习和光流的医学图像插值与修复方法InterpolAI，用于改善3D组织成像质量	开发了专门针对大图像运动的光流插值AI模型，在保留微观解剖特征和细胞计数方面优于线性插值和当前最先进方法XVFI	未明确说明方法在极端图像质量条件下的表现和计算效率的具体数据	提高生物医学图像数据集的分辨率、通量和质量，实现改进的3D成像	三维生物数据集中的组织图像	计算机视觉	NA	光学流插值技术	深度学习	生物医学图像	多种成像模态、物种、染色技术和像素分辨率的验证数据	NA	光流AI模型	微观解剖特征保留度、细胞计数准确性、图像对比度、方差和亮度保持度	NA
5057	2025-10-06	Predicting NSCLC surgical outcomes using deep learning on histopathological images: development and multi-omics validation of Sr-PPS model 2025-07-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002526 PMID:40440686	研究论文	开发基于深度学习的Sr-PPS模型，利用组织病理学图像预测非小细胞肺癌患者术后结局	首次将Res2Net深度学习架构应用于NSCLC术后预后预测，并通过多组学验证揭示分子机制	样本量相对有限，需要更大规模的外部验证	开发准确预测非小细胞肺癌患者术后结局的深度学习模型	非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	组织病理学图像分析，多组学分析	深度学习	图像，临床数据	337例局部NSCLC患者（开发集），554例TCGA NSCLC患者（验证集）	NA	Res2Net	疾病无进展生存期，总生存期，多变量Cox回归分析	NA
5058	2025-10-06	Predicting adverse drug reactions for combination pharmacotherapy with cross-scale associative learning via attention modules 2025-Jul, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00816-7 PMID:40588546	研究论文	提出一种名为OrganADR的关联学习增强模型，用于预测联合药物治疗在器官水平上的不良反应	通过多解释性模块整合器官水平ADR信息、分子水平药物信息和基于网络的生物医学知识，实现跨尺度关联学习	NA	开发可解释的计算方法准确预测联合药物治疗的不良反应	联合药物治疗的不良反应预测	机器学习	药物不良反应	深度学习	注意力机制	生物医学知识网络、药物分子信息、器官水平ADR信息	涵盖15个器官的评估	NA	注意力模块	NA	NA
5059	2025-10-06	Deep learning-based quantification of tumor-infiltrating lymphocytes as a prognostic indicator in nasopharyngeal carcinoma: multicohort findings 2025-Jul, ESMO open IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.esmoop.2025.105494 PMID:40614660	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的肿瘤浸润淋巴细胞量化方法，用于鼻咽癌预后预测	首次使用深度学习模型从H&E染色全切片图像中自动量化肿瘤浸润淋巴细胞，并在多中心队列中验证其预后价值	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	评估深度学习模型量化肿瘤浸润淋巴细胞在鼻咽癌预后预测中的价值	鼻咽癌患者	数字病理学	鼻咽癌	H&E染色，免疫组织化学	深度学习模型	全切片图像	498例鼻咽癌患者（435例非转移性，63例转移性）	NA	NA	相关系数，疾病无生存期，总生存期，无进展生存期	NA
5060	2025-10-06	Deep learning based time-dependent reliability analysis of an underactuated lower-limb robot exoskeleton for gait rehabilitation 2025-Jul, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H, Journal of engineering in medicine DOI:10.1177/09544119251349362 PMID:40621669	研究论文	本研究评估用于步态康复的欠驱动可穿戴下肢外骨骼的可靠性，采用深度学习框架进行时间依赖性可靠性分析	将LSTM增强的深度神经网络算法应用于动态系统的时间依赖性可靠性分析，结合条件概率方法完成系统可靠性评估	研究主要基于仿真分析，未提及实际临床验证结果	评估下肢机器人外骨骼在步态康复应用中的时间依赖性可靠性	欠驱动可穿戴下肢外骨骼机器人	机器学习	康复医学	计算机辅助设计(CAD), SolidWorks仿真	LSTM, 深度神经网络	仿真数据	超过200次仿真运行	NA	LSTM	可靠性指标(≈0.87)	NA