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
581	2025-05-14	Genetic Distinctions Between Reticular Pseudodrusen and Drusen: A Genome-Wide Association Study 2025-Jun, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.03.007 PMID:40064387	研究论文	通过全基因组关联研究（GWAS）比较网状假性玻璃膜疣（RPD）和玻璃膜疣（drusen）的遗传差异	首次识别出与RPD特异性相关的三个新遗传位点，并确认了ARMS2-HTRA1位点与RPD负荷的显著关联	样本量有限，特别是纯RPD病例较少（仅66例），且部分新发现的遗传变异属于罕见变异（次要等位基因频率<5%）	鉴定网状假性玻璃膜疣（RPD）相对于玻璃膜疣（drusen）的特异性遗传决定因素	UK Biobank（UKBB）队列中的RPD患者、drusen患者和对照参与者	基因组学	年龄相关性黄斑变性（AMD）	全基因组关联研究（GWAS）、深度学习框架、光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	基因组数据、OCT影像、彩色眼底照片	1787名参与者（1037名对照、361名纯drusen、66名纯RPD、323名混合病例）
582	2025-05-14	A longitudinal observational study with ecological momentary assessment and deep learning to predict non-prescribed opioid use, treatment retention, and medication nonadherence among persons receiving medication treatment for opioid use disorder 2025-Jun, Journal of substance use and addiction treatment DOI:10.1016/j.josat.2025.209685 PMID:40127869	研究论文	本研究利用生态瞬时评估（EMA）和深度学习技术，预测接受阿片类药物使用障碍（OUD）治疗患者的非处方阿片类药物使用（NPOU）、药物不依从性和治疗保留情况	结合EMA和深度学习技术，预测OUD治疗中的关键行为结果，并开发个性化动态风险档案和适时适应性干预（JITAI）	样本量较小（62名成人），模型性能在不同EMA子类型和结果间差异较大（AUC范围0.58-0.97）	预测接受OUD药物治疗患者的非处方药物使用、药物不依从性和治疗保留情况，以提供主动干预方法	接受阿片类药物使用障碍（OUD）治疗的成人患者	机器学习	阿片类药物使用障碍	生态瞬时评估（EMA）、深度学习	循环深度学习模型	EMA数据、电子健康记录（EHR）	62名成人，14,322次观察
583	2025-05-14	Spectroscopic techniques combined with chemometrics for rapid detection of food adulteration: Applications, perspectives, and challenges 2025-Jun, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116459 PMID:40356185	review	本文综述了近三年来六种光谱技术与化学计量学方法在常见食品掺假检测中的应用、前景与挑战	总结了六种光谱技术（NIR、FTIR、HSI、Raman、UV-Vis和FS）与化学计量学方法在食品掺假检测中的综合应用，并提出了基于深度学习的方法和数据融合的未来研究方向	线性化学计量学方法仍是主要研究方法，这可能限制光谱技术的应用潜力	探讨光谱技术与化学计量学在食品掺假快速检测中的应用与未来发展	常见食品掺假（粉状食品、肉类、蜂蜜、饮料、食用油和乳制品）	食品检测	NA	NIR, FTIR, HSI, Raman, UV-Vis, FS	线性化学计量学方法、深度学习模型	光谱数据	NA
584	2025-05-14	NCPepFold: Accurate Prediction of Noncanonical Cyclic Peptide Structures via Cyclization Optimization with Multigranular Representation 2025-May-13, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00139 PMID:40255206	研究论文	提出了一种名为NCPepFold的计算方法，用于直接预测含有非经典氨基酸的环肽结构	NCPepFold通过整合残基和原子级别的多粒度信息以及微调技术，显著提高了预测准确性，平均肽均方根偏差（RMSD）为1.640 Å	NA	提高含有非经典氨基酸的环肽结构预测的准确性，以促进肽药物设计和生物医学研究	含有非经典氨基酸的环肽	生物分子科学	NA	深度学习	NCPepFold	分子结构数据	NA
585	2025-05-14	SpecRecFormer: Deep Learning-Driven Adaptive Component Identification of PAH Mixtures Based on Single-Component Raman Spectra 2025-May-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00461 PMID:40298131	研究论文	本文提出了一种名为SpecRecFormer的深度学习模型，用于基于拉曼光谱快速识别多环芳烃混合物中的单个组分	结合双通道CNN和Transformer模块进行局部和全局特征提取，并引入自适应阈值策略提高识别准确率	训练数据仅来源于四种单组分参考光谱，可能限制模型在其他类型混合物上的泛化能力	解决混合光谱中组分识别的挑战，提升环境科学和化学分析中的应用潜力	多环芳烃(PAHs)混合物	机器学习	NA	拉曼光谱分析	CNN+Transformer混合模型	光谱数据	四种单组分参考光谱生成的数据集，并在三个真实PAH数据集上测试
586	2025-05-14	SlitNET: A Deep Learning Enabled Spectrometer Slit 2025-May-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06014 PMID:40298458	research paper	介绍了一种由深度学习模型SlitNET驱动的光谱仪狭缝，能够同时提高光谱的通量和分辨率	通过深度学习模型SlitNET，实现了在保持高通量的同时提高光谱分辨率，解决了传统光谱仪在通量和分辨率之间难以平衡的问题	需要先通过合成数据进行训练，再通过实验数据进行微调，可能对数据质量和数量有较高要求	提高光谱仪的分析灵敏度和特异性，实现在光学光谱学中的高吞吐量和高分辨率	拉曼光谱	machine learning	NA	拉曼光谱	深度学习模型SlitNET	光谱数据	NA
587	2025-05-14	Effect of Cell-Cell Interaction on Single-Cell Behavior Revealed by a Deep Learning-Aided High-Throughput Addressable Single-Cell Coculture System 2025-May-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00306 PMID:40298933	研究论文	本文介绍了一种深度学习辅助的高通量可寻址单细胞共培养系统（DL-HASCCS），用于研究单细胞间的相互作用及其对细胞行为的影响	开发了一种结合高通量单细胞共培养和自动化数据处理的系统，能够快速配对异质性单细胞并进行定量分析	未提及系统在更广泛细胞类型或条件下的适用性	研究细胞间相互作用对单细胞行为的影响	乳腺癌细胞和内皮细胞	数字病理学	乳腺癌	高通量单细胞共培养	深度学习	单细胞数据	未明确提及具体样本数量
588	2025-05-14	Deep Learning Based Surface Classification of Functionalized Polymer Coatings 2025-May-13, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.4c03971 PMID:40306624	研究论文	本研究利用深度学习神经网络分析功能化聚合物涂层的表面分类，通过蛋白质溶液在聚合物表面形成的染色图案进行识别	开发了一种简单、快速且可扩展的表面分析方法，能够应用于多种功能化聚合物涂层的分类，且分类准确率高	研究为概念验证性质，样本量较小，仅涉及10种结构不同的聚合物涂层	开发一种适用于功能化聚合物涂层表面分析的简单、快速且可扩展的方法	功能化聚合物涂层的表面分类	机器学习	NA	偏振光显微镜成像、化学气相沉积聚合	CNN	图像	10种结构不同的聚合物涂层
589	2025-05-14	Lightweight and universal deep learning model for fast proton spot dose calculation at arbitrary energies 2025-May-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/add3b9 PMID:40315885	研究论文	提出了一种轻量级且通用的深度学习模型MED-LSTM，用于快速计算任意能量下的质子点剂量	利用LSTM网络的序列学习能力，开发了适用于多种能量和不同解剖部位（前列腺、鼻咽和肺）的质子点剂量计算模型	在鼻咽和肺病例的某些点样本中，由于组织结构差异会出现明显偏差	开发快速准确的质子点剂量计算方法，以适应快速自适应规划和质量保证等流程	质子点剂量计算	机器学习	前列腺癌、鼻咽癌、肺癌	质子治疗	LSTM	剂量数据	前列腺、鼻咽和肺病例数据
590	2025-05-14	Discovery and Prediction on a Family of Hard Superconductors with Kagome Lattice: XY3 Compounds 2025-May-13, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c15032 PMID:40317254	研究论文	本文通过结构预测发现了具有Kagome晶格的NaSi_6/相，并研究了XY3化合物的超导临界温度和硬度特性	发现了NaSi_6/相的Kagome晶格，并计算了XY3化合物的超导临界温度，揭示了电子-声子耦合、声子软化等因素对超导性的影响	研究主要基于理论计算和模拟，缺乏实验验证	探索和设计具有Kagome晶格和硬度的超导体	XY3化合物（如NaSi、CsB等）	材料科学	NA	结构预测、深度学习分子动力学模拟	深度学习分子动力学模型	理论计算数据	多种XY3化合物（如NaSi、CsB等）
591	2025-05-14	Quantitative spatial analysis of chromatin biomolecular condensates using cryoelectron tomography 2025-May-13, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2426449122 PMID:40327693	研究论文	本文通过冷冻电子断层扫描技术分析了生物化学重建的染色质凝聚体的结构	整合了基于深度学习的分割与上下文感知模板匹配技术，以识别凝聚体内密集堆积的分子	方法主要适用于含有大型且独特组分的生物分子凝聚体，可能不适用于所有类型的凝聚体	研究染色质凝聚体的形成和功能机制	生物化学重建的染色质凝聚体及原位天然染色质的凝聚区域	结构生物学	NA	冷冻电子断层扫描（cryoelectron tomography）、深度学习、高压冷冻加聚焦离子束铣削	深度学习	图像	NA
592	2025-05-14	Computer vision analysis of luteal color Doppler ultrasonography for early and automated pregnancy diagnosis in Bos taurus beef cows 2025-May-13, Journal of animal science IF:2.7Q1 DOI:10.1093/jas/skaf166 PMID:40355396	research paper	本研究评估了应用监督深度学习算法在肉牛早期和实时妊娠诊断中的适用性，使用黄体彩色多普勒超声在固定时间人工授精后第20天和第22天记录的数据	首次将深度学习算法应用于肉牛早期妊娠诊断，性能与专业人员相当	研究仅基于特定时间点的超声数据，未考虑其他可能影响诊断准确性的因素	开发早期和自动化的肉牛妊娠诊断方法	肉牛（Bos taurus beef cows）	computer vision	NA	彩色多普勒超声（CD ultrasonography）	CNN（VGG19, Xception, ResNet50）	video	390头母牛，共20,946帧有效图像
593	2025-05-14	Deep Learning-Derived Cardiac Chamber Volumes and Mass From PET/CT Attenuation Scans: Associations With Myocardial Flow Reserve and Heart Failure 2025-May-13, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.124.018188 PMID:40357553	研究论文	利用深度学习从PET/CT衰减扫描中提取心脏腔室体积和质量，并研究其与心肌血流储备和心力衰竭的关系	首次从超低剂量CT扫描中提取心脏腔室体积和质量，并评估其与心力衰竭住院和心肌血流储备的关联	研究仅基于6个站点的数据，可能缺乏广泛代表性	评估深度学习从CT衰减校正扫描中提取的心脏腔室体积和质量与心力衰竭及心肌血流储备的关联	18,079名接受心脏PET/CT检查的患者	数字病理	心血管疾病	PET/CT	深度学习模型	图像	18,079名患者
594	2025-05-14	Development of a deep learning method for phase retrieval image enhancement in phase contrast microcomputed tomography 2025-May-13, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.13419 PMID:40357880	研究论文	开发了一种基于深度学习的相位检索图像增强方法，用于相位对比显微计算机断层扫描	提出了一种名为EVEPR的深度学习方法，通过整合去噪的EEC和PR图像的互补空间特征，显著提升了图像质量	未提及具体的数据集规模或训练时间，可能影响方法的泛化能力	解决传统PBI-µCT图像处理中的过平滑和噪声敏感性问题	低密度材料（如软组织和水凝胶构建体）	计算机视觉	NA	相位对比显微计算机断层扫描（PBI-µCT）	CNN	图像	体外和离体的PBI-µCT图像
595	2025-05-14	A Novel Diffusion Irradiation Method to Monitor Thermal Effects on Deep Subcutaneous Vessels Using Laser Speckle Contrast Imaging 2025-May-13, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500089 PMID:40357992	研究论文	本研究探讨了激光手术中上层皮肤对激光传播和热扩散的影响，并提出了一种监测深层皮下血管热效应的新方法	结合激光散斑对比成像（LSCI）与深度学习去噪技术，提出了一种监测激光对深层皮下血管影响的新策略	研究仅在大鼠模型中进行，尚未在人体中验证	研究激光手术中热效应对深层皮下血管的影响，并优化激光治疗参数	大鼠背部窗口模型中的深层皮下血管	数字病理	血管性皮肤病	激光散斑对比成像（LSCI）和深度学习去噪技术	深度学习	图像	20只Sprague Dawley大鼠
596	2025-05-14	A Chemistry-Informed Generative Deep Learning Approach for Enhancing Voltammetric Neurochemical Sensing in Living Mouse Brain 2025-May-13, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c05393 PMID:40358003	研究论文	提出了一种基于化学信息的生成深度学习模型（CIGNN），用于增强活体小鼠脑中伏安法神经化学传感的定量准确性	开发了CIGNN模型，能够分离伏安电流中的法拉第和非法拉第成分，减少相互干扰并提高定量准确性	研究仅在小鼠神经炎症模型中进行验证，未在其他疾病模型或人体中进行测试	开发一种新方法来同时监测多种神经化学物质的动态变化，以研究神经功能和病理机制	活体小鼠脑中的多巴胺（DA）、抗坏血酸（AA）和离子强度	机器学习	神经炎症	伏安法神经化学传感	生成神经网络（CIGNN）	电化学信号	神经炎症模型小鼠和对照小鼠
597	2025-05-14	Multimodal Diagnostic Approach for Osteosarcoma and Bone Callus Using Hyperspectral Imaging and Deep Learning 2025-May-13, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500087 PMID:40357996	research paper	该研究提出了一种结合高光谱成像和深度学习的多模态方法J-CAN，用于快速准确区分骨肉瘤和骨痂	提出了一种结合高光谱成像(HSI)和H&E染色病理学的多模态深度学习框架J-CAN，通过自注意力机制增强特征选择，提高了分类性能	未提及具体样本量或数据集的多样性限制	开发一种高效、自动化的骨肉瘤诊断方法，以解决传统组织病理学评估的局限性	骨肉瘤和骨痂	digital pathology	osteosarcoma	hyperspectral imaging (HSI)	MobileNetV2, 1D-CNN, self-attention mechanism	image	NA
598	2025-05-14	Efficient polyp detection algorithm based on deep learning 2025-May-13, Scandinavian journal of gastroenterology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/00365521.2025.2503297 PMID:40358097	research paper	提出了一种基于YOLOv10的轻量高效结肠息肉检测模型EP-YOLO，通过改进模块和损失函数提升检测性能	引入GBottleneck模块减少参数并加速推理，设计轻量级GHead检测头和额外小目标检测层增强小目标识别能力，提出SE_SPPF模块改善注意力并抑制背景噪声干扰，使用Wise-IoU损失函数优化梯度分布和泛化能力	未提及模型在临床实际应用中的具体表现和潜在问题	提高结肠息肉检测的准确性和效率，减少假阴性和假阳性	结肠息肉	computer vision	colorectal cancer	deep learning	YOLOv10, EP-YOLO	image	LDPolypVideo (7,681张图像), Kvasir-SEG (1,000张图像), CVC-ClinicDB (612张图像)
599	2025-05-14	Relation Equivariant Graph Neural Networks to Explore the Mosaic-like Tissue Architecture of Kidney Diseases on Spatially Resolved Transcriptomics 2025-May-13, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf303 PMID:40358510	研究论文	介绍了一种名为REGNN的图深度学习框架，用于分析空间分辨转录组学(SRT)数据，以探索肾脏疾病中的组织架构	REGNN框架整合了等变性和位置编码，以处理空间区域的n维对称性，并增强节点间的相对空间关系，适用于高度异质性的肾脏组织架构分析	标记良好的空间数据有限	探索肾脏疾病中细胞和形态学变化的空间分布模式	慢性肾脏病(CKD)和急性肾损伤(AKI)患者的肾脏组织	数字病理学	肾脏疾病	空间分辨转录组学(SRT)	图神经网络(GNN), 图自编码器, 图自监督学习	空间转录组数据	不同肾脏疾病条件下的异质性样本
600	2025-05-14	Segmentation of renal vessels on non-enhanced CT images using deep learning models 2025-May-13, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04984-y PMID:40358703	研究论文	评估使用深度学习模型在非增强CT图像上进行肾血管重建的可能性	首次在非增强CT图像上应用深度学习模型进行肾血管重建，并与放射科医生的结果进行比较	模型在识别小的附属血管方面仍有困难，准确率显著低于放射科医生	探索深度学习在非增强CT图像上肾血管重建的应用	177名患者的非增强期、动脉期和静脉期CT扫描	数字病理	肾脏疾病	深度学习	深度学习模型	CT图像	177名患者的CT扫描（训练集120，验证集20，测试集37）