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
5881	2025-07-16	Deep learning dosiomics in grade 4 radiation-induced lymphopenia prediction in radiotherapy for esophageal cancer: a multi-center study 2025-Aug, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110995 PMID:40550423	research paper	本研究探讨了深度学习与剂量组学特征及其与剂量体积直方图参数和临床因素结合预测食管癌放疗患者4级放射性淋巴细胞减少症的可行性和准确性	结合了深度学习剂量组学特征、剂量体积直方图参数和临床因素构建预测模型，并在多中心数据集中验证了其有效性	研究为回顾性设计，可能受到数据质量和选择偏倚的影响	预测食管癌患者放疗后4级放射性淋巴细胞减少症的发生	545名接受放疗的食管癌患者	digital pathology	esophageal cancer	深度学习剂量组学分析	深度学习模型	医学影像数据和临床数据	545名患者（来自5个医疗中心）
5882	2025-07-16	Generation of synthetic tomographic images from biplanar X-ray: a narrative review of history, methods, and the state of the art 2025-Aug, Journal of neurosurgical sciences IF:1.3Q3 DOI:10.23736/S0390-5616.25.06506-3 PMID:40662246	review	本文综述了基于深度学习的策略，用于从双平面或多平面2D X射线数据生成合成3D CT样图像	强调了深度学习技术在合成CT重建中的潜在优势，并介绍了CNN、GAN和CDP等最新方法	讨论了当前传统CT成像的局限性以及深度学习技术在3D重建中面临的挑战	探索从2D X射线数据生成合成3D CT图像的替代技术	双平面或多平面2D X射线数据	digital pathology	NA	deep learning	CNN, GAN, CDP	X-ray图像	NA
5883	2025-07-16	Deep quantum Monte Carlo approach for polaritonic chemistry 2025-Jul-21, The Journal of chemical physics IF:3.1Q1 DOI:10.1063/5.0272805 PMID:40662707	研究论文	本文介绍了一种深度学习变分量子蒙特卡洛方法，用于解决光学腔中分子电子和光子薛定谔方程	将典型的电子神经网络波函数ansätze扩展到描述联合费米子和玻色子系统，即电子-光子系统，在量子蒙特卡洛框架中	仅应用于氢分子在腔中的情况，尚未扩展到更复杂的分子系统	控制物质性质，如化学反应性，通过将其限制在光学腔中	氢分子在光学腔中的电子和光子系统	量子化学	NA	深度学习变分量子蒙特卡洛方法	神经网络波函数ansätze	量子化学数据	氢分子
5884	2025-07-16	MS2MP: A Deep Learning Framework for Metabolic Pathway Prediction from MS/MS-Based Untargeted Metabolomics 2025-Jul-15, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06875 PMID:40583780	研究论文	提出了一种名为MS2MP的深度学习框架，用于直接从非靶向串联质谱（MS）预测KEGG代谢通路，无需先前的代谢物注释	首次开发出能够直接从MS光谱预测代谢通路的计算工具，通过图神经网络架构学习光谱特征与代谢通路之间的复杂关系	未明确提及具体限制，但可能依赖于训练数据的质量和覆盖范围	提高非靶向代谢组学数据的通路富集分析效率	代谢通路预测	机器学习	NA	串联质谱（MS/MS）	图神经网络（GNN）	质谱数据	33,221个实验性MS光谱
5885	2025-07-16	Mapping the Conformational Heterogeneity Intrinsic to the Protein Native Ensemble 2025-Jul-15, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.5c00201 PMID:40615361	综述	本文回顾了在AlphaFold时代，如何通过实验和计算技术描绘蛋白质在不同分辨率水平下的构象景观	强调了单一结构无法完全捕捉蛋白质的真实情况，提出了整合多探针实验和物理基础模型的方法来理解序列-集合-功能的关系	未提及具体的技术限制或数据不足的问题	探讨蛋白质构象异质性及其对功能理解的重要性	蛋白质的构象景观和功能	结构生物学	NA	实验和计算技术	NA	结构数据	NA
5886	2025-07-16	Deep learning-based contour propagation in magnetic resonance imaging-guided radiotherapy of lung cancer patients 2025-Jul-15, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade8d0 PMID:40570891	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的轮廓传播方法，用于磁共振成像引导的肺癌患者放疗中器官风险和肿瘤体积的快速准确分割	采用混合Transformer-卷积神经网络TransMorph模型进行可变形图像配准，实现了不同场强下MRI图像的高效准确分割	研究样本主要来自特定场强(0.35T)的MR-Linac设备，在更广泛设备上的适用性有待验证	提高磁共振成像引导放疗中器官风险和肿瘤体积轮廓传播的效率和准确性	肺癌患者的MRI图像	数字病理	肺癌	MRI	TransMorph(混合Transformer-CNN)	医学图像	172名肺癌患者(140名内部数据，18名外部中央型肺癌，14名III期肺癌)，共490对计划图像和分次图像
5887	2025-07-16	Dose-aware denoising diffusion model for low-dose CT 2025-Jul-15, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade8cc PMID:40570896	研究论文	本文提出了一种新型剂量感知扩散模型，用于低剂量CT图像去噪，旨在解决现有扩散基深度学习方法在泛化性和不确定性方面的问题	引入了一种基于物理的前向过程，具有连续时间步长，能够灵活表示不同的噪声水平，并包含了一个计算高效的噪声校准模块	未明确提及具体局限性，但可能包括对不同数据集的泛化能力仍需进一步验证	开发一种能够有效减少CT图像噪声同时保持结构保真度并适用于不同剂量水平的去噪方法	低剂量CT图像	数字病理	NA	扩散模型	扩散模型	图像	Mayo Clinic数据集
5888	2025-07-16	MSCMLCIDTI: Drug-Target Interaction Prediction Based on Multiscale Feature Extraction and Deep Interactive Attention Fusion Mechanisms 2025-Jul-15, Journal of computational chemistry IF:3.4Q2 DOI:10.1002/jcc.70170 PMID:40660331	research paper	提出了一种基于多尺度特征提取和深度交互注意力融合机制的药物-靶标相互作用预测模型MSCMLCIDTI	采用多尺度卷积块提取药物化合物和氨基酸序列的结构指纹，结合门控注意力获取多维特征，并通过多层注意力交互机制建模药物亚结构与蛋白质片段间的复杂关系	未提及具体的数据集规模限制或模型计算复杂度问题	提升药物-靶标相互作用预测的准确性以加速药物发现	药物化合物与生物靶标（蛋白质）的相互作用	machine learning	NA	多尺度特征提取、注意力机制	MSCMLCIDTI（基于CNN与注意力机制的混合模型）	药物分子结构数据、蛋白质氨基酸序列数据	四个公开基准数据集（未说明具体样本量）
5889	2025-07-16	VAULT-OCT: Vault Accuracy Using Deep Learning Technology - An AI Model for Predicting Implantable Collamer Lens Postoperative Vault with AS-OCT 2025-Jul-15, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001743 PMID:40660493	研究论文	开发了一个基于深度学习的模型VAULT-OCT，用于预测植入式Collamer晶体（ICL）术后拱高	首次利用术前AS-OCT图像结合深度学习技术预测ICL术后拱高	研究为回顾性设计，样本量相对有限（324只眼）	提高ICL植入术后拱高预测的准确性	接受ICL植入术的患者（162例患者的324只眼）	数字病理	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	神经网络	图像	162例患者的324只眼
5890	2025-07-16	Collaborative Internal Cavity Effect and Interfacial Modulation Mechanism for Boosting Deep Learning-Powered Immunochromatographic Pathogen Detection 2025-Jul-15, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03367 PMID:40662476	研究论文	本文提出了一种深度学习增强的免疫测定方法，通过利用空心碳纳米球（h-CNSs）的内部空腔效应和界面抗体定向调节，实现了病原体的超灵敏检测	结合空心碳纳米球的内部空腔效应和界面抗体定向调节，显著提高了光吸收和光热转换效率，并通过深度学习进一步提升了检测准确率	未明确提及具体局限性	开发一种高灵敏度的病原体检测方法	病原体	数字病理学	NA	免疫色谱分析（ICA）	CNN	图像	加标牛奶和生菜样本
5891	2025-07-16	AI-Driven Smart Sportswear for Real-Time Fitness Monitoring Using Textile Strain Sensors 2025-Jul-14, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3588051 PMID:40658556	研究论文	本文提出了一种基于AI的智能运动服装系统，用于实时监测健身活动中的呼吸-力量协调和肌肉激活对称性	通过集成石墨烯应变传感器和深度学习框架，系统能够实时分类运动执行质量，并区分呼吸不规律和肌肉不对称用力	现有解决方案在无缝和非侵入性同时捕捉呼吸-力量协调和肌肉激活对称性方面存在不足	开发下一代AI驱动的智能运动服装，应用于健身优化、伤害预防和适应性康复训练	健身和康复训练中的运动执行质量	可穿戴技术	NA	深度学习	1D ResNet-18	传感器数据	六种运动条件下的分类准确率达到92.1%
5892	2025-07-16	Region Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation with Noisy Labels 2025-Jul-14, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3589058 PMID:40658577	研究论文	提出一种针对带有噪声标签的CT图像分割的区域不确定性估计框架	提出样本分层训练策略和边界引导的区域不确定性估计模块，有效减少噪声标注的影响	实验仅在CT数据集上进行，未验证在其他医学影像模态（如MRI）上的泛化性	降低医学图像标注成本并提升噪声标签下的分割鲁棒性	CT图像中的器官和组织分割	数字病理	NA	CT图像分割	深度学习基础模型（如SAM）	3D医学图像	多个CT数据集（未明确数量）
5893	2025-07-16	Mining Global and Local Semantics from Unlabeled Spectra for Spectral Classification 2025-Jul-14, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3588122 PMID:40658574	研究论文	提出了一种名为GLSM的新方法，通过自监督学习从未标记的光谱中捕获全局和局部语义信息，以减少对大量标注数据的依赖	提出了一种结合全局和局部语义挖掘的自监督学习方法，能够从未标记的光谱中提取特征，减少对标注数据的依赖	方法在实验数据集上表现良好，但在更广泛的光谱类型和复杂场景下的适用性尚未验证	提高振动光谱识别的准确性，减少对大量标注数据的依赖	振动光谱数据	机器学习	NA	自监督学习	GLSM	光谱数据	三个数据集
5894	2025-07-16	Discovery of selective GluN1/GluN3A NMDA receptor inhibitors using integrated AI and physics-based approaches 2025-Jul-14, Acta pharmacologica Sinica IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41401-025-01607-6 PMID:40659855	研究论文	本文介绍了一种结合人工智能和物理模型的化合物虚拟筛选流程，用于发现选择性GluN1/GluN3A NMDA受体抑制剂	整合了两种基于序列的深度学习预测模型（TEFDTA和ESMLigSite）与分子对接方法，提高了筛选效率和准确性	受限于可用结构数据的缺乏和离子通道的固有复杂性	发现针对GluN1/GluN3A NMDA受体的选择性抑制剂	GluN1/GluN3A NMDA受体	机器学习	情绪障碍	虚拟筛选、分子对接	TEFDTA、ESMLigSite	化合物数据库	1800万种化合物
5895	2025-07-16	ESE and Transfer Learning for Breast Tumor Classification 2025-Jul-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01608-1 PMID:40659967	研究论文	本研究提出了一种基于倒置残差网络、高效挤压激励（ESE）模块和双重迁移学习的轻量级神经网络架构TLese-ResNet，用于乳腺癌分子亚型识别	结合倒置ResNet减少网络参数并增强跨层梯度传播和特征表达能力，引入ESE模块在保持通道关系收集的同时降低网络复杂度，采用双重迁移学习策略应对小数据集问题	数据集规模较小，仅来自江西某医院的乳腺X线摄影图像	开发有效的乳腺癌分子亚型识别辅助工具	浸润性乳腺癌患者的乳腺X线摄影图像（CC和MLO视图）	数字病理学	乳腺癌	深度学习	TLese-ResNet（基于倒置ResNet与ESE模块）	医学影像（乳腺X线摄影）	未明确说明具体数量，来自江西某医院的乳腺X线摄影图像数据集
5896	2025-07-16	An Adaptive Generative 3D VNet Model for Enhanced Monkeypox Lesion Classification Using Deep Learning and Augmented Image Fusion 2025-Jul-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01594-4 PMID:40659969	研究论文	本文提出了一种自适应生成3D VNet模型，用于通过深度学习和增强图像融合技术提高猴痘病变的分类效果	结合自适应生成网络和3D VNet，通过数据增强和自适应融合技术，有效解决了标记数据有限的问题，提高了分类准确性和鲁棒性	未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	设计一个有效的猴痘检测和分类模型	猴痘病变图像	计算机视觉	猴痘	深度学习、数据增强（裁剪、旋转、翻转）、图像融合	Adaptive Generative 3D VNet	3D图像	基于猴痘皮肤病变数据集，具体样本数量未提及
5897	2025-07-16	The Rise of Intelligent Plastic Surgery: A 10-Year Bibliometric Journey Through AI Applications, Challenges, and Transformative Potential 2025-Jul-14, Aesthetic plastic surgery IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00266-025-05068-4 PMID:40660032	review	本文通过文献计量学方法分析了2016至2024年间人工智能在整形外科中的应用、挑战及潜在变革	利用CiteSpace和VOSviewer软件对235篇文献进行定量分析，揭示了AI在乳房重建、面部分析和自动分级系统等领域的创新应用	研究存在西方中心审美标准的偏见、数据集多样性不足以及跨机构合作有限等问题	系统分析人工智能在整形外科领域的研究趋势和临床整合面临的挑战	Web of Science核心合集中2016至2024年间的235篇文献	数字病理	NA	deep learning, predictive modeling	NA	文献数据	235篇文献
5898	2025-07-16	PETFormer-SCL: a supervised contrastive learning-guided CNN-transformer hybrid network for Parkinsonism classification from FDG-PET 2025-Jul-14, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02081-0 PMID:40660058	research paper	提出了一种结合CNN和Transformer的深度学习框架PETFormer-SCL，用于从FDG-PET图像中分类帕金森综合征亚型	整合了CNN与通道级Transformer模块，并采用监督对比学习指导，以增强疾病特异性特征学习并减少个体差异	未明确提及样本多样性或外部验证集的泛化能力	提高帕金森综合征亚型（PD、MSA、PSP）的早期鉴别诊断准确性	帕金森综合征患者的FDG-PET图像	digital pathology	Parkinsonism	FDG-PET	CNN-Transformer hybrid (PETFormer-SCL)	medical image	训练集945例患者，独立测试集330例（总计1275例）
5899	2025-07-16	Innovative Immunoinformatics Tools for Enhancing MHC (Major Histocompatibility Complex) Class I Epitope Prediction in Immunoproteomics 2025-Jul-14, Protein and peptide letters IF:1.0Q4 DOI:10.2174/0109298665373152250625054723 PMID:40662558	研究论文	本文探讨了免疫信息学工具在提高MHC I类表位预测方面的最新进展	结合生物信息学算法、人工智能和机器学习模型，显著提高了表位预测的敏感性和特异性	由于MHC I类结合肽的复杂性和多样性，准确识别不同人群和情境下的表位仍然极具挑战性	提高MHC I类表位预测的准确性，以促进疫苗开发、癌症免疫治疗和自身免疫性疾病的研究	MHC I类分子结合肽	免疫信息学	癌症、自身免疫性疾病	生物信息学算法、人工智能、机器学习、深度学习、多组学数据整合	NetMHC、IEDB、MHCflurry	蛋白质组学、转录组学、基因组学数据	NA
5900	2025-07-16	Single-cell spatial transcriptomics reveals immunotherapy-driven bone marrow niche remodeling in AML 2025-Jul-11, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw4871 PMID:40632867	研究论文	该研究通过单细胞空间转录组学揭示了免疫治疗在急性髓系白血病（AML）中驱动的骨髓微环境重塑	结合单细胞RNA测序与单细胞空间转录组学，实现了对肿瘤微环境的更精确分析，揭示了免疫治疗后白血病细胞附近免疫细胞的全局和局部富集	测序深度限制可能影响数据的全面性	探索免疫治疗在AML中的效果及其对骨髓微环境的影响	接受pembrolizumab和decitabine治疗的AML患者的骨髓样本	数字病理学	急性髓系白血病（AML）	单细胞RNA测序、单细胞空间转录组学	深度学习	转录组数据、图像数据	NA