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
5081	2025-10-06	Sub-regional radiomics combining multichannel 2-dimensional or 3-dimensional deep learning for predicting neoadjuvant chemo-immunotherapy response in esophageal squamous cell carcinoma: a multicenter study 2025-Jul-21, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01047-9 PMID:40691312	研究论文	本研究开发并比较了结合亚区域放射组学与多通道2D和3D深度学习的融合模型，用于预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemo-immunotherapy 的病理完全缓解	首次结合亚区域放射组学特征与多通道2D/3D深度学习，开发融合模型预测食管鳞癌新辅助 chemo-immunotherapy 疗效	样本量相对有限（271例患者），需进一步多中心验证	预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemo-immunotherapy 的治疗反应	局部晚期食管鳞癌患者	医学影像分析	食管鳞状细胞癌	放射组学分析，K-means聚类	深度学习	医学影像数据	271例来自三家医院的患者，分为训练集、内部验证集和外部验证集	PyRadiomics	多通道2D深度学习，多通道3D深度学习	AUC	NA
5082	2025-10-06	Deep learning using nasal endoscopy and T2-weighted MRI for prediction of sinonasal inverted papilloma-associated squamous cell carcinoma: an exploratory study 2025-Jul-21, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00610-0 PMID:40691342	研究论文	本研究探索了基于深度学习整合鼻内镜和T2加权MRI预测鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤相关鳞状细胞癌的价值	首次将鼻内镜和T2加权MRI双模态整合到深度学习框架中，实现SIP-SCC的自动预测	回顾性研究，样本量有限，仅为探索性研究	开发自动预测鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤恶性转化为鳞状细胞癌的深度学习工具	174例诊断为鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤的患者	医学影像分析	鼻腔鼻窦肿瘤	鼻内镜检查，T2加权磁共振成像	深度学习	图像	174例患者（训练队列121例，测试队列53例）	NA	FCN_ResNet101, VNet, DenseNet121	Dice相似系数, AUROC	NA
5083	2025-10-06	Multi-scale feature fusion keypoint detection network for ship draft line localization 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10594-x PMID:40691468	研究论文	提出一种多尺度特征融合关键点检测网络用于船舶吃水线精确定位	将关键点检测与双阶段训练策略相结合，通过多尺度特征融合模块提升对不同环境条件的适应性	未明确说明模型在极端环境条件下的性能表现	开发高效准确的船舶吃水线检测方法	船舶吃水线	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	Dilated Residual-Channel Recalibration Module, Feature Enhancement Extraction Modules, Multi-scale Feature Weighted Integration	检测精度, 执行速度	NA
5084	2025-10-06	Hare escape optimization algorithm with applications in engineering and deep learning 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10289-3 PMID:40691471	研究论文	提出一种受野兔逃避捕食者行为启发的新型元启发式优化算法HEO，并在工程设计和深度学习领域验证其性能	首次将Levy飞行动力学和自适应方向转换相结合，改进了探索与开发的平衡机制，增强了逃离局部最优解的能力	NA	开发一种新型元启发式优化算法并验证其在工程优化和深度学习中的有效性	优化算法性能评估、工程设计问题、卷积神经网络超参数优化	机器学习	NA	元启发式优化算法	CNN	图像	43个基准测试函数（来自CEC 2015和CEC 2020测试集），4个工程优化问题	NA	NA	收敛效率、解可行性、计算效率、模型精度、收敛速度	NA
5085	2025-10-06	A novel framework GRCornShot for corn disease detection using few shot learning with prototypical network 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10870-w PMID:40691480	研究论文	提出了一种基于原型网络的小样本学习框架GRCornShot，用于玉米病害检测	将Gabor滤波器集成到ResNet-50主干网络中提取纹理特征，结合原型网络的小样本学习方法解决有限标注数据问题	仅针对玉米病害进行验证，未在其他作物或更广泛场景中测试	开发能够使用少量数据进行精确玉米病害检测的智能诊断方法	玉米作物及其病害	计算机视觉	植物病害	小样本学习	原型网络	图像	使用4-way 2-shot, 3-shot, 4-shot, 5-shot学习策略	NA	ResNet-50	准确率	NA
5086	2025-10-06	A deep ensemble framework for human essential gene prediction by integrating multi-omics data 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99164-9 PMID:40691502	研究论文	提出一种基于快照集成深度神经网络的方法DeEPsnap，通过整合多组学数据预测人类必需基因	提出快照集成机制可在不增加额外训练成本的情况下训练多个模型，并整合DNA/蛋白质序列特征与四种功能数据特征	NA	预测人类必需基因以促进对基础生命过程和人类疾病的理解及新药开发	人类必需基因	机器学习	NA	多组学数据整合分析	深度神经网络	DNA序列, 蛋白质序列, 基因本体, 蛋白质复合体, 蛋白质结构域, 蛋白质-蛋白质相互作用网络	NA	NA	快照集成深度神经网络	AUROC, AUPRC, 准确率	NA
5087	2025-10-06	Establishment of AI-assisted diagnosis of the infraorbital posterior ethmoid cells based on deep learning 2025-Jul-21, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01831-w PMID:40691526	研究论文	基于深度学习建立眼眶下后筛窦细胞AI辅助诊断模型	首次使用矢状位CT图像和nnUNet框架构建IPECs识别模型	样本量有限（共419例），且为回顾性研究	开发AI辅助识别眼眶下后筛窦细胞的诊断工具	人类矢状位CT图像（包含有和无IPECs的样本）	计算机视觉	鼻窦疾病	CT成像	深度学习	医学图像	277例有IPECs样本，142例无IPECs样本，共541侧训练集，97侧测试集	nnUNet	nnUNet	Dice系数, 精确度, 灵敏度	NA
5088	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
5089	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
5090	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
5091	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
5092	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
5093	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
5094	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
5095	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
5096	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
5097	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
5098	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
5099	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
5100	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