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
601	2025-07-12	Multiparameter MRI-based automatic segmentation and diagnostic models for the differentiation of intracranial solitary fibrous tumors and meningiomas 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2530223 PMID:40625299	research paper	本研究开发了一种基于多参数MRI的自动分割和诊断模型，用于区分颅内孤立性纤维瘤和脑膜瘤	结合VB-Net深度学习网络进行自动分割，并利用机器学习构建单序列和多序列MRI模型，进一步结合临床/放射学特征开发融合指数相关模型	研究样本量相对有限，且未提及外部验证集的性能表现	术前准确区分颅内孤立性纤维瘤和脑膜瘤，以支持手术规划和治疗策略制定	252名患者（56例SFTs和196例脑膜瘤）的MRI数据	digital pathology	brain tumor	MRI	VB-Net, machine learning models	MRI图像	252名患者（56例SFTs和196例脑膜瘤）
602	2025-07-12	A bidirectional reasoning approach for blood glucose control via invertible neural networks 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108844 PMID:40440769	研究论文	本文提出了一种双向神经网络方法，用于通过可逆神经网络进行血糖控制	创新性地将前向因果推理与逆向反事实推理整合到一个框架中，并通过多堆叠仿射耦合层实现网络的可逆性	未提及具体局限性	探索因果和反事实推理，为复杂决策过程提供新方法	血糖控制	机器学习	NA	可逆神经网络，强化学习	双向神经网络（BNN）	血糖数据	未提及具体样本量
603	2025-07-12	DeepMS: super-fast peptide identification using end-to-end deep learning method 2025-Sep-01, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.169237 PMID:40449612	研究论文	开发了一种基于深度学习的超快速肽段识别算法DeepMS，用于质谱数据的肽段序列识别	采用VGG16算法实现端到端的超快速肽段识别，速度超过质谱数据生成速率，并支持翻译后修饰	未提及算法在复杂样本中的识别准确率或与其他传统方法的详细对比	解决质谱数据分析速度慢的问题，推动基于质谱的蛋白质组学技术广泛应用	质谱数据中的肽段序列	机器学习	NA	质谱技术	VGG16	质谱数据	未明确说明具体样本量，但进行了六种深度学习算法的基准测试
604	2025-07-12	Real-time respiratory motion forecasting with online learning of recurrent neural networks for accurate targeting in externally guided radiotherapy 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108828 PMID:40499344	研究论文	本研究评估了三种资源高效的在线算法（UORO、SnAp-1和DNI）在放射治疗中准确预测呼吸运动的能力	提出了SnAp-1和DNI的高效实现方法，压缩了影响矩阵和即时雅可比矩阵，并准确更新了信用分配估计中的线性系数	研究仅使用了健康受试者的外部标记数据，未涉及实际肿瘤患者	评估在线学习算法在放射治疗中预测呼吸运动的准确性和效率	健康受试者胸部三个外部标记的三维位置时间序列数据	机器学习	肺癌	在线学习算法（UORO、SnAp-1、DNI）	RNN	时间序列数据	9个时间序列，每个序列持续73秒至320秒
605	2025-07-12	Automated phenotypic analysis and classification of drug-treated cardiomyocytes via synergized time-lapse holographic imaging and deep learning 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108890 PMID:40505199	研究论文	本研究通过结合时间推移全息成像和深度学习，开发了一个自动化平台，用于分析和分类药物处理的心肌细胞	结合时间推移全息成像和深度学习技术，实现单细胞水平的药物毒性自动分类	研究仅针对三种药物，可能不适用于其他药物或更复杂的药物组合	探索药物浓度对单细胞收缩动力学的影响，并实现基于细胞运动行为的自动分类	人诱导多能干细胞衍生的心肌细胞（CM）	数字病理学	心血管疾病	时间推移全息成像，Farneback光流法	深度全卷积网络，深度迁移学习模型	图像	单细胞水平的心肌细胞
606	2025-07-12	Predicting clinical prognosis in gastric cancer using deep learning-based analysis of tissue pathomics images 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108895 PMID:40513510	研究论文	利用基于深度学习的组织病理学图像分析预测胃癌患者的临床预后	结合病理组学模型和临床参数构建综合列线图，显著提高了预测准确性，并揭示了模型通过反映肿瘤免疫状态和NRP1表达来预测生存期的潜在机制	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，样本量相对较小（160例）	评估基于机器学习的病理组学模型在预测胃癌患者术后总生存期（OS）中的效用	接受根治性手术的胃癌患者	数字病理学	胃癌	机器学习方法（包括GBM）	深度学习	图像（组织病理学图像）	160例胃癌患者，并使用TCGA和GEO数据库进行验证
607	2025-07-12	SmartAlert: Machine learning-based patient-ventilator asynchrony detection system in intensive care units 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108927 PMID:40582190	研究论文	开发并验证了一种基于机器学习的实时系统SmartAlert，用于从ICU患者的呼吸机屏幕数据中检测和分类患者-呼吸机异步（PVA）	首次提出了一种完全在线、实时的系统，直接从呼吸机屏幕数据中检测和分类PVA，并根据严重程度向临床医生发出警报	系统的潜在减少警报疲劳、优化呼吸机设置和改善患者预后的效果尚需在临床试验中进一步验证	开发一种实时检测和分类患者-呼吸机异步（PVA）的系统，以改善ICU患者的治疗效果	ICU患者	机器学习	呼吸系统疾病	深度学习	深度神经网络	视频记录和时间序列数据	381,280个双呼吸单元
608	2025-07-12	Generative adversarial network (GAN) model-based design of potent SARS-CoV-2 Mpro inhibitors using the electron density of ligands and 3D binding pockets: insights from molecular docking, dynamics simulation, and MM-GBSA analysis 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-11047-9 PMID:39613993	研究论文	本研究利用生成对抗网络（GAN）模型设计SARS-CoV-2主蛋白酶（Mpro）抑制剂，通过分子对接、动力学模拟和MM-GBSA分析验证分子活性	采用两种不同的GAN算法生成新型小分子，一种基于配体的实验电子密度数据，另一种基于靶点结合口袋的空间和键合关系	生成的分子数量差异较大（ED-based方法生成26,000个分子，而结合口袋方法仅生成100个分子），可能影响结果的广泛性	加速药物发现过程，设计针对SARS-CoV-2主蛋白酶的有效抑制剂	SARS-CoV-2主蛋白酶（Mpro）及其抑制剂	药物发现	COVID-19	分子对接、分子动力学模拟、MM-GBSA分析	GAN	3D分子结构数据	ED-based方法生成约26,000个分子，结合口袋方法生成约100个分子，最终筛选出6个最有前景的分子进行进一步分析
609	2025-07-12	A 4D tensor-enhanced multi-dimensional convolutional neural network for accurate prediction of protein-ligand binding affinity 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-11044-y PMID:39714563	研究论文	本研究提出了一种基于4D张量特征和多维卷积神经网络的蛋白质-配体结合亲和力预测模型MCDTA	引入了4D张量特征来捕捉结合口袋区域的关键相互作用，并开发了基于该特征的三维卷积神经网络模型	未明确提及具体局限性	准确预测蛋白质-配体结合亲和力，以促进药物新用途的发现	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	多维卷积神经网络	CNN	序列、结构、三维交互特征	PDBbind v.2020数据集
610	2025-07-12	Deep Learning Approach Readily Differentiates Papilledema, Non-Arteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy, and Healthy Eyes 2025-Aug, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.04.006 PMID:40220884	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习模型，用于区分由特发性颅内高压（IIH）、非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）引起的视盘肿胀与健康眼的眼底照片	利用深度学习技术，首次实现了对IIH、NAION和健康眼的自动区分，且具有高准确率	研究依赖于眼底照片的质量和标准化处理，且外部验证集的样本量相对较小	开发一种能够准确区分IIH、NAION和健康眼的深度学习诊断工具	眼底照片，包括IIH、NAION患者及健康对照者的眼底图像	数字病理	眼科疾病	深度学习	ResNet-50	图像	训练和验证集包含15,088张眼底照片（来自5,866只眼），外部验证集包含1,126张照片（来自928只眼）
611	2025-07-12	Deep learning Radiopathomics based on pretreatment MRI and whole slide images for predicting overall survival in locally advanced nasopharyngeal carcinoma 2025-Aug, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110949 PMID:40409367	research paper	开发了一种基于深度学习的放射病理学整合模型，用于预测局部晚期鼻咽癌患者的总体生存期	结合MRI和全切片图像的深度学习模型，首次在局部晚期鼻咽癌患者中预测总体生存期	样本量相对较小，外部测试集仅包含50例患者	预测局部晚期鼻咽癌患者的总体生存期	343例局部晚期鼻咽癌患者	digital pathology	nasopharyngeal carcinoma	MRI, whole slide imaging	multimodal fusion model with self-attention mechanism and multilayer perceptron	image (MRI and whole slide images)	343例患者（训练集202例，验证集91例，外部测试集50例）
612	2025-07-12	Deep learning dosiomics for the pretreatment prediction of radiation dermatitis in nasopharyngeal carcinoma patients treated with radiotherapy 2025-Aug, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110951 PMID:40412532	研究论文	开发一种结合剂量组学和深度学习（DL）的模型，用于预测接受放疗的鼻咽癌患者中≥2级放射性皮炎（RD）的发生	首次将剂量组学特征与深度学习特征结合，构建端到端模型预测放射性皮炎，并通过整合临床因素进一步提高了预测效果	研究为回顾性设计，样本量相对有限（290例患者），且仅来自两个医疗中心	预测鼻咽癌患者放疗后放射性皮炎的发生风险	接受放疗的鼻咽癌患者	数字病理学	鼻咽癌	剂量组学分析、深度学习	XGBoost、ResNet-34	放射剂量分布数据	290例鼻咽癌患者（167例训练集，72例内部验证集，51例外部验证集）
613	2025-07-12	Screening of bioactive compounds and deep learning-driven quality control of Angong Niuhuang pills 2025-Jul-24, Journal of ethnopharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jep.2025.120095 PMID:40490229	研究论文	本研究通过深度学习驱动的质量控制方法，筛选并验证了安宫牛黄丸中的关键活性化合物，并建立了全面的质量控制系统	结合LC-MS、网络药理学和深度学习模型（BiGRU-MAR）进行安宫牛黄丸的质量控制，提高了准确性和效率	研究未涉及安宫牛黄丸在临床治疗中的实际效果验证	探索深度学习驱动的质量控制方法，实现安宫牛黄丸大规模质量控制和产量监测	安宫牛黄丸及其关键活性化合物	数字病理学	中风	LC-MS, 网络药理学, NIR	BiGRU-MAR	化学分析数据	NA
614	2025-07-12	ModelS4Apnea: leveraging structured state space models for efficient sleep apnea detection from ECG signals 2025-Jul-11, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adebdd PMID:40609595	研究论文	提出了一种名为ModelS4Apnea的深度学习框架，用于从心电图（ECG）频谱图中高效检测睡眠呼吸暂停	结合结构化状态空间模型（S4）进行时序建模，相比现有方法具有更高的分类性能和更少的可训练参数，同时保持计算效率	未来工作可能探索多模态数据集成、实际部署和进一步优化以增强其临床适用性和可靠性	开发一种高效、准确的睡眠呼吸暂停自动检测方法	心电图（ECG）信号	数字病理学	睡眠呼吸暂停	深度学习	CNN, S4	ECG信号	Apnea-ECG数据集
615	2025-07-12	Three-dimensional digital quantitative analysis of periodontal and peri-implant phenotype-A narrative review 2025-Jul-11, Periodontology 2000 IF:17.5Q1 DOI:10.1111/prd.12639 PMID:40641458	综述	本文综述了使用CBCT和口内扫描技术评估牙周和种植体周围组织的3D数字分析方法，比较了其与传统方法的优缺点	强调了人工智能在未来数字技术发展中的应用潜力，以及如何超越传统评估协议	当前3D数字临床数据的全部潜力尚未被充分挖掘	验证3D数字分析在牙周和种植体周围组织评估中的可靠性	牙周和种植体周围组织	数字病理学	牙周病	CBCT, 口内扫描, 光学表面扫描, 超声检查	NA	3D数字数据	NA
616	2025-07-12	Self-Assembly MXene/PDA@Cotton Fabric Pressure Sensor Integrated with Deep Learning for Sign Language Recognition 2025-Jul-11, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c08568 PMID:40643219	研究论文	本文开发了一种基于MXene/PDA@棉织物的多功能可穿戴压力传感器，并将其与深度学习结合用于手语识别	采用双氢键自组装策略改性纬编棉织物，开发出具有宽线性检测范围、高灵敏度和快速响应/恢复时间的多功能可穿戴压力传感器，并成功实现静态手势识别和动态手语翻译	NA	开发用于智能人机交互的柔性压力传感器，特别是手语识别系统	MXene/PDA@棉织物压力传感器及其在手语识别中的应用	智能人机交互	NA	双氢键自组装策略	深度学习	压力信号	NA
617	2025-07-12	Identifying pivotal sites affecting thermostability of GH11 xylanase via conventional and deep learning-based energy calculation 2025-Jul-11, FEMS microbiology letters IF:2.2Q3 DOI:10.1093/femsle/fnaf072 PMID:40643334	研究论文	本研究通过计算方法和深度学习工具识别影响GH11木聚糖酶热稳定性的关键残基，并通过实验验证了这些残基的作用	结合Rosetta Cartesian_ddG和深度学习工具Pythia两种计算方法，识别并验证了影响酶热稳定性的关键残基	结合两个位点的有益突变导致热稳定性降低，可能是由于负上位性相互作用	提高GH11木聚糖酶XynCDBFV的热稳定性	GH11木聚糖酶XynCDBFV	蛋白质工程	NA	Rosetta Cartesian_ddG, Pythia, 位点饱和突变	深度学习	蛋白质序列和结构数据	18个变体
618	2025-07-12	Deep Learning-Assisted Inverse Design of Transparent Absorbers Based on Ionic Liquids Using Mixture Density Networks 2025-Jul-11, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c08242 PMID:40643426	研究论文	本研究提出了一种基于混合密度网络(MDN)的逆向设计方法，用于设计基于多种离子液体的透明波吸收器	采用混合密度网络(MDN)架构，将离子液体类型和层特定结构参数作为设计变量，能够快速预测满足特定条件的设计变量，并提供多种可行的结构配置	NA	逆向设计透明波吸收器，实现高带宽和高透明度的完美吸收	基于多种离子液体的透明波吸收器	机器学习	NA	混合密度网络(MDN)	MDN	NA	NA
619	2025-07-12	Current Applications and Limitations of Augmented Reality in Urological Surgery: A Practical Primer and 'State of the Field' 2025-Jul-11, Current urology reports IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s11934-025-01283-3 PMID:40643724	综述	本文综述了增强现实（AR）在泌尿外科手术中的当前应用、技术基础、最新进展及局限性	探讨了人工智能和深度学习技术在解决软组织变形挑战中的应用，并指出了AR/MR在重建和男科等亚专科中的潜在应用	重建和男科等亚专科在研究中代表性不足，且当前研究存在样本量有限等问题	为泌尿外科医生提供AR技术的基础知识，并探讨该领域的最新进展和限制	泌尿外科手术中的AR/MR技术应用	数字病理	前列腺癌	AR/MR技术，人工智能，深度学习	NA	图像	NA
620	2025-07-12	BaSbBS4: a record-high-performance birefringent crystal identified by a target-driven closed-loop strategy 2025-Jul-10, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc01983d PMID:40510313	研究论文	本文开发了一种目标驱动的闭环框架，用于高效发现潜在的双折射材料，并成功识别出一批性能优异的红外双折射晶体	提出了一种结合功能基团与晶体结构筛选、深度学习辅助高通量光学性质计算、针对性实验和机理研究的目标驱动闭环框架，实现了高效发现潜在双折射材料	未明确提及具体局限性	探索具有大双折射和宽带隙的红外双折射材料，以满足高功率光电应用的需求	红外双折射晶体，特别是含有平面[BS]和/或立体化学活性孤对电子（SCALP）基团（[SbS], [SnS]）的晶体	材料科学	NA	深度学习辅助高通量光学性质计算	NA	晶体结构数据、光学性质数据	识别出六种具有巨大双折射（Δ > 1.0）和三种同时具有大双折射（Δ > 0.5）和宽带隙（> 3.5 eV）的晶体