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
5361	2025-10-06	Dynamic modulation of social gaze by sex and familiarity in marmoset dyads 2024-Nov-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.02.16.580693 PMID:38405818	研究论文	开发了一种新框架来追踪自由活动的狨猴面部特征和三维头部注视方向，并研究性别和熟悉度对社交注视行为的影响	结合深度学习计算机视觉工具与三角测量算法，首次实现了对自由活动狨猴的3D头部注视方向追踪，克服了传统方法需要限制头部运动的局限	研究仅针对狨猴这一物种，方法在严重遮挡情况下可能仍存在挑战	量化灵长类动物在自然状态下的社交注视行为，探究社会因素对注视动态的影响	普通狨猴成对组合	计算机视觉	NA	深度学习，三角测量算法，3D几何面部框架构建	CNN	视频，图像	多对狨猴组合	深度学习计算机视觉工具	NA	NA	NA
5362	2025-10-06	Natural Language Processing of Clinical Documentation to Assess Functional Status in Patients With Heart Failure 2024-11-04, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.43925 PMID:39509128	研究论文	开发并验证一种深度学习自然语言处理策略，用于从非结构化临床文档中提取心力衰竭患者的功能状态评估	首次开发专门用于从临床文档中提取NYHA分级和心衰症状的深度学习NLP模型，将功能状态评估的可提取比例提高了83%	研究数据仅来自美国康涅狄格州的三个医疗网络，可能限制模型的泛化能力	开发自然语言处理工具从临床文档中自动提取心衰患者功能状态信息	34,070名心力衰竭患者的电子健康记录数据	自然语言处理	心血管疾病	自然语言处理	深度学习	文本	34,070名患者，182,308份未标注文档和3,000份专家标注文档	NA	NA	AUROC	NA
5363	2025-10-06	Disentangling Interpretable Factors with Supervised Independent Subspace Principal Component Analysis 2024-Oct-31, ArXiv PMID:39575118	研究论文	提出一种用于多子空间学习的监督独立子空间主成分分析方法，旨在解决高维数据表示中可解释性问题	将希尔伯特-施密特独立性准则(HSIC)融入PCA框架，同时实现监督学习和子空间解缠	未明确说明方法在大规模数据集上的计算效率限制	开发能够捕获人类可理解概念的高维数据表示方法	高维数据表示和可解释性分析	机器学习	乳腺癌, 疟疾, 衰老相关疾病	主成分分析, 希尔伯特-施密特独立性准则	线性模型, 自编码器	图像特征, DNA甲基化数据, 单细胞数据	NA	NA	sisPCA	NA	NA
5364	2025-10-06	The gene expression signature of electrical stimulation in the human brain 2024-Oct-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.21.558812 PMID:37790527	研究论文	本研究通过转录组和表观基因组测序技术揭示了人脑电刺激对基因表达的分子影响，重点关注小胶质细胞的反应	首次发现临床常用电刺激主要影响小胶质细胞特异性细胞因子活性相关基因表达，而非神经元基因表达	研究样本量有限，仅针对前颞叶电刺激，未涵盖其他脑区	探索人脑电刺激的分子机制及其对基因表达的影响	接受神经外科手术患者的前颞叶脑组织	生物信息学	神经系统疾病	转录组测序, 表观基因组测序, 单细胞测序	深度学习	基因表达数据, 表观遗传数据	神经外科手术患者脑组织样本	NA	NA	NA	NA
5365	2025-10-06	Enhancing personalized gene expression prediction from DNA sequences using genomic foundation models 2024-Oct-10, HGG advances DOI:10.1016/j.xhgg.2024.100347 PMID:39205391	研究论文	本研究通过使用基因组基础模型的预训练嵌入，开发了能够从DNA序列预测个性化基因表达的深度学习模型	首次将Nucleotide Transformer基础模型的预训练嵌入应用于个性化基因表达预测，显著缩小了与仅使用遗传变异的弹性网络回归方法的性能差距	训练数据规模有限（290个个体），需要更多训练数据和计算资源改进方法	提高从DNA序列预测个性化基因表达的准确性	人类基因组DNA序列和基因表达数据	基因组学	NA	基因表达分析，基因型分析	Transformer	DNA序列数据，基因表达数据，基因型数据	290个个体的基因型和表达数据	NA	Transformer	相关性	NA
5366	2025-10-06	Integrated image-based deep learning and language models for primary diabetes care 2024-Oct, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-03139-8 PMID:39030266	研究论文	开发集成图像和语言模型的DeepDR-LLM系统，用于改善基层糖尿病管理和糖尿病视网膜病变筛查	首次将基于图像的深度学习模型与大型语言模型集成，为基层医生提供个性化糖尿病管理建议	仅进行了单中心前瞻性研究，样本量有限，需要在更广泛人群中验证	解决基层糖尿病管理和DR筛查资源不足的问题	糖尿病患者和基层医生	计算机视觉,自然语言处理	糖尿病,糖尿病视网膜病变	深度学习,大型语言模型	Transformer	图像,文本	回顾性评估未明确样本量，前瞻性研究769名患者（397名无辅助组，372名辅助组）	NA	Transformer	准确率,依从性改善统计显著性	NA
5367	2025-10-06	Data Science Opportunities To Improve Radiotherapy Planning and Clinical Decision Making 2024-Oct, Seminars in radiation oncology IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.semradonc.2024.07.012 PMID:39271273	综述	探讨数据科学在改善放射治疗计划和临床决策中的应用前景	提出整合多源数据（基因组学、影像组学、剂量组学）和深度学习技术来优化个性化放疗方案，并引入数字孪生概念指导自适应放疗	未提及具体实施案例或验证结果	提升放射治疗的精准性和个性化水平	放射治疗患者	医疗人工智能	肿瘤疾病	基因组学, 影像组学, 剂量组学	深度学习	多模态数据（基因组数据、医学影像、剂量数据）	NA	NA	NA	NA	NA
5368	2025-10-06	Graph-Based Spatial Proximity of Super-Resolved Protein-Protein Interactions Predicts Cancer Drug Responses in Single Cells 2024-Oct, Cellular and molecular bioengineering IF:2.3Q3 DOI:10.1007/s12195-024-00822-1 PMID:39513000	研究论文	开发基于图结构的超分辨率蛋白质-蛋白质相互作用技术，用于预测单细胞水平的癌症药物反应	首次将图神经网络与超分辨率显微镜结合，实现单细胞水平蛋白质相互作用空间网络的三维解析	研究样本数量有限（约10,000个细胞），仅针对EGFR突变细胞系进行验证	开发空间信号网络解析技术以理解癌症耐药机制	EGFR突变PC9和HCC827癌细胞、临床肺组织样本、T细胞	计算生物学	肺癌	空间邻近连接分析、超分辨率显微镜、3D空间蛋白质组分子像素化	图神经网络	蛋白质相互作用图像、3D空间蛋白质数据	超过10,000个EGFR突变细胞	深度学习框架	图神经网络架构	准确率、AUC、F1分数	NA
5369	2025-10-06	Association of quantitative histopathology measurements with antemortem medial temporal lobe cortical thickness in the Alzheimer's disease continuum 2024-09-03, Acta neuropathologica IF:9.3Q1 DOI:10.1007/s00401-024-02789-9 PMID:39227502	研究论文	开发深度学习算法定量测量p-tau和pTDP-43病理，并分析其与阿尔茨海默病连续谱中内侧颞叶皮层厚度的关联	首次开发两种深度学习算法分别定量测量p-tau和pTDP-43病理，相比半定量评分能更精确地揭示病理与结构的关系	样本量相对有限（140例），仅关注内侧颞叶区域，未涵盖其他脑区病理	探究内侧颞叶萎缩与特定神经病理（p-tau和pTDP-43）之间的具体关系	阿尔茨海默病连续谱和边缘系统为主年龄相关TDP-43脑病患者	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习，组织切片分析，MRI成像	深度学习	组织切片图像，MRI图像	140例具有生前MRI成像的病例	NA	NA	病理分级区分能力，模型拟合优度	NA
5370	2025-10-06	Deep5hmC: predicting genome-wide 5-hydroxymethylcytosine landscape via a multimodal deep learning model 2024-09-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae528 PMID:39196755	研究论文	开发了一个多模态深度学习框架Deep5hmC，用于预测全基因组5-羟甲基胞嘧啶修饰景观	首次整合DNA序列和表观遗传特征（组蛋白修饰和染色质可及性）的多模态深度学习模型预测5hmC修饰	NA	预测全基因组5-羟甲基胞嘧啶修饰景观，理解组织特异性基因调控	人脑类器官发育四个阶段和17种人体组织的5hmC测序数据	机器学习	阿尔茨海默病	5hmC测序	深度学习	DNA序列数据, 表观遗传数据	四个前脑发育阶段和17种人体组织的5hmC测序数据	NA	多模态深度学习架构	AUROC, Spearman相关系数	NA
5371	2025-10-06	Presurgical Upgrade Prediction of DCIS to Invasive Ductal Carcinoma Using Time-dependent Deep Learning Models with DCE MRI 2024-09, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230348 PMID:38900042	研究论文	本研究使用时间依赖性深度学习模型预测DCIS术前升级为浸润性导管癌	首次将时间依赖性深度学习模型应用于DCE MRI数据，无需病灶分割即可预测DCIS升级	样本量较小（154例），为回顾性研究	预测导管原位癌术前升级为浸润性恶性肿瘤	经活检证实的DCIS患者（154例，其中25例术后升级）	计算机视觉	乳腺癌	动态对比增强MRI	CNN, LSTM	医学影像	154例DCIS病例（25例升级，129例未升级）	NA	ResNet50, VGG16, CNN-LSTM	AUC	NA
5372	2025-10-06	Prediction of extraction difficulty for impacted maxillary third molars with deep learning approach 2024-09, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101817 PMID:38458545	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于通过全景X光片预测上颌阻生第三磨牙的手术难度	首次使用YoloV5x架构对阻生上颌第三磨牙进行自动分割和手术难度分类	数据集仅包含708张全景X光片，样本量相对有限	评估深度学习模型在预测上颌阻生第三磨牙手术难度方面的有效性	上颌阻生第三磨牙	计算机视觉	口腔疾病	全景X光成像	深度学习	医学图像	708张全景X光片	YoloV5	YoloV5x	灵敏度,精确度,F1分数	NA
5373	2025-10-06	Clinical Translation of a Deep Learning Model of Radiation-Induced Lymphopenia for Esophageal Cancer 2024-Sep, International journal of particle therapy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ijpt.2024.100624 PMID:39228692	研究论文	本研究将深度学习模型应用于食管癌放疗中预测辐射诱导淋巴细胞减少症风险，并提出将免疫系统作为风险器官纳入放疗计划优化的策略	首次提出将免疫系统作为风险器官的概念，并开发深度学习模型指导放疗计划优化以减轻辐射诱导淋巴细胞减少症	研究基于回顾性数据和小样本量（20例患者），需要前瞻性临床试验验证	开发并验证深度学习模型在预测和减轻食管癌放疗中辐射诱导淋巴细胞减少症风险的应用	食管癌患者	数字病理	食管癌	深度学习	深度学习模型	放疗计划数据、剂量学参数、淋巴细胞计数	20例食管癌患者（10例接受调强放疗，10例接受被动散射质子治疗）	NA	NA	绝对淋巴细胞计数最低值预测准确性	NA
5374	2025-10-06	Investigating the relationship between radiographic joint space width loss and deep learning-derived magnetic resonance imaging-based cartilage thickness loss in the medial weight-bearing region of the tibiofemoral joint 2024-Sep, Osteoarthritis and cartilage open DOI:10.1016/j.ocarto.2024.100508 PMID:39238657	研究论文	研究膝关节X射线关节间隙宽度损失与深度学习衍生的MRI软骨厚度损失之间的关系	首次使用深度学习定量分析MRI软骨厚度损失，并与传统X射线测量方法进行对比分析	样本量相对有限(n=256)，仅关注膝关节内侧承重区域，观察时间较短(12-24个月)	评估X射线关节间隙宽度损失是否能有效代表MRI测量的软骨厚度损失	骨关节炎倡议(OAI)研究中可能处于早期骨关节炎阶段的膝关节	医学影像分析	骨关节炎	磁共振成像, X射线成像, 深度学习	深度学习模型	医学影像(MRI和X射线)	256个膝关节	NA	NA	Pearson相关系数, p值, 线性混合效应模型系数	NA
5375	2025-10-06	Characterization of arteriosclerosis based on computer-aided measurements of intra-arterial thickness 2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.5.057501 PMID:39398866	研究论文	开发基于计算机视觉的动脉内厚度测量方法，用于量化肾脏活检数字病理图像中的动脉粥样硬化	提出结合多类深度学习分割和径向采样的动脉壁形态量化新方法，首次系统验证测量技术对模拟动脉变形的敏感性	研究样本量有限（33张全切片图像），仅使用三色染色图像，需要病理学家手动标注作为金标准	开发动脉粥样硬化的计算生物标志物量化方法	肾脏活检数字病理图像中的动脉结构	计算机视觉	心血管疾病	数字病理成像	深度学习	图像	33张肾脏活检全切片图像中的753条动脉（训练集：24张WSI的648条动脉；测试集：9张WSI的105条动脉）	NA	NA	Dice系数	NA
5376	2025-10-06	ConIQA: A deep learning method for perceptual image quality assessment with limited data 2024-Aug-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70469-5 PMID:39209864	研究论文	提出一种基于深度学习的图像质量评估方法ConIQA，能够在有限标注数据条件下有效评估图像质量	结合一致性训练和新型数据增强方法，能够同时利用标注和未标注数据进行学习	在特定领域（如计算机生成全息图）的验证，通用性需要进一步验证	开发在有限标注数据条件下仍能有效评估图像质量的深度学习方法	虚拟现实和增强现实应用中的图像质量评估	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	1000张自然图像，每张配对不同CGH算法渲染的图像，由13名参与者进行质量评分	NA	NA	皮尔逊相关系数, 斯皮尔曼相关系数, 肯德尔tau系数	NA
5377	2025-10-06	Expert-Level Detection of Referable Glaucoma from Fundus Photographs in a Safety Net Population: The AI and Teleophthalmology in Los Angeles Initiative 2024-Aug-26, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.25.24312563 PMID:39252888	研究论文	开发并测试用于检测可转诊青光眼的深度学习算法，应用于洛杉矶县卫生服务部远程视网膜筛查项目	基于VGG-19架构的深度学习算法在检测可转诊青光眼方面达到或超过眼科医生和验光师的表现水平	研究数据来源于单一医疗系统，可能限制算法的泛化能力	开发自动检测可转诊青光眼的深度学习算法，优化眼科筛查流程	洛杉矶县卫生服务部远程视网膜筛查项目中的眼底照片和患者数据	计算机视觉	青光眼	眼底摄影	CNN	图像	训练集：12,098张图像来自5,616名患者；测试集：1,000张图像来自500名患者	NA	VGG-19	AUC, 敏感度, 特异度	NA
5378	2025-10-06	Multimodal fusion learning for long QT syndrome pathogenic genotypes in a racially diverse population 2024-Aug-24, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01218-1 PMID:39181999	研究论文	开发结合心电图波形和电子健康记录数据的深度学习方法来识别长QT综合征致病基因型	首次将多模态融合学习应用于长QT综合征基因型识别，并在种族多样化人群中验证	模型性能仍有提升空间，精确召回曲线下面积为0.29	开发识别长QT综合征致病基因变异的深度学习模型	长QT综合征患者及携带致病基因变异的人群	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习，多模态融合	深度学习模型	心电图波形数据，电子健康记录	英国生物银行和西奈山BioMe生物银行的多族裔人群数据	NA	NA	精确召回曲线下面积，受试者工作特征曲线下面积	NA
5379	2025-10-06	Deep learning enables accurate soft tissue tendon deformation estimation in vivo via ultrasound imaging 2024-08-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68875-w PMID:39117664	研究论文	开发了一种名为StrainNet的新型深度学习方法来通过超声成像准确估计体内软组织肌腱变形	创建了专门针对体内成像挑战设计的深度学习应变测量方法，能够处理低信噪比的体内图像	NA	开发能够在体内环境中准确测量组织变形的图像分析方法	人体屈肌腱	计算机视觉	NA	高频超声成像	深度学习	超声图像序列	NA	NA	StrainNet	应变测量精度	NA
5380	2025-10-06	Phenotyping COVID-19 respiratory failure in spontaneously breathing patients with AI on lung CT-scan 2024-08-05, Critical care (London, England) DOI:10.1186/s13054-024-05046-3 PMID:39103945	研究论文	本研究通过深度学习分析自主呼吸COVID-19患者的肺部CT扫描，结合临床数据识别呼吸衰竭亚型	首次将深度学习量化CT特征与临床实验室数据结合，通过潜在类别分析识别COVID-19呼吸衰竭亚型	研究为观察性队列设计，样本量相对有限（559例），需进一步验证	通过AI增强COVID-19呼吸衰竭亚型识别能力	自主呼吸的COVID-19呼吸衰竭患者	医学影像分析	COVID-19	肺部CT扫描，深度学习分析	深度学习	医学影像（CT扫描），临床数据，实验室数据	559例COVID-19患者（亚型1：156例，亚型2：403例）	NA	NA	90天死亡率，临床特征比较	NA